该表有9行数据，由于整个表只有一个数据页，所以执行计划不会使用索引。为了解释说明问题，我们使用整个表进行说明。...，btree访问方法可以返回有序的数据。...为什么有这样的需求？这样做是为了多列索引。...当使用多列索引时与列的顺序有关的问题会显示出来。...这种情况下，查询计划更倾向于通过索引获取数据。 属性 下面介绍btree访问方法的特性。
vacuum_cleanup_index_scale_factor：指定在以前的统计信息收集过程中计数到的堆元组总数的一个分数，插入不超过这一数量所代表的元组不会导致VACUUM清理阶段的索引扫描。...数据库进行基于成本的优化（CBO）时通过统计数据优化SQL语句的解释计划。...和Btree索引相比，Gist多字段索引在查询条件中包含索引字段的任何子集都会使用索引扫描，而Btree索引只有查询条件包含第一个索引字段才会使用索引扫描。...(支持btree的操作符) 当用户需要按任意列进行搜索时，gin支持多列展开单独建立索引域，同时支持内部多域索引的bitmapAnd, bitmapor合并，快速的返回按任意列搜索请求的数据。...假设执行了一个查询，该查询包含某列的条件;如果所查找的值没有进入区间，则可以跳过整个range;但如果它们确实在，所有块中的所有行都必须被查看以从中选择匹配的行。
通过主键id，回到id主键索引树，找到满足记录的行，然后取出需要展示的列（回表过程） 扫描满足条件的100010行，然后扔掉前100000行，返回。...因此，limit深分页，导致SQL变慢原因有两个： limit语句会先扫描offset+n行，然后再丢弃掉前offset行，返回后n行数据。...因此会导致执行计划选择不准确。默认是200，即in条件超过了200个数据，会导致in的代价计算存在问题，可能会导致Mysql选择的索引不准确。...为深圳的数据，在sort_buffer中，将所有数据根据age进行排序；遍历排序结果，取前10行，并按照id的值回到原表中，取出city、name 和 age三个字段返回给客户端。...3、4 直到city的值不等于深圳为止； 前面5步已经查找到了所有city为深圳的数据，在sort_buffer中，将所有数据根据age进行排序； 按照排序结果取前10行返回给客户端。
为什么会有这个提示呢？一个空列表为什么会影响性能呢？...，通过结果可以看到，虽然返回值为空，但是查询成本却还是特别高，执行计划部分几乎所有的时间都耗费在排序上，但是和执行时间相比，查询计划的时间可以忽略不计。...这里的输出行数(rows)并不是规划节点处理/扫描的行数，通常会更少一些。一般而言，顶层的行预计数量会更接近于查询实际返回的行数。...索引扫描的计算比顺序扫描的计算要复杂一些。它由两个阶段组成。...PostgreSQL会考虑random_page_cost和cpu_index_tuple_cost 变量，并返回一个基于索引树的高度的值。
列存储是这个概念的扩展，在下节解释。最基本的磁盘数据结构是B-tree，以TID为索引列。注意，这不是现有的Btree索引，而是独立于表数据存储的另外新Btree。...叶子页和行存类似，但是只存储单个字段值而不是整个tuple。为了通过TID获得一行数据，需要遍历TID的所有列的B-tree，并获取所有列字段值。同样，顺序扫描会扫描一个B-tree锁一个树。...字段的toast页形成list，每页有next/prev指针。 Select：如果利用AM进行扫描，将property添加到表AM中。当利用这个字段通过AM进行表扫描时，执行器解析这个计划。...索引支持：通过列存储仅仅扫描需要的列构建索引。索引和heap表工作类似。将数据插入表中，并将TID存储到索引中。索引扫描中，通过给定的TID和使用虚拟元组传回的datums扫描需要的列Btrees。...可创建B-tree索引。也可使用Btree和bitmap索引扫描。/src/test/regress/sql/zedstore.sql测试这个功能是否正常。
PostgreSQL扫描方法综述 关系型数据库都需要产生一个最佳的执行计划从而在查询时耗费的时间和资源最少。通常情况下，所有的数据库都会产生一个以树形式的执行计划：计划树的叶子节点被称为表扫描节点。...但是为了使用顺序扫描，至少需要满足以下关键点：谓词部分没有可用的索引键；或者SQL查询获取的行记录占表的大部分。...如果只有少数行数据被获取，并且谓词在一个或多个列上，那么久会尝试使用或者不使用索引来评估性能。 索引扫描 和顺序扫描不同，索引扫描不会顺序获取所有表记录。...因此索引扫描分两步： 从索引数据结构中获取数据，返回heap中数据对应的TID；然后定位到对应的heap页直接访问数据。...由于以下原因需要执行额外的步骤：查询可能请求可用索引更多的列；索引数据中不维护可见信息，为了判断可见性，需要访问heap数据。 此时可能会迷惑，索引扫描如此高效，为什么有时不用呢？原因在于cost。
