目录 Phoenix连接 Phoenix常用命令 表映射 视图映射 表映射 Phoenix二级索引 开启索引支持 全局索引 创建索引后 创建多条件索引后 本地索引 覆盖索引 总结 Phoenix JDBC Phoenix连接 sqlline.py master,node1,node2 Phoenix常用命令 #显示表 !tabel #插入更新数据 upsert into table values(); #删除表数据 delete from table where 字段=''; #退出命令 !qu

本文主要介绍Phoenix索引状态的生命周期,帮助大家解惑“为什么我的phoenix索引不能正常使用了?” 索引状态 索引总共有以下几个状态,其状态信息存储在SYSTEM.CATALOG表中.可以通过以下SQL来查看所有索引表信息: select TABLE_NAME,DATA_TABLE_NAME,INDEX_TYPE,INDEX_STATE,INDEX_DISABLE_TIMESTAMP from system.catalog where INDEX_TYPE is not null; SQ

准备工作 创建测试表 CREATE TABLE my_table ( rowkey VARCHAR NOT NULL PRIMARY KEY, v1 VARCHAR, v2 VARCHAR, v3 VARCHAR ); UPSERT INTO my_table values(','value1','value2','value3'); UPSERT INTO my_table values(','value1','value2','value3'); UPSERT INTO my_table v

索引修复基本流程

查看Oracle中表的索引是否存在 用user_indexes和user_ind_columns系统表查看已经存在的索引 对于系统中已经存在的索引我们可以通过以下的两个系统视图(user_indexes和user_ind_columns)来查看其具体内容,例如是属于那个表,哪个列和,具体有些什么参数等等. user_indexes:     系统视图存放是索引的名称以及该索引是否是唯一索引等信息. user_ind_column:  系统视图存放的是索引名称,对应的表和列等. 查看索引个数和类别

同步数据的时候 有索引会比较慢 可以暂时禁用索引 --禁用索引 ALTER INDEX PK_T_AUTH_USERROLE_ID UNUSABLE; --恢复索引ALTER INDEX UK_T_AUTH_USER_EMP_CODE REBUILD; --查看索引状态select status  from user_indexes where index_name='UK_T_AUTH_USER_EMP_CODE'; 11.查询oracle的连接数2select count(*) from v

标签:SQL SERVER/MSSQL SERVER/数据库/DBA/索引/统计信息 概述 无论何时对基础数据执行插入.更新或删除操作,SQL Server 数据库引擎都会自动维护索引.随着时间的推移,这些修改可能会导致索引中的信息分散在数据库中(含有碎片).当索引包含的页中的逻辑排序(基于键值)与数据文件中的物理排序不匹配时,就存在碎片.碎片非常多的索引可能会降低查询性能,导致应用程序响应缓慢,所以在日常的维护工作当中就需要对索引进行检查对那些填充度很低碎片量大的索引进行重新生成或重新组织,但

前言 上一篇我们研究了如何利用索引在数据库里面调优,简要的介绍了索引的原理,更重要的分析了如何选择索引以及索引的利弊项,有兴趣的可以点击查看. 本篇延续上一篇的内容,继续分析索引这块,侧重索引项的日常维护以及一些注意事项等. 闲言少叙,进入本篇的主题. 技术准备 数据库版本为SQL Server2012,前几篇文章用的是SQL Server2008RT,内容区别不大,利用微软的以前的案例库(Northwind)进行分析,部分内容也会应用微软的另一个案例库AdventureWorks. 相信了解S

前言 上一篇我们研究了如何利用索引在数据库里面调优,简要的介绍了索引的原理,更重要的分析了如何选择索引以及索引的利弊项,有兴趣的可以点击查看. 本篇延续上一篇的内容,继续分析索引这块,侧重索引项的日常维护以及一些注意事项等. 闲言少叙,进入本篇的主题. 技术准备 数据库版本为SQL Server2012,前几篇文章用的是SQL Server2008RT,内容区别不大,利用微软的以前的案例库(Northwind)进行分析,部分内容也会应用微软的另一个案例库AdventureWorks. 相信了解S

在第十级中我们看到了索引的内部结构,在第十一级中我们看到了平衡树结构潜在的负面影响:索引碎片.有了索引内部结构的知识,我们可以检查在执行数据定义语句和数据操作语句的时候,都发生了什么.在本级中我们介绍数据定义语言的三个动词:create,alter和drop.在下一级中,我们介绍数据操作语言的三个动词:insert,update,delete. 创建,修改,删除索引都是索引维护的范围.create,alter,drop作为维护索引的动词,只是因为SQL Server团队认为队友对象的维护应该使用

在创建Oracle索引时,有一些问题使我们需要注意的,下面就为您介绍创建oracle索引的一些注意事项,希望对您学习创建Oracle索引方面能有所帮助. 1.一般来说,不需要为比较小的表创建索引: 2.即使是大表,如果经常需要查询的数据不超过10%到15%的话,那就没有必要为其建立索引的必要.因为此时建立索引的开销可能要比性能的改善大的多.这个比例只是一个经验的数据.如果数据库管理员需要得出一个比较精确的结论,那么就需要进行测试分析. 3.如对于一些重复内容比较少的列,特别是对于那些定义了唯一约

