如果一本新华字典假如没有目录，想要查找某个字，就不得不从第一页开始查找，一直找到最后一页(如果要找的字在最后一页)，这个过程非常耗时，这种场景相当于数据库中的全表扫描的概念，也就是循环表中的每一条记录看看该记录是否满足条件，扫描次数为表的总记录数。
在HBase中，表格的Rowkey按照字典排序，Region按照RowKey设置split point进行shard，通过这种方式实现的全局、分布式索引，成为了其成功的最大的砝码。图1显示了HBase
一、索引的创建 通过二级索引,索引的列或表达式形成一个备用行键,以允许沿着这个新轴进行点查找和范 围扫描。 (1)覆盖索引 覆盖索引,一旦找到索引的条目,不需要返回主表,会把我们关心的数据绑定到索引行,节 省读取的开销。 例如:以下内容将在v1和v2列上创建一个索引,并在索引中包含v3列,以防止从原始数据 表中获取该列: CREATE INDEX my_index ON my_table(v1,v2)INCLUDE(v3) (2)功能索引 功能索引,允许您不仅在列上而且在任意表达式上创建索引。然后,当一个查询使用该表达 式时,索引可以用来检索结果而不是数据表。 例如:在EMP上创建索引UPPER_NAME_IDX(UPPER(FIRST_NAME ||''|| LAST_NAME)) 有了这个索引,发出下面的查询时,将使用索引而不是数据表来检索结果: SELECT EMP_ID FROM EMP WHERE UPPER(FIRST_NAME ||''|| LAST_NAME) ='JOHN DOE' (3)全局索引 全局索引适合读操作任务重的用例。使用全局索引,索引的所有性能损失都是在写入时发生 的。我们拦截数据表更新写(DELETE,UPSERT VALUES和UPSERT SELECT),建立索引 更新,然后发送任何必要的更新到所有感兴趣的索引表。在读的时候,phoenix会选择索引 表,然后使用它,这使得查询加快并且直接可想其它表一样scan索引表。默认情况下,除 非暗示,否则索引不会用于引用不属于索引的列的查询。 在用使用全局索引之前需要在每个RegionServer上的hbasesite.xml添加如下属性: 注意:如果使用的是ambari或者cloudera搭建的集群，可直接创建全局或本地索引，这些配置文件已经配置好了 <property> <name>hbase.regionserver.wal.codec</name> <value>org.apache.hadoop.hbase.regionserver.wal.IndexedWALEditCodec</value> </property> CREATE INDEX USERIDINDEX ON CSVTABLES(USERID); 以下查询会用到索引 SELECT USERID FROM CSVTABLES WHERE USERID='9bb8b2af925864bb275b840c578df3c3'; (4)本地索引 本地索引适用于写多读少,空间有限的场景,和全局索引一样,Phoneix在查询时会自动选 择是否使用本地索引,使用本地索引,为避免进行写操作所带来的网络开销,索引数据和表 数据都存放在相同的服务器中,当查询的字段不完全是索引字段时本地索引也会被使用,与全局索引不同的是,所有的本地索引都单独存储在同一张共享表中,由于无法预先确定 region的位置,所以在读取数据时会检查每个region上的数据因而带来一定性能开销。 在使用本地索引需要在Master的hbase-site.xml添加以下属性 注意:注意本地索引与全局索引的区别，全局只有在，select和where中都为索引才会使用索引 复制代码 <property> <name>hbase.master.loadbalancer.class</name> <value>org.apache.phoenix.hbase.index.balancer.IndexLoadBalancer</value> </property> <property> <name>hbase.coprocessor.master.classes</name> <value>org.apache.phoenix.hbase.index.master.IndexMasterObserver</value> </property> 