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。
在前面的篇章中我们介绍了分布式文件系统HDFS 以及列式存储HBase,HDFS提供了可以横向扩展的存储引擎,适合离线分析场景,不适合于随机读写。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。
假设我们有一张数据表 employee(员工表),该表有三个字段(列),分别是name、age 和address。假设表employee有上万行数据(这公司还真大),现在需要从这个表中查找出所有名字是‘ZhangSan’的雇员信息,你会快速的写出SQL语句:
看完上一个章节,相信你已经充分的掌握了数据库事务的一些事情,猿人工厂君也知道,内容对于新手而言,理解起来还是比较很吃力的,文中提到的原理和内容,有兴趣的可以和我一起探讨,猿人工厂君就不一一赘述了。今天我们继续讨论和数据库有关的事情。
用来加快查询的技术很多,其中最重要的是索引。通常索引能够快速提高查询速度。如果不适用索引,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,花费的时间越多。但也不全是这样。本文讨论索引是什么,如何使用索引来改善性能,以及索引可能降低性能的情况。
Sybase在2004年左右就推出了列存储的Sybase IQ数据库系统,主要用于在线分析、数据挖掘等查询密集型应用。列存储,缩写为DSM,相对于NSM(N-ary storage model),其主要区别在于:
在评估和选型数据库的时候,人们往往将重点放在数据建模的灵活性,一致性保证,线性可伸缩性,容错性,低延迟,高吞吐量和易于管理等方面。但怎么才能评判出这些指标呢?很多人往往会网上一通搜索和看官方文档,再加上自己的“经验”来得出这些指标。
1.引擎的介绍 Isam 该引擎在读取数据方面速度很快,而且不占用大量的内存和存储资源;但是 Isam 不支持事务处理、不支持外键、不能够容错、也不支持索引。 该引擎在包括MySQL 5.1及其以上版本的数据库中不再支持。 Berkeley: 该存储引擎支持COMMIT和ROLLBACK等事务特性。 该引擎在包括MySQL 5.1及其以上版本的数据库中不再支持。 CSV: 使用该引擎的MySQL数据库表会在MySQL安装目录data文件夹中的和该表所在数据库名相同的目录中生成一个.CSV文件(所以,它可
将要排序的数据分到几个有序的桶里, 每个桶里的数据再单独进行排序。 桶内排完序之后,再把每个桶里的数据按照顺序依次取出, 组成的序列就是有序的了。
用来加快查询的技术很多,其中最重要的是索引。通常索引能够快速提高查询速度。如果不适用索引,MYSQL必须从第一条记录开始然后读完整个表直到找出相关的行。表越大,花费的时间越多。但也不全是这样。本文讨论索引是什么以及如何使用索引来改善性能,以及索引可能降低性能的情况。
如果使用覆盖索引就可以不回表扫描。 索引类型:InnoDB引擎,默认B+树(O(logN))、Hash索引 B树索引 O(1)
在关系数据库中,索引是一种数据结构,为存储引擎提高访问速度的数据结构,它一般是以包含索引键值和一个指向索引键值对应数据记录物理地址的指针的节点的集合的清单的形式存在。
给面试官讲一下 MySQL 的逻辑架构,有白板可以把下面的图画一下,图片来源于网络。
索引类似书本的目录,查询书中的指定内容时,先在目录上查找,之后可快速定位到内容位置。在数据库中通常通过 B 树 / B + 树数据结构实现。
如果二叉树特殊化为一个链表,相当于全表扫描。平衡二叉树相比于二叉查找 树来说,查找效率更稳定,总体的查找速度也更快。
索引的数据结构和具体存储引擎的实现有关,在MySQL中使用较多的索引有Hash索引,B+树索引等,而我们经常使用的InnoDB存储引擎的默认索引实现为:B+树索引。对于哈希索引来说,底层的数据结构就是哈希表,因此在绝大多数需求为单条记录查询的时候,可以选择哈希索引,查询性能最快;其余大部分场景,建议选择BTree索引。
存储引擎是MylSQL的核心,是数据库底层软件组织,数据库使用存储引擎进行创建、查询、更新和删除数据。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁级别、事务等功能。存储引擎是基于表的,而非数据库。
前言 在数据库中存的就是一张张有着千丝万缕关系的表,所以表设计的好坏,将直接影响着整个数据库。而在设计表的时候,我们都会关注一个问题,使用什么存储引擎。等一下,存储引擎?什么是存储引擎? 什么是存储引擎? 关系数据库表是用于存储和组织信息的数据结构,可以将表理解为由行和列组成的表格,类似于Excel的电子表格的形式。有的表简单,有的表复杂,有的表根本不用来存储任何长期的数据,有的表读取时非常快,但是插入数据时去很差;而我们在实际开发过程中,就可能需要各种各样的表,不同的表,就意味着存储不同类型的数据,数据的
前言 在数据库中存的就是一张张有着千丝万缕关系的表,所以表设计的好坏,将直接影响着整个数据库。而在设计表的时候,我们都会关注一个问题,使用什么存储引擎。等一下,存储引擎?什么是存储引擎? 什么是存储引擎? 关系数据库表是用于存储和组织信息的数据结构,可以将表理解为由行和列组成的表格,类似于Excel的电子表格的形式。有的表简单,有的表复杂,有的表根本不用来存储任何长期的数据,有的表读取时非常快,但是插入数据时去很差;而我们在实际开发过程中,就可能需要各种各样的表,不同的表,就意味着存储不同类型的数据,数
聚簇索引是将表的数据按照索引顺序存储在磁盘上,聚簇索引的叶子节点直接存储了实际的数据行,而不是指向数据的指针。所以在查询的时候减少了磁盘的随机读取,无需进行多次磁盘I/O效率很高。
