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。 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？ 5~7条件就要扫描全表数据才能过滤出来符合这些条件的数据，所以是极力不推荐的。 其它 对于order by字段或者group by字段仍然能够使用二级索引字段来加速查询。 尽量通过合理的设计数据表的主键规避建更多的索引表，因为索引表越多写放大越严重。 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？

interval_sale 2 ( prod_id NUMBER(6) 3 , cust_id NUMBER 4 , time_id DATE 5 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

前缀和非前缀索引都可以支持索引分区消除，前提是查询的条件中包含索引分区键。 5. 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.

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 ，HFile3为Record1返回FileId5，我们会选取HFile5的值，因此Record1的位置就是FileId5）。 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。

HTML5全局属性汇总

局部属性和全局属性 局部属性：有些元素能规定自己的属性，这种属性称为局部属性。 全局属性：可以用来配置所有元素共有的行为，这种属性称为全局属性，可以用在任何一个元素身上。 3、contenteditable 属性 contenteditable 是 HTML5 中新增加的属性，，其用途是让用户能够修改页面上的内容。 <body>    <! -- dir属性应用 -->

从左到右

从右到左

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。

HTML5新增全局属性

HTML5新增了全局属性概念，所谓全局属性就是可以对任何元素都可以的属性。 3、hidden属性 在HTML5中所有的元素都允许使用一个hidden属性，该属性是布尔值属性，可以被设定为true或者false。 当设为true时，元素处于不可见状态。 4、spellcheck属性 该属性是HTML5对于input元素与textarea元素提供的一个新属性，它的功能是针对用户输入的内容进行拼写检查和语法检查，spellcheck属性是一个布尔值属性，具有 书写示例： <input type='text' spellcheck='true' name='content'/> 5、tabindex属性 tabindex属性是开发过程中的一个基本概念，当不断按

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， ? 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 2 ( prod_id NUMBER(6) 3 , cust_id NUMBER 4 , time_id DATE 5 创建全局索引， SQL> create index idx_01 on interval_sale(cust_id); Index created.

5. Pandas系列 - 重建索引

示例 重建索引与其他对象对齐 填充时重新加注 重建索引时的填充限制 重命名 重新索引会更改DataFrame的行标签和列标签。重新索引意味着符合数据以匹配特定轴上的一组给定的标签。 可以通过索引来实现多个操作: 重新排序现有数据以匹配一组新的标签 在没有标签数据的标签位置插入缺失值(NA)标记 示例 import pandas as pd import numpy as np N 3 2016-01-04 Medium 110.205763 3.0 0.137682 4 2016-01-05 High 92.871260 4.0 0.233312 5 -01-06 High NaN 重建索引与其他对象对齐 有时可能希望采取一个对象和重新索引，其 轴 被标记为与另一个对象相同 import pandas as pd import numpy as -1.478847 0.030590 -0.062580 重建索引时的填充限制 制参数在重建索引时提供对填充的额外控制。

包含列的索引：SQL Server索引进阶 Level 5

在聚集索引中，索引条目是表的实际行。 在非聚集索引中，条目与数据行分开; 由索引键列和书签值组成，以将索引键列映射到表的实际行。 前面句子的后半部分是正确的，但不完整。 707 2004/07/31 1 34.99 34.99 => 708 2001/07/01 5 708 2002/01/01 2 20.19 40.38 => 708 2002/01/01 5 为什么不简单地将OrderQty，UnitPrice和LineTotal添加到索引键？“索引中有这些列但索引键中没有这些列有几个优点，例如： 不属于索引键的列不会影响索引内条目的位置。 确定索引列是否是索引键的一部分，或只是包含的列，不是您将要做的最重要的索引决定。也就是说，频繁出现在SELECT列表中但不在查询的WHERE子句中的列最好放在索引的包含列部分。

5. spring-boot REST 全局异常处理

学习前端之后才发现以前写的代码真是给前端儿搞了不少事，在此诚恳道歉 单页应用越来越多以及移动化之后，服务化已经是老生常谈了，在前文代码的基础上做些简单的通用模块的处理，后端返回结果的不一致性真的会给前端带来很大的麻烦，故此为止： 全局异常捕捉及处理

Numpy 修炼之道 （5）—— 索引和切片

>>> x.resize(2,5) >>> x array([[0, 1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8, 9]]) >>> x[1,3] 8 >>> x[1,-1] 9 > >>> x[2:5] array([2, 3, 4]) >>> x[:-7] array([0, 1, 2]) >>> x[1:7:2] array([1, 3, 5]) >>> y = np.arange , 30, 31, 32, 33, 34]]) 这里，从索引数组中选择第4和第5行，并组合以形成2-D数字组。 例如： >>> y.shape (5L, 7L) >>> y[:,np.newaxis,:].shape (5L, 1L, 7L) 注意，在数组中没有新的元素，只是维度增加。 , 1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4, 5], [2, 3, 4, 5, 6], [3, 4, 5, 6, 7], [4, 5,

关于Oracle 数据块、B树索引和5种索引扫描

索引记录中存有索引关键字和指向表中数据的指针（地址）。对索引进行的I/O操作比对表进行操作要少很多。索引一旦被建立就将被Oracle系统自动维护，查询语句中不用指定使用哪个索引。 Oracle B树索引和表的关系 接下来模拟两张百万级的数据表，一张表不建任何索引，另一张表建七个索引，分别为唯一索引、普通索引，字段不允许为空的普通索引，高选择性索引，低选择性索引，组合索引 3.非唯一索引的索引条目=索引键值+rowid，而唯一索引的索引条目=索引键值,ROWID存储在DATA。 5、INDEX SKIP SCAN【索引跳跃式扫描】 如果表上有一个组合索引，如indextest_muti_index(index1000,index10000,index10000) 索引全扫描不得读取索引段头，而索引快速全扫描要读取索引段头。从效率上讲ndex fast full scan会高一些

接口测试平台代码实现126: 全局变量-5

我们先回顾下全局变量这里我们的进度： 我们还停留在 全局变量的前端构造之中，现在还差删除 修改 新增几个功能： 我们先给新增按钮设计个onclick函数 现在我们来思考下，这个函数要干什么 这里我们要明白一个问题，全局变量这个东西，我们其实并不区分项目，规定它必须是所属哪个项目，而是属于持有人。而持有人即项目的创建者，这样它就可以在自己的任何项目中使用自己的全局变量。