下推专题
优化数据库性能：MySQL索引下推技术详解与应用策略
引言 在数据库的世界里，性能优化始终是开发者和数据库管理员关注的焦点。MySQL索引下推（Index Condition Pushdown，简称ICP）作为一项关键的优化技术，自5.6版本引入以来，已成为提升查询效率的利器。本文将深入探讨ICP的原理、实践应用以及如何通过它来优化数据库性能。 基础概念 MySQL的索引下推（Index Condition Pushdown，简称ICP
MYSQL 索引下推 45讲
刘老师群里,看到一位小友 问<MYSQL 45讲>林晓斌的回答 大意是一个组合索引 (a,b,c) 条件 a > 5 and a <10 and b='123', 这样的情况下是如何? 林老师给的回答是 A>5 ,然后下推B='123' 小友 问 "为什么不是先 进行范围查询,然后在索引下推 b='123'?" 然后就没有然后了.... 说真的,不是我有意踩林老师, 我只是说<MYSQL
PawSQL优化 | 分页查询太慢？别忘了投影下推
在进行数据库应用开发中，分页查询是一项非常常见而又至关重要的任务。但你是否曾因为需要获取总记录数的性能而感到头疼？现在，让PawSQL的投影下推优化来帮你轻松解决这一问题！本文以TPCH的Q12为案例进行验证，经过PawSQL的优化后性能提升6000多倍！ 分页查询的痛点 在进行分页查询时，我们通常需要获取总记录数以计算总页数。绝大多少程序员会在原查询上添加count(1)或count(*)
【高频】什么是索引的下推和覆盖
面试回答： 索引的下推是指数据库引擎在执行查询时，将过滤条件尽可能地应用到索引上，以减少需要检索的数据量，从而提高查询性能。这样可以减少数据库引擎从磁盘加载的数据量，提高查询效率。覆盖索引是指一个索引包含了查询需要的所有字段，因此数据库引擎可以直接使用索引返回查询结果，而无需再次访问实际的数据行。覆盖索引通常用于优化查询性能，特别是对于那些需要返回大量数据列的查询。 总结：索引的下推和覆盖索引
MySQL——索引下推
1、使用前后对比 index Condition Pushdown(ICP)是MySQL5.6中新特性，是一种在存储引擎层使用索引过滤数据的优化方式。 如果没有ICP，存储引擎会遍历索引以定位基表中的行，并将它们返回给MySQL服务器，由MySQL服务器评估WHERE后面的条件是否保留行。启用ICP后（默认启用），如果部分WHERE条件可以仅使用索引中的列进行筛选，则MySQL服务器会把这部分
Flink1.17之前实现JdbcLookup谓词下推
Flink1.17之前实现JdbcLookup谓词下推 需求背景 Flink在1.17版本之前，flink-connector-jdbc的LookupJoin是不支持on条件下推的，例如on device_id=‘1’，查询SQL中是不会包含device_id='1’的条件，相关issue：https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-32321，在1
【MySQL数据库 | 第二十三篇】什么是索引覆盖和索引下推
前言： 在数据库查询优化领域，索引一直被视为关键的工具，用于提高查询性能并加速数据检索过程。然而，随着数据库技术的不断发展，出现了一些新的优化技术，其中包括索引下推（Index Pushdown）和索引覆盖（Index Covering）。这两种技术在提高查询性能和降低系统负载方面发挥了重要作用，并且已经成为了现代数据库系统中不可或缺的一部分。 目录 前言： 索引分类： 二者优缺点
备份的 “算子下推”：BR 简介丨TiDB 工具分享
BR 选择了在 Transaction KV 层面进行扫描来实现备份。这样，备份的核心便是分布在多个 TiKV 节点上的 MVCC Scan：简单，粗暴，但是有效，它生来就继承了 TiKV 的诸多优势：分布式、利于横向拓展、灵活（可以备份任意范围、未 GC 的任意版本的数据）等等优点。 相较于从前只能使用 mydumper 进行 SQL 层的备份，BR 能够更加高效地备份和恢复：它取消了 SQL
