索引用于比其他方式更快地从数据库中检索数据。用户无法看到索引，它们只是用于加速搜索/查询。 注意： 使用索引更新表比不使用索引更新表需要更多的时间（因为索引也需要更新）。...默认情况下，AUTO_INCREMENT 的起始值为 1，每插入一条新记录它就会递增 1。...('Lars', 'Monsen'); 上面的 SQL 语句将在 "Persons" 表中插入一条新记录。...默认情况下，AUTOINCREMENT 的起始值为 1，每插入一条新记录它就会递增 1。...('Lars', 'Monsen'); 上面的 SQL 语句将在 "Persons" 表中插入一条新记录。
我们消费的每一笔支付记录，收集的每一条用户信息，发出去的每一条消息，都会使用数据库或与其相关的产品来存储，而操纵数据库的语言正是 SQL ！...SQL 指结构化查询语言 SQL 使我们有能力访问数据库 SQL 是一种 ANSI 的标准计算机语言 SQL 可与数据库程序协同工作，比如 MS Access、DB2、Informix、MS SQL...George Fifth Avenue New York 3 Carter Thomas Changan Street Beijing 上面的表包含三条记录（每一条对应一个人）和五个列（Id、姓、名、...AND & OR – 运算符 AND 和 OR 可在 WHERE 子语句中把两个或多个条件结合起来。 如果第一个条件和第二个条件都成立，则 AND 运算符显示一条记录。...如果第一个条件和第二个条件中只要有一个成立，则 OR 运算符显示一条记录。
索引需要保存到磁盘上，假设我们使用平衡二叉树来存储，一个100万个节点的二叉树高20，一次查询需要访问20个数据块，机械硬盘随机读取一个数据块大约需要10ms时间，因此单独访问一个行大约需要200ms时间...基于非主键索引的查询可能需要多扫描一棵索引树，因此我们在查询的时候尽量使用主键查询。 索引维护 B+树为了维护索引有序性，在插入新值时必须做必要的维护。...当我们插入id为7的行记录时，只需要在R5后面新增一个记录。 但是如果插入id为4的行记录，此时就需要挪动R4及R4后面的数据，空出位置。...会只精准扫描一条数据。...limit的操作是在Server层进行完成，引擎每找到一条数据会返回给Server层，Server层进行数据的过滤，过滤完成以后会判断一下够不够limit的数，如果够了就结束循环，否则继续读取下一行。
首先了解一下Debezium抽取的Oracle的change log的格式，以update为例，变更日志上记录了更新之前的数据和更新以后的数据，在Kafka下游的Flink接收到这样的数据以后，一条update...众所周知，大数据中的行级删除不同于传统数据库的更新和删除功能，在基于HDFS架构的文件系统上数据存储只支持数据的追加，为了在该构架下支持更新删除功能，删除操作演变成了一种标记删除，更新操作则是转变为先标记删除...、后插入一条新数据。...这个问题类似于Kafka是否可以保证全局顺序性，答案是否定的，也就是不可以全局保证数据生产和数据消费的顺序性，但是可以保证同一条数据的插入和更新的顺序性。...key的插入和更新的顺序性。
你可以想象一下一颗100万节点的平衡二叉树，树高20。一次查询可能要访问20个数据块。在机械硬盘时代，从磁盘随机读一个数据库需要10ms左右的寻址时间。...也就是说，对于一个100万行的表，如果使用二叉树存储，单独访问一行可能需要20个10ms的时间，这查询就太慢了。为了让一个查询尽量少的读磁盘，就必须让查询访问尽量少的数据库。...以上面的这个图为例，如果要插入新的行ID值为700，则只需要在R5的记录后面插入一个新纪录。如果新插入的ID值为400，就比较麻烦了，需要逻辑上挪动后面的数据，空出位置。...自增主键指的是自增列上定义的主键，在建表语句中一般这样定义：NOT NULL PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT.插入新纪录的时候可以不指定ID的值，系统会获取当前ID最大值加1作为下一条记录的...也就是说，自增主键的插入数据模式，正符合了我们前面提到的递增插入场景。每次插入一条新纪录，都是追加操作，都不涉及到挪动其他记录，也不会触发叶子节点的分裂。
