索引专题

【深入理解MySQL的索引数据结构】

文章目录 📕索引底层数据结构与算法📙索引数据结构📘二叉树📘红黑树📘Hash📘B-Tree📘B+Tree 📙表在不同存储引擎的存储结构📘MyISAM存储引擎索引实现📚文件结构📚非聚集索引 📘InnoDB存储引擎索引实现📚文件结构📚聚集索引 📙为什么DBA总推荐使用整型自增主键做索引📙为什么非主键索引结构叶子节点存储的是主键值？📙MySQL最左前缀优化原则是怎

关于索引的整理

一、索引是干嘛的索引就是用来在数据库中加速数据库查询速度的。就和在《新华字典》中的按拼音或者按笔画查字是一样的，通过缩小查询的范围，用最短的时间搜索到满足条件的记录。二、常见的索引类型 1.普通索引（NORMAL）普通索引是最常见的索引类型。 ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column` )

MySQL 进阶使用【函数、索引、视图、存储过程、存储函数、触发器】

前言做数仓开发离不开 SQL ，写了很多 HQL 回头再看 MySQL 才发现，很多东西并不是 HQL 所独创的，而是几乎都来自于关系型数据库通用的 SQL；想到以后需要每天和数仓打交道，那么不管是 MySQL 还是 Oracle ，都需要深入了解一下，不能只停留在之前的 CRUD 上了。 1、MySQL 函数 1.1、GROUP_CONCAT 聚合函数 1.1.1、语法

MySQL-索引的增删改

1、索引的分类从功能逻辑上划分：普通索引：创建索引时不加任何限制条件，只是用来提高查询效率。可以创建在任何数据类型中，其值是否唯一和非空由字段本身的完整性约束条件决定。唯一索引：使用UNIQUE参数可以设置索引为唯一索引。创建该索引时限制该索引的值必须是唯一的，但允许由空值，一张表里可以有多个唯一索引主键索引：是一种特殊的唯一索引，在唯一索引的基础上添加了不为空的约束，一张表里至多只有一个

xxljob分片广播+多线程实现高效定时同步elasticsearch索引库

需求：为了利用elasticsearch实现高效搜索，需要将mysql中的数据查出来，再定时同步到es里，同时在同步过程中通过分片广播+多线程提高同步数据的效率。 1. 添加映射使用kibana添加映射 PUT /app_info_article{"mappings":{"properties":{"id":{"type":"long"},"publishTime":{"type

MySQL：什么样的字段适合加索引？什么样的字段不适合加索引

1 适合加索引的场景（1）主键字段：用于唯一标识每个记录的字段，通常是数据库表中的一个自增或唯一标识字段。（2）外键字段：用于连接两个表之间关系的字段，通常是一个表中的字段与另一个表中的主键字段关联。（3）经常用于查询的字段：如果某个字段经常被用于查询条件，例如用户的用户名、邮箱或订单的编号，那么为该字段添加索引可以提高查询性能。（4）经常用于排序的字段：如果某个字段经常用于排序操

solr4.2增量索引之导入数据

[b] solr从数据库导入数据到索引中准备工作需要从solr4.2中C:\Users\cuichao\Desktop\solr\solr-4.2.1\dist目录下把solr-dataimporthandler-4.2.1.jar包拷到D:\tomcat6\apache-tomcat-6.0.36.0\webapps\solr\WEB-INF\lib目录下第一步，需要在solr

MySQL：MySQL索引结构为什么选用B+树？

一、前言当我们发现SQL执行很慢的时候，自然而然想到的就是加索引。在MySQL中，无论是Innodb还是MyIsam，都使用了B+树作索引结构。我们知道树的分类有很多，MySQL中使用了B+树作索引结构，这是为什么呢？本文将从树的介绍，二叉查找树（BST）、平衡二叉树（AVL）、红黑树、B树和B+树区别以及优缺点分析原因。二、树的简介 1. 简介树跟数组、链表、堆栈一样

MySQL创建索引报错 Specified key was too long；max key length is 1000 bytes.