MySQL 中 聚集索引、非聚集索引、覆盖索引、索引下推 到底是什么
一、什么是 聚集索引、非聚集索引 在MySQL数据库中，索引是提高查询效率的关键。而聚集索引、非聚集索引、覆盖索引、索引下推其实是索引优化的重要策略之一。那这些名词的含义到底是什么呢？ 在开始分析前，先来了解下 B+ 树的索引结构 和 回表查询： B+ 树结构 B+树是 B树的变体，将树的结构分为了叶子节点和非叶子节点。其中非叶子节点不存储具体数据，只存放主键和指向下一级数据的指针。而叶子
使用 SPL 高效实现 Flink SLS Connector 下推
作者：潘伟龙（豁朗） 背景 日志服务 SLS 是云原生观测与分析平台，为 Log、Metric、Trace 等数据提供大规模、低成本、实时的平台化服务，基于日志服务的便捷的数据接入能力，可以将系统日志、业务日志等接入 SLS 进行存储、分析；阿里云 Flink 是阿里云基于 Apache Flink 构建的大数据分析平台，在实时数据分析、风控检测等场景应用广泛。阿里云 Flink 原生支持阿里
【MySQL】索引下推
索引下推（ICP）是一种在存储引擎层使用过滤数据的优化方式。使用ICP的好处在于其可以减少存储引擎必须访问基表的次数和MySQL服务器必须访问存储引擎的次数。但ICP的加速效果取决于存储引擎内通过ICP筛掉的数据比例。 举个例子 CREATE INDEX zip_last_first ON people(zipcode, lastname, firstname);EXPLAIN SELE
Mysql索引下推、Order by优化和Using filesort文件排序原理
目录 1、like 'KK%' 和索引下推 2、Order by 和 Group by 优化 3、Using filesort文件排序原理 // 以下建表结构和数据同《Mysql explain 索引优化案例》 1、like 'KK%' 和索引下推 like 'KK%' 一般情况都会走索引，原因是like 'KK%' 用到了索引下推优化 EXPLAIN SELECT * FROM
MySQL优化之索引下推
(/≧▽≦)/~┴┴ 嗨~我叫小奥 ✨✨✨ 👀👀👀 个人博客：小奥的博客 👍👍👍：个人CSDN ⭐️⭐️⭐️：传送门 🍹 本人24应届生一枚，技术和水平有限，如果文章中有不正确的内容，欢迎多多指正！ 📜 欢迎点赞收藏关注哟！ ❤️ 文章目录 MySQL优化之索引下推一、概念二、验证2.1 建表语句2.2 关闭索引下推2.3 打开索引下推 三、总结 MySQL
mysql（四）索引下推
目录 数据准备： 标准案列： 问题1：索引下推如何开启和关闭？（MySQL5.6以后的版本） 问题2：索引下推在哪些情况下无法使用？ 2.1下推条件遇到子查询 2.2下推条件遇到函数 2.3非InnoDB表和MyISAM表 注意事项： 1、索引下推只能存在联合索引里 2、范围列可以用到索引，但是范围列后面的列无法用到索引 3、不要使用SELECT *
Hive的Join连接、谓词下推
前言 Hive-3.1.2版本支持6种join语法。分别是：inner join（内连接）、left join（左连接）、right join（右连接）、full outer join（全外连接）、left semi join（左半开连接）、cross join（交叉连接，也叫做笛卡尔乘积）。 一、Hive的Join连接 数据准备： 有两张表studentInfo、studentScor
聚簇索引、非聚簇索引、回表、索引下推、覆盖索引
聚簇索引（主键索引） 非叶子节点上存储的是索引值，叶子节点上存储的是整行记录。 非聚簇索引（非主键索引、二级索引） 非叶子节点上存储的都是索引值，叶子节点上存储的是主键的值。非聚簇索引需要回表，IO消耗。 回表 非聚簇索引先执行一次主键查询，再通过适配的主键的值之后，再进行一次二级索引，这个过程就是回表。 覆盖索引 一次索引就可以得到数据，无需回表。覆盖索引发生在联合索引，where
openGauss学习笔记-210 openGauss 数据库运维-常见故障定位案例-谓词下推引起的查询报错
