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？

记得上次ACOUG年会(《ACOUG年会感想》)，请教杨长老问题的时候，谈到分区，如果执行分区删除的操作，就会导致全局索引失效，除了使用12c以上版本能避免这个问题外，指出另外一种解决的方式，表面看很巧妙 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 ，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！ 记住以下几点：​局部索引优先​：兼顾分区键和查询条件，实现分区裁剪+索引加速。​全局索引谨慎​：仅用于必须保证全局唯一且无法通过分区键优化的场景。​覆盖索引提效​：减少回表，降低IO开销。​

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 ...

Apache Hudi重磅RFC解读之记录级别全局索引

3.1 基于Hash的索引 索引条目被hash至不同的bucket（桶）中，每个桶中存放recordKey -> (PartitionPath, FileId)的映射，桶总数量需提前定义好，并且不能更新 3.5 索引删除 可以使用特殊值，如添加一个对应null值的条目，所以在索引查找时，可以继续使用相同的并发度，但是如果返回多个值时选择最新的值，例如HFile1为Record1返回FileId1，HFile3 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 考虑索引方案中的每个桶都是Hudi分区中的一个文件组（包含实际数据）。MOR数据集中的典型分区可能有一个基础文件和N个小增量文件，假设在这个索引中每个桶都有一个相似的结构。 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 Directory:索引存放的位置;lucene 提供了两种索引存放的位置，一种是磁盘，一种是内存。 Document:文档;Document 相当于一个要进行索引的单元，任何可以想要被索引的文件都 
   必须转化为Document 对象才能进行索引。 
 
   Field：字段。

学习分类 2-3 感知机

要如何求出权重向量呢？基本做法和回归时相同，将权重向量用作参数，创建更新表达式来更新参数。这就需要一个被称为感知机的模型。

技术分享 | OceanBase 使用全局索引的必要性

OceanBase 从索引和主表的关系来讲，有两种索引：局部索引和全局索引。 局部索引等价于我们通常说的本地索引，与主表的数据结构保持一对一的关系。 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。

动画 | 什么是2-3树？

2-3树正是一种绝对平衡的树，任意节点到它所有的叶子节点的深度都是相等的。 2-3树的数字代表一个节点有2到3个子树。它也满足二分搜索树的基本性质，但它不属于二分搜索树。 2-3树查找元素 2-3树的查找类似二分搜索树的查找，根据元素的大小来决定查找的方向。 动画：2-3树插入 2-3树删除元素 2-3树删除元素相对比较复杂，删除元素也和插入元素一样先进行命中查找，查找成功才进行删除操作。 2-3树为满二叉树时，删除叶子节点 2-3树满二叉树的情况下，删除叶子节点是比较简单的。 动画：2-3树删除 -----END---

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 Directory:索引存放的位置;lucene 提供了两种索引存放的位置，一种是磁盘，一种是内存。 Document:文档;Document 相当于一个要进行索引的单元，任何可以想要被索引的文件都
 必须转化为Document 对象才能进行索引。
 

 Field：字段。

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， ? 官方文档，已经明确指出，除非使用update indexes，否则用truncate分区表，就会导致全局索引失效，必须重建， Unless you specify UPDATE INDEXES, any 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 创建全局索引， SQL> create index idx_01 on interval_sale(cust_id); Index created.

什么是2-3树

2-3树 VS 二叉搜索树 同样的一组数据，在2-3树和二叉搜索树里面的对比如下： ? 可以看到2-3树的节点分布非常均匀，且叶子节点的高度一致，并且如果这里即使是AVL树，那么树的高度也比2-3树高，而高度的降低则可以提升增删改的效率。 2-3树的插入 为了保持平衡性，2-3树的插入如果破坏了平衡性，那么树本身会产生分裂和合并，然后调整结构以维持平衡性，这一点和AVL树为了保持平衡而产生的节点旋转的作用一样，2-3树的插入分裂有几种情况如下 2-3树的删除 2-3树节点的删除也会破坏平衡性，同样树本身也会产生分裂和合并，如下： ? 总结 本篇文章，主要介绍了2-3树相关的知识，2-3树，2-3-4树以及B树都不是二叉树，但与二叉树的大致特点是类似的，它们是一种平衡的多路查找树，节点的孩子个数可以允许多于2个，虽然高度降低了，但编码相对复杂