复制代码 Phoeinx4.3以上为支持在数据region合并时本地索引region也能进行合并需要在每个 region servers中添加以下属性 <property> <name>hbase.coprocessor.regionserver.classes</name> <value>org.apache.hadoop.hbase.regionserver.LocalIndexMerger</value> </property> 创建本地索引 CREATE LOCAL INDEX MYINDEX ON CSVTABLES(USERID); 删除索引 CREATE LOCAL INDEX MYINDEX ON CSVTABLES(KEYWORD); 如果表中的一个索引列被
👨🎓作者：Java学术趴 🏦仓库：Github、Gitee ✏️博客：CSDN、掘金、InfoQ、云+社区 💌公众号：Java学术趴 🚫特别声明：原创不易，未经授权不得转载或抄袭，如需转载可联系小编授权。 🙏版权声明：文章里的部分文字或者图片来自于互联网以及百度百科，如有侵权请尽快联系小编。 ☠️每日毒鸡汤：一件事你犹豫去不去做，那就是该立即动身做的。 1. 索引优化分析 1.1 手写SQL和机读SQL 机器读的SQL和我们写的SQL是不一样的。 📷 几种表关联方式 📷 1.2 索引 1
MySQL官方对索引的定义为：索引(Index)是帮助MySQL高校获取数据的数据结构。
" 又要开始新项目了，一顿操作猛如虎，梳理流程加画图。这不，开始对流程及表结构了。
有位粉丝面试高开的时候被问到，为什么SQL语句命中索引比不命中索引要快？虽然自己也知道答案，但被问到的瞬间，就不知道如何组织语言了。今天，我给大家深度分析一下。
主键约束 表中任意列只要满足以下条件，都可以用于主键。 ❑ 任意两行的主键值都不相同。 ❑ 每行都具有一个主键值（即列中不允许NULL值）。 ❑ 包含主键值的列从不修改或更新。（大多数 DBMS 不允许这么做，但如果你使用的 DBMS 允许这样做，好吧，千万别！） ❑ 主键值不能重用。如果从表中删除某一行，其主键值不分配给新行。
索引是排好序的数据结构！可以用在 where 条件查找的字段，和order by 排序的字段，有了索引，便可以快速地定位数据所在的物理地址并找出来。
匹配追踪的过程已经在匹配追踪算法（MP）简介中进行了简单介绍，下面是使用Python进行图像重建的实践。
在涉及order by操作的sql时，b-tree索引返回的结果是有序的，可以直接返回，而其他索引类型，需要对索引返回结果再进行一次排序。b-tree索引的默认排序为升序，空值放在最后，创建索引时可以指定排序方式，如按倒序排序时，空值默认是放在最前的，但往往我们的查询并不想展示空值的结果，此时可以在创建索引时指定排序desc nulls last以达到和查询sql切合的目的。
这里的位图是什么参考这一篇：《Postgresql源码（52）bitmapset分析RelationGetIndexAttrBitmap》
第四部分将深入介绍列索引存储，这是PolarDB-IMCI处理分析查询的关键部分。PolarDB-IMCI支持高度调优的面向事务处理的云存储的基于行的存储引擎[14, 28]。然而，基于行的数据格式因其无法有效地访问分析查询而闻名。受领先的工业级数据库（例如Oracle [30]、SQL Server [32]）的启发，PolarDB-IMCI通过内存中的列索引实现了双重数据格式，以增强OLAP功能。
很多高级开发语言有对应集合支持字典这种数据结构，比如Java中的Map集合。C语言并未内置字典这种数据结构，Redis构建了自己的字典实现。
Python用散列表来实现字典，散列表就是稀疏数组（数组中有空白元素），散列表中的元素叫做表元，字典的每个键值对都占用一个表元，一个表元分成两个部分，一个是对键的应用，另一个是对值的引用，因为表元的大小一致，所以可以通过稀疏数组（散列表）的偏移量读取指定的表元
今天的这篇推文，是对前六天MySQL学习的一个进阶学习和小总结，前两天是端午节，大家过得如何？休息之余，不要忘记坚持学习，加油！
上一节咱们了解了元数据锁，但在 Online DDL 操作中具体是怎样加锁的呢？加几次锁呢？带着这些疑问，我们一起来学习 DDL 三阶段。