MySQL对创建索引的大小有限制，一般索引键最大长度总和不能超过1000个字节。问题描述 MySQL创建索引时报错 Specified key was too long;max key length is 1000 bytes. 解决办法 (1) 修改存储引擎 InnoDB的索引字段长度限制大于MyISAM，可以尝试改成InnoDB引擎。 (2) 修改字符集不同的字

Hbase+Solr实现二级索引提供高效查询

[size=medium] 接着上一篇介绍协处理器的文章[url]http://qindongliang.iteye.com/blog/2277145[/url]，本篇我们来实战一个例子，看下如何使用协处理来给Hbase建立二级索引。 github地址：[url]https://github.com/qindongliang/hbase-increment-index[/url]

Lucene暴走之巧用内存倒排索引高效识别垃圾数据

[size=medium] 识别垃圾数据，在一些大数据项目中的ETL清洗时，非常常见，比如通过关键词（1）过滤垃圾邮件（2）识别yellow网站（3）筛选海量简历招聘信息（4）智能机器人问答测试 ........ 各个公司的业务规则都不一样，那么识别的算法和算法也不一样，这里提供一种思路，来高效快速的根据关键词规则识别垃圾数据。下面看下需求：业务定义一些主关键

如何使用Spark大规模并行构建索引

使用Spark构建索引非常简单，因为spark提供了更高级的抽象rdd分布式弹性数据集，相比以前的使用Hadoop的MapReduce来构建大规模索引，Spark具有更灵活的api操作，性能更高，语法更简洁等一系列优点。先看下，整体的拓扑图：然后，再来看下，使用scala写的spark程序： Java代码 package c

Elasticsearch如何动态维护一个不可变的倒排索引

上一篇文章中介绍了Elasticsearch中是如何搜索文本的，同时也简述了在es里面索引数据结构的特点不可变性。索引不可变性的缺点限制了单个索引存储的最大数据量以及更新的频次，所以es面临的问题是如何解决倒排索引不可更新的特点而同时仍然保持不可变特性带来的好处。答案就是使用多个索引代替原来的每次重写整个索引，es里面采用方式是增加新的索引来反映最近的变化，然

如何备份ElasticSearch索引数据到HDFS上

在ElasticSearch里面备份策略已经比较成熟了目前在ES5.x中备份支持的存储方式有如下几种： fs //本地挂载的盘url //网络协议存储支持http,https,ftprepository-s3 //亚马逊repository-hdfs //HDFSrepository-azure //微软repository-gcs //g

什么情况下会造成索引失效？

2.3.4. 索引失效对索引使用左或者左右模糊匹配使用左或者左右模糊匹配的时候，也就是 like %xx 或者 like %xx% 这两种方式都会造成索引失效。但是如果前缀是确定的那么就可以使用到索引，例如 name like '许%'。因为索引 B+ 树是按照「索引值」有序排列存储的，只能根据前缀进行比较。如果使用 name like '%许' 方式来查询，查询的结果可能是「小许、大

mysql查询优化索引篇

其实在写这篇文章之前,也对查询优化做过一些设置,但这次则更为具体一点,之前做的无非就是增加查询字段的索引,让select里和where里的内容全部都包含在索引内(覆盖索引不走回表的基本概念),但这次这么做的时候发现了一些问题,这也是我接下来要提到的,而且之前使用的是sqlserver的数据库做的优化,虽然数据量比较大，有1000W多条.但其实创建索引的部分则是我们领导建的,自己则是在查询

Mysql性能优化案例 - 覆盖索引分享

场景产品中有一张图片表，数据量将近100万条，有一条相关的查询语句，由于执行频次较高，想针对此语句进行优化表结构很简单，主要字段：复制代码代码如下: user_id 用户ID picname 图片名称 smallimg 小图名称一个用户会有多条图片记录现在有一个根据user_id建立的索引：uid 查询语句也很简单：取得某用户的图

Ubuntu + coreseek + python + mysql (二、配置数据源和索引)

