Phoenix全局索引设计实践

文章详情：大数据技术与架构、暴走大数据 概述 全局索引是Phoenix的重要特性，合理的使用二级索引能降低查询延时，让集群资源得以充分利用。本文将讲述如何高效的设计和使用索引。 全局索引说明 全局索引的根本是通过单独的HBase表来存储数据表的索引数据。我们通过如下示例看索引数据和主表数据的关系。 索引表中的主键将会是索引列和数据表主键的组合值，include的列被存储在索引表的普通列中，其目的是让查询更加高效，只需要查询一次索引表就能够拿到数据，而不用去回查主表。其过程如下图 ? 全局索引设计 我们继续使用DATA_TABLE作为示例表，创建如下组合索引。之前我们已经提到索引表中的Row key是字典序存储的，什么样的查询适合这样的索引结构呢？ 使用了ROW_TIMESTAMP特性后不能使用全局索引 对索引表适当是的使用加盐特性能提升查询写入性能，避免热点。

技术分享 | OceanBase 全局索引与局部索引探索

OceanBase 的索引有局部索引和全局索引。局部索引和全局索引的索引区别在哪里？下面通过实战例子演示如何给 OceanBase 做优化。阅读时注意以下几个优化关键参考指标。 is_global_index：表示是否已经激活全局索引。 physical_range_rows：表示读取的物理范围行，数值越小越好。 场景六：创建全局索引消灭回表 create unique index global_idx_phone on user1(phone,name) global ; explain extended select phone ,name from user1 where phone = 1592014286; 全局索引按照 phone，name 也可以消来回表。 这里内部的逻辑，局部索引要完成跨域，必须要与分区键绑定。 全局索引也可以实现 LOCAL 的场景，见场景六。笔者后续会做 OceanBase 的分布式环境。

分库分表后如何设计索引？全局索引、二级索引

主键选择 对主键来说，要保证在所有分片中都唯一，它本质上就是一个全局唯一的索引。如果用大部分同学喜欢的自增作为主键，就会发现存在很大的问题。 全局表 在分布式数据库中，有时会有一些无法提供分片键的表，但这些表又非常小，一般用于保存一些全局信息，平时更新也较少，绝大多数场景仅用于查询操作。 所以，在分布式数据库中，唯一索引一样要通过类似主键的 UUID 的机制实现，用全局唯一去替代局部唯一，但实际上，即便是单机的 MySQL 数据库架构，我们也推荐使用全局唯一的设计。 总结 今天介绍了非常重要的分布式数据库索引设计，内容非常干货，是分布式架构设计的重中之重，建议反复阅读，抓住本文的重点，总结来说： 分布式数据库主键设计使用有序 UUID，全局唯一； 分布式数据库唯一索引设计使用 UUID 的全局唯一设计，避免局部索引导致的唯一问题； 分布式数据库唯一索引若不是分片键，则可以在设计时保存分片信息，这样查询直接路由到一个分片即可； 对于分布式数据库中的全局表，可以采用冗余机制，在每个分片上进行保存

删除分区如何不让全局索引失效？

2003', 'DD-MM-YYYY')), 9 PARTITION p1 VALUES LESS THAN (TO_DATE('1-1-2004', 'DD-MM-YYYY')), 10 此时，看到这个全局索引是UNUSABLE的状态，和我们的设想是相同的，即删除分区，会导致全局索引的失效， SQL> select table_name, index_name, status 2 ，我们从问题入手，为什么分区删除，会导致全局索引的失效？ 我们换种思路，之所以全局索引的状态失效，根本问题就是索引对应的分区中数据被删除了，那么，如果不删除分区中的数据，索引结构无需任何调整，他的状态是不是就是正常的？ 原因已经说了，因为分区删除时，不存在任何数据需要删除，意味着无需调整索引结构，所以全局索引的状态，就无需置为失效，这个算是对待分区删除避免全局索引失效的一种另类解决方案了。

Oracle数据库中的本地索引和全局索引的区别

等，可能会影响到n个全局索引分区，正因为这点，局部分区索引具有更高的可用性。 位图索引只能为局部分区索引。 8. 局部索引多应用于数据仓库环境中。 全局索引global index 1. 全局索引的分区键和分区数和表的分区键和分区数可能都不相同，表和全局索引的分区机制不一样。 全局索引可以分区，也可以是不分区索引，全局索引必须是前缀索引，即全局索引的索引列必须是以索引分区键作为其前几列。 3. 全局分区索引的索引条目可能指向若干个分区，因此，对于全局分区索引，即使只动，截断一个分区中的数据，都需要rebulid若干个分区甚至是整个索引。 4. 全局索引多应用于oltp系统中。 5. 全局分区索引只按范围或者散列hash分区，hash分区是10g以后才支持。

