MySQL有两种方式可以生成有序的结果：通过排序操作；或者按索引顺序扫描；如果explain出来的type列的值为index，则说明MySQL使用了索引扫描来做排序。...扫描索引本身是很快的，因为只需要从一条索引记录移动到紧接着的下一条记录。但如果索引不能覆盖查询所需的全部列，那就不得不每扫描一条索引记录就得回表查询一次对应的行了。...这基本上都是随机I/O，因此按索引顺序读取数据的速度通常要比顺序地全表扫描慢，尤其是在I/O密集型的工作负载时。 MySQL可以使用同一个索引既满足排序，又用于查找行。...只有当索引的顺序和ORDER BY子句的顺序完全一致，并且所有列的排序方向都一样时，MySQL才能使用索引结果来做排序。...： 1、排序方向不同，而索引列是正序排序 ... where rental_date='2019-10-10' order by inventory_id desc,customer_id asc 2
---- 使用索引扫描来优化排序 存储引擎： Innodb 重点： 优化排序 手段：利用索引 两个思路： 1 通过排序操作 、 2 按照索引顺序扫描数据 ---- 索引的列顺序和Order By子句的顺序完全一致...如果order by 都使用升序的 using index condition：5.6加入 ，会先条件过滤索引，过滤完索引后找到所有符合索引条件的数据行，随后用 WHERE 子句中的其他条件去过滤这些数据行...在使用order by关键字的时候，如果待排序的内容不能由所使用的索引直接完成排序的话，那么MySQL有可能就要进行“文件排序” 【其实并不是从文件中查找排序，不要误解】。...---- 看下索引情况 ? 最左侧的索引 rental_date 使用范围查询 来验证下 ?...结论： 如果查询中有某个列的范围查询，则其右边所有列都无法使用索引 ---- order by中的字段全部在关联表中的第一张表中
使用索引快速全扫描(Index FFS)避免全表扫描(FTS) (文档 ID 70135.1) 什么使用使用Index FFS比FTS好？ Oracle 8的Concept手册中介绍： 1....索引必须包含所有查询中参考到的列。 2. Index FFS只能通过CBO(Index hint强制使用CBO)获得。 3. Index FFS使用hint：/*+ INDEX_FFS() */。...Index FFS将会扫描索引的全部块。返回的数据不会存储。Index FFS能够使用多块IO读，可以并行执行，就像全表扫描那样。...实例： 使用Oracle 8.0.5中标准的emp和dept表(可以使用UTLSAMPL.SQL创建)，不建立任何表的统计数据或索引。使用autotrace产生执行计划。...准备工作：创建一个复合索引 create index emp_ix on emp(empno, deptno, ename); 查询单个表，查询出索引的全部列： SQL> select /*+ INDEX_FFS
为什么使用倒排索引而不是正排索引？ Elasticsearch选择使用倒排索引而不是正排索引，主要是基于倒排索引在处理全文搜索和大规模数据集时的优势。...下面将详细解释为什么Elasticsearch更倾向于使用倒排索引，并提供一些简化的代码片段来说明这两种索引结构的基本差异。...正排索引可以快速找到文档中包含的单词，但对于查找包含特定单词的所有文档则不是很高效。...3.小结 Elasticsearch选择使用倒排索引而不是正排索引，主要是基于倒排索引在处理搜索查询时的优势。 正排索引是一种基于文档的索引结构，它将文档中的每个词汇作为关键词进行排序和存储。...因此，综合考虑倒排索引在处理搜索查询时的优势和正排索引的局限性，Elasticsearch选择使用倒排索引作为其主要的索引结构。
前言 MySQL数据库是日常开发或者面试中最常遇到的数据库之一，你在使用过程是否有过类似的疑问：为什么它的索引使用的设计结构是B+树而不是B树呢？下面一起来看看吧。...,只是作为索引使用,其内部节点比B树要小,快能够容纳的结点关键数量更多,一次性读入内存中的关键字也更多,相对的I/O次数也减少了,而I/O读写次数是影响索引检索效率的最大因素) B+树的查询效率更加稳定...而B+树任何关键字的查询都必须从根节点到叶子结点,所有的关键字的查询路径长度一样,导致每一个关键字的查询效率相当。...B+树的叶子节点使用指针顺序连接在一起，只要遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历,而且在数据库中基于范围的查询是非常频繁的，而B树不支持这样的操作。 增删文件（节点）时，效率更高。...(列名) ) 2、使用alter table 添加(可以添加普通、唯一、主键索引) alter table 表名 add index indexname(字段名) 3、使用create index命令创建普通索引和唯一索引