文章目录 openGauss学习笔记-210 openGauss 数据库运维-常见故障定位案例-谓词下推引起的查询报错210.1 谓词下推引起的查询报错210.1.1 问题现象210.1.2 原因分析210.1.3 处理办法 openGauss学习笔记-210 openGauss 数据库运维-常见故障定位案例-谓词下推引起的查询报错 210.1 谓词下推引起的查询报错 2
MySQL知识点总结（一）——一条SQL的执行过程、索引底层数据结构、一级索引和二级索引、索引失效、索引覆盖、索引下推
MySQL知识点总结（一）——一条SQL的执行过程、索引底层数据结构、一级索引和二级索引、索引失效、索引覆盖、索引下推 一条SQL的执行过程索引底层数据结构为什么不使用二叉树？为什么不使用红黑树?为什么不使用hash表？为什么不使用b-tree？ 一级索引和二级索引索引失效索引覆盖索引下推 一条SQL的执行过程 客户端：用于向服务端发起sql查询或更新请求，MySQL自带的命
MySQL索引优化：深入理解索引下推原理与实践
随着MySQL的不断发展和升级，每个版本都为数据库性能和查询优化带来了新的特性。在MySQL 5.6中，引入了一个重要的优化特性——索引下推（Index Condition Pushdown，简称ICP）。ICP能够在某些查询场景下显著提高查询性能，减少不必要的数据行访问。 一、产生背景 在MySQL 5.6之前，当查询使用到复合索引时，MySQL会先根据索引的最左前缀原则，在索引上查找
索引下推（ICP）的应用条件
如果表访问的类型为range、ref、 eq_ref和ref_or_null可以使用索引下推 ICP可以用于InnoDB和MyISAM表，包括分区表InnoDB和MyISAM 表 对于InnoDB表，ICP 仅用于二级索引。ICP 的目标是减少全行读取次数，从而减少I/O操作。 当SQL使用覆盖索引时，不支持ICP.因为这种情况下使用ICP不会减少I/O。 相关子查询的条件不能使用ICP 注意I
快速理解 Mysql 回表 索引覆盖 索引下推
快速理解 Mysql 回表 索引覆盖 索引下推 回表操作索引覆盖索引下推 回表操作 Mysql 每页大小为16K(B+树结构，所以16K足以),关于主键索引和辅助索引的结构这里简单说一下。 InnoDB 主键（聚簇索引）：仅在叶子节点存储数据，且是整行数据。 InnoDB 普通索引(辅助索引)：仅在叶子节点存储对应的主键。 比如： 有一张account表，其中id为主
性能优化：Spark SQL中的谓词下推和列式存储
Apache Spark是一个强大的分布式计算框架，Spark SQL是其一个核心模块，用于处理结构化数据。性能优化是大数据处理中的一个关键问题，本文将深入探讨Spark SQL中的两个性能优化技术：谓词下推（Predicate Pushdown）和列式存储（Columnar Storage），以提高查询性能和降低资源消耗。 谓词下推（Predicate Pushdown） 谓词下推是一种
Spark Paimon 中为什么我指定的分区没有下推
背景 最近在使用 Paimon 的时候遇到了一件很有意思的事情，写的 SQL 居然读取的数据不下推，明明是分区表，但是却全量扫描了。 目前使用的版本信息如下: Spark 3.5.0 Paimon 0.6.0 paimon的建表语句如下： CREATE TABLE `table_demo`(`user_id` string COMMENT 'from deserializer' )PARTI
Spark Paimon 中为什么我指定的分区没有下推
背景 最近在使用 Paimon 的时候遇到了一件很有意思的事情，写的 SQL 居然读取的数据不下推，明明是分区表，但是却全量扫描了。 目前使用的版本信息如下: Spark 3.5.0 Paimon 0.6.0 paimon的建表语句如下： CREATE TABLE `table_demo`(`user_id` string COMMENT 'from deserializer' )PARTI