引言 在对Bitmap图片操作的时候,有时需要用到获取或设置像素颜色方法:GetPixel 和 SetPixel, 如果直接对这两个方法进行操作的话速度很慢,这里我们可以通过把数据提取出来操作,然后操作完在复制回去可以加快访问速度 两种方法 其实对Bitmap的访问还有两种方式,一种是内存法,一种是指针法 1.内存法 这里定义一个类LockBitmap,通过把Bitmap数据拷贝出来,在内存上直接操作,操作完成后在拷贝到Bitmap中 public class LockBitmap { Bitm

示例执行计划: postgres ; QUERY PLAN ---------------------------------------------------------------------------------- Bitmap Heap Scan width) Recheck Cond: ((id ) ) )) width) width) ) width) ) width) ) ( rows) > what does "Bitmap Heap Scan" phase

一.前言: 一开始分区表和位图索引怎么会挂钩呢?可能现实就是这么的不期而遇:比如说一张表的字段是年月日—‘yyyy-mm-dd’,重复率高吧,适合建位图索引吧,而且这张表数据量也不小,也适合转换成分区表吧!下面我来比较一下分区表和分区字段位图索引的性能! 二.实验 生产上的表结构以及索引: create table LOT_WIN_RESULT_DETAIL( id INTEGER not null, rpt_date DATE, sys_game_level_code_id INTEGER,

众所周知,InnoDB采用IOT(index organization table)即所谓的索引组织表,而叶子节点也就存放了所有的数据,这就意味着,数据总是按照某种顺序存储的.所以问题来了,如果是这样一个语句,执行起来应该是怎么样的呢?语句如下: select count(distinct a) from table1; 列a上有一个索引,那么按照简单的想法来讲,如何扫描呢?很简单,一条一条的扫描,这样一来,其实做了一次索引全扫描,效率很差.这种扫描方式会扫描到很多很多的重复的索引,这样说的话优

Index Seek是Sql Server执行查询语句时利用建立的索引进行查找,索引是B树结构,Sql Server先查找索引树的根节点,一级一级向下查找,在查找到相应叶子节点后,取出叶子节点的数据.对于聚集索引,叶子节点是整个表的数据,能够获取到所有列的数据,而对于非聚集索引,叶子节点存储的是索引列的数据,如果索引有包含列,那么叶子节点中存储有包含列的数据,获取的数据是索引列和包含列,如果还需要其他列的数据,那么必须进行key lookup,根据索引叶子节点包含的“行地址”信息到源表中去获取数

一直在做performance,但直到今天才完成了这个第一天应该完成的图,到底Index scan和Rscan的分界点在哪里?   如下图所示,很简单的一个查询,只是查询int,分别强制走索引和表扫描,可以看到,大约在4096条记录的时候Index Scan和Rscan可以打平,之后Index scan会永远比Table scan跑的快.   比较奇怪的是128和256的时候,Index Scan会比Table Scan好一些,但原因未知.在128的时候Rscan的CPU time也比Index

您如果熟悉 Oracle 数据库,我想您对 Thomas Kyte 的大名一定不会陌生. Tomas 主持的 asktom.oracle.com 网站享誉 Oracle 界数十年,绝非幸致.最近在图书馆借到这位 Oracle 绝顶高手编著的< Expert Oracle Database Architecture-9i and 10g programming Techniques and Solutions >,翻阅之下,果然盛名无虚,虽然说不上字字珠玑,但作者对 Oracle 架构的理解和实

原文地址:http://blog.csdn.net/pumaadamsjack/article/details/6597357 低效Index Scan(索引扫描):就全扫描索引(包括根页,中间页和叶级页): 高效 Index Seek(索引查找):通过索引向前和向后搜索 : 解释解释index seek和index scan:索引是一颗B树,index seek是查找从B树的根节点开始,一级一级找到目标行.index scan则是从左到右,把整个B树遍历一遍.假设唯一的目标行位于索引树最右的叶

您如果熟悉Oracle数据库,我想您对Thomas Kyte的大名一定不会陌生.Tomas主持的asktom.oracle.com网站享誉Oracle界数十年,绝非幸致.最近在图书馆借到这位Oracle绝顶高手编著的<Expert Oracle Database Architecture-9i and 10g programming Techniques and Solutions>,翻阅之下,果然盛名无虚,虽然说不上字字珠玑,但作者对Oracle架构的理解和实践确实已达到出神入化的境界.如果