Deduplication从字面意思也很好理解：“重复数据删除”，总的来说这个功能使得PG数据库有了新的方式去处理重复的索引键值，这大大减小了btree索引所占用的空间，提升了索引扫描的性能，deduplication...可能细心的同学可能会提出一个问题：对于大量重复数据使用deduplication会带来很大的收益，那么对于唯一索引会不会带来较大的性能损耗？答案是影响很小甚至没有影响。...Deduplication的另一个好处在于能够有效预防索引的膨胀，因为PG索引并不关心mvcc机制，也就是说一条元组经过若干次更新后对应的索引中也可能会插入新的行指向新版本的元组。...这里为什么说是可能，而不是一定会产生新的索引元组？...对比的PG版本为PG11.3和PG13.0，表test1所有列相同，表test2所有列不相同。
Deduplication介绍 PostgreSQL 13 版本前 Btree 索引会存储表的所有索引键，从而产生很多重复的索引项，13 版本引入的 deduplication 技术，可以大幅度减少重复索引项...Deduplication 会定期的将重复的索引项合并，为每组形成一个发布列表元组，重复的索引项在此列表中仅出现一次，当表的索引键重复项很多时，能显著减少索引的存储空间。...环境准备 计划在PostgreSQL 12 和 13 版本分别创建unique索引和重复项很多的索引，比较索引的大小。...将参数zero_damaged_pages设置为on，数据库将报WARNING错误，并将内存中的页面抹为零。然而该操作会带来数据丢失，也就是说受损页上的所有数据全都丢失。...=# PostgreSQL 13 支持FETCH FIRST WITH TIES语法 FETCH FIRST 子句增加了 WITH TIES 选项，可以用于返回更多排名相同的数据行 CREATE
测试场景的限制GIN索引查询速度是很快的， 在实际生产中，可能出现使用gin索引后，查询速度依然很高的情况，特点就是执行计划中Bitmap Heap Scan占用了大量时间，Bitmap Index...这种情况是很常见的，一般的btree索引可以cluster来重组数据，但是gin索引是不支持cluster的，一般的gin索引列都是数组类型。...gin索引扫描的，但gin索引出现性能问题时我们如何来优化呢？...我们知道btree索引在内存中是有序的，通过遍历btree索引可以直接拿到sort后的结果，这里组合使用limit后，只需要遍历btree的一部分节点然后按照其他条件recheck就ok了。...，会触发pending list合并到索引的动作。
对于pg来说，由于bloom索引的非精确性，索引未匹配到的行一定不存在，可以直接排除，匹配到的行可能不存在，所有对于bloom索引匹配到的行，需要再次回表确认，细想会发现这个代价相比多个btree索引在空间和时间上都有很大的提升...在pg中，对每个索引行建立了单独的过滤器，也可以叫做签名，索引中的每个字段构成了每行的元素集。较长的签名长度对应了较低的误判率和较大的空间占用，选择合适的签名长度来在误判率和空间占用之间进行平衡。...我们甚至可以认为bloom索引其实还是一种顺序扫描，只是它加速了顺序扫描的过程，能够快速的排除不匹配的行。...| 386 MB | (2 rows) 我们在bloom索引的执行计划上看到了Rows Removed by Index Recheck: 1042字样，代表了条件在位图上命中了，无法排除，需要回表进行二次确认...虽然布隆过滤器不支持删除，但是在数据库索引上不存在删除布隆过滤器上元素的场景，当某个数据行被删除时仅需要删除对应行上的整个布隆过滤器（索引行）而已。
SQL 没加索引 很多时候，我们的慢查询，都是因为没有加索引。如果没有加索引的话，会导致全表扫描的。因此，应考虑在 where 的条件列，建立索引，尽量避免全表扫描。...通过主键id，回到 id主键索引树，找到满足记录的行，然后取出需要展示的列（回表过程） 扫描满足条件的 100010 行，然后扔掉前 100000 行，返回。...limit 深分页，导致 SQL 变慢原因有两个： limit 语句会先扫描 offset+n 行，然后再丢弃掉前 offset 行，返回后 n 行数据。...也就是说 limit 100000,10，就会扫描 100010 行，而 limit 0,10，只扫描 10 行。 limit 100000,10 扫描更多的行数，也意味着回表更多的次数。...中，将所有数据根据 age 进行排序； 按照排序结果取前 10 行返回给客户端。
