在B站，每天都有PB级的数据注入到大数据平台，经过离线或实时的ETL建模后，提供给下游的分析、推荐及预测等场景使用。面对如此大规模的数据，如何高效低成本地满足下游数据的分析需求，一直是我们重点的工作方向。
1、前言 和关系型数据库一样，MongoDB的索引可以提高查询执行效率。索引就好比书中的目录，可以快速定位书中某一页。适当的索引查询，优化器可以快速地返回结果集。 2、MongoDB支持的索引类型 在MongoDB主要支持以下几种索引类型： ·单列索引 ·复合索引 ·多键索引 ·全文索引 ·地理空间索引 ·哈希索引 2.1 单列索引 在MongoDB中，每个集合都会默认创建一个唯一索引列”_id”，”_id”列是最基本的单列索引。 创建单列索引可以使用以下语法： db.collection.cre
它是一种特殊的唯一索引，（设置了主键底层就自动设置）了，不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引。
聚簇索引并不是一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式。术语‘聚簇’表示数据行和相邻的键值聚簇的存储 在一起。
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。
索引是对数据库表中的一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可以提高数据库中特定数据的查询速度。
向 mydoc 集合中，插入多条数据，mydoc 之前是没有存在过的，我们直接使用 db.mydoc.insertMany() ，mongodb 会默认给我们新建这个集合
https://www.cnblogs.com/joeyJss/p/11096597.html
在本文中，我们将介绍 PostGIS 的一些基础知识及其功能，以及一些可用于简化解决方案或提高性能的提示和技巧。
原文：https://mysqlserverteam.com/whats-new-in-mysql-8-0-generally-available/
数据索引就好比新华字典的音序表。它是对数据表中一列或者多列的值进行排序后的一种结构，其作用就是提高表中数据的查询速度。
弄懂了 MySQL 的基本 CURD 操作之后，下一个必须掌握的知识就是 MySQL 的索引。
概述 无论何时对基础数据执行插入、更新或删除操作，SQL Server 数据库引擎都会自动维护索引。随着时间的推移，这些修改可能会导致索引中的信息分散在数据库中（含有碎片）。当索引包含的页中的逻辑排序（基于键值）与数据文件中的物理排序不匹配时，就存在碎片。碎片非常多的索引可能会降低查询性能，导致应用程序响应缓慢，所以在日常的维护工作当中就需要对索引进行检查对那些填充度很低碎片量大的索引进行重新生成或重新组织，但是在这个过程也需要注意一些小的细节，否则会产生错误。 正文 语法内容载自SQL Server联机
MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的，索引可以大大提高MySQL的检索速度。
http://www.cnblogs.com/LBSer/p/3310455.html
哈希索引基于哈希表实现，仅支持精确匹配索引所有列的查询。对于每行数据，存储引擎都会对所有的索引列计算出一个哈希码。哈希索引将所有的哈希码存储在索引中，同时保存指向每个数据行的指针。
小麦同学是个吃货+技术宅，平日里就喜欢拿着手机地图点点按按来查询一些好玩的东西。某一天到北海公园游玩，肚肚饿了，于是乎打开手机地图，搜索北海公园附近的餐馆，并选了其中一家用餐。
今天是《MySQL核心知识》专栏的第8章，今天为大家系统的讲讲MySQL中的索引技术，希望通过本章节的学习，小伙伴们能够举一反三，彻底掌握MySQL中的索引技术。好了，开始今天的正题吧。
1.mysql默认的查询方式是遍历整个表： 什么是索引：索引记录的是数据的的存储位置，他是一种特殊的数据结构，索引可以提高查询的效率， 他是独立于数据表之外的
表示唯一的，不允许重复的索引，如果该字段信息保证不会重复例如身份证号用作索引时，可设置为unique
我们都知道在 Mysql 中，索引是非常重要的内容，因为他对我们的查询会有非常大的帮助，所以，我们今天就来看看这个 Mysql 的索引。