本文同时发表在https://github.com/zhangyachen/zhangyachen.github.io/issues/102 关于MySQL的loose index scan有几点疑问,欢迎看到这篇文章的人一起探讨. 测试表结构: CREATE TABLE `test` ( `id` int(11) NOT NULL default '0', `v1` int(10) unsigned NOT NULL default '0', `v2` int(10) unsigned NOT

1.oracle中的表访问方式 在oracle中有表访问方式的说法,访问表中的数据主要通过三种方式进行访问: 全表扫描(full table scan),直接访问数据页,查找满足条件的数据 通过rowid扫描(table access by rowid),如果知道数据的rowid,那么直接通过rowid进行查找 索引扫描(index scan),如果一个表创建了索引,那么可以通过索引来找出我们想要的数据在表中的存放位置,也就是rowid,通过返回rowid然后用rowid来进行访问具体数据. 而

0.参考文献 Table Scan, Index Scan, Index Seek SQL SERVER – Index Seek vs. Index Scan – Diffefence and Usage – A Simple Note oracle表访问方式 Index Seek和Index Scan的区别以及适用情况 1.oracle中的表访问方式 在oracle中有表访问方式的说法,访问表中的数据主要通过三种方式进行访问: 全表扫描(full table scan),直接访问数据页,查找

通过以下实验,来验证Bitmap位图索引较之普通的B-Tree索引锁的“高昂代价”.位图索引会带来“位图段级锁”,实际使用过程一定要充分了解不同索引带来的锁代价情况. 1.为比较区别,创建两种索引类型的测试表1)在表t_bitmap上创建位图索引SEC@ora11g> create table t_bitmap (id number(10), name varchar2(10),sex varchar2(1)); Table created. SEC@ora11g> create bitmap

index seek和index scan 提高sql 效率解释解释index seek和index scan:索引是一颗B树,index seek是查找从B树的根节点开始,一级一级找到目标行.index scan则是从左到右,把整个B树遍历一遍.假设唯一的目标行位于索引树最右的叶节点上(假设是非聚集索引,树深度2,叶节点占用k页物理存储).index seek引起的IO是4,而index scan引起的IO是K,性能差别巨大.关于索引,可以仔细读读联机文档关于物理数据库体系结构部分     查

官网对skip index scan的解释: Index skip scans improve index scans by nonprefix columns since it is often faster to scan index blocks than scanning table data blocks. In this case a composite index is split logically into smaller subindexes. The number of l

bitmap index 说明: set echo on drop table t purge; create table t ( processed_flag ) ); create bitmap index t_idx on t(processed_flag); insert into t values ( 'N' ); declare pragma autonomous_transaction; begin insert into t values ( 'N' ); commit; end

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/guoyjoe/article/details/12106027 正确答案C 这道题目是需要我们掌握位图索引知识点. 一.首先我们来看位图索引的组成 位图索引由Key.Start ROWID.End ROWID.Bitmap组成,如下图所示: 二.其次我们来看位图索引适用范围 1.适用于低基数列 2.更新键列的成本非常高 3.使用 OR/AND/NOT IN/COUNT(*) 谓词进行查询时效率较 三.最后我们来分析这道题为什么选C 1:

Clustered Index Scan 与 Clustered Index Seek 在利用 SQL Server 查询分析器的执行计划中,会有许多扫描方式,其中就有 Clustered Index Scan 与 Clustered Index Seek,这二者有什么区别呢? Clustered Index,为聚集索引,表示它们使用的都是聚集索引扫描. Scan 表示它扫描一个范围或者是全部内容,Seek 表示扫描特定范围内的行.也就是说 Scan 并不知道要目标行是哪些,而 Seek 扫描表

http://www.cnblogs.com/LBSer/p/3322630.html 位图(BitMap)索引 前段时间听同事分享,偶尔讲起Oracle数据库的位图索引,顿时大感兴趣.说来惭愧,在这之前对位图索引一无所知,因此趁此机会写篇博文介绍下位图索引. 1. 案例 有张表名为table的表,由三列组成,分别是姓名.性别和婚姻状况,其中性别只有男和女两项,婚姻状况由已婚.未婚.离婚这三项,该表共有100w个记录.现在有这样的查询:     select * from table where

pycharm进行索引index的目的时代码自动补全,当引入新的插件时,就会增加索引时间,插件越多,索引时间越长 没有好的解决办法,除非增加硬件:或者不使用代码自动补全功能

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