参考 https://www.cnblogs.com/lbser/p/3322630.html https://blog.csdn.net/catoop/article/details/111689777
最近用户报告某操作极为耗时,经查,是取一个较复杂的视图的记录数引起的,相应select语句及视图定义类似于:
MOP 不用多说了,我这里指的就是 MySQL、Oracle、PostgreSQL 三种目前最主流的数据库,MOP 系列打算更新 MOP 三种数据库的索引知识、高可用架构及常用 SQL 语句等等,今天打算介绍一下这三种数据库的索引基础知识。
如果经常混坛子,你会听说一种言论,就是NULL 走不了索引,尤其在MYSQL的论坛里面,基本上不出意外,你每天都能看到这样的言论。事实上是怎样,或许没人关注,而到底 NULL 走不走索引,其实是有必要进行一番验证的。本次使用了 MYSQL 8.015 来做这个验证。
例如,使用 MySQL 数据库判重,或使用 List.contains() 或 Set.contains() 判重就不可行,因为 MySQL 在数据量大时查询就会非常慢,而数据库又是及其珍贵的全局数据库资源。
聚簇索引是将表的数据按照索引顺序存储在磁盘上,聚簇索引的叶子节点直接存储了实际的数据行,而不是指向数据的指针。所以在查询的时候减少了磁盘的随机读取,无需进行多次磁盘I/O效率很高。
MySQL是一种结构化查询语言,用于管理关系型数据库系统。在大型数据库中,索引是优化数据访问和查询速度的重要工具。本文将围绕MySQL索引优化模块,介绍索引结构、索引建立依据以及索引最终效果等方面的内容。
位图索引(Bitmap Indexes)是一种使用位图的特殊数据库索引。它针对大量相同值的列而创建,例如:类别、型号等。位图索引块的一个索引行中存储的是键值(以比特位0、1的形式存储)和起止ROWID(ROWID的内容可以参考【3.2.28 ROWID和ROWNUM有什么区别?】),以及这些键值的位置编码,位置编码中的每一位表示键值对应的数据行的有无。一个块可能指向的是几十甚至成百上千行数据的位置。
面试也经常问到“MySQL索引的数据结构是什么?”、“MySQL慢查询怎么看?”、“聚簇索引和非聚簇索引的区别是什么?”,“怎么SQL优化”等等。
位图索引是一种特殊类型的索引,它使用一系列位串来表示与给定索引数据值相对应的一组ID值。
位图连接索引(Bitmap Join Indexes)是建立在两个或更多表的连接之上的位图索引。对于表列中的每个值,索引存储被索引表中的相应行的ROWID。相比之下,在标准位图索引中,索引是建立在一个表上的。在数据仓库环境中使用这种索引可以改进连接维度表和事实表的查询性能。创建位图连接索引时,标准方法是连接索引中常用的维度表(Dimension)和事实表(Fact)。当用户在一次查询中结合查询事实表和维度表时,就不需要执行连接,因为在位图连接索引中已经有可用的连接结果。通过压缩位图连接索引中的ROWID可以进一步改进性能,并且减少访问数据所需的I/O数量。位图连接索引,就是将事实表和维度表的ROWID提前进行映射,省去了连接时的开销。
最上层是一些客户端和链接服务,包含本地sock 通信和大多数基于客户端/服务端工具实现的类似于TCP/IP的通信。主要完成一些类似于连接处理、授权认证、及相关的安全方案。在该层上引入了线程池的概念,为通过认证安全接入的客户端提供线程。同样在该层上可以实现基于SSL的安全链接。服务器也会为安全接入的每个客户端验证它所具有的操作权限。
使用UNIQUE关键字,可以指定索引中的每条记录都有一个唯一的值。 更具体地说,这确保了索引(以及包含索引的表)中的两条记录不能具有相同的排序值。 默认情况下,大多数索引使用大写字符串排序(使搜索不区分大小写)。 在本例中,值“Smith”和“SMITH”被认为是相等的,而不是唯一的。 CREATE INDEX不能指定非默认索引字符串排序规则。 通过在类定义中定义索引,可以为各个索引指定不同的字符串排序规则。