在进一步分析为什么MySQL数据库索引选择使用B+树之前，我相信很多小伙伴对数据结构中的树还是有些许模糊的，因此我们由浅入深一步步探讨树的演进过程，在一步步引出B树以及为什么MySQL数据库索引选择使用...从上面是一个普通的平衡二叉树，这张图我们可以看出，任意节点的左右子树的平衡因子差值都不会大于1。...（2）局限性 由于维护这种高度平衡所付出的代价比从中获得的效率收益还大，故而实际的应用不多，更多的地方是用追求局部而不是非常严格整体平衡的红黑树。...因为查找操作CPU的时间在B-树上是O(mlogtn)=O(lgn(m/lgt))，而m/lgt>1；所以m较大时O(mlogtn)比平衡二叉树的操作时间大得多。因此在内存中使用B树必须取较小的m。...2、B+树的查询效率更加稳定：由于非终结点并不是最终指向文件内容的结点，而只是叶子结点中关键字的索引。所以任何关键字的查找必须走一条从根结点到叶子结点的路。
堆表中主键索引和普通索引一样的，都是存放指向堆表中数据的指针。 索引组织表： 数据存储在聚簇索引中，数据按照主键的顺序来组织数据，两者合二为一。 主键索引，叶子节点存放整行数据。...TID扫描 仅索引扫描 位图扫描 GIN索引扫描 5.5.1 TID扫描 TID扫描是通过使用所需元组的TID直接访问元组的方法。...5.5.3 位图扫描 位图扫描最初是为了Greenplum的Bizgres系统（专业操作系统）开发，之后被Postgresql列入标准实现。...注意页面位图是为每个查询动态创建的，并在位图索引扫描结束时被丢弃。 位图扫描的过程如下： 扫描满足条件的TID。 TID按照页面访问顺序构建位图。 读取记录对应的页面只需要读取一次。...位图扫描 相关文章阅读： 位图扫描应用场景不多，具体可以看这篇文章介绍： 第一篇：PostgreSQL中的位图索引扫描（bitmap index scan） - MSSQL123 - 博客园 (cnblogs.com
值 规则 ID CA1832 类别 “性能” 修复是中断修复还是非中断修复 非中断 原因 对数组使用范围索引器并向 ReadOnlySpan 或 ReadOnlyMemory 隐式赋值。...规则说明 对数组使用范围索引器并分配给内存或范围类型：Span 上的范围索引器是非复制的 Slice 操作，但对于数组上的范围索引器，将使用方法 GetSubArray 而不是 Slice，这会生成数组所请求部分的副本...仅在对范围索引器操作的结果使用隐式强制转换时，分析器才会报告。...若要使用它，请将光标置于数组冲突上，然后按 Ctrl+。 （句点）。 从显示的选项列表中选择“在数组上使用 AsSpan 而不是基于范围的索引器”。...AsSpan 而不是基于范围的索引器 CA1833:使用 AsSpan 或 AsMemory 而不是基于范围的索引器来获取数组的 Span 或 Memory 部分 另请参阅 性能规则
堆表中主键索引和普通索引一样的，都是存放指向堆表中数据的指针。索引组织表：数据存储在聚簇索引中，数据按照主键的顺序来组织数据，两者合二为一。主键索引，叶子节点存放整行数据。...TID扫描仅索引扫描位图扫描GIN索引扫描5.5.1 TID扫描TID扫描是通过使用所需元组的TID直接访问元组的方法。我们可以通过explain命令的tid scan确认是否为tid扫描。...5.5.3 位图扫描位图扫描最初是为了Greenplum的Bizgres系统（专业操作系统）开发，之后被Postgresql列入标准实现。...注意页面位图是为每个查询动态创建的，并在位图索引扫描结束时被丢弃。位图扫描的过程如下：扫描满足条件的TID。TID按照页面访问顺序构建位图。读取记录对应的页面只需要读取一次。...图片相关文章阅读： 位图扫描应用场景不多，具体可以看这篇文章介绍：第一篇：PostgreSQL中的位图索引扫描（bitmap index scan） - MSSQL123 - 博客园 (cnblogs.com