接上篇安装好coreseek后，现在开始配置数据源和索引在终端输入cd ～回退到根目录然后 cd /usr/local/coreseek/etc/csft.conf 进入配置文件（如果没有csft.conf,那就新建一个空文档，命名为csft.conf）在这个文件里，怎么配置呢，看我都已经写好了其中，sql_user、 sql_pass、 sql_db、 sql_

数据库索引全面解析

索引是什么？数据库中查找操作非常普遍，索引就是提升查找速度的一种手段。索引分类 B+树索引它就是传统意义上的索引，它是最常用、最有效的索引。哈希索引哈希索引是一种自适应的索引，数据库会根据表的使用情况自动生成哈希索引，我们人为是没办法干预的。全文索引用于实现关键词搜索。但它只能根据空格分词，因此不支持中文。若要实现搜索功能，可选择lucene。RTree索引在my

randperm函数打乱索引的用法

randperm，用于生成一个随机排列。这个函数可以被用于许多需要随机排列的情况，如数据集的划分、模型的训练等等。通过randperm函数，你可以得到一个随机的、不重复的排列。下面是randperm函数的一些用法示例： 1. 生成一个长度为n的随机排列： p = torch.randperm(n) # 生成0~n-1的序列 2. 生成一个长度为n的随机排列，并且从这个排列中选出k

如何在创建之前检测 Elasticsearch 将使用哪个索引模板

作者：来自 Elastic Musab Dogan 概述 Elasticsearch 提供两种类型的索引模板：旧（legacy）索引模板和可组合 (composable) 索引模板。 Elasticsearch 7.8 中引入的可组合模板旨在替换旧模板，两者仍然可以在 Elasticsearch 8 中使用。本文探讨了这些模板之间的差异以及它们的交互方式。特别是，我们将重点关注如何在

[Oracle] 探讨分区（2） - 分区索引

Oracle] 探讨分区（1）- 分区剪枝 [Oracle] 探讨分区（2）- 分区索引 [Oracle] 探讨分区（3）- 分区与性能可能很多初学者和我一样，一开始以为只要在分区表上创建的索引就是分区索引，其实不然，索引是否分区和表是否分区没有必然的关系，表分区索引可以分区也可以不分区，甚至表不分区索引也可以分区（但很少会这么定义），因此分区索引比分区表要复杂的多

[Oracle] 位图索引

位图索引的原理位图索引的优势 1、快速统计条数由于位图索引只存储0和1的指，因此它的空间占用很小，向count(*)之类的操作用位图索引就很快。 2、高效即席查询我们在OLAP系统中，经常会做多维度的统计，如人口普查，经常会需要做一些关于性别、年龄、出生地的多维度查询，这种就是即席查询。位图索引非常实用用于即席

理解B+树算法和Innodb索引

理解B+树算法和Innodb索引一、innodb存储引擎索引概述： innodb存储引擎支持两种常见的索引：B+树索引和哈希索引。 innodb支持哈希索引是自适应的，innodb会根据表的使用情况自动生成哈希索引。 B+树索引就是传统意义上的索引，是关系型数据库中最常用最有效的索引。B+树是从最早的平衡二叉树演变而来，但是B+树不是一个二叉树。B+中的B不代表二叉(Binar

MySQL innodb 索引 B+树实现 [复制链接]

MySQL innodb 索引 B+树实现 [复制链接] 1# 首先说说mySQL里面索引的类型：从数据结构角度 1、B+树索引(O(log(n)))： 2、hash索引： a 仅仅能满足"=","IN"和"<=>"查询，不能使用范围查询 b 其检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像B-Tree 索引需要

正排索引和倒排索引简单介绍

正排索引和倒排索引简单介绍在搜索引擎中，数据被爬取后，就会建立index，方便检索。在工作中经常会听到有人问，你这个index是正排的还是倒排的？那么什么是正排呢？什么又是倒排呢？下面是一些简单的介绍。网页A中的内容片段： Tom is a boy. Tom is a student too. 网页B中的内容片段：