MSDN 解释如下: Bitmap 对象或一个 图像 对象从一个文件, 构造时该文件仍保留锁定对于对象的生存期。 因此, 无法更改图像并将其保存回它产生相同的文件。 替代方法 创建非索引映像。 创建索引映像。 这两种情况下, 原始 位图 上调用 Bitmap.Dispose() 方法删除该文件上锁或删除要求, 流或内存保持活动。 创建非索引图像 即使原始映像被索引格式中该方法要求新图像位于每像素 (超过 8 位 -) -, 非索引像素格式。 此变通方法使用 Graphics.DrawImage() 方法来将映像复制到新 位图 对象: 构造从流、 从内存, 或从文件原始 位图 。 创建新 位图 的相同大小, 带有是超过 8 位 – – 像素 (BPP) 每像素格式。 使用 Graphics.FromImage() 方法以获取有关二 位图 Graphics 对象。 用于 Graphics.DrawImage() 绘制首 位图 到二 位图 。 用于 Graphics.Dispose() 处置是 图形 。 用于 Bitmap.Dispose() 是首 位图 处置。 创建索引映像 此解决办法在索引格式创建一个 Bitmap 对象: 构造从流、 从内存, 或从文件原始 位图 。 创建新 位图 具有相同的大小和像素格式作为首 位图 。 使用 Bitmap.LockBits() 方法来锁定整个图像对于两 Bitmap 对象以其本机像素格式。 使用 Marshal.Copy 函数或其他内存复制函数来从首 位图 复制到二 位图 图像位。 使用 Bitmap.UnlockBits() 方法可以解锁两 Bitmap 对象。 用于 Bitmap.Dispose() 是首 位图 处置。 创建非索引图像,例如:
对于复合索引:Mysql从左到右的使用索引中的字段,一个查询可以只使用索引中的一部份,但只能是最左侧部分。例如索引是key index (a,b,c). 可以支持a | a,b| a,b,c 3种组合进行查找,但不支持 b,c进行查找 .当最左侧字段是常量引用时,索引就十分有效。下面用几个例子对比查询条件的不同对性能影响.
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【数据库】MySql性能监控 如何定位并优化慢查询Sql? 具体场景具体分析,只提出大致思路。
熟悉 MySQL 的同学一定都知道,MySQL 对于复杂条件查询的支持并不好。MySQL 最多使用一个条件涉及的索引来过滤,然后剩余的条件只能在遍历行过程中进行内存过滤。
适当的使用索引可以提高数据检索速度,可以给经常需要进行查询的字段创建索引 oracle的索引分为5种:唯一索引,组合索引,反向键索引,位图索引,基于函数的索引
第10章 多索引访问 练习 10.1 假设多索引访问一节中所描述的拥有位图索引的CIA表包含200000000行数据。请评估(a)位图索引和(b)半宽B树索引所需的磁盘空间。 假设一个字节占8位。请将磁盘空间的差异转化为每月需要支付的美元金额。 书中关于拥有位图索引的CIA表的描述如下: 位图索引的比较优势在于能够很容易地使用多个位图索引来满足单个查询。考虑一个有多个谓词条件的查询,每个谓词上都有一个索引。虽然有些系统可能尝试对多个索引的记录标识进行交集操作,但是传统的数据库可能会只使用其中一个索引。位图索引在此种情况下工作得更好,因为它们更紧凑,而且计算几个位图的交集比计算几个记录集合的交集更快。在最好的情况下,性能的提升与机器的字长成比例,因为同一时间两个位图能够进行一个字长的位的交集计算。最佳的使用场景是,每一个单独谓词的选择性不好,但是所有谓词一起进行索引与后的选择性很好。位图索引考虑如下查询,“找出有棕色头发,戴眼镜,年龄在30岁至40岁之间,蓝眼睛,从事计算机行业并居住在加利福利亚的人”。这意味着对棕色头发位图、佩戴眼镜的位图、年龄在30岁至40岁间的位图等进行交集计算。 在当前的磁盘条件下,只要查询中没有太多的范围谓词,使用一个半宽B树索引是性能最佳的方案,即便对于像CIA那样的应用来说也是如此。对于上文中的例子,一个用HAIRCOLOUR、 GLASSES、EYECOLOUR、INDUSTRY和STATE的任意排序序列作为开头,并以DATE OF BIRTH作为第6列的索引将提供非常出色的性能,因为这使得访问路径将会有6个匹配列:包含目标结果集的索引片将会非常窄。 分析: 位图索引的空间主要跟表的记录数和索引列的键值数有关,题目中只给了表的记录数,所以需要根据实际情况可以确定6个位图索引的键值数如下: 头发颜色 键值数为5 是否戴眼镜 键值数为2 年龄段 键值数为10 眼睛颜色 键值数为10 行业 键值数为100 州 键值数为50 (a)6个位图索引需要的磁盘空间为 (5+2+10+10+100+50) * 200000000 /8/1024/1024/1024 = 4.12G B树索引的空间跟索引字段的长度有关,假设半宽索引的6个字段的总长为50字节 (b)半宽B树索引所需的磁盘空间为 1.5 * 50 * 200000000 /1024/1024/1024 = 13.97G
