背景 PolarDB PostgreSQL(以下简称PolarDB)是一款阿里云自主研发的企业级数据库产品,采用计算存储分离架构,兼容PostgreSQL与Oracle.PolarDB 的存储与计算能力均可横向扩展,具有高可靠.高可用.弹性扩展等企业级数据库特性.同时,PolarDB 具有大规模并行计算能力,可以应对OLTP与OLAP混合负载:还具有时空.向量.搜索.图谱等多模创新特性,可以满足企业对数据处理日新月异的新需求.PolarDB 支持多种部署形态:存储计算分离部署.X-Paxos三节

一.各种数据结构介绍 这一小节结合哈希表.完全平衡二叉树.B树以及B+树的优缺点来介绍为什么选择B+树. 假如有这么一张表(表名:sanguo): (1)Hash索引 对name字段建立哈希索引: 根据name字段值进行hash计算,定位到数组的下标,因为字段值所对应的数组下标是哈希算法随机算出来的,所以可能出现哈希冲突.其中每一个节点存储的是name字段值及对应的行数据地址,那么对于这样一个索引结构,现在来执行下面的sql语句:  select * from sanguo where name

大家好,我是melo,一名大二后台练习生,大年初三,我又来充当反内卷第一人了!!! 专栏引言 MySQL,一个熟悉又陌生的名词,早在学习Javaweb的时候,我们就用到了MySQL数据库,在那个阶段,MySQL对我们来说似乎只是一个存储数据的好东西,存储时一股脑往里边塞,查询时也是盲目的全表查询(不带一点点优化).​ 我们总是自欺欺人的觉得,我们通过其他方面来优化就好了阿,迟迟不愿面对MySQL高级,转而学习一些看似更为"高级"的东西,学Redis,来分担MySQL的压力,学MyCat

大家好,我是melo,一名大二后台练习生,大年初三,我又来充当反内卷第一人了!!! 专栏引言 MySQL,一个熟悉又陌生的名词,早在学习Javaweb的时候,我们就用到了MySQL数据库,在那个阶段,MySQL对我们来说似乎只是一个存储数据的好东西,存储时一股脑往里边塞,查询时也是盲目的全表查询(不带一点点优化).​ 我们总是自欺欺人的觉得,我们通过其他方面来优化就好了阿,迟迟不愿面对MySQL高级,转而学习一些看似更为"高级"的东西,学Redis,来分担MySQL的压力,学MyCat

摘要 本篇介绍下Mysql的InnoDB索引相关知识,从各种树到索引原理到存储的细节. InnoDB是Mysql的默认存储引擎(Mysql5.5.5之前是MyISAM,文档).本着高效学习的目的,本篇以介绍InnoDB为主,少量涉及MyISAM作为对比. 这篇文章是我在学习过程中总结完成的,内容主要来自书本和博客(参考文献会给出),过程中加入了一些自己的理解,描述不准确的地方烦请指出. 1 各种树形结构 本来不打算从二叉搜索树开始,因为网上已经有太多相关文章,但是考虑到清晰的图示对理解问题有很大

原文:http://tech.meituan.com/mysql-index.html 一个慢查询引发的思考 select count(*) from task where status=2 and operator_id=20839 and operate_time>1371169729 and operate_time<1371174603 and type=2; 系统使用者反应有一个功能越来越慢,于是工程师找到了上面的SQL.并且兴致冲冲的找到了我,“这个SQL需要优化,给我把每个字段都

SQL Server2014 哈希索引原理 翻译自:http://www.sqlservercentral.com/blogs/sql-and-sql-only/2015/09/08/hekaton-part-6-hash-indexes-intro/ 跟哈希 join,哈希 聚合的原理一样,了解哈希索引的原理也会同时明白哈希 join和哈希 聚合的原理 SQL Server 2014推出的的新索引类型叫做 hash index.介绍hash index之前一定要介绍哈希函数这样会让大家更明白哈

转自美团技术博客,原文地址:http://tech.meituan.com/mysql-index.html 建索引的一些原则: 1.最左前缀匹配原则,非常重要的原则,mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>.<.between.like)就停止匹配,比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引,d是用不到索引的,如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到,a,b,d的顺序可以任意调整. 2.=和in可以乱序,比如

