1、整合DDL语句 在将索引添加到MySQL表的过程中，一个很重要的问题就是DDL语句时阻塞性，把多条alter语句整合成一条SQL语句时一种简单的优化改进。 例如： alter table test add index(username); alter table test drop index name,add index name(last_name,first_name); alter table test add column laset_visit date null; 改成： alter table test add index(username), drop index name, add index name(last_name,first_name), add column laset_visit date null; 该优化能够大幅度提升管理任务的性能。 2、去除重复索引 重复的索引有两个主要的影响：第一，所有DML语句都会运行的更慢，因为需要更多工作来保持数据和索引的一致性；第二，数据库的磁盘占用量会更大，这将导致备份和恢复的时间增加。 例如： create table test (id int unsinged not null, first_name varchar(30) not null, last_name varchar(30) not null, joined date not null, primary key(id), index (id) ); 这个DDL中id列上的索引是重复的索引，需要将其移除。 当一个给定索引的最左边部分被包含在其他索引中时也会产生重复索引。 create table test (id int unsinged not null, first_name varchar(30) not null, last_name varchar(30) not null, joined date not null, primary key(id), index name1 (last_name), index name2 (last_name,first_name) ); name1这个索引是多余的，因为此索引所在的列已经被包含在索引name2的最左边部分里面了。 3、删除不用的索引 除了重复索引没有被使用到之外，还有其他索引可能也没有被用到，这些索引和重复索引一样会影响性能。 4、监控无效的索引 当定义多列索引时，一定要注意确定所指定的每一列是否真的有效，可以通过分析指定表上的所有SQL语句的key_len列来找到那些可能包含没有使用到的列的索引。
包含列索引 概述 包含列索引也是非聚集索引，索引结构跟聚集索引结构是一样，有一点不同的地方就是包含列索引的非键列只存储在叶子节点；包含列索引的列分为键列和非键列，所谓的非键列就是INCLUDE中包含的列，至少需要有一个键列，且键列和非键列不允许重复，非键列最多允许1023列（也就是表的最多列-1），由于索引键列（不包括非键）必须遵守现有索引大小的限制（最大键列数为 16，总索引键大小为 900 字节）的要求所以引进了包含列索引。 正文 创建包含列索引 ----创建表 CREATE TABLE [dbo].
MySQL覆盖索引（Covering Index）是一种索引类型，它的特点是索引包含了查询所需要的数据，从而避免了对数据的直接查找。通过使用覆盖索引，MySQL可以仅通过索引信息来满足查询条件，而不需要进一步访问数据表，这可以大大提高查询性能。
设计好MySql的索引可以让你的数据库飞起来，大大的提高数据库效率。设计MySql索引的时候有一下几点注意：
最近，在瑞典 MySQL 用户组 (SMUG) 期间，我举办了一场专门讨论MySQL InnoDB 主键的会议。
3 概述 在本节中，我们首先概述PolarDB-IMCI的体系结构，接着总结驱动前面设计目标的设计理念，并简要描述用户界面。 3.1 PolarDB-IMCI的体系结构 图2显示了PolarDB-IMCI的体系结构，遵循将计算和存储架构分离的关键设计原则。存储层是一个具有高可用性和可靠性的用户空间分布式文件系统PolarFS [8]。计算层包含多个计算节点，包括用于读写请求的主节点（RW节点）、用于只读请求的多个节点（RO节点）以及多个无状态代理节点用于负载均衡。有了这些，PolarDB-IMCI可以提供高资源弹性性（§7）。此外，存储和计算层中的所有节点都通过高速RDMA网络连接以实现数据访问的低延迟。 