索引位图转换是优化器对目标表上的一个或多个目标索引执行位图布尔运算。Oracle数据库里有一个映射函数(Mapping Function),它可以实现B树索引中ROWID和对应位图索引中的位图之间互相转换。目的是对相同ROWID做AND、OR等连接运算。
如果要得到答案除了学习源码,可能更加直观的方式就是查看Innodb的ibd数据文件了,俗话说得好“眼见为实”,但是我们知道数据文件是二进制形式的,Innodb通过既定的访问方式解析出其中的格式得到正确的结果。如果我们要去访问这些ibd文件,通常的方式就是可以通过hexdump -Cv这样的命令进行二进制的访问,最初我也是这样访问的,但是看起来眼睛特别难受。因此我写了2个工具:
查询语言不同,传统数据库用的是SQL语句,hive是集成的HQL语句. 数据存储地方不同,不同于传统数据库存储在原始设备或本地文件系统(Raw Device or Local FS),Hive 存储在HDFS. 执行方式不同,传统数据库是Excutor单元执行,hive是MapReduce 同时hive执行延迟高,处理数据规模大,无索引(0.8版本后才加入位图索引,mysql有复杂的索引),都是hive与传统的区别.
数据在磁盘上是以块的形式存储的。为确保对磁盘操作的原子性,访问数据的时候会一并访问所有数据块。磁盘上的这些数据块与链表类似,即它们都包含一个数据段和一个指针,指针指向下一个节点(数据块)的内存地址,而且它们都不需要连续存储(即逻辑上相邻的数据块在物理上可以相隔很远)。
熟悉 MySQL 的同学一定都知道,MySQL 对于复杂条件查询的支持并不好。MySQL 最多使用一个条件涉及的索引来过滤,然后剩余的条件只能在遍历行过程中进行内存过滤,对这个过程不了解的同学可以先行阅读一下《MySQL复杂where条件分析》。
索引是由持久类维护的结构,InterSystems IRIS®数据平台可以使用它来优化查询和其他操作。
MySQL和 PostgreSQL 都是建立在 SQL 基础上的领先数据库技术:结构化查询语言。SQL 构成了如何创建、访问、更新以及以其他方式与存储在关系数据库中的数据交互的基础。虽然 MySQL 多年来一直是最受欢迎的平台,但 PostgreSQL 是另一个主要竞争者。许多数据库管理员和开发人员都知道这两种技术,它们的相似之处多于不同之处。
持久化类可以定义一个或多个索引;其他数据结构用于提高操作(如排序或条件搜索)的效率。InterSystems SQL在执行查询时使用这些索引。InterSystems IRIS对象和SQL在执行INSERT、UPDATE和DELETE操作时自动维护索引内的正确值。
在上一章的学习,我们对ElasticSearch有了比较清晰的理解,然后本博客继续学习ES中比较重要的核心原理和具体实现。相对于MySQL的索引机制,大部分是基于B+树的,需要我们进行手动创建索引,但是ES的索引是不需要手动创建的,默认是自动创建索引的。所以学习ES的倒排索引可以和MySQL的索引做一个对比,进行学习,思考一下为什么ES的倒排索引可以达到近实时(NRT)的查询效率
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按照《Oracle Conecpt》的结构一起了解Oracle数据库,这是学习Oracle从入门到精通的基础。
首先来假设这样一个业务场景,大家对于飞机票应该不陌生,大家在购买机票时,首先是选择您期望的 起抵城市和时间,然后选择舱等(公务舱、经济舱) ,点击查询以后就会出现航班列表,随意的点击一个航班,可以发现有非常多组价格,因为机票和火车票不一样,它的权益、规则更加的复杂,比如有机票中有针对年龄段的优惠票,有针对学生的专享票,有不同的免托运行李额、餐食、有不同的退改签规则,甚至买机票还能送茅台返现等等。
本文不会关注 ES 里面的分布式技术、相关 API 的使用,而是专注分享下“ES 如何快速检索”这个主题上面。这个也是我在学习之前对 ES 最感兴趣的部分。
