blocks|key|4936815|text|我假设您指的是关系数据库管理系统(如mySql、Oracle或Postgres)上的索引表。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|4936816|索引是辅助数据存储，它按特定顺序保存表的字段子集的记录。|4936817|如果创建索引，则任何包含在WHERE子句中索引的字段子集的查询的执行速度都会更快。|4936818|但是，添加索引会降低插入性能。|4936819|通常，索引不需要重建，除非它们被损坏。它们应该由您的DBMS动态维护。|4936820|entityMap^0|0|0|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|L|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|M|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|D|3|E|5|6|7|N|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|O|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|H|3|I|5|6|7|P|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|J|3|-4|5|6|7|Q|8|@]|9|@]|A|$]]]|K|$]]

I'm assuming you're referring to indexing tables on a relational DBMS (like mySql, Oracle, or Postgres).

Indexes are secondary data stores that keep a record of a subset of fields for a table in a specific order.

If you create an index, any query that includes the subset of fields that are indexed in its WHERE clause will perform faster.

However, adding indexes will reduce INSERT performance.

In general, indexes don't need to be rebuilt unless they become corrupted. They should be maintained on the fly by your DBMS.

blocks|key|1151622|text|也许是BDB？这是一种高性能。不使用DBMS的数据库。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|1151623|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://en.wikipedia.org/wiki/Berkeley_DB^0|3|3|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|L|8|@]|9|@$A|M|B|N|1|O]]|C|$]]|$1|D|3|-4|5|6|7|P|8|@]|9|@]|C|$]]]|E|$F|$5|G|H|I|C|$J|K]]]]

Perhaps <a href="http://en.wikipedia.org/wiki/Berkeley_DB" rel="nofollow noreferrer">BDB</a>? It is a high perf. database that doesn't use a DBMS.

blocks|key|3467949|text|如果你已经通过键来存储状态对象，那么Berkeley+DB怎么样？|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|3467950|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://en.wikipedia.org/wiki/Berkeley_DB^0|I|B|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|L|8|@]|9|@$A|M|B|N|1|O]]|C|$]]|$1|D|3|-4|5|6|7|P|8|@]|9|@]|C|$]]]|E|$F|$5|G|H|I|C|$J|K]]]]

If you've storing state objects by key, how about <a href="http://en.wikipedia.org/wiki/Berkeley_DB" rel="nofollow noreferrer">Berkeley DB</a>.

blocks|key|1151657|text|如果数据未更改，则返回cdb。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|1151658|/Allan|1151659|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://cr.yp.to/cdb.html^0|B|3|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|N|8|@]|9|@$A|O|B|P|1|Q]]|C|$]]|$1|D|3|E|5|6|7|R|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|F|3|-4|5|6|7|S|8|@]|9|@]|C|$]]]|G|$H|$5|I|J|K|C|$L|M]]]]

<a href="http://cr.yp.to/cdb.html" rel="nofollow noreferrer">cdb</a> if the data does not change.

/Allan

blocks|key|4936924|text|OPSI声称“对于不需要快速更新或删除的情况，PyTables可能是可用的最好的索引引擎之一”。尽管我没有亲自使用过，但是PyTables的F/OSS版本已经给你带来了很好的性能：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|4936925|http://www.pytables.org/moin/PyTablesPro|offset|length|4936926|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url^0|0|0|14|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|M|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|N|8|@]|9|@$D|O|E|P|1|Q]]|A|$]]|$1|F|3|-4|5|6|7|R|8|@]|9|@]|A|$]]]|G|$H|$5|I|J|K|A|$L|C]]]]

PyTables Pro claims that "for situations that don't require fast updates or deletions, OPSI is probably one of the best indexing engines available". However I've not personally used it, but the F/OSS version of PyTables gives already gives you good performance:

<a href="http://www.pytables.org/moin/PyTablesPro" rel="nofollow noreferrer">http://www.pytables.org/moin/PyTablesPro</a>

blocks|key|1171573|text|这就是MapReduce诞生的目的。Hadoop是一个很酷的java实现。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|1171574|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://en.wikipedia.org/wiki/MapReduce|1|http://hadoop.apache.org/^0|3|9|0|I|6|1|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|N|8|@]|9|@$A|O|B|P|1|Q]|$A|R|B|S|1|T]]|C|$]]|$1|D|3|-4|5|6|7|U|8|@]|9|@]|C|$]]]|E|$F|$5|G|H|I|C|$J|K]]|L|$5|G|H|I|C|$J|M]]]]

This is what <a href="http://en.wikipedia.org/wiki/MapReduce" rel="nofollow noreferrer">MapReduce</a> was invented for. <a href="http://hadoop.apache.org/" rel="nofollow noreferrer">Hadoop</a> is a cool java implementation.

blocks|key|1177760|text|如果数据不需要完全是最新的，那么您可能还想考虑使用数据仓库工具来进行联机分析处理(比如MSOLAP)。可以基于预先计算的数据执行闪电般的只读查询。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|1177761|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://www.mosha.com/msolap/^0|17|6|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|L|8|@]|9|@$A|M|B|N|1|O]]|C|$]]|$1|D|3|-4|5|6|7|P|8|@]|9|@]|C|$]]]|E|$F|$5|G|H|I|C|$J|K]]]]

If the data doesn't need to be completely up to date, you might also like to think about using a data warehousing tool for OLAP purposes (such as <a href="http://www.mosha.com/msolap/" rel="nofollow noreferrer">MSOLAP</a>). The can perform lightning fast read-only queries based on pre-calculated data.

I need to index up to 500,000 entries for fastest read. The index needs to be rebuilt periodically , on disk. I am trying to decide between a simple file like a hash on disk or a single table in an embedded database. I have no need for an RDBMS engine.

What is the best way to build an index to get the fastest read response?

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我需要索引多达500,000个条目，以获得最快的读取速度。需要在磁盘上定期重建索引。我正在尝试选择一个简单的文件，比如磁盘上的散列文件，还是嵌入式数据库中的单个表。我不需要RDBMS引擎。

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