为加快分析查询速度，PolarDB-IMCI支持在RO节点的行存储上建立内存列索引（§4）。列索引按插入顺序存储数据，并执行位于原位置之外的写操作以实现高效更新。插入顺序意味着列索引中的行可以通过其行ID（RID）而不是主键（PK）快速定位。为支持基于PK的点查找，PolarDB-IMCI实现了一个RID定位器（即两层LSM树）用于PK-RID映射。 PolarDB-IMCI使用一个异步复制框架（§5）进行RO和RW之间的同步。即，RO节点的更新不包含在RW的事务提交路径中，以避免对RW节点的影响。为增强RO节点上的数据新鲜度，PolarDB-IMCI在日志应用方面使用了两个优化，预提交式日志传送和无冲突并行日志重播算法。RO节点通过行存储的REDO日志进行同步，这比其他稻草人方法（例如使用Binlog）对OLTP造成的干扰要小很多。需要注意的是，将物理日志应用到列索引中并不是微不足道的，因为行存储和列索引的数据格式是异构的。 每个RO节点中都使用两个相互共生的执行引擎（§6）：PolarDB的常规基于行的执行引擎来处理OLTP查询，以及一个新的基于列的批处理模式执行引擎用于高效运行分析查询。批处理模式执行引擎借鉴了列式数据库处理分析查询的技术，包括管道执行模型、并行运算符和矢量化表达式评估框架。常规基于行的执行引擎通过增强优化可进行列引擎不兼容或点查询。PolarDB-IMCI的优化器自动为两个执行引擎生成和协调计划，此过程对使用者透明。 3.2 设计理念 我们以下面突出PolarDB-IMCI的设计理念，这也适用于其他云本地HTAP数据库。 存储计算分离。同时作为云本地数据库的关键设计原则，存储计算分离架构在没有数据移动的情况下实现了适应性计算资源配置，这已经成为主流架构的替代方案。PolarDB-IMCI采取此决策以自然地达成我们的设计目标G＃5（高资源弹性）。 单个RW节点和多个RO节点。实践中，单写架构已经通过[52] 确认拥有卓越的写性能并显着降低系统复杂性。我们观察到单个RW节点足以为95%的客户提供服务。此外，所有RO节点都具有与RW节点同步的一致数据视图。大型OLAP查询被路由到RO节点上以实现有效的资源隔离，RO节点可以快速扩展以处理激增的OLAP查询，这符合设计目标G＃3（对OLTP的最小干扰）和G＃5（资源弹性）。 RO节点内的混合执行和存储引擎。从OLAP社区的经验中得出，列式数据布局和矢量化的批处理执行对于OLAP查询来说是显著的优化。然而，对我们而言，直接使用现有的列式系统（例如ClickHouse）作为RO节点是不明智的决定。有两个原因支持这个论点。首先，在创建表方面，实现RW节点和RO节点之间的全兼容是耗时的。在云服务环境中，即使存在微小的不兼容性，也会在巨大的客户量下被显著放大并压垮开发人员。其次，纯基于列的RO节点对于被归类为OLTP工作量的点查找查询仍然效率低下。因此，我们开始设计一个扩展PolarDB原始执行引擎的新基于列的执行引擎，以满足目标G＃1（透明度）。列式执行引擎的设计旨在满足G＃2（先进的OLAP性能）。而基于行的执行引擎处理不兼容和点查询，前者无法处理。RO节点具有基于行和基于列的执行和存储引擎。 双格式RO节点通过物理REDO日志进行同步。在共享存储架构上，新RO节点可以快速启动以处理激增的只读查询，以满足设计目标G＃5，并可以保持数据新鲜度（即G＃4）通过不断应用RW节点的REDO日志。然而，将异构存储与原始物理日志（即REDO日志）同步是具有挑战性的，因为日志与底层数据结构（例如页面）密切相关。因此，稻草人方法是使RW节点记录用于列存储的附加逻辑日志（例如Binlog）。缺点是，当提交事务时触发额外的fsyncs，从而对OLTP造成非常大的性能干扰。因此，我们专门设计了一种新的同步方法，通过重用REDO并使RO节点上的逻辑操作由物理日志组成。之所以可行是因为PolarDB-IMCI在RO节点上维护基于行的缓冲池和列索引。逻辑操作可以通过在行缓冲池上的应用进程中获得。我们的评估显示，重用REDO日志的开销明显低于使用Binlog。
Oracle 20c 通过引入新的 TRANSFORM 参数子句 INDEX_COMPRESSION_CLAUSE 来支持索引压缩。此子句使您可以控制在导入期间是否执行索引压缩。
MySQL允许在相同列上创建多个索引，无论是有意的还是无意的。MySQL需要单独维护重复的索引，并且优化器在优化查询的时候也需要逐个进行考虑，这会影响性能。
