Oracle数据库中,有两种类型的分区索引,全局索引和本地索引,其中本地索引又可以分为本地前缀索引和本地非前缀索引.下面就分别看看每种类型的索引各自的特点. 全局索引以整个表的数据为对象建立索引,索引分区中的索引条目既可能是基于相同的键值但是来自不同的分区,也可能是多个不同键值的组合. 全局索引既允许索引分区的键值和表分区键值相同,也可以不相同.全局索引和表之间没有直接的联系,这一点和本地索引不同. SQL> create table orders (     order_no      num

背景 分区表创建好了之后,如果需要最大化分区表的性能就需要结合索引的使用,分区表有两种索引:本地索引和全局索引.既然存在着两种的索引类型,相信存在即合理.既然存在就会有存在的原因,也就是在特定的场景中就更能发挥出索引的性能的: 本文档通过测试,总结出两种索引的适合的场景: 测试环境 数据库版本:11.2.0.3 分区表的创建脚本: CREATE TABLE SCOTT.PTB ( GG1DM VARCHAR2(9 BYTE), SL NUMBER(18,4) , DJBH VARCHAR2(20

Atitit.分区对索引的影响 分区索引和全局索引 attilax总结 1. 分区的好处1 2. 分区键:2 3. 分区的建议:2 4. 分区索引和全局索引:2 5. 全局索引就是在全表上创建索引, 3 6. 总结4 7. refer4 1. 分区的好处 在一个表的数据超过过2000万条或占用2G空间时,建议建立分区表 分区使得数据管理操作如数据装载.索引建立和重建.备份和恢复等在分区级别上完成,这比在表级完成操作要明显的节省时间: 分区可以提高性能,在很多情况下,查询可以通过扫描某个分区来完成

1.如果按照索引是否分区作为划分依据,Oracle 的索引类型可以分为非分区索引,全局分区索引和本地分区索引. 2.创建演示实例 --创建非分区表create table test_partition_01( number_1 number, number_2 number, string_1 ), string_2 ) ); -- 写入数据 insert into test_partition_01(number_1, number_2, string_1, string_2) select

概述:在分区表上创建的索引可分为全局索引和本地索引.全局索引包括全局非分区索引(Global Nonpartitioned Indexes)和全局分区索引(Global Partitioned Indexes). 全局分区索引(Global Partitioned Indexes)是指与分区表有不同分区方式的索引,它是在分区表的所有分区数据基础上创建的分区索引,目前KingbaseES 暂不支持. 本地索引(本地分区索引,Local Partitioned Indexes),是指在每个表分区上单

对于分区表,可以建立不分区索引.也就是说表分区,但是索引不分区.以下着重介绍分区表的分区索引. 索引与表一样,也可以分区.索引分为两类:locally partition index(局部分区索引).globally partition index(全局分区索引). 1. 局部分区索引(locally partition index) 局部分区索引随表对索引完成相应的分区,即索引会使用与表相同的机制进行分区,每个表分区都有一个索引分区,并且只索引该表分区. 1.1 局部索引分类 ▶ 局部前缀索引

[z]https://www.2cto.com/database/201301/181226.html 环境: [sql] [oracle@localhost ~]$ uname -r 2.6.18-308.el5xen [oracle@localhost ~]$ sqlplus -v SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 - Production ㈠ 语法   www.2cto.com 例如:① 马上回收空间:  alter table table_name truncat

1.实验结论 同等分区粒度下,使用分区空间索引进行空间查询,比使用全局空间索引进行查询,对数据字典表的访问次数更多.假设分区数为X,则大概多3X次访问.具体说明见6实验结论. 2.实验目的 在之前的测试中,发现这样一个现象:同等分区粒度下,分区空间索引效率不如全局空间索引.可是,深层次的原因是什么呢? 3.实验方法 分别以按县分区.按省分区组织数据,按县分区表共有2531个分区,按省分区表共有43个分区.数据内容为2531个区县,共46982394条要素.分别在两个分区表上创建本地空间索引. 开

KingbaseES 提供了对于分区表 global index 的支持.global index 不仅提供了对于唯一索引功能的改进(无需包含分区键),而且在性能上相比非global index (local index)有很大的提升(无法提供分区条件情况下).以下举例说明二者在性能方面的差异. 1.准备数据 create table t1(id1 integer,id2 integer,name text) partition by hash(id1) partitions 200; inse

实验准备:-- 创建实验表CREATE TABLE p_andy(ID number(10), NAME varchar2(40))PARTITION BY RANGE (id)(PARTITION p1 VALUES LESS THAN (10),PARTITION p2 VALUES LESS THAN (20));Table created.-- 查看现在表的分区:SQL> col table_name for a25col partition_name for a25select tab

