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
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。
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。
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。
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。
位图索引是一种很高效的索引结构,对于多属性过滤的聚合查询很高效,玩的就是 bit。
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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:
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。
位图的最大优点之一是,它们在存储信息时通常可以节省大量空间 位图不是一个真实的数据类型,而是定义在字符串类型上的面向位的操作的集合。由于字符串类型是二进制安全的二进制大对象,并且最大长度是 512MB,适合于设置 2^32^个不同的位。 位操作分为两组:常量时间单个位的操作,像设置一个位为 1 或者 0,或者获取该位的值。对一组位的操作,例如计算指定范围位的置位数量。
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。
作者简介 案例说明 一个大表的COUNT,究竟能有多快?除类似物化视图的做法,我们所能做到的极限能有多快?这不是一个真实的案例,而是根据笔者在网上发的一篇帖子整理而来。通过对一条SQL,采用多种方式持
在为数据仓库设计的模式模型中,有多种安排模式对象的方法。一个数据仓库模式模型是星型模式。示例模式(本书中大多数示例的基础)使用星型模式。但是,还有其他模式模型通常用于数据仓库。这些模式模型中最流行的是第三范式(3NF)模式。另外,一些数据仓库模式既不是星型模式也不是3NF模式,而是共享这两种模式的特性;这些模式被称为混合模式模型。
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。
在进入今天的主题前,先简单地解释下Redis中的位图到底是什么。Redis官方文档对于位图的介绍如下:
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。
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)。
有关dump的更多内容可以参考我的BLOG:http://blog.itpub.net/26736162/viewspace-2135959/。
参考 https://www.cnblogs.com/lbser/p/3322630.html https://blog.csdn.net/catoop/article/details/111689777
本次故障环境为4台服务器,每台服务器12块盘分为2组raid,共8组raid。经客户描述共4个节点,其中一个节点故障之后仍在继续使用,第二个节故障之后,进行过一系列的重新上线操作,导致管理存储软件无法使用。 为防止在数据恢复过程中由于部分操作对原始磁盘造成不可还原的修改,导致数据出现二次丢失,对原始磁盘进行镜像备份。北亚工程师进行详细分析,获取到5台节点服务器上的所有硬盘的底层镜像。经过分析,发现底层部分索引位图被破坏。对全部镜像文件进行分析,根据底层数据重组raid,并提取每组raid中的map,对数据map进行分析,根据位图手工索引数据,排除部分损坏位图。客户主要数据为SQL server数据库,经初步检测,索引位图有部分损坏,因此若提取数据卷后数据有损坏,可针对数据库进行修复。 【数据恢复过程】 1.重组RAID 工程师对RAID条带大小、盘序、校验方向的关键信息分析后,判断成员盘离线顺序。分别对十组RAID进行重组,并生成RAID镜像文件。
以前对数据库的理解总是停留在使用的阶段,没有去研究过深层次的东西,这两天正好有空(其实也是工作需要),看了一下数据库索引的一些基础的东西,希望通过这篇博文,整理一下自己的思路。
Tech 导读 本文将深入探讨如何在百万级别的高并发场景下实现高效的数据检索和处理。重点关注倒排索引的实现机制,这是一种使搜索更加迅速的数据结构,以及位图计算,一种优化存储和提高检索效率的技术。通过实际案例分析可以了解这些技术如何帮助处理大规模数据集,保证响应速度,并在高负载环境下维持系统的稳定性。
注:这学期开了一门Photoshop的课程,第一节课讲了图像处理的相关知识,特将内容整理如下,方便日后学习和查阅。 软件环境:PhotoshopCS6 一、位图与矢量图 1、位图 位图也称点阵图,它是由许多点组成的,这些点称为像素。当许多不同颜色的点组合在一起后,便构成了一副完整的图像。 位图可以记录每一个点的数据信息,从而精确地制作色彩和色调变化丰富的图像。但是,由于位图图像与分辨率有关,它所包含的图像像素数目是一定的,若将图像放大到一定程度后,图像就会失真,边缘出现锯齿。 2、矢量图 矢量图也称向量式图
作为一个客户端开发,对于图片格式一直没有一个清晰的了解,这里简单的罗列出各种图片格式的区别,文章中有部分是他人的引用,会在底部放上链接,望轻喷。
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。