索引是跨多个数据存储区的常见概念。 尽管它们在数据存储中的实现可能会有所不同，但也可用于基于列（或一组列）更高效地进行查找。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 Ｍysql联合 索引(复合索引)的使用原则 命名规则：表名_字段名 需要加索引的字段，要在where条件中。 数据量少的字段不需要加索引。最窄的字段放在键的左边。 如果where条件中是OR关系，必须所有的or条件都必须是独立索引，否则加索引不起作用。见：mysql关于or的索引问题 最左匹配原则。 只要列中包含有NULL值都将不会被包含在索引中，复合索引中只要有一列含有NULL值，那么这一列对于此复合索引就是无效的。所以我们在数据库设计时不要让字段的默认值为NU
MySQL允许在相同列上创建多个索引，无论是有意还是无意，mysql需要单独维护重复的索引，并且优化器在优化查询的时候也需要逐个地进行考虑，这会影响性能。
大多数数据科学家可能会赞扬Pandas进行数据准备的能力，但许多人可能无法利用所有这些能力。操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务，因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明，可视化，代码和技巧来记住如何做。
分区是将一个表的数据按照某种方式，逻辑上仍是一个表，也就是所谓的分区表。分区引入了分区键的概念，分区键用于根据某个区间值(或者范围值)、特定值列表或者hash函数值执行数据的聚集，让数据根据规则分布在不同的分区中，让一个大对象变成一些小对象，从而实现对数据的分化管理。作为MySQL数据库中的一个重要机制，MySQL分区表优点和限制也是一目了然的，然而又能够同时实现共存。
转发请注明引用和原文博客（https://cloud.tencent.com/developer/user/1217611/activities） 简介 之前已经写过两篇介绍列存储索引的文章，但是只有非聚集列存储索引，今天再来简单介绍一下聚集的列存储索引，也就是可更新列存储索引。在SQL Server 2012中首次引入了基于列存储数据格式的存储方式。叫做“列存储索引”。前一篇我已经比较了行存储索引与非聚集的列存储索引（https://cloud.tencent.com/developer/artic
之前已经写过两篇介绍列存储索引的文章，但是只有非聚集列存储索引，今天再来简单介绍一下聚集的列存储索引，也就是可更新列存储索引。在SQL Server 2012中首次引入了基于列存储数据格式的存储方式。叫做“列存储索引”。前一篇我已经比较了行存储索引与非聚集的列存储索引（http://www.cnblogs.com/wenBlog/p/5682024.html）。其中对于在小表的指定值或者小范围的查询来讲，尤其针对事务性的负载行存储是很合适的。但是对于分析性负载像数据仓库和BI，在查询中将会对大量数据进行全扫描，例如事实表，这时候列存储索引就是更好地选择。
索引是一种用于快速定位和访问数据的数据结构。在计算机科学中，索引通常是一种按照特定方式组织的数据结构，它可以加快在大型数据集中查找数据的速度。索引可以根据不同的属性进行排序，例如字母顺序、数字顺序或时间顺序等。通过使用索引，可以在数据集中快速定位特定的数据，避免了对整个数据集进行搜索的时间和资源浪费。常见的索引类型包括哈希索引、B树和B+树等。
我们在设计一个系统的时候，有时候通常为了基础业务，写出的查询sql语句并不高效，从而影响到用户使用系统的整体体验感不是很好，我们通常在系统的测试阶段会开启MySQL中的慢日志查询的功能，可以在MySQL的系统配置文件中开启这个慢日志的功能，并且也可以设置SQL执行超过多少时间来记录到一个日志文件中，只要SQL执行的时间超过了我们设置的时间就会记录到日志文件中，我们就可以在日志文件找到执行比较慢的SQL了，从而就可以对这些语句进行调优优化，使用 Explain来分析 SQL 语句的性能。
PostgreSQL 14.2、13.6、12.10、11.15 和 10.20 发布
通常在B+Tree上有两个头指针，一个指向根节点，另一个指向关键字最小的叶子节点，而且所有叶子节点（即数据节点）之间是一种链式环结构。因此可以对B+Tree进行两种查找运算：
MySQL索引优化是提高查询效率和性能的关键。在处理大量数据和复杂查询时，合理设计和使用索引可以显著提升数据库的响应速度和吞吐量。下面将详细介绍如何进行MySQL索引优化并提供一些建议。
