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DSE图:同时使用二级索引和搜索索引的遍历,为什么它们会挂起?

DSE图是DataStax Enterprise(DSE)中的一个功能,它同时使用了二级索引和搜索索引来进行遍历。当DSE图在执行遍历操作时,可能会出现挂起的情况。以下是可能导致挂起的原因:

  1. 数据量过大:如果DSE图中的数据量非常大,遍历操作可能需要花费大量的时间和资源来完成。这可能导致系统在执行遍历操作时出现挂起的情况。
  2. 索引更新:当DSE图中的数据发生变化时,二级索引和搜索索引需要进行更新以反映最新的数据状态。在更新索引的过程中,系统可能会挂起遍历操作,以确保索引的一致性和准确性。
  3. 硬件资源限制:如果系统的硬件资源(如CPU、内存、磁盘)不足,无法满足同时执行遍历操作和索引更新的需求,系统可能会挂起遍历操作。

为了解决DSE图遍历操作挂起的问题,可以考虑以下方法:

  1. 优化查询语句:通过优化查询语句,减少遍历操作的复杂度,可以提高遍历操作的执行效率,减少挂起的可能性。
  2. 增加硬件资源:增加系统的硬件资源,如增加CPU核心数、内存容量等,可以提升系统的并发处理能力,减少遍历操作的挂起情况。
  3. 调整索引策略:根据实际需求和数据特点,合理选择和配置二级索引和搜索索引,以提高索引更新的效率,减少对遍历操作的影响。

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请注意,本回答仅针对DSE图中同时使用二级索引和搜索索引的遍历操作挂起的可能原因和解决方法,不涉及其他云计算品牌商的相关产品和服务。

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单表查询是如何执行的

对于我们这些MySQL的使用者来说,MySQL其实就是一个软件,平时用的最多的就是查询功能。DBA时不时丢过来一些慢查询语句让优化,我们如果连查询是怎么执行的都不清楚还优化个毛线,所以是时候掌握真正的技术了。我们在第一章的时候就曾说过,MySQL Server有一个称为查询优化器的模块,一条查询语句进行语法解析之后就会被交给查询优化器来进行优化,优化的结果就是生成一个所谓的执行计划,这个执行计划表明了应该使用哪些索引进行查询,表之间的连接顺序是啥样的,最后会按照执行计划中的步骤调用存储引擎提供的方法来真正的执行查询,并将查询结果返回给用户。不过查询优化这个主题有点儿大,在学会跑之前还得先学会走,所以本章先来瞅瞅MySQL怎么执行单表查询(就是FROM子句后边只有一个表,最简单的那种查询~)。不过需要强调的一点是,在学习本章前务必看过前边关于记录结构、数据页结构以及索引的部分,如果你不能保证这些东西已经完全掌握,那么本章不适合你。

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讲深入浅出索引-总结[通俗易懂]

1.索引的作用:提高数据查询效率 2.常见索引模型:哈希表、有序数组、搜索树 3.哈希表:键 – 值(key – value)。 4.哈希思路:把值放在数组里,用一个哈希函数把key换算成一个确定的位置,然后把value放在数组的这个位置 5.哈希冲突的处理办法:链表 6.哈希表适用场景:只有等值查询的场景 7.有序数组:按顺序存储。查询用二分法就可以快速查询,时间复杂度是:O(log(N)) 8.有序数组查询效率高,更新效率低 9.有序数组的适用场景:静态存储引擎。 10.二叉搜索树:每个节点的左儿子小于父节点,父节点又小于右儿子 11.二叉搜索树:查询时间复杂度O(log(N)),更新时间复杂度O(log(N)) 12.数据库存储大多不适用二叉树,因为树高过高,会适用N叉树 13.InnoDB中的索引模型:B+Tree 14.索引类型:主键索引、非主键索引 主键索引的叶子节点存的是整行的数据(聚簇索引),非主键索引的叶子节点内容是主键的值(二级索引) 15.主键索引和普通索引的区别:主键索引只要搜索ID这个B+Tree即可拿到数据。普通索引先搜索索引拿到主键值,再到主键索引树搜索一次(回表) 16.一个数据页满了,按照B+Tree算法,新增加一个数据页,叫做页分裂,会导致性能下降。空间利用率降低大概50%。当相邻的两个数据页利用率很低的时候会做数据页合并,合并的过程是分裂过程的逆过程。 17.从性能和存储空间方面考量,自增主键往往是更合理的选择。 思考题: 如果删除,新建主键索引,会同时去修改普通索引对应的主键索引,性能消耗比较大。 删除重建普通索引貌似影响不大,不过要注意在业务低谷期操作,避免影响业务.

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