最近接触的几个项目都使用到了 Elasticsearch (以下简称 ES ) 来存储数据和对数据进行搜索分析,就对 ES 进行了一些学习。本文整理自我自己的一次技术分享。
有时可能希望在基于数据平台的应用程序中存储一系列相关的布尔值。可以创建许多布尔变量,也可以将它们存储在数组或列表中。或者可以使用称为“位串”的概念,它可以定义为位序列,首先呈现最低有效位。位串允许您以非常有效的方式存储此类数据,无论是在存储空间还是处理速度方面。
数据库实际上是一个用于存储数据的电子文件柜。同时,用户可以添加、删除、更改和检查数据。在企业应用中,数据库非常重要,因此程序员在面试时经常被问及数据库。当面试官问你对数据库优化了解多少时,你应该如何回
数据库索引是优化任何数据库系统性能的关键组成部分。如果没有有效的索引,您的数据库查询可能会变得缓慢且低效,从而导致用户体验不佳并降低生产力。在这篇文章中,我们将探讨创建和使用数据库索引的一些最佳实践。
一:索引描述 一个索引可以由一个或多个列组成 对列设置索引其实就是对列的内容按一定的方式进行排序 检索数据的时候,检索排过序的数据 检索到最后一个有效数据之后就跳出检索 这样就不必进行全表扫描了, 同时可以应用很多算法提高检索效率 数据库多用二分法检索数据 二:索引分类 1 唯一索引(Unique) 不允许列内有重复的值 2 非唯一索引(normal) 允许列内有重复的值(默认创建非唯一索引) 3 位图索引(bitmap) 这类索引和上两类索引的实现逻辑不通 三:各类索引的应用场合 当你的列中有很多重复的数据时适合建立位图索引 当查询时多用and 或or等逻辑运算符时适合建立位图索引 当查询条件多用大于小于等比较运算符时适合建立唯一或非唯一索引 下面看一个索引
逻辑上: Single column 单行索引 Concatenated 多行索引 Unique 唯一索引 NonUnique 非唯一索引 Function-based函数索引 Domain 域索引
索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构,使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。
Spark为结构化数据处理引入了一个称为Spark SQL的编程模块。它提供了一个称为DataFrame(数据框)的编程抽象,DF的底层仍然是RDD,并且可以充当分布式SQL查询引擎。
PrimaryKey索引的行为也类似于唯一索引。 也就是说,对于在此索引中使用的属性(或属性组合),InterSystems IRIS强制唯一性。 在这个索引定义中,允许将Unique关键字指定为true,但这是多余的。
最近有位朋友咨询说为何如此多线程处于Searching rows for update,当时看到这个状态的第一反应就是锁,这里暂且抛开锁不谈,谈一谈为何出现 Searchingrowsforupdate
SparkSQL简介及入门 一、概述 Spark为结构化数据处理引入了一个称为Spark SQL的编程模块。它提供了一个称为DataFrame(数据框)的编程抽象,DF的底层仍然是RDD,并且可以充当分布式SQL查询引擎。 1、SparkSQL的由来 SparkSQL的前身是Shark。在Hadoop发展过程中,为了给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具,Hive应运而生,是当时唯一运行在hadoop上的SQL-on-Hadoop工具。但是,MapReduc
BMP(全称Bitmap)是Window操作系统中的标准图像文件格式,可以分成两类:设备相关位图(DDB)和设备无关位图(DIB),使用非常广。它采用位映射存储格式,除了图像深度可选以外,不采用其他任何压缩,因此,BMP文件所占用的空间很大。BMP文件的图像深度可选lbit、4bit、8bit、16bit、24bit或者32bit。BMP文件存储数据时,图像的扫描方式是按从左到右、从下到上的顺序。 由于BMP文件格式是Windows环境中交换与图有关的数据的一种标准,因此在Windows环境中运行的图形图像软件都支持BMP图像格式。
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