如果经常混坛子，你会听说一种言论，就是NULL 走不了索引，尤其在MYSQL的论坛里面，基本上不出意外，你每天都能看到这样的言论。事实上是怎样，或许没人关注，而到底 NULL 走不走索引，其实是有必要进行一番验证的。本次使用了 MYSQL 8.015 来做这个验证。
参考 https://www.cnblogs.com/lbser/p/3322630.html https://blog.csdn.net/catoop/article/details/111689777
MySQL是一种结构化查询语言，用于管理关系型数据库系统。在大型数据库中，索引是优化数据访问和查询速度的重要工具。本文将围绕MySQL索引优化模块，介绍索引结构、索引建立依据以及索引最终效果等方面的内容。
面试也经常问到“MySQL索引的数据结构是什么？”、“MySQL慢查询怎么看？”、“聚簇索引和非聚簇索引的区别是什么？”，“怎么SQL优化”等等。
最近用户报告某操作极为耗时，经查，是取一个较复杂的视图的记录数引起的，相应select语句及视图定义类似于：
例如，使用 MySQL 数据库判重，或使用 List.contains() 或 Set.contains() 判重就不可行，因为 MySQL 在数据量大时查询就会非常慢，而数据库又是及其珍贵的全局数据库资源。
查询语言不同,传统数据库用的是SQL语句,hive是集成的HQL语句. 数据存储地方不同,不同于传统数据库存储在原始设备或本地文件系统(Raw Device or Local FS),Hive 存储在HDFS. 执行方式不同,传统数据库是Excutor单元执行,hive是MapReduce 同时hive执行延迟高,处理数据规模大,无索引(0.8版本后才加入位图索引,mysql有复杂的索引),都是hive与传统的区别.
如果要得到答案除了学习源码，可能更加直观的方式就是查看Innodb的ibd数据文件了，俗话说得好“眼见为实”，但是我们知道数据文件是二进制形式的，Innodb通过既定的访问方式解析出其中的格式得到正确的结果。如果我们要去访问这些ibd文件，通常的方式就是可以通过hexdump -Cv这样的命令进行二进制的访问，最初我也是这样访问的，但是看起来眼睛特别难受。因此我写了2个工具：
本文不会关注 ES 里面的分布式技术、相关 API 的使用，而是专注分享下“ES 如何快速检索”这个主题上面。这个也是我在学习之前对 ES 最感兴趣的部分。
最近接触的几个项目都使用到了 Elasticsearch (以下简称 ES ) 来存储数据和对数据进行搜索分析，就对 ES 进行了一些学习。本文整理自我自己的一次技术分享。
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。
最近有位朋友咨询说为何如此多线程处于Searching rows for update，当时看到这个状态的第一反应就是锁，这里暂且抛开锁不谈，谈一谈为何出现 Searchingrowsforupdate
熟悉 MySQL 的同学一定都知道，MySQL 对于复杂条件查询的支持并不好。MySQL 最多使用一个条件涉及的索引来过滤，然后剩余的条件只能在遍历行过程中进行内存过滤。
Druid中的数据存储在datasource中，类似RDBMS中的table，每个datasource中按照时间划分，每个时间范围称为一个chunk(一般一天为一个chunk)，在一个chunk中数据根据维度的Hash或者范围被分成一个或者多个segment，每个segment都是一个单独的文件，通常包含几百万行数据，这些segment是按照时间组织成的，所以在按照时间查询数据时，效率非常高。实际上，datasource和chunk都是抽象的，Druid底层存储就是Segment，一旦一个Segment生成后就无法被修改，只能通过生成一个新的Segment来代替旧版本的Segment。
第14章 优化器不是完美的 练习 14.1 重写SQL 14.8中的游标，使得新游标的访问路径满足：
目前大数据存储有两种方案可供选择：行存储（Row-Based）和列存储（Column-Based）。业界对两种存储方案有很多争持，集中焦点是:谁能够更有效地处理海量数据，且兼顾安全、可靠、完整性。从目前发展情况看，关系数据库已经不适应这种巨大的存储量和计算要求，基本是淘汰出局。在已知的几种大数据处理软件中，Hadoop的HBase采用列存储，MongoDB是文档型的行存储，Lexst是二进制型的行存储。