实际上，这与cluster命令无关——Postgres 会根据每一列以及潜在的表达式索引维护堆如何排序，而不仅仅是之前cluster操作中涉及的列。...在下面的示例中，行由于它们的插入顺序而自动排序，并且对pg_stats和pg_statistic 的查询验证相关性为1： -- 使用二列，因此不会使用仅索引扫描，因此该行具有典型长度 CREATE TABLE...下面这个示例以随机顺序插入行，这会产生接近于零的相关性，同时以及会以一个更小的值开始停止使用索引，即 28k vs 75k： -- 使用两二列，以便不使用仅索引扫描 DELETE FROM public.cluster_test...Scan on cluster_test (cost=0.00..8658.00 rows=28058 width=258) Filter: (x < 28000) 请注意，它在第三行之后就从索引扫描切换到位图堆扫描...当使用一个索引排序与堆排序很接近的索引时，使用位图堆扫描相比索引扫描没有任何价值。
了解bloom索引前先来看看布隆过滤器的实现。 简单来说，布隆过滤器包含两部分：k个随机哈希函数和长度为m的二进制位图。...我们一般就把这个二进制位图叫做布隆过滤器，位图长度为m位，每位的值为0或1，它的实现是通过对输入进行哈希，得到的哈希值对位图长度m进行取余，落在位图的哪个地址就将该位置对应的bit位置为1，然后对给定输入按同样...我们甚至可以认为bloom索引其实还是一种顺序扫描，只是它加速了顺序扫描的过程，能够快速的排除不匹配的行。...Index Cond: ((c2 = 3) AND (c3 = 3)) Planning Time: 0.189 ms Execution Time: 74.725 ms (8 rows) 而bloom...| 386 MB | (2 rows) 我们在bloom索引的执行计划上看到了Rows Removed by Index Recheck: 1042字样，代表了条件在位图上命中了，无法排除，需要回表进行二次确认
在被压缩过的追加优化表上，索引也可以提高返回一个目标行集合的查询的性能，因为优化器在适当的时候可以使用一种索引访问方法而不是全表扫描。...何时使用位图索引 位图索引最适合用户只查询数据而不更新数据的数据仓库应用。对于拥有100至100,000个可区分值的列并且当被索引列常常与其他被索引列联合查询时，位图索引表现最好。...如果结果行数很小，查询能够在不做全表扫描的情况下很快地被回答。 何时不用位图索引 不要为唯一列或者具有高基数数据的列使用位图索引，例如顾客姓名或者电话号码。...位图索引扫描 – 计算一个由所有来自底层索引的满足查询谓词的位图通过OR操作形成的位图。...如果一个子查询与一个单一查询相关联，考虑使用SELECT命令的WITH子句而不是创建一个很少使用的视图。 创建视图 CREATE VIEW 命令定一个查询的视图。
关于Pwndora Pwndora是一款功能强大的网络安全扫描工具以及物联网搜索引擎，在该工具的帮助下，广大研究人员可以快速实现大规模的IPv4地址扫描，而且该工具还支持多线程任务。...Pwndora使用了套接字（Socket）实现其功能，能够分析目标地址设备的开放端口，并收集有关目标设备的更多详细信息，随后还会将扫描结果存储至Elasticsearch中。...除此之外，广大研究人员还可以将该工具与Kibana集成以实现数据的可视化（操作），相当于在家中也可以拥有一个自己的物联网搜索引擎。 功能介绍 1、使用不同选项进行端口扫描，并检索软件标题信息。...6、使用Slack API发送扫描结果通知。 工具下载&安装 首先，我们需要确保路径“$HOME/.local/share”存在，以避免Webtech出现问题。...使用DockerCompose在后台启动容器。 最后，运行扫描工具即可。
开发者现在可以使用索引扫描（index scans）和仅索引扫描（index-only scans）、并行合并连接（merge joint）以及位图堆扫描。...默认情况下，可以在大于8MB大小的表以及大于512KB的索引上启用并行表扫描（parallel table scan），但是这些选项可以根据需要进行配置。...一旦我们创建了一个特定语言的全文索引，我们就可以通过JSON字段对值进行直接搜索。...在JSON列上的全文索引与其他列是类似的，因此我们的查询需要使用to_tsquery函数和to_tsvector函数的文本搜索的语法。...最重要的是，使用Postgres 10时，我们在从一个不同的id重启时，不再需要修改序列（alter sequences）了，但是我们可以对这一列进行修改（alter），Postgres就会将这一列识别为一个序列