前言 上一篇我们研究了如何利用索引在数据库里面调优,简要的介绍了索引的原理,更重要的分析了如何选择索引以及索引的利弊项,有兴趣的可以点击查看. 本篇延续上一篇的内容,继续分析索引这块,侧重索引项的日常维护以及一些注意事项等. 闲言少叙,进入本篇的主题. 技术准备 数据库版本为SQL Server2012,前几篇文章用的是SQL Server2008RT,内容区别不大,利用微软的以前的案例库(Northwind)进行分析,部分内容也会应用微软的另一个案例库AdventureWorks. 相信了解S

phoenix作为查询引擎,为了提高查询效率,为phoenix表创建了二级索引,而数据是sparkstreaming通过hbase api直接向hbase插数据.那么问题来了,对于phoenix的二级索引,直接插入底层hbase的源表,不会引起二级索引的更新,从而导致phoenix索引数据和hbase源表数据不一致.而对于spark+phoenix的写入方式,官方有文档说明,但是有版本限制,以下是官方原文: To ensure that all requisite Phoenix / HBase

1.前言 HBase是云计算环境下最重要的NOSQL数据库,提供了基于Hadoop的数据存储.索引.查询,其最大的优点就是可以通过硬件的扩展从而几乎无限的扩展其存储和检索能力.但是HBase与传统的基于SQL语言的关系数据库无论从理念还是使用方式上都相去甚远,以至于要将基于SQL的项目移植到HBase时往往需要重写整个项目. 为了解决这个问题,很多开源项目提供了HBase的类SQL中间件,意即提供一种在HBase上使用的类SQL语言,使得程序员能够像使用关系数据库一样使用HBase,Apache

修改索引   利用alter index语句可以完成的操作 重建或合并索引 回收索引未使用的空间或为索引非配新空间 修改索引是否可以并行操作及并行度 修改索引的存储参数以及物理属性 指定Logging或nologging 启用或禁用索引压缩 标记索引不可用 标记索引不可见 启动或关闭对索引的监控 1.修改索引参数设置 修改索引emp_job_indx的存储参数与物理属性参数 SQL> alter index emp_job_index initrans 20 storage(next 50K);

摘要: 在云HBASE上利用MR BULKLOAD入库PHOENIX表或通过MR构建PHOENIX索引表. 一.MR在Phoenix上的用途 利用MR对Phoenix表(可带有二级索引表)进行Bulkload入库, 其原理是直接生成主表(二级索引表)的HFILE写入HDFS.相对于走API的数据导入方式,不仅速度更快,而且对HBASE集群的负载也会小很多.目前云HBASE上的Phoenix支持以下数据源的Bulkload工具: CsvBulkLoadTool JsonBulkLoadTool R

本文介绍Phoenix在2345公司的实践,主要是实时查询平台的背景.难点.Phoenix解决的问题.Phoenix-Sql的优化以及Phoenix与实时数仓的融合思路.具体内容如下: 实时数据查询时客服系统中一个很重要的模块,提供全公司所有主要产品的数据的查询功能,由于各产品的数据库.数据表错综复杂.形式多样,在平台建设的初期走了很多弯路.本文后续会详细介绍实时数据查询迭代升级的过程.期间遇到的问题以及对应的解决方案. 目前公司的数据库类型主要有MySQL和MongoDB.它们本身是异构的,二

date: 2020-09-10 13:50:00 updated: 2020-09-14 16:30:00 1. Phoenix索引 全局索引:适合读多写少的场景.写数据时因为索引表分布在不同数据节点,跨节点数据传输带来巨大的性能消耗. 全局索引必须是查询语句中所有列都包含在全局索引中,它才会生效. create index my_index on my_table (v3); select v1 from my_table where v3 = '13406157616'; 此时不会走索引,

我的MYSQL学习心得(十六) 优化 我的MYSQL学习心得(一) 简单语法 我的MYSQL学习心得(二) 数据类型宽度 我的MYSQL学习心得(三) 查看字段长度 我的MYSQL学习心得(四) 数据类型 我的MYSQL学习心得(五) 运算符 我的MYSQL学习心得(六) 函数 我的MYSQL学习心得(七) 查询 我的MYSQL学习心得(八) 插入 更新 删除 我的MYSQL学习心得(九) 索引 我的MYSQL学习心得(十) 自定义存储过程和函数 我的MYSQL学习心得(十一) 视图 我的MYS

简介     在一个理想的世界中,不会存在任何数据库的损坏,就像我们不会将一些严重意外情况列入我们生活中的日常一样,而一旦这类事情发生,一定会对我们的生活造成非常显著的影响,在SQL Server中也同样如此,或许几年内您没有遇见过数据库中出现这类情况,而一旦遇见这类情况,往往伴随着数据的丢失,宕机,严重甚至您本身的职业生涯也会受到影响.因此对于这类情况,我们需要了解数据库损坏方面的知识,以便我们能够事前准备,事后能够处理.本篇文章会对数据库损坏的原因.现象.事前和事后的一些处理方法以及简单的修

多时候关心的是优化SELECT 查询,因为它们是最常用的查询,而且确定怎样优化它们并不总是直截了当.相对来说,将数据装入数据库是直截了当的.然而,也存在可用来改善数据装载操作效率的策略,其基本原理如下: 成批装载较单行装载更快,因为在装载每个记录后,不需要刷新索引高速缓存;可在成批记录装入后才刷新. 在表无索引时装载比索引后装载更快.如果有索引,不仅必须增加记录到数据文件,而且还要修改每个索引以反映增加了的新记录. 较短的SQL 语句比较长的SQL 语句要快,因为它们涉及服务器方的分析较少,而且