分区表用了索引还很慢？局部索引 vs 全局索引，别再踩坑了

二、核心概念：局部索引vs全局索引对比项局部索引（LocalIndex）全局索引（GlobalIndex）存储方式每个分区独立维护自己的索引树整个表共用一个索引树分区裁剪✅支持（扫描对应分区索引）❌不支持 代码解释--创建按年份Range分区的订单表CREATETABLEorders(idINTNOTNULL,order_dateDATENOTNULL,user_idINT,amountDECIMAL(10,2 ，除非必须​场景​：当需要全局唯一约束，且查询条件无法使用分区键时，才考虑全局索引。 五、避坑指南：分区表索引的常见陷阱陷阱①：误用全局索引导致性能下降不要为了“方便”而滥用全局索引，除非必须保证全局唯一性。优先使用局部索引。 陷阱④：高并发下全局索引的锁竞争全局索引的维护涉及跨分区锁，高并发写入场景可能导致锁等待，需优化事务设计或改用局部索引。六、总结与进阶思考分区表的索引设计是性能优化的关键！

Insert...Select全局非分区索引慢场景

技术社群的这篇文章《SQL 优化 | Insert...Select 全局非分区索引慢的分析与解决》就给我们带来了关于OceanBase中分区索引相关的案例，虽然是OB，但其中的原理，各种数据库都可以借鉴 为啥确定是写全局唯一索引? EXPLAIN EXTENDED 逻辑执行计划中有输出 INDEX INSERT 算子。 4. 结论 这个全局唯一索引是 OMS 带来的，源端 Oracle 侧为主键时，因为 OceanBase 强制要求（分区表中主键必须包含分区列），所以 OMS 将其改造为 原主键字段，分区键 的全局唯一非分区索引 全局唯一非分区索引 全局唯一分区索引 全局普通非分区索引 全局普通分区索引 遇到 INDEX INSERT 全局非分区索引的情况，大数据量跑批场景性能可能不是很客观，对此最佳优化措施就是改为全局分区索引 本例中对 INSERT 目标表 ACA6 进行改造，将表中全局唯一非分区索引（UDX_ACA6_AAZ219）改造为全局唯一分区索引，充分利用到分区并发的优势，改造后该 INSERT ...

索引夺命 10 连问

联合索引到底该怎么设计才合理？ 别急，今天我就通过10个问题，带你彻底搞懂索引的奥秘！ 希望对你会有所帮助。 一、什么是索引？为什么需要索引？ 1.1 索引的本质 简单来说，索引就是数据的目录。 ON users(name); SELECT * FROM users WHERE name = '苏三'; -- 通过索引快速定位 1.2 索引的工作原理 索引的底层结构（B+树）： 二、索引的10 主键索引 -- 2. idx_name索引（如果存在） -- 3. idx_email索引（如果存在） -- 4. idx_age索引（如果存在） 索引的代价： 存储空间：每个索引都需要额外的磁盘空间 v$object_usage WHERE index_name = 'IDX_NAME'; 10.不同数据库的索引有什么差异？ 、Hash、全文索引等 考虑复合索引：使用复合索引减少索引数量 避免过度索引：每个索引都有维护成本 定期维护：重建索引，优化索引碎片 3.2 索引设计检查清单 总结 理解原理：掌握B+树索引的工作原理和特性

Apache Hudi重磅RFC解读之记录级别全局索引

1000个桶，每个桶100W个条目，那么可索引10亿个条目，所以只有当独立条目大于10亿个时，才需要在一个桶中放多个FileGroup。 FileId>>) 3.2 存储 使用HFile(link1, link2) 进行存储，因为HFile有非常好的随机读取性能，这里有关于HFile的基准测试，简要概括如下，如果HFile包含100W个条目，查询10W 并行度：如前所述，因为暂时不存在对索引的更新，单条记录在一个Bucket中只能存在于一个HFile，所以所有的HFile可并行查找，例如如果我们有100个桶，每个桶有10个HFile，那么可以设置并行度为 3.8.2 选项2-多个hash查找和桶组 第一个hash可索引到1 ~ 1000的桶（称为一个桶组），一旦达到桶组的80%时，需要选取一个新的hash，新的hash可索引到1001 ~ 2000，所以在索引查找时 基于上面结构也很容易读取所有在给定提交时间后的索引，在两个时间间隔内提交的索引等。 5. 总结 记录级别全局索引将极大提升Hudi的写入性能，有望在0.6.0版本释出。

