IO次数较多 所以它并不适合直接拿来做索引存储，算法设计人员在二叉树的基础之上进行了变种，引入了BTREE的概念（详情可自行查询） ?...被作为实现索引的数据结构被创造出来，是因为它能够完美的利用“局部性原理”，其设计逻辑是这样的： - 内存读写快，磁盘读写慢，而且慢很多 - 磁盘预读：磁盘读写并不是按需读取，而是按页预读，一次会读一页的数据...，每次加载一些看起来是冗余的数据，如果未来要读取的数据就在这一页中，可以避免未来的磁盘读写，提高效率（通常，一页数据是4K） - 局部性原理：软件设计要尽量遵循“数据读取集中”与“使用到一个数据，大概率会使用其附近的数据...，那么在相同内存的情况下，B+树能够存储更多索引 可以来初步计算一下：假设key、子树节点指针均占用4B，则B树一个节点占用4 + 4 = 8B，一页页面大小4KB，则N = 4 * 1024 / 8B...要为维度高的列创建索引,如性别和年龄,那年龄的维度就高于性别，性别这样的列不适合创建索引,因为维度过低，只有两三种值。
这个新的 Listpack 会被添加到基数树中，其对应的键是新 Stream Entry 的 ID。这样，基数树就可以用于快速定位到包含指定 ID 的 Listpack。...所以，基数树和 Listpack 的转换条件主要是 Listpack 的大小是否达到了预设的上限。如果达到了上限，就需要创建新的 Listpack 并更新基数树。...更高效的内存使用：Listpack 的内存布局更加紧凑，使得它在存储相同数量的元素时，使用的内存更少。 更快的操作速度：Listpack 的设计使得插入、删除和查找操作更快。...2.3、基数树 基数树（Radix Tree）：基数树是一种高效的键值对存储数据结构，Redis Stream 使用基数树来索引 Listpack。...基数树的键是 Stream Entry 的 ID，值是对应的 Listpack。通过基数树，可以快速定位到包含指定 ID 的 Listpack。
基数根据被存储为整数的统计数据来计数，所以即使对于小型表，该值也没有必要是精确的。基数越大，当进行联合时，MySQL使用该索引的机会就越大。...索引选择性 索引选择原则 1 较频繁的作为查询条件的字段应该创建索引 2 唯一性太差的字段不适合单独创建索引，即使频繁作为查询条件 3 更新非常频繁的字段不适合创建索引 当然，并不是存在更新的字段就适合创建索引...很多时候是通过比较同一时间段内被更新的次数和利用该字段作为条件的查询次数来判断的，如果通过该字段的查询并不是很多，可能几个小时或是更长才会执行一次，更新反而比查询更频繁，那这样的字段肯定不适合创建索引。...较小的索引涉及的磁盘IO较少，较短的值比较起来更快。更为重要的是，对于较短的键值，所以高速缓存中的快能容纳更多的键值，因此，MYSQL也可以在内存中容纳更多的值。...这样就增加了找到行而不用读取索引中较多快的可能性。 利用最左前缀 索引选择注意事项 既然索引可以加快查询速度，那么是不是只要是查询语句需要，就建上索引？答案是否定的。
这些都没有错，但如果你对数据库的底层的存储引擎有基本的了解，那么可以帮助你更加有底气和科学的得出你评估的数据库是如何真正的保证了上面的指标。...先来看看存储引擎的一个定义： 数据库存储引擎是数据库服务器（database server）用来在底层内存（memory）和存储系统（storage system）中存储，读取，更新和删除数据的内部软件组件...不过读取的时候稍微麻烦一些，读取时看这些数据在内存中，如果未能命中内存，则需要访问较多的磁盘文件。极端的说，基于LSM树实现的hbase写性能比mysql高了一个数量级，读性能却低了一个数量级。...由于LSM树未就地更新，因此经常更新的值会导致空间放大。 简单来说，LSM引擎在读取操作期间会消耗更多的CPU资源，并占用更多的内存/磁盘存储空间。比如一个查询使用LSM树的话可能需要多次随机读取。...B树可能被用于SQL数据库也可能被用于NoSQL数据库，LSM同样如此。所以在你选择要使用什么数据库的时候，不妨回看此文，想想数据库的底层存储引擎到底适不适合你的场景。