如何加快查询，最直接有效的办法就是增加索引，在不使用索引的情况下试图采用其他方式加快查询就是在浪费时间。本文先介绍下MySQL索引的基本数据结构，再对索引的基本规则做下总结。
本文讲解 Hive 的数据存储，是 Hive 操作数据的基础。选择一个合适的底层数据存储文件格式，即使在不改变当前 Hive SQL 的情况下，性能也能得到数量级的提升。这种优化方式对学过 MySQL 等关系型数据库的小伙伴并不陌生，选择不同的数据存储引擎，代表着不同的数据组织方式，对于数据库的表现会有不同的影响。
前言： pandas是在numpy的基础上开发出来的，有两种数据类型Series和DataFrame Series由一组数据（numpy的ndarray）和一组与之相对应的标签构成 DataFrame表格行的数据结构，包含一组有序的列 Series 何为Series？ Series由一组数据（numpy的ndarray）和一组与之相对应的标签构成 创建Series from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd ser01=S
索引分为聚集索引和非聚集索引，数据库中的索引类似于一本书的目录，在一本书中通过目录可以快速找到你想要的信息，而不需要读完全书。
(1)索引一旦建立,** Oracle管理系统会对其进行自动维护**, 而且由Oracle管理系统决定何时使用索引
假设数据库中现在有2万条记录，现在要执行这样一个查询：SELECT * FROM table where num=10000。如果没有索引，必须遍历整个表，直到num等于10000的这一行被找到为止；如果在num列上创建索引，SQL Server不需要任何扫描，直接在索引里面找10000，就可以得知这一行的位置，所以索引的建立可以加快数据库的查询速度。
建立数据库索引是提升运行效率的重要手段，使用索引能大大提升MySQL的检索速度。创建索引时，首先确保该索引是应用SQL查询语句的条件。（一般为where子句的条件）
(3) 索引列处于不同的位置对索引影响比较大。比如在WHERE子句中，对索引字段进行计算会造成索引失效。
如果某个字段在查询中经常被用作过滤条件，那么在这个字段上创建索引可能会提高查询性能。例如，如果你经常根据员工的姓氏查询，那么在姓氏字段上创建索引可能是有益的。
所以，我们可以认为，生活中的字典就是记录的一堆： 【字】：【含义】 【字】：【含义】 ......
由于在公众号上文本字数太长可能会影响阅读体验，因此过于长的文章，我会使用"[L1]"来进行分段。这系列将介绍Pandas模块中的Series，本文主要介绍：
在关系数据库中，索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构，它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。索引的作用相当于图书的目录，可以根据目录中的页码快速找到所需的内容。
可以使用explain命令加在要分析的sql语句前面，在执行结果中查看key这一列的值，如果为NULL，说明没有使用索引。
对于没有索引的表，单表查询可能几十万数据就是瓶颈，而通常大型网站单日就可能会产生几十万甚至几百万的数据，没有索引查询会变的非常缓慢。
列表是Python中一种比较常用的数据结构，掌握基本的列表操作命令是python学习的其中一步，下面就来简要介绍Python中列表的几个常用操作。
字典，又称为符号表（symbol table）、关联数组（associative array）或映射（map），是一种用于保存键值对的抽象数据结构。
一、Oracle事务 ·事务的含义：事务是业务上的一个逻辑单元，为了保证数据的所有操作要么全部完成，要么全部失败。 1、事务的开始是从一条SQL语句开始，结束于下面的几种情况： 1）显示提交：输入commit指令，事务完成提交 2）显示回滚：输入rollback指令，未提交的事务丢掉，回滚到事务开始时的状态。 3）DDL语句：即create、drop等语句，这些语句会使事务自动隐式提交 4）结束程序：输入exit退出数据库，则自动提交事务；或者意外终止、出现程序崩溃，则事务自动回滚。 2、事务的特点-ACID特性 1）原则性：要么同时成功，要么同时失败的原则 2）一致性：如，a转账给b，最总结果a+b的金钱总数是不变的 3）隔离性：当出现多个事务出现，它们之间是互相隔离、互不影响的 4）持久性：事务一旦提交，则数据永久修改。 