原文地址: http://tech.meituan.com/mysql-index.html MySQL凭借着出色的性能.低廉的成本.丰富的资源,已经成为绝大多数互联网公司的首选关系型数据库.虽然性能出色,但所谓“好马配好鞍”,如何能够更好的使用它,已经成为开发工程师的必修课,我们经常会从职位描述上看到诸如“精通MySQL”.“SQL语句优化”.“了解数据库原理”等要求.我们知道一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,遇到最多的,也是最容易出问题的,

add by zhj:这是美团点评技术团队的一篇文章,讲的挺不错的. 原文:http://tech.meituan.com/mysql-index.html MySQL凭借着出色的性能.低廉的成本.丰富的资源,已经成为绝大多数互联网公司的首选关系型数据库.虽然性能出色,但所谓“好马配好鞍”,如何能够更好的使用它,已经成为开发工程师的必修课,我们经常会从职位描述上看到诸如“精通MySQL”.“SQL语句优化”.“了解数据库原理”等要求.我们知道一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和

摘要: 本篇介绍下Mysql的InnoDB索引相关知识,从各种树到索引原理到存储的细节. InnoDB是Mysql的默认存储引擎(Mysql5.5.5之前是MyISAM,文档).本着高效学习的目的,本篇以介绍InnoDB为主,少量涉及MyISAM作为对比. 这篇文章是我在学习过程中总结完成的,内容主要来自书本和博客(参考文献会给出),过程中加入了一些自己的理解,描述不准确的地方烦请指出. 1 各种树形结构 本来不打算从二叉搜索树开始,因为网上已经有太多相关文章,但是考虑到清晰的图示对理解问题有很

原文链接:美团点评技术团队:http://tech.meituan.com/mysql-index.html MySQL凭借着出色的性能.低廉的成本.丰富的资源,已经成为绝大多数互联网公司的首选关系型数据库.虽然性能出色,但所谓“好马配好鞍”,如何能够更好的使用它,已经成为开发工程师的必修课,我们经常会从职位描述上看到诸如“精通MySQL”.“SQL语句优化”.“了解数据库原理”等要求.我们知道一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,遇到最多的,也是

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

索引目的 索引的目的在于提高查询效率,可以类比字典,如果要查“mysql”这个单词,我们肯定需要定位到m字母,然后从下往下找到y字母,再找到剩下的sql.如果没有索引,那么你可能需要把所有单词看一遍才能找到你想要的,如果我想找到m开头的单词呢?或者w开头的单词呢?是不是觉得如果没有索引,这个事情根本无法完成? 索引原理 除了词典,生活中随处可见索引的例子,如火车站的车次表.图书的目录等.它们的原理都是一样的,通过不断的缩小想要获得数据的范围来筛选出最终想要的结果,同时把随机的事件变成顺序的事件,

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

InnoDB索引原理 索引能够提高访问的速率 B+树索引(最为常用和最为有效).全文索引.哈希索引. 数据库中的B+树索引可以分为聚集索引和辅助索引,但是不管是聚集还是辅助的索引,其内部都是B+树,是高度平衡的,叶子结点存放着所有的数据.聚集索引和辅助索引最大对的不同就是,叶子结点存放的是否是一整行的信息. B+树 B+树是为磁盘或者其它直接存取辅助设备设计的一种平衡树,在B+树中,所有纪录结点都是按照键值的大小顺序存放在同一层的叶子结点上,由各叶子结点指针进行连接. 举个例子,上面为index

MySQL凭借着出色的性能.低廉的成本.丰富的资源,已经成为绝大多数互联网公司的首选关系型数据库.虽然性能出色,但所谓"好马配好鞍",如何能够更好的使用它,已经成为开发工程师的必修课,我们经常会从职位描述上看到诸如"精通MySQL"."SQL语句优化"."了解数据库原理"等要求.我们知道一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,

mysql进阶(二十七)数据库索引原理 前言   本文主要是阐述MySQL索引机制,主要是说明存储引擎Innodb.   第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础.   第二部分结合MySQL数据库中InnoDB数据存储引擎中索引的架构实现讨论聚集索引.非聚集索引及覆盖索引等话题.   第三部分讨论MySQL中高性能使用索引的策略. 一.数据结构及算法理论   Innodb存储引擎实现索引的数据结构是B+树,下面介绍几种数据结构,一步步阐述为什么要使用B+树. 1.

一 介绍 为何要有索引? 一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,在生产环境中,我们遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,因此对查询语句的优化显然是重中之重.说起加速查询,就不得不提到索引了. 什么是索引? 索引在MySQL中也叫做“键”,是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构.索引对于良好的性能非常关键,尤其是当表中的数据量越来越大时,索引对于性能的影响愈发重要.索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了.索引能够轻易将查询性能

背景 MySQL凭借着出色的性能.低廉的成本.丰富的资源,已经成为绝大多数互联网公司的首选关系型数据库.虽然性能出色,但所谓“好马配好鞍”,如何能够更好的使用它,已经成为开发工程师的必修课,我们经常会从职位描述上看到诸如“精通MySQL”.“SQL语句优化”.“了解数据库原理”等要求.我们知道一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,所以查询语句的优化显然是重中之重. 本人从13年7月份起,一直在