在谈论空间索引之前，我们必须了解数据索引的概念：索引是为了提高数据集的检索效率。打个比喻，一本书的目录就是这本书的内容的“索引”，我们查看感兴趣的内容前，通过查看书的目录去快速查找对应的内容，而不是一字一句地找我们感兴趣的内容；就像这样，事先构建的索引可以有效地加速查询的速度。
MongoDB主要使用B+树作为其索引结构。B+树是一种自平衡的树，能够保持数据有序，并且允许对数据进行高效的插入、删除和查找操作。索引条目由键值对和指向相应文档的指针组成。当执行查询时，MongoDB会首先检查是否有可用的索引。如果存在合适的索引，MongoDB会使用该索引快速定位到数据集中的相关文档，从而避免全表扫描。
个人博客：https://suveng.github.io/blog/ 2d 地理空间索引 概述 2D地理空间索引可以将文档与二维空间中的位置（例如地图上的点）相关联。MongoDB将位置字段中的二维坐标解释为点，并且可以将这些点编入特殊索引类型以支持基于位置的查询。地理空间索引提供特殊的地理空间查询操作。例如，您可以基于与其他位置的邻近度或基于指定区域中的包含查询文档。
索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。 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。
左边的数据表，一共有两列七条记录，最左边的是数据记录的物理地址。为了加快Col2的查找，可以维护一个右边所示的二叉查找树，每个节点分别包含索引键值，和一个指向对应数据记录物理地址的指针，这样就可以运用二叉查找在一定的复杂度内获取到对应的数据，从而快速检索出符合条件的记录。
公司出了一些自我评测的PHP题目，其中好多题目在面试的时候都会碰到，大家可以看看学习学习。
一些内存数据结构比其他数据结构来得更高效;如果充分利用Redis，Spark运行起来速度更快。 Apache Spark已逐渐俨然成为下一代大数据处理工具的典范。通过借鉴开源算法，并将处理任务分布到计算节点集群上，无论在它们在单一平台上所能执行的数据分析类型方面，还是在执行这些任务的速度方面，Spark和Hadoop这一代框架都轻松胜过传统框架。Spark利用内存来处理数据，因而速度比基于磁盘的Hadoop大幅加快(快100倍)。 但是如果得到一点帮助，Spark可以运行得还要快。如果结合Spark和R
索引的重要性在数据库中是不言而喻的，mysql 中使用了 B+ 数来当做索引的数据结构，为 mysql 性能提升做了很大的贡献，那么在 mongoDB 中又使用了什么数据结构呢？今天就和大家聊聊 mongoDB 的索引
简单来说，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。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。
空间索引方法有助于加速空间查询。大多数 GIS 软件和数据库都提供了一种机制来计算和使用数据图层的空间索引。QGIS 和 PostGIS 使用基于 R-Tree 数据结构的空间索引方案 - 它使用几何边界框创建分层树。这是非常有效的，并在某些类型的空间查询中产生了很大的加速。查看我的高级 QGIS 课程的空间索引部分，我将展示如何在 QGIS 中使用基于 R 树的空间索引。
我们来看一下全文索引（Full-Text Index）。全文搜索使用逆向索引的方式在大量文本中搜索单词或短语。这类搜索可以是精确也可以是模糊的，目前只支持CHAR、VARCHAR、TEXT和LONGTEXT这几种数据类型。目前对于RapidsDB来说，仅在列存表上支持全文索引。此外，全文索引CREATE TABLE查询的一部分启用。这意味着在创建表后不能删除或更改全文索引。如果表被删除，那么索引会被自动删除。
MySQL的优化方案有哪一些？ 本文记录MySQL优化方案 ，梗概如下： 优化SQL 优化索引 （一）优化SQL 1、通过MySQL自有的优化语句 优化SQL语句，通过脚本命令来了解执行率较低的语句，
之所以现在才来分享索引，完全是因为小编的过错。在一开始接触到 MySQL 学习的时候，看到了索引的相关内容。但着实吓人了些许，小编就这样怂怂的被吓跑了，想着先分享一些容易操作的，再来进行系统化的梳理。不然的话，很容易在一开始，就被错综复杂的基础信息吓跑，且还不明白说得是啥。