腾讯大数据最近做了几件事，上线了一个官方网站http://data.qq.com/，将TDW(腾讯大数据库仓库）开源了，封闭的企鹅难得开放了一回。大数据网站上有一些资料，我看到一个叫Hermes爱马仕的系统挺有意思的，今天介绍下。 关于实时分析系统我前面写个几篇文章分析，包括《实时分析系统(HIVE/HBASE/IMPALA)浅析》《MPP DB 是 大数据实时分析系统 未来的选择吗？》《一套数据，多种引擎（impala/Hive/kylin）》《一套数据，多种引擎续---两种数据格式（Parquet/OR
熟悉 MySQL 的同学一定都知道，MySQL 对于复杂条件查询的支持并不好。MySQL 最多使用一个条件涉及的索引来过滤，然后剩余的条件只能在遍历行过程中进行内存过滤，对这个过程不了解的同学可以先行阅读一下《MySQL复杂where条件分析》。
【数据库】MySql性能监控 如何定位并优化慢查询Sql？ 具体场景具体分析，只提出大致思路。
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
位图索引是一种特殊类型的索引，它使用一系列位串来表示与给定索引数据值相对应的一组ID值。
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。
位图连接索引（Bitmap Join Indexes）是建立在两个或更多表的连接之上的位图索引。对于表列中的每个值，索引存储被索引表中的相应行的ROWID。相比之下，在标准位图索引中，索引是建立在一个表上的。在数据仓库环境中使用这种索引可以改进连接维度表和事实表的查询性能。创建位图连接索引时，标准方法是连接索引中常用的维度表（Dimension）和事实表（Fact）。当用户在一次查询中结合查询事实表和维度表时，就不需要执行连接，因为在位图连接索引中已经有可用的连接结果。通过压缩位图连接索引中的ROWID可以进一步改进性能，并且减少访问数据所需的I/O数量。位图连接索引，就是将事实表和维度表的ROWID提前进行映射，省去了连接时的开销。
mysql数据库目录，建立mysql数据库和表，会在文件系统下建立同名的目录或者文件，所以mysql取名和文件大小是受文件系统限制的。
索引位图转换是优化器对目标表上的一个或多个目标索引执行位图布尔运算。Oracle数据库里有一个映射函数（Mapping Function），它可以实现B树索引中ROWID和对应位图索引中的位图之间互相转换。目的是对相同ROWID做AND、OR等连接运算。
看做什么，如果不需要对数据进行实时处理，那么大部分情况下都需要把数据从hbase/mysql（数据库）“导入”到hive（数据仓库）中进行分析。“导入”的过程中会做一些元数据转换等操作。 相关知识如下 数据仓库的几个概念 http://www.ppvke.com/Blog/archives/27862 什么是OLTP？ 联 机事务处理系统(OLTP)，也称为面向交易的处理系统，其基本特征是顾客的原始数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间内给出处理结果。也 称为实时系统(Real time S
本节为分区高级篇，主要针对分区底层原理进行介绍，建议不了解分区概念的先看下面的分区入门篇:
https://keithlan.github.io/2017/06/05/innodb_locks_1/
使用UNIQUE关键字，可以指定索引中的每条记录都有一个唯一的值。 更具体地说，这确保了索引(以及包含索引的表)中的两条记录不能具有相同的排序值。 默认情况下，大多数索引使用大写字符串排序(使搜索不区分大小写)。 在本例中，值“Smith”和“SMITH”被认为是相等的，而不是唯一的。 CREATE INDEX不能指定非默认索引字符串排序规则。 通过在类定义中定义索引，可以为各个索引指定不同的字符串排序规则。
面试官刚开始问我看过mysql源码没，然后问了这个问题。回答B+树，过不了面试官那关。
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位图索引是一种很高效的索引结构，对于多属性过滤的聚合查询很高效，玩的就是 bit。
对于复合索引:Mysql从左到右的使用索引中的字段，一个查询可以只使用索引中的一部份，但只能是最左侧部分。例如索引是key index (a,b,c). 可以支持a | a,b| a,b,c 3种组合进行查找，但不支持 b,c进行查找 .当最左侧字段是常量引用时，索引就十分有效。下面用几个例子对比查询条件的不同对性能影响.