在TiDB中，我们可以使用2种方法查看TiDB的执行计划： a、Explain + SQL ：这种方法不会真正执行语句，会直接返回执行计划 b、Explain Analyze + SQL ： 这种方法会执行...IndexFullScan：另一种“全表扫描”，扫的是索引数据，不是表数据。 TableRowIDScan：根据上层传递下来的 RowID 扫描表数据。时常在索引读操作后检索符合条件的行。...estRows 列：显示TiDB预计会处理的行数 actRows 列：显示TiDB算子实际输出的数据条数 预估扫描行数最多是2w行，但是实际的输出条数是2000w行。...执行计划中，我们不难发现： 1、执行计划中，预估的行数estRows，从一开始的2w行到现在的2.15行，实际执行行数actRows，从一开始的2000w行，到现在的0行，有了很大的一个改善。...其实如果更近一步去思考，既然TiDB本身会进行统计信息收集，那么它的收集策略又是怎样的呢？？？为什么它有收集统计信息的功能，我们的表还会使用到pseudo统计信息呢？？？这些，其实都是值得思考的问题。
： 扫描阶段，n线程扫描Btree，并行生成n个文件； 排序阶段，n线程分别对n个文件进行排序，此时的结果是n个文件内是有序的，但是n个文件间是无序的； 最后使用单线程多路归并创建btree实现全局有序...Oceanbase Oceanbase使用分布式排序和旁路导入的方式将原表的数据迁移到新表，基于并行执行框架设计了DDL的分布式执行计划，计划分为两部分，第一部分是采样和扫描算子，第二部分是排序和扫描算子...构建btree阶段，parallel_ddl_threads个线程分别负责排序阶段产生的parallel_ddl_threads个临时文件，为它们分别构建子btree，由于这些文件是全局有序的，这样将所有的子...3.2.2 并行扫描及构建分位点 并行扫描阶段主要有两个任务，一是为每个待创建的索引扫描主键记录，生成的数据文件。二是为第二阶段做采样工作以生成分位点。...该方案需要在InnoDB层做数据行格式的转换，如果是新增列，需要将所有行对应的位置添加default值，如果是修改列，需要将对应列的数据转换成修改后的类型的值格式。
通过主键id，回到id主键索引树，找到满足记录的行，然后取出需要展示的列（回表过程） 扫描满足条件的100010行，然后扔掉前100000行，返回。...limit深分页，导致SQL变慢原因有两个： limit语句会先扫描offset+n行，然后再丢弃掉前offset行，返回后n行数据。...也就是说limit 100000,10，就会扫描100010行，而limit 0,10，只扫描10行。 limit 100000,10 扫描更多的行数，也意味着回表更多的次数。...city为深圳的数据，在sort_buffer中，将所有数据根据age进行排序； 遍历排序结果，取前10行，并按照id的值回到原表中，取出city、name 和 age三个字段返回给客户端。...3、4 直到city的值不等于深圳为止； 前面5步已经查找到了所有city为深圳的数据，在sort_buffer中，将所有数据根据age进行排序； 按照排序结果取前10行返回给客户端。
l 每张表有多少行被优化器查询 执行计划的语法 执行计划的语法其实非常简单： 在SQL查询的前面加上EXPLAIN关键字就行。...常见于主键或唯一索引扫描 ? ? EXPLAIN SELECT * from t1,t2 where t1.id = t2.id ref 非唯一性索引扫描，返回匹配某个单独值的所有行....本质上也是一种索引访问，它返回所有匹配某个单独值的行，然而，它可能会找到多个符合条件的行，所以他应该属于查找和扫描的混合体 ?...理解方式一:就是select的数据列只用从索引中就能够取得，不必读取数据行，MySQL可以利用索引返回select列表中的字段，而不必根据索引再次读取数据文件,换句话说查询列要被所建的索引覆盖。...所以，千万不能为了查询而在所有列上都建立索引，会严重影响修改维护的性能。