这些选项将使会话成为“更新”和“插入”记录，而无需使用“目标表”中的“更新策略”。 当我们需要用很少的记录和更少的插入来更新一个巨大的表时，我们可以使用此解决方案来提高会话性能。...然后将两组发送到不同的目标。这就是整个流程。 ? 12.如何将第一条记录和最后一条记录加载到目标表中？有多少种方法可以做到？通过映射流程进行解释。...SCD Type2映射 在“类型2缓慢变化的维”中，如果将一条新记录添加到具有新信息的现有表中，则原始和新记录都将显示具有新记录的主键。...目标装载顺序： 目标加载顺序（或）目标加载计划用于指定集成服务加载目标的顺序。您可以基于映射中的源限定符转换指定目标加载顺序。...例如，由于主键和外键的关系，employee表数据依赖于部门数据。因此，应该首先加载部门表，然后再加载雇员表。如果要在插入，删除或更新具有主键和外键约束的表时保持引用完整性，则目标加载顺序很有用。
上一篇文章对InnoDB的行格式进行了解析，但是却把记录头信息抛到这里来讲，那么开始吧，注意本片需要有一点数据结构和算法基础，如果基础薄弱，请先确保自己会二分查找和链表再来食用页结构简单提溜一点儿，页它是...next_record从当前记录的真实数据到下一条记录的真实数据的地址偏移量。注意：==下一条记录 指得并不是按照我们插入顺序的下一条记录==，而 是按照主键值由==小到大的顺序==的下一条记录。...因为最小记录只有它本身，能够理解，这里最大记录的own，其实包括的是最大记录本身和插入的四条数据，为啥这样设定？老规矩，保留疑问！...==让我们解开帷幕，看看完整的步骤吧！初始情况下一个数据页里只有最小记录和最大记录两条记录，它们分属于两个分组。...PAGE_DIRECTION 和 PAGE_N_DIRECTION：PAGE_DIRECTION 假如新插入的一条记录的主键值比上一条记录的主键值大，我们说这条记录的插入方向是右边，反之则是左 边。
游标提供了一种对从表中检索出的数据进行操作的灵活手段，就本质而言，游标实际上是一种能从包括多条数据记录的结果集中每次提取一条记录的机制。...游标总是与一条SQL 查询语句相关联因为游标由结果集（可以是零条、一条或由相关的选择语句检索出的多条记录）和结果集中指向特定记录的游标位置组成。...我们知道关系数据库管理系统实质是面向集合的，在MS SQL SERVER 中并没有一种描述表中单一记录的表达形式，除非使用where 子句来限制只有一条记录被选中。...参数说明： Frist：结果集的第一行 Prior：当前位置的上一行 Next：当前位置的下一行 Last：最后一行 Absoute n：从游标的第一行开始数，第n行。...、插入和删除等 4 当编辑时记录不会被锁定，而更改、插入和删除是在批处理方式下完成的 打开数据记录集方法其实不止一种，但是我们用的最多的就是 rs.open sql,1,1的方法，可是后面的数字参数很多人不解其意
你可以想象一下一棵100万节点的平衡二叉树，树高20.一次查询可能需要访问20个数据块。在机械硬盘时代，从磁盘随机读一个数据块需要10ms左右的寻址时间。...也就是说，对于一个100万行的表，如果使用二叉树来存储，单独访问一个行可能需要20个10ms的时间，这个查询可真够慢的。...Page 数据结构，File Header 字段用于记录 Page 的头信息，其中比较重要的是 FIL_PAGE_PREV 和 FIL_PAGE_NEXT 字段，通过这两个字段，我们可以找到该页的上一页和下一页...，实际上所有页通过两个字段可以形成一条双向链表。...接下来的 Infimum 和 Supremum 是两个伪行记录，Infimum（下确界）记录比该页中任何主键值都要小的值，Supremum （上确界）记录比该页中任何主键值都要大的值，这个伪记录分别构成了页中记录的边界