数据库实际上是一个用于存储数据的电子文件柜。同时，用户可以添加、删除、更改和检查数据。在企业应用中，数据库非常重要，因此程序员在面试时经常被问及数据库。当面试官问你对数据库优化了解多少时，你应该如何回
南大通用gbase8a MPP Cluster是一款分析型MPP数据库，有个特性鲜明的功能就是智能索引。该索引建立膨胀率不超过百分之一，包含基于列的统计信息，可以有效过滤数据，大幅降低数据库磁盘IO，尤其是在聚合操作上也能达到很高的性能。
MSDN 解释如下: Bitmap 对象或一个 图像 对象从一个文件, 构造时该文件仍保留锁定对于对象的生存期。 因此, 无法更改图像并将其保存回它产生相同的文件。 替代方法 创建非索引映像。 创建索引映像。 这两种情况下, 原始 位图 上调用 Bitmap.Dispose() 方法删除该文件上锁或删除要求， 流或内存保持活动。 创建非索引图像 即使原始映像被索引格式中该方法要求新图像位于每像素 (超过 8 位 -) -, 非索引像素格式。 此变通方法使用 Graphics.DrawImage() 方法来将映像复制到新 位图 对象： 构造从流、 从内存, 或从文件原始 位图 。 创建新 位图 的相同大小, 带有是超过 8 位 – – 像素 (BPP) 每像素格式。 使用 Graphics.FromImage() 方法以获取有关二 位图 Graphics 对象。 用于 Graphics.DrawImage() 绘制首 位图 到二 位图 。 用于 Graphics.Dispose() 处置是 图形 。 用于 Bitmap.Dispose() 是首 位图 处置。 创建索引映像 此解决办法在索引格式创建一个 Bitmap 对象： 构造从流、 从内存, 或从文件原始 位图 。 创建新 位图 具有相同的大小和像素格式作为首 位图 。 使用 Bitmap.LockBits() 方法来锁定整个图像对于两 Bitmap 对象以其本机像素格式。 使用 Marshal.Copy 函数或其他内存复制函数来从首 位图 复制到二 位图 图像位。 使用 Bitmap.UnlockBits() 方法可以解锁两 Bitmap 对象。 用于 Bitmap.Dispose() 是首 位图 处置。 创建非索引图像，例如：
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
首先来假设这样一个业务场景，大家对于飞机票应该不陌生，大家在购买机票时，首先是选择您期望的 起抵城市和时间，然后选择舱等(公务舱、经济舱) ，点击查询以后就会出现航班列表，随意的点击一个航班，可以发现有非常多组价格，因为机票和火车票不一样，它的权益、规则更加的复杂，比如有机票中有针对年龄段的优惠票，有针对学生的专享票，有不同的免托运行李额、餐食、有不同的退改签规则，甚至买机票还能送茅台返现等等。
本文给出一些函数接口，末尾给出一些调用堆栈，为感兴趣的朋友做一个参考，也为自己做一个笔记。
位图的最大优点之一是，它们在存储信息时通常可以节省大量空间 位图不是一个真实的数据类型，而是定义在字符串类型上的面向位的操作的集合。由于字符串类型是二进制安全的二进制大对象，并且最大长度是 512MB，适合于设置 2^32^个不同的位。 位操作分为两组：常量时间单个位的操作，像设置一个位为 1 或者 0，或者获取该位的值。对一组位的操作，例如计算指定范围位的置位数量。
索引是由持久类维护的结构，InterSystems IRIS®数据平台可以使用它来优化查询和其他操作。
在上一章的学习，我们对ElasticSearch有了比较清晰的理解，然后本博客继续学习ES中比较重要的核心原理和具体实现。相对于MySQL的索引机制，大部分是基于B+树的，需要我们进行手动创建索引，但是ES的索引是不需要手动创建的，默认是自动创建索引的。所以学习ES的倒排索引可以和MySQL的索引做一个对比，进行学习，思考一下为什么ES的倒排索引可以达到近实时（NRT）的查询效率
作者简介 案例说明 一个大表的COUNT，究竟能有多快？除类似物化视图的做法，我们所能做到的极限能有多快？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
在为数据仓库设计的模式模型中，有多种安排模式对象的方法。一个数据仓库模式模型是星型模式。示例模式（本书中大多数示例的基础）使用星型模式。但是，还有其他模式模型通常用于数据仓库。这些模式模型中最流行的是第三范式（3NF）模式。另外，一些数据仓库模式既不是星型模式也不是3NF模式，而是共享这两种模式的特性；这些模式被称为混合模式模型。
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