是的。Apache Phoenix 用于 OLTP（在线事务处理）用例，而不是 OLAP（在线分析处理）用例。不过，您可以将 Phoenix 用于实时数据摄取作为主要用例。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 关于MySQL索引的好处，如果正确合理设计并且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话，那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车。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。还是以WordPress来说，其多个数据表都会对经常被查询的字段添加索引，比如wp_comments表中针对5个字段设计了BTREE（二叉树）索引。
“ 在昨天的MySQL的查询优化(一)中，我们谈到SQL常用的一些优化方式：给字段增加索引，避免索引失效，替换掉一些不合理的关键词，那么今天我们继续来看SQL如何进行查询优化”
mysql中索引类型有：最基本的没有限制的普通索引，索引列的值必须唯一的唯一索引，主键索引，多个字段上创建的组合索引以及用来查找文本中的关键字的全文索引
性能低、执行时间太长、等待时间太长、SQL语句欠佳（连接查询）、索引失效、服务器参数设置不合理（缓冲、线程数）
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data Redis框架教程六
以前对数据库的了解，大概就是一个存放数据的地方，可进行增删查改，更多的就…慢慢学吧。
索引视图创建注意事项 对视图创建的第一个索引必须是唯一聚集索引。 创建唯一聚集索引后，可以创建更多非聚集索引。 为视图创建唯一聚集索引可以提高查询性能，因为视图在数据库中的存储方式与具有聚集索引的表的存储方式相同。 查询优化器可使用索引视图加快执行查询的速度。 要使优化器考虑将该视图作为替换，并不需要在查询中引用该视图。
在 上一篇 我们主要介绍了所遇到问题的五点，那么今天接下来讨论剩下的问题，我们先再回顾一下之前讨论的问题：
SIMPLE（simple）：简单SELECT(不使用UNION或子查询)。 PRIMARY（primary）：子查询中最外层查询，查询中若包含任何复杂的子部分，最外层的select被标记为PRIMARY。 UNION（union）：UNION中的第二个或后面的SELECT语句。 DEPENDENT UNION（dependent union）：UNION中的第二个或后面的SELECT语句,取决于外面的查询。 UNION RESULT（union result）：UNION的结果，union语句中第二个select开始后面所有select。 SUBQUERY（subquery）：子查询中的第一个SELECT，结果不依赖于外部查询。 DEPENDENT SUBQUERY（dependent subquery）：子查询中的第一个SELECT，依赖于外部查询。 DERIVED（derived）：派生表的SELECT (FROM子句的子查询)。 UNCACHEABLE SUBQUERY（uncacheable subquery）：(一个子查询的结果不能被缓存，必须重新评估外链接的第一行)
聚集索引 概述 关于索引和表体系结构的概念一直都是讨论比较多的话题，其中表的各种存储形式是讨论的重点，在各个网站上面也有很多关于这方面写的不错的文章，我写这篇文章的目的也是为了将所有的知识点尽可能的组织起来结合自己对这方面的了解些一篇关于的详细文章出来，同时也会列出一些我自己有疑惑的地方拿出来探讨，介于表达能力有限，有些地方可能无法表达的很明了，还望大家包涵；对于文章中有不对的地方也希望大家能提出，写文章的目的就是为了共享资源；对于这个系列会写5篇文章，在接下来的几天里逐一发布，分别是“聚集索引体系结构
作为一个后端程序员，数据库这个东西是绕不开的，特别是写sql的能力，如果您参加过多次面试，那么一定会从面试复盘中发现面试官总是会考察到sql优化这个东西。
OPTIMIZE TABLE 语句通过拷贝表数据并重建表索引，使得索引数据更加紧凑，减少空间碎片。语句的执行效果会因表的不同而不同。过大的表或者过大的索引及初次添加大量数据的情况下都会使得这一操作变慢。