没有索引时，会先将查询结果放到内存中进行排序（若内存空间不足，会利用磁盘辅助排序），比较影响查询效率。索引本身是有序的，可以直接按索引的顺序逐条回表取出数据即可。...上面查询条件中，a 定值，b 是有序的；b 定值，c 是有序的；c 范围查询，剩下的 d 是无序的。所以 d 无法使用到该索引。 基数小，区分度低的不适合创建索引。...比如性别，最多基数最多总共就 3 个，此时索引过滤性能不高，查完索引后还需回表，可能比直接全表扫描效率更低。 更新频繁的字段创建索引时要权衡索引维护成本。...B 树：b 树在非叶子节点上也存储数据，在遍历数据时，需要对不同层级的节点上的数据进行拼接和排序，这会导致多次磁盘 io。查询效率较低。 如何删除百万级别或以上的数据？...当我们在进行数据修改时，需要同时修改索引，这些额外的索引维护成本较低数据修改的效率；同时，大量的数据删除会导致索引数据页产生大量的碎片空间，此时删除数据后重建索引可以使索引树更 “紧凑”，提高磁盘空间利用率
在大多数情况下，使用触发器而不是规则更安全、更方便。 如果debug_print_rewritten开启，则完整重写的解析树会显示在服务消息日志中。...计划 SQL是一种声明性语言：查询指定要检索什么，但不指定如何检索它。任何查询都可以通过多种方式执行。解析树中的每个操作都有多个执行选项。...对于连接的基数估计，计算2个值：笛卡尔积的基数（2个数据集的基数的乘积）和连接条件的选择性，这又取决于条件类型。其他节点类型的基数，例如排序或聚合节点也是类似计算的。...例如，考虑由于统计数据不准确而被低估的成本。更新统计数据--成本可能会发生变化，但估算会变得更加准确，计划最终会得到改进。 执行 按照计划执行优化后的查询。在后端内存中创建一个portal对象。...为解决这个问题，在后端内存分配了一个work_mem内存块，默认是保守的4MB限制；当内存用完时，多余的数据会被发送到磁盘上的临时文件中。
大型数据集： 哈希索引可能会占用大量内存，因此它们可能不适合需要考虑内存使用情况的大型数据集。...由于哈希函数是确定性的，因此数据库总是会在同一个桶中找到记录，无论记录在表中的存储顺序如何。...哈希索引缺点： 哈希索引不支持范围查询或排序 哈希索引会消耗大量内存 哈希索引不适合频繁更新的数据库 4位图（Bitmap）索引 位图索引用于具有少量不同值的列，例如布尔列或性别列。...位图索引对于基数较低的列来说非常紧凑且高效。...这使得用户更容易找到他们正在寻找的东西，即使他们不知道确切的产品名称或描述。 例如，假设一位顾客正在寻找一双新的跑鞋。他们在搜索栏中输入“跑鞋”。
另一个方面是压缩后的数据可以更容易保证存储到内存中，比如最近3小时的数据是1T，我现在只有100G的内存，如果不压缩，就会有900G的数据被迫放到硬盘上，这样的话查询开销会非常之大，而使用压缩会将这1T...这样的聚合实际上就是简单的count以及max，问题是如何能高效的在那么大的数据量的基础上将满足条件的原始数据查询出来并聚合，要知道统计的原始值可能因为时间比较久远而不在内存中哈，因此这可能是一个非常耗时的操作...8 通常不需要具备事务的能力 时序数据库与传统关系型数据库不同,传统关系型数据库注重增删改查和事务功能，而时序数据库针对海量数据写入，其读取查询多是一段时间段内的数据。...- 具有强大的多维聚合分析能力 - 实时高性能数据摄取 - 具有分布式容错框架 - 支持类SQL查询 - 一般不能查询原始数据 - 不适合维度基数特别高的场景 - 时间窗口限制了数据完整性...- 适用于基数大的维度存储分析 - 比较年轻，扩张不够丰富，社区还不够活跃 - 不支持数据更新和删除 - 集群功能较弱