3、关于事务的三个命令 commit ：立即提交事务 rollback ：回滚事务 set autocommit on/off ：设置/关闭自动提交 二、索引 ·索引是Oracle的一个对象，是与表关联的可选结构，用于加快查询速度，提高检索性能。 1、特点 1）适当使用索引可以提高查询速度、建立索引的数量无限制 2）可以对表的一列或者多列建立索引 3）索引是需要磁盘空间，可以指定表空间存储索引。 4）是否使用索引有Oracle决定 2、索引的分类 B树索引：从顶部为根，逐渐向下一级展开 唯一索引：定义索引的列没有任何重复 非唯一索引：与唯一索引相反 反向键索引：对与数字列作用较大，会将1234生成4321进行查询的索引 位图索引：应用于数据仓库和决策支持系统中。优点是相对于b树索引，可以减少响应时间；相对于其他索引，其空间占用少。 函数索引：使用函数涉及正在创建索引的列的索引 3、创建索引 操作时我们可以使用Oracle的scott用户进行测试，首先解锁，在改一个密码，登陆进去就可以操作了
1.Series 生成一维数组，左边索引，右边值： In [3]: obj = Series([1,2,3,4,5]) In [4]: obj Out[4]: 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 dtype: int64 In [5]: obj.values Out[5]: array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=int64) In [6]: obj.index Out[6]: RangeIndex(start=0, stop=5, step=1) 创建对
周末被社会的皮鞭狠狠的抽打了几下。人微言轻，为生计奔波，劳碌一生。个人牢骚。今天接着来学习Redis的第三篇，字典的数据结构。字典的数据结构其实完全可以类比Java中的HashMap数据结构，两者都是哈希表。
文章作者：Tyan 博客：noahsnail.com | CSDN | 简书
一.索引的作用 一般的应用系统，读写比例在10:1左右，而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题，遇到最多的，也是最容易出问题的，还是一些复杂的查询操作，所以查询语句的优化显然是重中之重。 在数据量和访问量不大的情况下，mysql访问是非常快的，是否加索引对访问影响不大。但是当数据量和访问量剧增的时候，就会发现mysql变慢，甚至down掉，这就必须要考虑优化sql了，给数据库建立正确合理的索引，是mysql优化的一个重要手段。 索引的目的在于提高查询效率，
除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量：
墨墨导读：MySQL 8.0 新功能直方图，继承于Oracle ，MairaDB的实现方式。本文从MySQL角度解释，直方图是什么。
由于是个人凭着自己理解总结的，因此可能不一定精确，但是毋庸置疑的是，在当代，各大公司机构部门的数据都是维护在数据库当中的。数据库作为数据存储介质发展的最新产物，必然是具有许多优点的，其中一个很大的优点就是存储在数据库中的数据访问速度非常快。数据库访问速度快的一个很重要的原因就在于索引index的作用。也就是这篇文章的主要想介绍的内容，为什么索引可以让数据库查询变快？
在MySQL中，索引属于存储引擎级别的概念，不同存储引擎对索引的实现方式是不同的。MyISAM和InnoDB存储引擎只支持BTREE索引，MEMORY/HEAP存储引擎支持HASH和BTREE索引。
综上所述，ClickHouse提供多种压缩算法和压缩字典技术来节省存储空间。在选择压缩算法和压缩字典技术时，需要根据数据的特性、压缩率、压缩与解压缩速度以及查询性能等因素进行综合考虑。
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Redis 的数据库使用字典实现, 对数据库的增, 删, 查, 改也是构建在对字典的操作之上的.
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