在实际业务场景中，经常会有这样的需求：插入一条记录，如果数据表中已经存在该条记录则更新它的部分字段，比如更新update_time或者在某些列上执行累加操作等。...这里返回影响了2行记录，原因是replace是先删除了原有的重复记录，再插入一条新记录。...=row）中，记录的就是insert row event；否则，在主库上“先执行delete后执行insert”这两步操作在binlog中会被记录成了一条update row event。...什么意思呢，假设我们一张表有两个唯一键（包括主键）A和B，现在我们使用insert...on duplicate key update语句插入一条记录，而我们插入的这条记录同时和数据表中的两条记录record1...其中和record1是在A键上冲突，和record2是在B键上冲突，那么Innodb最终只会返回这两条重复记录中的一条，并最终更新返回的这条记录。而且更重要的是，到底返回哪一条是不确定的。
建立索引主要有如下的优点： 大大加快数据的检索速度; 创建唯一性索引，保证数据库表中每一行数据的唯一性; 加速表和表之间的连接; 在使用分组和排序子句进行数据检索时，可以显著减少查询中分组和排序的时间。...如果仅仅看查询效率，有序数组就是最好的数据结构了。但是，在需要更新数据的时候就麻烦了，往中间插入一条记录还必须得移动后面所有的记录，成本太高。...以上面这个图为例，如果插入新的行 ID 值为 700，则只需要在 R5 的记录后面插入一个新记录。如果新插入的ID 值为 400，就相对麻烦了，需要逻辑上挪动后面的数据，空出位置。...插入新记录的时候可以不指定 ID 的值，系统会获取当前 ID 最大值加 1 作为下一条记录的ID 值。 也就是说，自增主键的插入数据模式，正符合了我们前面提到的递增插入的场景。...每次插入一条新记录，都是追加操作，都不涉及到挪动其他记录，也不会触发叶子节点的分裂。 而有业务逻辑的字段做主键，则往往不容易保证有序插入，这样写数据成本相对较高。
基于提高PG使用的效率，降本增效的理念，针对一些时间字段是否有必要使用BTREE 索引，我们需要来一场比较和争论。...，通过便利组来获取数据具体在哪个范围的BLOCK组中，基于这样的原理，BRIN索引适合顺序型，日期型，的数据查找，而非常不适合随机数据和采用率大的数值的索引替代的方案。...其中我们最大利用它的优势就是BRIN索引的空间占用会极小，多个相邻的BRIN 索引才会产生一条索引记录，同时BRIN 索引也不适合数据被经常删除的业务环境，所以使用BRIN 索引的前提总结 1 必须是有序的数据类型...，BTREE 和 BRIN 索引，二者在查询的时间上的区别会随着你的数据的随机性而产生变化，如果是纯顺序型的数据，则BRIN 索引不光小，同时查询的时间并未比BTREE 要满，甚至还会快于BTREE...另外 autosummarize 默认是关闭，如果是开启的状态，则当检测到下一个页面有数据插入，则对上一个页面的范围进行重新的计算。
image.png 所以建议使用int的auto_increment作为主键 ? 主键的值是顺序的，所以 InnoDB 把每一条记录都存储在上一条记录的后面。...当达到页的最大值时，下一条记录就会写入新的页中。一旦数据按照这种顺序的方式加载，主键页就会近似于被顺序的记录填满。...测试这两个表的设计，首先在一个有足够内存容纳索引的服务器上向这两个表各插入100万条记录。然后向两个表继续插入300万数据，使索引的大小超过服务器的内存容量。测试结果如下： ?...为了明白为什么会这样，来看看往第一个表中插入数据时，索引发生了什么变化。 自整型主键插入 ? 因为主键是顺序的，所以InnoDB把每一条记录都存在上一条记录的后面。...当达到页的最大容量后，下一条记录就会写入到新的页中。一旦数据按照这种顺序的方式加载，主键页就会近似于被顺序的记录填满，这也正是所期望的结果。 UUID插入 ?