，而相对应的，NSM中每次必须读取整条记录； 2) 既然是一个字段的数据聚集存储，那就更容易为这种聚集存储设计更好的压缩/解压算法。...列存储不适合用在什么场合? 相对来说，不适合用在OLTP，或者更新操作，尤其是插入、删除操作频繁的场合。...如同位图的其他变量，该方法的优势之一就是计数（count）查询可以直接通过读取索引获得答案，而无需读取数据。 2.3.3 High Group索引 实际上，它是B-树索引。...然而，此处的原则是，用户仅仅在几个列有可能作为一个组来使用的情况下，尤其是高基数与低基数的联合搜索时，才定义这些索引。比如可能有这样的例子，按照商店（低基数）查询产品销售清单与价格（高基数）。...不过，在压缩方面鼓励将一个数据列分解成更多更详细的列。
，而相对应的，NSM中每次必须读取整条记录； 2) 既然是一个字段的数据聚集存储，那就更容易为这种聚集存储设计更好的压缩/解压算法。...列存储不适合用在什么场合？ 相对来说，不适合用在OLTP，或者更新操作，尤其是插入、删除操作频繁的场合。 为啥上世纪80年代就出现的概念现在又重新炒起来了呢？...列存储不适合用在什么场合? 相对来说，不适合用在OLTP，或者更新操作，尤其是插入、删除操作频繁的场合。...如同位图的其他变量，该方法的优势之一就是计数（count）查询可以直接通过读取索引获得答案，而无需读取数据。 2.3.3 High Group索引 实际上，它是B-树索引。...然而，此处的原则是，用户仅仅在几个列有可能作为一个组来使用的情况下，尤其是高基数与低基数的联合搜索时，才定义这些索引。比如可能有这样的例子，按照商店（低基数）查询产品销售清单与价格（高基数）。
插入和删除操作：B+树在索引删除和插入操作时，需要维护树的平衡，可能进行节点的拆分和合并，相对哈希索引来说操作更复杂。...这样，在一次磁盘I/O操作中可以读取更多的索引信息，减少了I/O次数。 高效的范围查询和排序： B+树的有序链表结构使得它在执行范围查询和排序操作时非常高效。...与其他类型的索引相比，位图索引通常在低基数列（即列中有限的不同值）上表现更好。 可以参考 bitmap 数据结构来理解 例子： 在该示例中，我们为 age 和 country 列分别创建了位图索引。...如何在MySQL中创建全文索引，并说明全文索引的使用场景？...分析数据分布：对于列的值分布进行分析，避免在高度重复的列上创建索引，因为这样的索引可能不会带来显著的性能提升。 避免过度索引：过多的索引会增加数据库的维护成本，尤其是在数据插入、更新和删除时。
、查找、删除操作的时间复杂度都是O(log(n))，相对于其它基于复杂比较的树结构（比如红黑树），MPT 更容易理解，也更易于编码实现 从字典树（Trie）说起 字典树（Trie）也称前缀树（prefix...基数树（Radix Tree） 基数树又叫压缩前缀树（compact prefix tree），是一种空间优化后的字典树，其中如果一个节点只有唯一的子节点，那么这个子节点就会与父节点合并存储 ?...基数树节点 在一个标准的基数树里，每个节点存储的数据如下：[i0, i1, … in, value] 这里的 i0,i1,…,in 表示定义好的字母表中的字符，字母表中一共有n+1个字符，这颗树的基数（...ASCII 码，这样就得到了字符集中的表示 64 6f 67，这就是树结构中对应的键 按照键的字母序，即 6->4->6->f->6->7，构建树中的访问路径 从树的根节点（root）出发，首先读取索引值...基数树的问题 数据校验 基数树节点之间的连接方式是指针，一般是用32位或64位的内存地址作为指针的值，比如C语言就是这么做的。