Oracle 12c中,通过延迟相关索引的维护可以优化某些DROP和TRUNCATE分区命令的性能,同时,保持全局索引为有效. 1.   设置 下面的例子演示带全局索引的表创建和加载数据的过程. -- 建表 CREATE TABLE t1 (id            NUMBER, comment   VARCHAR2(50), crt_time  DATE) PARTITION BY RANGE (crt_time) (PARTITION part_14 VALUES LESS THAN (

目的,有一个清理数据的需求,需要删除历史的一个分区所有记录信息,但是存在主键global索引,如何更好的维护. 如下测试流程一 提前创建好一个已时间created 字段作为分区键的范围分区表 SQL> select TABLE_OWNER,TABLE_NAME,PARTITION_NAME,HIGH_VALUE,TABLESPACE_NAME from dba_tab_partitions where TABLE_OWNER='TEST' and TABLE_NAME='A';TABLE_OWN

1. 摘要 Hudi表允许多种类型操作,包括非常常用的upsert,当然为支持upsert,Hudi依赖索引机制来定位记录在哪些文件中. 当前,Hudi支持分区和非分区的数据集.分区数据集是将一组文件(数据)放在称为分区的桶中的数据集.一个Hudi数据集可能由N个分区和M个文件组成,这种组织结构也非常方便hive/presto/spark等引擎根据分区字段过滤以返回有限的数据量.而分区的值绝大多数情况下是从数据中得来,这个要求一旦一条记录映射到分区/桶,那么这个映射应该 a) 被Hudi知道:b

前言 Oracle 在对分区做DDL操作时,会使分区全局索引失效,需要加上关键字update global indexes.KingbaseES 同样支持全局索引.那么,如果对分区表进行DDL操作,那全局索引是否会失效了? 测试验证 1.创建测试数据 create table t1_part(id integer,name text,status char(1)) partition by list(status) ( partition p_0 values ('0'), partition

oracle分区表和分区索引的本质就是将数据分段存储,包括表和索引(索引从本质上来讲也是表),表分区会将表分成多个段分别存储.由此数据查询过程改变为先根据查询条件定位分区表,然后从该表中查询数据,从而提高性能.这些操作对用户是透明的,用户只需要使用普通的存取操作即可. 1. 分区表 分区表一般有如下几种: range分区方式: 最常用的分区方式,通过某个字段或者某几个字段组合的值,从小到大,按照指定的范围进行分区,在insert数据时就会把数据插入到指定分区中去. List分区方式: 通常作为二

这篇文章主要介绍了MongoDB性能篇之创建索引,组合索引,唯一索引,删除索引和explain执行计划的相关资料,需要的朋友可以参考下 一.索引 MongoDB 提供了多样性的索引支持,索引信息被保存在system.indexes 中,且默认总是为_id创建索引,它的索引使用基本和MySQL 等关系型数据库一样.其实可以这样说说,索引是凌驾于数据存储系统之上的另一层系统,所以各种结构迥异的存储都有相同或相似的索引实现及使用接口并不足为 奇. 1.基础索引 在字段age 上创建索引,1(升序);-

IndexWriter.addIndexes(ramDirectory); http://blog.csdn.net/qq_28042463/article/details/51538283 在lucene索引库的创建的时候,我们有两种不同的索引库创建方式 1.文件索引库 final Path docDir = Paths.get("index");Directory directory=FSDirectory.open(Paths.get("index")); 这

一.索引 MongoDB 提供了多样性的索引支持,索引信息被保存在system.indexes 中,且默认总是为_id创建索引,它的索引使用基本和MySQL 等关系型数据库一样.其实可以这样说说,索引是凌驾于数据存储系统之上的另一层系统,所以各种结构迥异的存储都有相同或相似的索引实现及使用接口并不足为 奇. 1.基础索引 在字段age 上创建索引,1(升序);-1(降序): db.users.ensureIndex({age:1}) _id 是创建表的时候自动创建的索引,此索引是不能够删除的.当

索引类型 1.          唯一索引:唯一索引不允许两行具有相同的索引值 2.          主键索引:为表定义一个主键将自动创建主键索引,主键索引是唯一索引的特殊类型.主键索引要求主键中的每个值是唯一的,并且不能为空 3.          聚集索引(Clustered):表中各行的物理顺序与键值的逻辑(索引)顺序相同,每个表只能有一个 4.          非聚集索引(Non-clustered):非聚集索引指定表的逻辑顺序.数据存储在一个位置,索引存储在另一个位置,索引中包含指

前言 这段时间在维护产品的搜索功能,每次在管理台看到 elasticsearch 这么高效的查询效率我都很好奇他是如何做到的. 这甚至比在我本地使用 MySQL 通过主键的查询速度还快. 为此我搜索了相关资料: 这类问题网上很多答案,大概意思呢如下: ES 是基于 Lucene 的全文检索引擎,它会对数据进行分词后保存索引,擅长管理大量的索引数据,相对于 MySQL 来说不擅长经常更新数据及关联查询. 说的不是很透彻,没有解析相关的原理:不过既然反复提到了索引,那我们就从索引的角度来对比下两者的