最近在了解 Presto 和 Trino 对于 Deltalake Connector 的相关实现原理，这里了解完刚好用一篇文章总结下，一是可以帮助自己未来的回顾，二是也希望能够帮助大家，下面都是个人理解，若理解有误，欢迎指出，共勉。
我们都知道，数据库索引可以帮助我们更加快速的找出符合的数据，但是如果不使用索引，Mysql则会从第一条开始查询，直到查询到符合的数据，这样也会导致一个问题：如果没有添加索引，表中数据很大则查询数据花费的时间更多。而这时候我们为字段添加一个索引，Mysql就会快速搜索数据，可以节省大量时间。MyISAM和InnoDB是最经常使用的两个存储引擎，MyISAM和InnoDB索引都是采用B+树的数据结构，那B树和B+树的区别是什么呢？
一种对磁盘上实际数据重新组织以按指定的一个或多个列的值排序。别名有 簇类索引、聚集索引、聚类索引。
文章目录[隐藏] 索引类型 索引方法 使用建议 索引类型 类型 名字 描述 normal 普通索引 大多数情况下都可以使用 unique 唯一索引 表示唯一的，不允许重复的索引 full text 全文索引 表示全文收索，在检索长文本的时候，效果最好 spatial 空间索引 空间索引是对空间数据类型的字段建立的索引 索引方法 btree BTREE（B树（可以是多叉树）） 主流使用 HASH（key,value） 这种方式对范围查询支持得不是很好 命名：主键索引名为 pk_ 字段名；唯一索引名为 u
数据湖（Data lake）是一种将数据以原始格式存储在同一个系统或存储库的设计思想。它可以实现在一份数据之上进行多种数据计算，以避免为了多种计算场景而导致数据冗余存储和搬迁成本。以数据湖架构建立数据分析平台能让企业以较低的成本实现原始数据的集中式管理，提供统一口径和灵活的分析能力。当前，比较主流的开源数据湖格式有Iceberg，Hudi和DeltaLake。
之前的文章中分别介绍了MySQL 8.0在索引方面的新特性--隐藏索引 和 降序索引，详细内容可查看之前的文章内容；
除了常见的普通索引，唯一索引，组合索引，大家还能说一下mysql中有哪些其他类型的索引吗？
关于GeoHash的了解是我在做爬虫时发现一些网站比如美团、饿了么都会把一些地理位置进行编码，在检索时能够更快的进行地理空间上的检索，找到距离相近的位置。
索引在数据库中的作用是快速找出某个列中一个特定值的行，不使用索引的话，MySQL必须从第一条记录遍历到相关行，表越大，花费的时间越多，但是如果有索引，就能快速的到达某个位置去搜索数据文件，索引对于优化数据库查询速度有着不可替代的作用，本文主要给大家讲解一下MySQL数据库中，索引的优缺点，分类以及设计原则。
索引是存储引擎用于快速查找记录的一种数据结构。因此良好的性能非常关键。尤其是当表中的数据量越来越大时，索引对性能的影响愈发重要。在数据量较小且负载较低时，不恰当的索引对性能的影响可能不明显，但当数据量逐渐增大时，性能则会急剧下降。索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了。索引能够轻易将查询性能提高几个数量级，“最优”的索引有时比一个“好的”索引性能要好两个数量级。
工作一年了，也是第一次使用Mysql的索引。添加了索引之后的速度的提升，让我惊叹不已。隔壁的老员工看到我的大惊小怪，平淡地回了一句“那肯定啊”。
索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行，不使用索引，MySQL必须从第一条记录开始读完整个表，直到找出相关的行，表越大，查询数据所花费的时间就越多，如果表中查询的列有一个索引，MySQL能够快速到达一个位置去搜索数据文件，而不必查看所有数据，那么将会节省很大一部分时间。
CREATE TABLE t1 (col1 INT, col2 INT, INDEX func_index ((ABS(col1))));
1、B+树索引(O(log(n)))：关于B+树索引，可以参考 MySQL索引背后的数据结构及算法原理
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