1.SQL , Structure Query Language，结构化查询语言，是一种申明式的语言。 SQL包括6部分： 1.DQL（Data Query Language）数据查询语言，SELECT语句等； 2.DML（Data Manipulation Language）数据操作语言，INSERT、UPDATE、DELETE等。 3.TPL（Transaction Process language）事务处理语言，BEGIN TRASACTION , COMMIT,ROLLBACK 4.DCL（Dat
命名规则：表名_字段名 1、需要加索引的字段，要在where条件中 2、数据量少的字段不需要加索引 3、如果where条件中是OR关系，加索引不起作用 4、符合最左原则
索引是存储引擎用于快速查找记录的一种数据结构，通过合理的使用数据库索引可以大大提高系统的访问性能，本文主要介绍在MySql数据库中索引类型，以及如何创建出更加合理且高效的索引技巧。 1、概述 索引是存储引擎用于快速查找记录的一种数据结构，通过合理的使用数据库索引可以大大提高系统的访问性能，接下来主要介绍在MySql数据库中索引类型，以及如何创建出更加合理且高效的索引技巧。 注：这里主要针对的是InnoDB存储引擎的B+Tree索引数据结构 2、索引的优点 大大减轻了服务器需要扫描的数据量，从而提高了数据的检
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。
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，
注意：MySQL 中的分区表在定义分区键时，必须确保分区键列包含在表的主键（Primary Key）或唯一键（Unique Key）中，为了确保分区表的数据唯一性和正确性。如果不将分区键列包含在主键或唯一键中，可能会导致数据分布不正确，从而产生错误或数据冗余。
列的字段越大，建立索引时所需要的空间也就越大，这样一页中所能存储的索引节点的数量也就越少也越少，在遍历时所需要的IO次数也就越多， 索引的性能也就越差
在日常工作中，我们会有时会开慢查询去记录一些执行时间比较久的SQL语句，找出这些SQL语句并不意味着完事了，些时我们常常用到explain这个命令来查看一个这些SQL语句的执行计划，查看该SQL语句有没有使用上了索引，有没有做全表扫描，这都可以通过explain命令来查看。所以我们深入了解MySQL的基于开销的优化器，还可以获得很多可能被优化器考虑到的访问策略的细节，以及当运行SQL语句时哪种策略预计会被优化器采用。
MySQL的EXPLAIN命令是一个非常有用的工具，它可以帮助开发者更好地理解查询是如何执行的，尤其是当查询性能不佳时。通过EXPLAIN，你可以查看MySQL如何使用索引来检索行以及如何连接表。这对于分析和优化查询性能至关重要。
应该尽量避免在 where 子句中使用 != 或 not in 或 <> 操作符，因为这几个操作符都会导致索引失效而进行全表扫描。
一 基础架构详解 1 概念 讲调优之前，需要大家深入了解phoenix的架构，这样才能更好的调优。 Apache Phoenix在Hadoop中实现OLTP和运营分析，实现低延迟应用是通过结合下面两个优势： 具有完整ACID事务功能的标准SQL和JDBC API的强大功能 通过利用HBase作为后台存储，为NoSQL世界提供了late-bound, schema-on-read灵活的功能。 Apache Phoenix与其他Hadoop产品完全集成，如Spark，Hive，Pig，Flume和Map
MySQL目前主要有以下几种索引类型： 1.普通索引 2.唯一索引 3.主键索引 4.组合索引 5.全文索引
转载自http://www.cnblogs.com/luyucheng/p/6289714.html
MySQL执行计划是sql语句经过查询优化器后，查询优化器会根据用户的sql语句所包含的字段和内容数量等统计信息，选择出一个执行效率最优（MySQL系统认为最优）的执行计划，然后根据执行计划，调用存储引擎提供的接口，获取数据。
如果有人跟你谈索引，是不是你会第一时间想到数据库，那么索引解决了什么问题？比如查询SQL慢了，发生这种情况时，首先要做的事情之一是查看是否慢SQL走了数据库索引。
在MySQL中，覆盖索引是一种特殊类型的索引，它包含了查询所需的所有列，而不仅仅是索引列本身。当一个查询可以完全使用覆盖索引来满足时，「MySQL可以直接从索引中读取数据，而无需访问实际的数据行」，从而提高查询性能。
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