1.什么是bitmap?为什么使用bitmap?Roaring bitmap与其他bitmap编码技术相比有哪些优势?2.Roaring bitmap将32位无符号整数按照高16位分容器,即最多可能有216=65536个容器(container),存储数据时,按照数据的高16位找到container(找不到就会新建一个),再将低16位放入container中。高16位又称为共享有效位,它用于索引应该到哪个容器中查找对应的数值,属于roaring bitmap的一级索引。3.Roaring bitmaps以紧凑高效的两级索引数据结构存储32位整数。高密度块使用位图存储;稀疏块使用16位整数的压缩数组。当一个块包含不超过4096个整数时,我们使用一个排好序的16位整数数组。当有超过4096个整数时,我们使用2^16 位的位图。为什么按4096作为阀值呢?仅仅是因为当数据块中的整数数量超过这个值之后,bitmap将比数组的内存使用率更高。
作为学院派的数据库,postgresql在底层的架构设计上就考虑了很多算法层面的优化。其中在postgresql9.6版本中推出bloom索引也是十足的黑科技。
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。
首先我不想和复杂的扇区,设备驱动等细节打交道,因此我先实现了一个简单的功能,将硬盘按逻辑分成一个个的块,并可以以块为单位进行读写。
1、目标SQL的正文、SQL ID和其执行计划所对应的的PLAN HASH VALUE。
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
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
作者介绍: 孙加鹏 云和恩墨技术顾问 六年Oracle技术顾问经验,所服务的行业包括电信运营商、金融业、制造业等。 擅长Oracle的故障诊断、高可用架构、升级迁移等。目前主要服务于上海金融类客户。
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。
Android中文翻译组: http://androidbox.sinaapp.com/
这些说明是我担任学校多媒体技术助教自己编写的实验说明,呕心沥血结合C++详细介绍BMP格式。 原理篇: 一、编码的意义。 让我们从一个简单的问题开始,-2&-255(中间的操作符表示and的意思)的结果是多少,这个很简单的问题,但是能够写出解答过程的人并不 多。这个看起来和图片格式没有关系的问题恰恰是图片格式的核心内容以至于整个计算机系统的核心内容,多媒体技术虽然没有数据结构,操作系统等计算机基础课 所占的地位重,但是在于研究编码方面有着非常重要的地位。图像其实可以看做一种特殊编码过的文件。
通过选择与值集中指定的值相匹配的数据值,通过迭代位图块序列中的值,%FIND谓词允许筛选结果集。 当标量表达式的值与valueset中的值匹配时,此匹配将成功。 如果值集值不匹配任何标量表达式值,%FIND返回空字符串。 无论显示模式如何,这个匹配总是在逻辑(内部存储)数据值上执行。
当数字数据字段用于某些数值运算时,位片索引用于该字段。位片索引将每个数值数据值表示为二进制位串。位片索引不是使用布尔标志来索引数值数据值(如在位图索引中那样),而是以二进制值表示每个值,并为二进制值中的每个数字创建一个位图,以记录哪些行的该二进制数字具有1。这是一种高度专门化的索引类型,可以显著提高以下操作的性能:
mbitmap.go是Go语言运行时的一部分,其主要作用是实现对于内存管理中元信息 BitMap 的管理。
Oracle索引中最常用的是BTree索引,所以就以BTree索引为例,讲一下BTree索引,BTree索引数据结构是一种二叉树的结构,索引由根块(Root)、茎块(Branch)、叶子块(Leaf)组成,其中叶子块主要存储索引列具体值(Key Column Value)以及能定位到数据块具体位置的Rowid,茎块和根块主要保存对应下级对应索引
低端内存映射 : 内核启动过程中 , 将 " 低端内存 " 交给 " 引导内存分配器 " 管理 ,
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:
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。
《学习InnoDB:核心之旅》中,我介绍了innodb_diagrams项目来记录InnoDB的内部,它提供了这篇文章中用到的图表。稍后,在对innodb_ruby的快速介绍中,我介绍了innodb_space命令行工具的安装和一些快速演示。 在InnoDB索引页的物理结构中描述了InnoDB索引页的物理结构,在InnoDB的B+树索引结构中描述了InnoDB的逻辑结构。现在我们将详细了解这些页面中使用的记录的物理结构。 在这篇文章中,只考虑了紧凑行格式(用于Barracuda表格式)。
4*4000000000 /1024/1024/1024 = 14.9G ,考虑到其中有一些重复的话,那1G的空间也基本上是不够用的。
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看Redis相关文章上经常会说到Redis有五种基础数据类型,三种高级数据类型,三种高级数据类型中有Bitmap位图结构;
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