这不是一个真实的案例，而是根据笔者在网上发的一篇帖子整理而来。通过对一条SQL，采用多种方式持续优化过程，表明SQL优化的手段随着优化者掌握的技能增多，其可能存在的手段也在不断增多。...4、常数索引 常数索引的代码如下： 常数索引在存储密度上要高于普通字段索引，因此扫描块数更少，耗时也更少，共耗时29秒。...5、常数压缩索引 常数压缩索引的代码如下 索引压缩进一步减少了扫描规模，耗时缩减到27秒。 6、位图索引 位图索引不同于B树索引，其存储密度更高。...这里是采用status字段，如果使用常数索引，其规模将更小。这种手段用时0.9秒，这是质的飞跃。 7、位图索引+并行 并行技术可以较快执行速度。...结论分析 位图索引可以按很高密度存储数据，因此往往比B树索引小很多。前提是在基数比较小的情况下。 位图索引是保存空值的，因此可以在COUNT中利用。 众所周知，位图索引不太适合OLTP类型数据库。
在计算机中，磁盘存储数据最小单元是扇区，一个扇区的大小是512字节，而文件系统（例如XFS/EXT4）的最小单元是块，一个块的大小是4k，而对于InnoDB存储引擎也有自己的最小储存单元，页（Page）...不过，可以使用B+树的方式组织这些数据，如图所示： 先将数据记录按主键进行排序，分别存放在不同的页中（为了便于理解这里一个页中只存放3条记录，实际情况可以存放很多） 除了存放数据的页以外，还有存放键值+...其实这也很好算，假设主键ID为bigint类型，长度为8字节，而指针大小在InnoDB源码中设置为6字节，这样一共14字节 我们一个页中能存放多少这样的单元，其实就代表有多少指针，即16384/14=1170...关于二级索引与主键索引的区别请参考MySQL相关书籍，本文不在此介绍。...面试题 有一道MySQL的面试题，为什么MySQL的索引要使用B+树而不是其它树形结构?比如B树？
在计算机中磁盘存储数据最小单元是扇区，一个扇区的大小是512字节，而文件系统（例如XFS/EXT4）他的最小单元是块，一个块的大小是4k 而对于我们的InnoDB存储引擎也有自己的最小储存单元——页（Page...其实这也很好算，我们假设主键ID为bigint类型，长度为8字节，而指针大小在InnoDB源码中设置为6字节，这样一共14字节 我们一个页中能存放多少这样的单元，其实就代表有多少指针，即16384/14...关于二级索引与主键索引的区别请参考MySQL相关书籍，本文不在此介绍。...最后回顾一道面试题 有一道MySQL的面试题，为什么MySQL的索引要使用B+树而不是其它树形结构?比如B树？...关于二级索引数据存取方式可以参考MySQL相关书籍，他的要点是结合主键索引进行回表查询。
但是concurrently在线创建索引也并不是那么完美，当使用这个选项时，PostgreSQL必须执行该表的两次扫描，此外它必须等待所有现有可能会修改或者使用该索引的事务终止，甚至它可能会等待一个不相干的事务终止...因此这种方法比起普通的索引创建过程来说要做更多工作并且需要更多时间。同时，索引的创建会带来较大的CPU和I/O消耗。...在每一次表扫描之前，索引构建必须等待对该表做过修改的现有事务终止。在第二次扫描之后，索引构建必须等待任何持有早于第二次扫描的快照的事务终止。...普通的create index操作会获取sharelock 5级锁，该锁是非自排他的，所以pg允许在同一个表上同时构建其他常规索引，但是create index concurrently操作会获取shareupdateexclusivelock...实验2：验证其他表长事务对并发创建索引的影响 会话1：（使用copy from stdin模拟一个一直活动的事务） postgres=# begin; BEGIN postgres=# copy test1
上面的计划树：“TBL1上的顺序扫描”和“TBL2上的索引扫描”分别对应于表TBL1和TBL2上的表扫描方法。TBL1上的顺序扫描：从对应页中顺序获取数据；索引扫描：使用索引扫描访问表2。...如果只有少数行数据被获取，并且谓词在一个或多个列上，那么久会尝试使用或者不使用索引来评估性能。 索引扫描 和顺序扫描不同，索引扫描不会顺序获取所有表记录。...索引扫描中，为了获取heap中的对应数据，涉及随机IO；而顺序扫描涉及顺序IO，只有随机IO耗时的1/4。 因此只有当顺序IO的代价大于随机IO时，才会选择索引扫描。...下面查询使用bitmap扫描，因为他选择的记录很多（比如too much for index scan）但不是大量（too little for sequential scan）。...不需要heap页因次没有随机IO，因此这个查询选择index only scan而不是bitmap scan。
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