Redis Stream 是 Redis 5.0 版本引入的一种新的数据类型,它是一个持久化的、可查询的、可扩展的消息队列服务。
今天简单带大家了解一下时序数据库。聊聊什么是时序数据库,有什么特点,用在什么场景,和传统关系型数据库的区别与联系,以及开源解决方案调研。
Memcache 是一个高性能、分布式的内存缓存系统,常用于缓存数据库查询结果、API调用结果、页面内容等,以提升应用程序的性能和响应速度。下面详细介绍一些 Memcache 的特点和使用方式:
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spark Streaming
CQRS(Command Query Responsibility Segregation)指的是命令查询职责分离。这是一种我从 Greg Young 处听到的模式描述。它的核心思想很简单,就是你在更新和读取操作时使用不同的模型,这样的话,会给整个系统的设计带来深远的变革。
mysql小结(1) MYSQL索引特性小结
这种高效的模块化体系结构为那些希望专门针对特定应用程序需求(例如数据仓库,事务处理或高可用性情况)的用户提供了巨大的好处,同时享有利用独立于任何一个的一组接口和服务的优势存储引擎。 MySQL服务器体系结构将应用程序开发者和DBA与存储级别的所有底层实现细节隔离,从而提供了一致且简单的应用程序模型和API。因此,尽管跨不同的存储引擎具有不同的功能,但应用程序不受这些差异的影响。
1 决策树/判定树(decision tree) ---- 1 决策树(Dicision Tree)是机器学习有监督算法中分类算法的一种,有关机器学习中分类和预测算法的评估主要体现在: 准确率:预测的准确与否是本算法的核心问题,其在征信系统,商品购买预测等都有应用。 速度:一个好的算法不仅要求具备准确性,其运行速度也是衡量重要标准之一。 强壮行:具备容错等功能和扩展性等。 可规模性:能够应对现实生活中的实际案例 可解释性:运行结果能够说明其含义。 2 判定树是一个类似于流程图的树结构:其中,每个内部结
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
要求:天气因素有温度、湿度和刮风等,通过给出数据,使用决策树算法学习分类,输出一个人是运动和不运动与天气之间的规则树。
在计算机领域,有一个有趣的趋势,往系统中写入数据需要做更多的工作。我们需要对数据进行重新组织、合并、重新建立数据库索引等操作,才能使写入的内容更加有用。如果不这样做,必须实现内容搜索或其他工作来支持未来的数据读取。
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作者:junshili 一步一步推导出 Mysql 索引的底层数据结构。 Mysql 作为互联网中非常热门的数据库,其底层的存储引擎和数据检索引擎的设计非常重要,尤其是 Mysql 数据的存储形式以及索引的设计,决定了 Mysql 整体的数据检索性能。 我们知道,索引的作用是做数据的快速检索,而快速检索的实现的本质是数据结构。通过不同数据结构的选择,实现各种数据快速检索。在数据库中,高效的查找算法是非常重要的,因为数据库中存储了大量数据,一个高效的索引能节省巨大的时间。比如下面这个数据表,如果 Mys
Hadoop分布式文件管理系统。旨在对不同系统上的文件进行统一的管理。它是一个文件系统,用于存储文件,通过目录树来定位文件,其次,它是分布式的,由很多服务器联合起来实现其功能,集群中的服务器有各自的角色。
1、普通索引:经过设计的数据结构; 2、唯一索引:唯一约束; 3、主键索引(唯一索引的一种):唯一约束+非空约束; 4、全文索引:创建的时候要制定索引长度。
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。
上两节中,我带你着重分析了几种常用排序算法的原理、时间复杂度、空间复杂度、稳定性等。今天,我会讲三种时间复杂度是
二叉查找树存在不平衡问题,因此学者提出通过树节点的自动旋转和调整,让二叉树始终保持基本平衡的状态,就能保持二叉查找树的最佳查找性能了。基于这种思路的自调整平衡状态的二叉树有 AVL 树和红黑树。
结构化查询语言(Structured Query Language)简称SQL,是一种数据库查询语言。
之前写过一篇八种排序算法的博客,不过都是基于小数据量进行的排序,没有像这篇这样做大数据排序。文末会放出链接。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
想必在数据量情况少的情况下我们首先想到的时擅长于存储的常见数据库如MySQL或者oracle,甚至我们可以将企业的web Server,db Server都装载到一个服务中,但是随着时间或者公司的成长数据库会越来越满。
索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分),它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。
可以在 mysql 客户端中,使用 show engines; 命令可以查看MySQL支持的引擎:
公司之前有一个 Dubbo 服务,其内部封装了腾讯云的对象存储服务 SDK,目的是统一管理这种三方服务的SDK,其他系统直接调用这个对象存储的 Dubbo 服务。这样可以避免因平台 SDK 出现不兼容的大版本更新,从而导致公司所有系统修改跟着升级的问题。
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