Apache Lucene全局搜索引擎入门教程

—— [ 百度百科 ] 数据库索引和Lucene检索对比 比较项 Lucene检索 数据库检索 数据检索 从Lucene的索引文件中检出 由数据库索引检索记录 索引结构 Document（文档） } } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } } 全局搜索索引 java.io.IOException; import java.io.StringReader; import java.nio.file.Paths; /** *

 *  Lucene全局搜索服务类 long startTime = System.currentTimeMillis();
        TopDocs docs = searcher.search(query,10 long startTime = System.currentTimeMillis();
        TopDocs docs = searcher.search(query,10

技术分享 | OceanBase 使用全局索引的必要性

局部索引没有单独分区的概念，一般来讲，主表的分区方式决定局部索引的分区方式，也就是说假设主表有10个分区，那么对于每个分区来讲，都有一个对应的局部索引。 全局索引区别于局部索引，与主表数据结构保持一对多、多对多的关系，全局索引主要应用于分区表。 对于分区表来讲，一个非分区全局索引对应主表的多个分区；一个分区全局索引也对应主表的多个分区，同时主表每个分区也对应多个全局索引的索引分区。 引入全局索引的目标就是弥补局部索引在数据过滤上的一些不足，比如避免分区表的全分区扫描，把过滤条件下压到匹配的表分区中。 针对查询过滤条件来讲，局部索引和全局索引的简单使用场景总结如下： 1. 不带分区键的查询有两个考虑方向，主要在于能否克服全局索引的缺点：全局索引势必会带来查询的分布式执行！ （1）表的并发写不大，可以考虑用全局索引。

10.MySQL索引（必考要点）

1.索引 1）索引概念 索引 ：好比书的目录，是为了加快查找的效率，如果数据库中没有索引，此时查找的时候就需要把整个表都遍历一遍，就有点像“顺序表查找”，针对数据库进行查找，数据库在磁盘上，磁盘访问速度很慢 2.索引也会占用一定的磁盘空间和内存空间（空间换时间） 3.给具体表中的每一列来加索引的时候，加在主键上的索引和加在其他列上的索引不同 4）索引应用场景 主要用在查找很频繁，但是插入、删除、修改都不频繁的场景 5）索引的使用 创建主键约束（PRIMARY KEY）、唯一约束（UNIQUE）、外键约束（FOREIGN KEY）（关联到哪个列就在哪个列建立索引）时，会自动创建对应列的索引。 a.查看索引： show index from 表名; b.创建索引： create index 索引名 on 表名(字段名); 例：create index idx_classes_name on classes(name); c.删除索引： （主键的索引不能删) drop index 索引名 on 表名; 例如：drop index idx_classes_name on classes

Pandas的10大索引

认识Pandas的10大索引 索引在我们的日常中其实是很常见的，就像： 一本书有自己的目录和具体的章节，当我们想找某个知识点，翻到对应的章节即可； 也像图书馆中的书籍被分类成文史类、技术类、小说类等，再加上书籍的编号 因此，基于实际需求出发创建的索引对我们的业务工作具有很强的指导意义。在Pandas中创建合适的索引则能够方便我们的数据处理工作。 官网学习地址：https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.Index.html 下面通过实际案例来介绍Pandas中常见的10种索引，以及如何创建它们 In [9]: pd.RangeIndex(0,8) # 指定start和stop Out[9]: RangeIndex(start=0, stop=8, step=1) 改变步长为2： In [10 ]: pd.RangeIndex(0,8,2) Out[10]: RangeIndex(start=0, stop=8, step=2) In [11]: list(pd.RangeIndex(0,8,2

MySQL学习10：视图&事务&索引

开启事务 begin; 或者 start transaction; 提交事务 commit; 回滚事务 rollback; 索引 Index 索引目的 类似字典前的目录，索引用来加快查找的速度。 索引原理 基层原理不作深究，表面上索引就是加速查找用到的树结构。 查看索引 show index from 表名 创建索引 若指定字段是字符串，需要指定长度，最好长度保持一致。 create index 索引名称 on 表名(字段名称(长度))； 删除索引 drop index 索引名称 on 表名; 索引注意事项 1.主键，外键默认就是索引。 2.不需要频繁查找的字段无需建立索引。索引过多会影响数据更新的速度(更新数据的同时要更新索引)