数据量少的表，不适合加索引 更新比较频繁的也不适合加索引 区分度低的字段不适合加索引（如性别） where、group by、order by等后面没有使用到的字段，不需要建立索引 已经有冗余的索引的情况...如果树这种数据结构作 为索引，那我们每查找一次数据就需要从磁盘中读取一个节点，也就是我们说 的一个磁盘块，但是平衡二叉树可是每个节点只存储一个键值和数据的，如果 是 B 树，可以存储更多的节点数据，树的高度也会降低...，因此读取磁盘的次数 就降下来啦，查询效率就快啦。...innodb 中页的默认大小是 16KB，如果不存储数据，那 么就会存储更多的键值，相应的树的阶数（节点的子节点树）就会更大，树就 会更矮更胖，如此一来我们查找数据进行磁盘的 IO 次数有会再次减少，数据查...将磁盘块8加载内存，在内存遍历，找到id=400的记录，拿到R4这一行的数据，好的，大功告成。 7. 什么是回表？如何减少回表？
总结：B树和B+树适用于外存储设备上的索引操作，B树适用于点查询，而B+树适用于范围查询。红黑树适用于内存中的索引操作，它通过保持平衡性来保证在各种操作下的较稳定的性能。...需要注意的是，虽然二级缓存可以提高查询性能，但也有一些需要注意的点： 缓存数据的更新和失效：当数据发生变化时，需要手动刷新缓存或者设置合理的缓存失效时间，避免数据不一致的问题。...缓存的内存管理：缓存数据存放在内存中，如果缓存数据过多，可能会导致内存溢出的问题。因此，需要合理设置缓存大小和淘汰策略。...20.红黑树、B树和B+树是数据库索引中常用的树状数据结构： 红黑树是一种自平衡的二叉查找树，用于实现哈希索引，适合于在内存中使用，查询性能较高。...HyperLogLog（基数估计）： HyperLogLog是一种基数估计算法，用于估计集合中不重复元素的数量，占用空间很小。
第一次写进程创建的时候我使用的内核版本还是 3.10 的版本。在这个版本里已分配的进程 pid 号是用 bitmap 来存储的。...为了更好地理解，我们再使用一个简单的例子来看一下基数树在内存中的样子。...内核中的基数树是用于管理 32 bit 位的 整数 ID 的，但为了举例更简单清晰，我们用 16 bit 的整数组成的基数树来举例。 16 bit 的无符号整数的表示范围是 0 - 65536。...内核和上面例子的区别是其基数树存储的是 32 bit 位的整数。树的层次也就需要 6 层节点来存储。 使用了基数树后，内核源码也就发生了变化。...原理我们讲完了，我们再来看下使用基数树替代 bitmap 后的性能表现如何。
考虑到INNODB的存储结构，主键属于聚集索引，和插入顺序有关，而且uuid生成得往往较长，和整型比，更浪费存储空间噢。 ...我们都知道磁盘IO和内存操作相比是很消耗性能的。数据库很鸡贼的在读取数据时不是严格按需读取，而是一次性的读取一页的数据入内存。...当需要读取的数据不在内存时，就会向磁盘发出读取信号，一次读取一页或多页数据放入内存种，这种机制就是数据库的预读机制。...B+树的设计巧妙地运用了操作系统存储结构(一个节点分配到一个存储页中尽量减少IO次数) 并且设置磁盘预读机制(预读马上要用到的数据到内存中).单个节点能放多个子节点，相同IO次数，检索出更多信息。...我们在使用索引时有几个原则是可以参考的： 1.较频繁的作为查询条件的字段应该创建索引 2.数据唯一性太差的字段不适合单独创建索引 3.频繁更新的字段不适合创建索引 4.不出现在查询条件中的字段就不要建立索引