分组（Group）：将一个页里面除了删除的记录进行逻辑划分，取每组最后一条记录作为偏移量标志位 槽（Slot）：每个分组的最后一条数据会在页目录里面作为一个指针存在，这个指针就是一个槽页目录 （Page...4.4 一般情况下说的链表有哪几个 一个列里面的数据行之间通过 next_record 形成的单向链表 上文说到了每个数据行上面会有个 next_record 参数，该参数记录了真实数据达到下一条记录的真实数据的偏移量...，这里有几点值得注意 ： 这里的顺序不是插入数据，而是主键值由小到大的顺序 上一条指向的是下一条的value的位置，而不是 Header 头的位置 不同数据页之间组成的双向链表 上面的结构图看过了，每个页里面都会包含...Page Header ： 记录当前页的状态信息和规则，例如槽数，记录数，剩余空间数等等 File Header ： 记录当前页的标准信息，包括页的编号，页所在的表空间，上一页页号和下一页页号 而双向成方式不言而喻...4.8 数据页和B+树及索引的关系 数据页是为了存储数据行的，存放的是二进制数据，通常数据行按照主键的顺序存放 B+树是一种数据结构，也是索引的结构，B+树结构让索引更加有效和便于管理 索引中的B+树叶子节点存储了索引条目
，数据以表格形式存储，一行表示一条记录。...存储方式比较 这两者的差异如下图： 从图上可以看出，行存的时候，一行记录的属性值存储在临近的空间，然后接着是下一条记录的属性值。...2）列存储由于需要把一行记录拆分成单列保存，写入次数明显比行存储多，再加上磁头需要在盘片上移动和定位花费的时间，实际时间消耗会更大。所以，行存储在写入上占有很大的优势。...实验环境 ：华为云服务器 + openGauss 企业版 3.0.0 + openEuler20.03 创建行存表 custom1 和列存表 custom2 ，插入 50 万条记录。... | public | custom2 | table | omm | 3104 kB | {orientation=column,compression=low} | 比较下插入一条新记录的时间
二叉树的优缺点： 查询数据的效率不稳定，若树左右比较平衡的时，最差情况为O(logN)，如果插入数据是有序的，退化为了链表，查询时间变成了O(N) 数据量大的情况下，会导致树的高度变高，如果每个节点对应磁盘的一个块来存储一条数据...为了描述B-Tree，首先定义一条记录为一个二元组[key, data] ，key为记录的键值，对应表中的主键值，data为一行记录中除主键外的数据。对于不同的记录，key值互不相同。...再看看Page的主体内容，我们主要关注行数据和索引的存储，他们都位于Page的User Records部分，User Records占据Page的大部分空间，User Records由一条一条的Record...最初数据是按照插入的先后顺序排列的，但是随着新数据的插入和旧数据的删除，数据物理顺序会变得混乱，但他们依然通过链表的方式保持着逻辑上的先后顺序，如下图： ?...对page的结构总结一下 b+树中叶子页之间用双向链表连接的，能够实现范围查找 页内部的记录之间是采用单向链表连接的，方便访问下一条记录 为了加快页内部记录的查询，对页内记录上加了个有序的稀疏索引，叫页目录
consumer.setStartFromLatest() 设置从指定的 offset 开始读（注意，这里的位移记录的是下一条待消费消息的位移，而不是最新的已消费消息的位移） val offsets...offset 和 其他 operator 的状态记录到 checkpoint 中。...Barrier 在数据源端插入，和数据流一起向下流动，（Barrier不会干扰正常的数据，数据流严格有序） 当 snapshot n 的 barrier 插入后，系统会记录当前 snapshot 位置值...由于上一次 sink 还未接收到 所有的 barrier 就挂掉了，上一次的数据都被缓存在 input buffer 中，还未到 sink 中处理，这一次重新消费的记录会被sink继续处理。...也就是没有多消费一条记录，也没有少消费一条记录。
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