MySql基础-笔记10-索引

1、说明索引可以大大提高MySQL的检索速度；索引分单列索引和组合索引。单列索引，即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引，但这不是组合索引。 组合索引，即一个索引包含多个列；创建索引时，需要确保该索引是应用在SQL 查询语句的条件(一般作为 WHERE 子句的条件)；索引也是一张表，该表保存了主键与索引字段，并指向实体表的记录；过多的使用索引将会造成滥用 ，虽然索引大大提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度；建立索引会占用磁盘空间的索引文件。 DROP INDEX [indexName] ON mytable; 3、唯一索引它与前面的普通索引类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值。 删除主键时只需指定PRIMARY KEY，但在删除索引时，你必须知道索引名。6、显示索引信息你可以使用 SHOW INDEX 命令来列出表中的相关的索引信息。可以通过添加 \G 来格式化输出信息。图片

Pandas中的10种索引

-MORE--> 官网学习地址：https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.Index.html 下面通过实际案例来介绍Pandas中常见的10 种索引，以及如何创建它们。 step=1) In 9: pd.RangeIndex(0,8) # 指定start和stop Out9: RangeIndex(start=0, stop=8, step=1) 改变步长为2： In 10 : pd.RangeIndex(0,8,2) Out10: RangeIndex(start=0, stop=8, step=2) In 11: list(pd.RangeIndex(0,8,2)) 将结果用 01",periods=6, freq="3M") Out38: DatetimeIndex( ['2022-01-31', '2022-04-30', '2022-07-31','2022-10

Lucene系列之全局搜索引擎入门教程

—— [ 百度百科 ] 数据库索引和Lucene检索对比 比较项Lucene检索数据库检索数据检索从Lucene的索引文件中检出由数据库索引检索记录索引结构Document（文档）Record（记录） } } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } } 全局搜索索引 java.io.IOException; import java.io.StringReader; import java.nio.file.Paths; /** *

 * 	Lucene全局搜索服务类 long startTime = System.currentTimeMillis();
        TopDocs docs = searcher.search(query,10 long startTime = System.currentTimeMillis();
        TopDocs docs = searcher.search(query,10

truncate分区表的操作，会导致全局索引失效？

今天看到《删除分区如何不让全局索引失效？》这篇文章有朋友提了个问题， ? 扩展一下，对堆表来说，alter table不带update indexes，则涉及的局部索引会失效，涉及的全局索引会标记为失效，需要重建，对索引组织表，局部索引的效果和堆表相同，但是全局索引仍可用， 分区表执行drop、truncate、exchange这些DDL操作，不再是快速操作，他的时间就需要衡量了，因为会导致全局索引的失效，需要重建索引， The DROP, TRUNCATE, and EXCHANGE ', 'DD-MM-YYYY')), 9 PARTITION p1 VALUES LESS THAN (TO_DATE('1-1-2004', 'DD-MM-YYYY')), 10 创建全局索引， SQL> create index idx_01 on interval_sale(cust_id); Index created.

索引功能（Pandas读书笔记10）

今天和大家分享的是索引功能的实现！ ? 当我们定义一个Series类型的数据的时候，发现Pandas会帮我们自定义生成一个0到3的索引，我个人是比较喜欢使用Pandas给我们生成的自定义索引，但是部分工作场景需要人工定义，如何实现人工定义呢？ 一、人工定义索引 方法一：初始定义数据时定义索引 ? 方法二：使用rename重定义索引 ? 上述两个案例使用的是Series作为举例说明的，我们接下来使用DataFrame数据类型再次进行测试！ 方法一：初始定义数据时定义索引 ? ? 方法二：使用rename重定义索引 ? 二、根据索引排序 1、定义好初始数据，接下来使用这个数据进行分享 ? 2、使用reindex进行按照序列重新排序 ?

10.ES滚动索引如何使用

索引滚动是一种管理索引的策略，用于优化性能和资源利用，特别是在处理大量数据时。当索引数据量逐渐增大时，可能会出现性能下降或资源压力过大的情况。 为了避免这些问题，可以使用索引滚动策略来定期创建新的索引，并将数据从旧索引滚动（移动）到新索引。 创建一个有规律的索引名称 注意-后面必须是整数，这样ES才会给你递增 PUT lglbc_rollover_log-0001 { "aliases": { "lglbc_rollover_log ：lglbc_rollover_log-000002 我们验证下新的索引是否存在 GET lglbc_rollover_log-000002 结果显示还没创建，因为还没满足条件，所以再添加一条数据 PUT ，并且索引lglbc_rollover_log-000002已经创建 ，并且已经返回了下一次的索引名称。