数据库索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构，以协助快速查询、更新数据库表中数据。索引的实现通常使用B数及其变种B+数。 更通俗的说，索引就相当于目录。...基数较小的类，索引效果较差，没有必要在此列建立索引 使用短索引，如果对长字符串列进行索引，应该指定一个前缀长度，这样能够节省大量索引空间 不要过度索引。索引需要额外的磁盘空间，并降低写操作的性能。...较频繁作为查询条件的字段才去创建索引更新频繁字段不适合创建索引若是不能有效区分数据的列不适合做索引列(如性别，男女未知，最多也就三种，区分度实在太低)尽量的扩展索引，不要新建索引。...这种特性使得B树在特定数据重复多次查询的场景中更加高效。 使用B+树的好处 由于B+树的内部节点只存放键，不存放值，因此，一次读取，可以在内存页中获取更多的键，有利于更快地缩小查找范围。...而B树则需要对树的每一层进行遍历，这会需要更多的内存置换次数，因此也就需要花费更多的时间 什么是聚簇索引？何时使用聚簇索引与非聚簇索引？
HBase适合于随机读写，但由于Scan消耗性能，因此不适合于离线分析场景。因此既可以实现数据的快速插入与实时更新，又能实现对数据的快速分析的Kudu出现了。...master将新表的元数据写入catalog table（目录表），并协调在tablet server上创建tablet的过程。...每个DiskRowSet用于对旧数据的更新和删除，比如说已持久化到磁盘的数据的更新操作。...这里有两个在内存中处理的数据集，区别如下： MemRowSet：存储新增的数据，对该内存数据集中还未flush的数据的更新； DeltaMem：对已flush到磁盘内的数据的更新； MemRowSet...、DeltaMem按照行存储的，并且以B+树 进行排序，而DiskRowSet 按列进行存储以二叉平衡树进行排序，当进行flush刷写或DiskRowSet Merge Compaction时会重新生成新的树
基数根据被存储为整数的统计数据来计数，所以即使对于小型表，该值也没有必要是精确的。基数越大，当进行联合时，MySQL使用该索引的机会就越大。...较频繁的作为查询条件的字段应该创建索引 2. 唯一性太差的字段不适合单独创建索引，即使频繁作为查询条件 3....更新非常频繁的字段不适合创建索引 当然，并不是存在更新的字段就适合创建索引，从判定策略的用语上也可以看出，是"非常频繁"的字段。到底什么样的更新频率应该算是"非常频繁"呢？每秒？每分钟？...很多时候是通过比较同一时间段内被更新的次数和利用该字段作为条件的查询次数来判断的，如果通过该字段的查询并不是很多，可能几个小时或是更长才会执行一次，更新反而比查询更频繁，那这样的字段肯定不适合创建索引。...较小的索引涉及的磁盘IO较少，较短的值比较起来更快。更为重要的是，对于较短的键值，所以高速缓存中的快能容纳更多的键值，因此，MYSQL也可以在内存中容纳更多的值。
我们知道，在内存比在磁盘的数据，查询效率快得多。...innodb中页的默认大小是16KB，如果不存储数据，那么就会存储更多的键值，相应的树的阶数（节点的子节点树）就会更大，树就会更矮更胖，如此一来我们查找数据进行磁盘的IO次数有会再次减少，数据查询的效率也会更快...当我们创建一个组合索引的时候，如 (a1,a2,a3)，相当于创建了（a1）、(a1,a2)和(a1,a2,a3)三个索引，这就是最左匹配原则。 索引不适合哪些场景?...数据量少的不适合加索引 更新比较频繁的也不适合加索引 = 区分度低的字段不适合加索引（如性别） 索引有哪些优缺点？...步骤四：从库启动之后，创建一个I/O线程，读取主库传过来的binlog内容并写入到relay log 步骤五：还会创建一个SQL线程，从relay log里面读取内容，从Exec_Master_Log_Pos
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