2-3 链表拼接 (20 分)

本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101050371 2-3 链表拼接 (20 分) 本题要求实现一个合并两个有序链表的简单函数

2-3 选项卡控件

2-3 选项卡控件 u本节学习目标： n了解选项卡控件的基本属性 n掌握如何设置选项卡控件的属性 n掌握统计页面选项卡控件页面基本信息 n掌握选项卡控件的功能操作控制 2-3-1 简介 在 Windows 一般选项卡在Windows操作系统中的表现样式如图2-3所示。 ? 图2-3 图片框控件的属性及方法 2-3-2 选项卡控件的基本属性 图片框控件是使用频度最高的控件，主要用以显示窗体文本信息。 其基本的属性和方法定义如表2-3所示： 属性 说明 MultiLine 指定是否可以显示多行选项卡。如果可以显示多行选项卡，该值应为 True，否则为 False。 默认值为 False SelectedIndex 当前所选选项卡页的索引值。该属性的值为当前所选选项卡页的基于 0 的索引。 使用这个集合可以添加和删除TabPage对象 表2-3 选项卡控件的属性 2-3-3 选项卡控件实践操作 1．

2-3 T-SQL函数

2-3 T-SQL函数 学习系统函数、行集函数和Ranking函数；重点掌握字符串函数、日期时间函数和数学函数的使用参数以及使用技巧 重点掌握用户定义的标量函数以及自定义函数的执行方法 掌握用户定义的内嵌表值函数以及与用户定义的标量函数的主要区别 我们首先运行一段SQL查询：select tno,name , salary From teacher，查询后的基本结构如图2-3所示。我们看见，分别有三位教师的薪水是一样高的。 图2-3 薪酬排序基本情况 图2-4 row_number函数排序 图2-5 row_number另一使用 我们可以使用Row_number函数来实现查询表中指定范围的记录，一般将其应用到Web应用程序的分页功能上 ntile函数为每条记录生成的序号就是这条记录所有的数组元素的索引（从1开始）。也可以将每一个分配记录的数组元素称为“桶”。ntile函数有一个参数，用来指定桶数。

算法原理系列：2-3查找树

（出现极端情况的原因） 那么你会问了，难道就不能当输入到一定量时，发现树的深度太深，直接全局调整不行么？有了全局信息，不就能调控，分配每个节点了么。 的确，我们要引出以下原因： 调控可以，但为了拿到这些全局信息，我们需要遍历整个BST，而此时BST相当于链表，遍历一次的代价已经高于查找的效率，何必呢。 （这两条的认识都比较感性） 综上，字典key的有序性影响了【节点去向】，树失去了【分配权】，其次结构随插入时，树的【动态调整】优于【全局调整】。 我就不卖关子了，直接给出2-3树的其中一个基本定义： 一棵2-3查找树或为一颗空树，或由以下节点组成： 2-节点：含有一个键和两条链接，左链接指向的2-3树中的键都小于该节点，右链接指向的2-3树中的键都大于该节点 原因也说了，如果不去时刻维护，要获得全局信息代价高昂且全局调整难度大于局部调整。

TiDB 全局索引如何优化分区表查询？

导读 TiDB 全局索引在分区表中提供了一种优化查询性能的新方式。与本地索引不同，全局索引通过打破索引与分区的一对一映射关系，提升了跨分区查询的效率。 v8.5.0 版本 ：全局索引功能支持了包含分区表达式中的所有列。 v9.0.0 版本 ：全局索引功能支持了非唯一索引的情况。在分区表中，除聚簇索引外都可以被创建为全局索引。 TiDB 全局索引的优势 提升查询性能 全局索引能够有效提高检索非分区列的效率。 聚簇索引( Clustered Index ) 聚簇索引不能成为全局索引，是因为如果聚簇索引是全局索引，则表将不再分区。 此时，本地索引更为适用，因为在使用了全局索引之后，分区表将不再支持分区交换功能。 全局索引和聚簇索引 由于聚簇索引和全局索引的原理限制，一个索引不能同时作为聚簇索引和全局索引。