但如果查询条件筛选率不够高，查询会先走索引扫描，再重新扫描行，扫描后他会去判断每一个行的条件，Cost可能相应就变更高。在优化的时候，尤其要去关注这一点，一定要关注索引的筛选率。...索引扫描里还有一个Index Only Scan，也就是投影列、查询条件都在索引里面，它就会走一个Index Only Scan，不会再去读其它具体的行值，扫描完索引之后就返回，效率非常高。...而Bitmap Scan会去输出所有满足条件的索引项，然后组合到一起做or等操作，最后才交给上一个节点Bitmap Heap Scan去扫描具体数据，由于会先去根据索引扫描的物理数据进行排序，一次性将块中满足条件索引项数据取出来...Nested Loop在关联表比较小的时候效率最高。小表做驱动，比如这个表只有百来行，而大表很大，循环100次查询，大表会进行索引扫描，相对会快很多。...PG默认是btree索引，但btree索引不是所有类型和操作符都会适用。另外还需要减少不必要的索引、避免单条SQL插入，要单条变为批量进行插入。
如果没有加索引的话，会导致全表扫描的。因此，应考虑在where的条件列，建立索引，尽量避免全表扫描。...通过主键id，回到id主键索引树，找到满足记录的行，然后取出需要展示的列（回表过程） 扫描满足条件的100010行，然后扔掉前100000行，返回。...limit深分页，导致SQL变慢原因有两个： limit语句会先扫描offset+n行，然后再丢弃掉前offset行，返回后n行数据。...city为深圳的数据，在sort_buffer中，将所有数据根据age进行排序； 遍历排序结果，取前10行，并按照id的值回到原表中，取出city、name 和 age三个字段返回给客户端。...3、4 直到city的值不等于深圳为止； 前面5步已经查找到了所有city为深圳的数据，在sort_buffer中，将所有数据根据age进行排序； 按照排序结果取前10行返回给客户端。
PG内部还支持BitmapAnd, BitmapOr的优化方法，可以合并多个索引的扫描操作，从而提升多个索引数据访问的效率。...第二条才是当前页的起始ctid注意所有branch page的起始item对应的data都是空的。也就是说它不存储当前branch page包含的所有leaf pages的索引字段内容的最小值。...，去证明Autovacuum是否会维护索引。...，原来的索引行被删除。...说明autovacuum会自动维护索引信息。
（一些非 btree 索引不能聚集，因为它们缺乏线性排序。） 这种堆排序如何提高性能？当然，如果你只查找一行，那么它在堆文件中的位置并不重要——它只需要一个堆访问来检索它。...实际上，这与cluster命令无关——Postgres 会根据每一列以及潜在的表达式索引维护堆如何排序，而不仅仅是之前cluster操作中涉及的列。...优化器在 74k 和 75k 行访问之间从索引扫描切换到顺序扫描。...下面这个示例以随机顺序插入行，这会产生接近于零的相关性，同时以及会以一个更小的值开始停止使用索引，即 28k vs 75k： -- 使用两二列，以便不使用仅索引扫描 DELETE FROM public.cluster_test...事实上，如果您之前对表进行了cluster，并且您只访问最近的数据，您可能会得到一个不具代表性的高相关值和低效的计划，因为虽然大多数表行都被集群了，但是曾经最常访问的新行，并未基于索引排序。
内容概要 利用主索引提升SQL的查询效率是我们经常使用的一个技巧，但是有些时候MySQL给出的执行计划却完全出乎我们的意料，我们预想MySQL会通过索引扫描完成查询，但是MySQL给出的执行计划却是通过全表扫描完成查询的...执行计划 全表扫描、文件排序，注定查询慢！ 那为什么MySQL没有利用索引（uni_order_code）扫描完成查询呢？因为MySQL认为这个场景利用索引扫描并非最优的结果。...我们先来看下执行时间，然后再来分析为什么没有利用索引扫描。 执行时间：260ms ? 的确，执行时间太长了，如果表数据量继续增长下去，性能会越来越差。...根据我们自己的分析选择全表扫描相对更优。如果把limit 1000改成limit 10，则执行计划会完全不一样。 既然我们已经知道是因为随机IO导致无法利用索引，那么有没有办法消除随机IO呢？...执行计划 ? 执行计划显示查询会利用覆盖索引，并且只扫描了1000行数据，查询的性能应该是非常好的。 执行时间：13ms ?
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