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？

time_id DATE 5 ) 6 PARTITION BY RANGE (time_id) 7 INTERVAL(NUMTOYMINTERVAL(1, 'YEAR')) 8 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。

Google V8 - 全局概览

什么是 V8 V8 是 JavaScript 虚拟机的一种，可以将 JavaScript 虚拟机理解成一个翻译程序，将编程语言 JavaScript 翻译成机器能理解的机器语言。 在 V8 出现之前，JavaScript 虚拟机采用的都是解释执行的方式，导致 JavaScript 执行速度过慢。 V8 率先引入了**即时编译（JIT）**的双轮驱动的设计，这是一种权衡策略，混合编译执行和解释执行两种手段，给 JavaScript 的执行速度带来了极大的提升。 另外，V8 还早于其他虚拟机引入了惰性编译、内联缓存、隐藏类等机制，进一步优化了 JavaScript 代码的编译执行效率。V8 的出现，将 JavaScript 虚拟机技术推向了一个全新的高度。 如何学习 V8 V8 的主要职责是来执行 JavaScript 代码，所以需要首先了解 JavaScript 语言的基本特性和设计思想。

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 ...

8.快速索引、listview

solid android:color="#66000000"/> <corners android:radius="20dp"/> </shape> QuickIndexBar /** * 快速索引 ; switch (MotionEventCompat.getActionMasked(event)) { case MotionEvent.ACTION_DOWN: // 获取当前触摸到的字母索引 TextUtils.equals(preLetter, currentLetter)){ str = currentLetter; } } // 根据str是否为空,决定是否显示索引栏 getApplicationContext(), letter); showLetter(letter); // 根据字母定位ListView, 找到集合中第一个以letter为拼音首字母的对象,得到索引

Pandas-8. 重建索引

重建索引会更改DataFrame的行列标签，以实现类似操作： 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（NA）标识 重建索引与其他对象对齐 重建一个对象的索引，轴被重建为和另一个对象相同 填充时重新加注 reindex()可以添加参数method，指定填充方法： pad/ffill - 向前填充 bfill / backfill - 向后填充 nearest - 从最近的索引值填充 1.524848 3 -0.266685 -0.511846 1.524848 4 -0.266685 -0.511846 1.524848 5 -0.266685 -0.511846 1.524848 重建索引时的填充限制 limit参数在重建索引时提供填充的控制，限制指定连续匹配的次数： df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(6,3),columns=['col1','col2','col3

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。

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。

POSTGRESQL 短查询优化，独立索引与组合索引 8

所以我们必须在建立索引的情况下，要不对索引的建立方式通过函数索引的方式建立索引，或者在查询的条件上做文章。 ，一般来说，有两种情况 1 多个字段，分别建立索引，在查询中，使用多个索引查询数据 2 多个字段建立一个索引，在查询中使用这个索引作为查询的索引使用 那么到底哪种好，我们应该再怎么做，根据原理的分析 我们在创建相关的复合索引后再进行查询 需要注意的是组合索引的问题，在建立索引时假设和上面一样包含三个字段 A B C, 索引可以命中的查询不需要完全和索引重合，但需要满足以下条件 查询字段方式以及顺序 但下面的情况就不会命中索引 总结 1 B C 2 B 3 C 等方式都不会命中组合索引，所以组合索引要命中的第一点就是，查询中必须带有索引中第一个字段，否则组合索引就失效了。 2 独立的多个索引和组合索引比较，在查询的方式比较独立的情况下，组合索引查询的效率要比单独索引效率高。

MySQL 8 新特性：全局参数持久化！

本文主要讨论下 MySQL 8.0 版本的新特性：全局参数持久化 文末送书 ???? 活动 《MySQL 8 查询性能优化》，走过路过，不要错过！ 全局参数持久化 MySQL 8.0 版本支持在线修改全局参数并持久化，通过加上 PERSIST 关键字，可以将修改的参数持久化到新的配置文件（mysqld-auto.cnf）中，重启 MySQL 时，可以从该配置文件获取到最新的配置参数 id=8688 启用这个功能，使用特定的语法 SET PERSIST 来设定任意可动态修改的全局变量！ max_connections | 151 | +-----------------+----------------+ 1 row in set (0.00 sec) 如果想要移除所有的全局持久化参数

MYSQL8 索引监控视图

索引维护是一项永无止境的任务，不要认为在建表的定好了就不需要在管它了，随着表结构，查询，数据内容变化都是需要重新考虑之前的索引是否能正确运行，是否高效.MYSQL 提供了相应的表和视图来快速查看索引的使用情况 schema_tables_with_full_scans : 记录不使用索引就读取行的所有表，并且按读取的行数进行降序排序。 statement_with_full_table_scans: 记录完全不使用或没有使用良好索引的语句，不过这些语句是经过规范化处理的。 schema_index_statistics: 包含统计信息，给定的索引读取、插入、更新以及删除行的频率。schema_unused_indexes: 记录上次重置以来的未用过的索引的名称。 schema_redundant_indexes: 用于查找冗余的索引，比如两个索引覆盖同一列的情况

8.索引数据路由规则

索引路由规则 在 Elasticsearch 中，索引路由规则用于控制文档如何被分配到不同的分片(shard)上。索引路由规则是通过指定文档的某个字段值来决定文档应该被路由到哪个分片。 这样可以使得具有相同路由值的文档被存储在同一个分片上，从而提高查询性能和分布式索引的效率。

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 DATE 5 ) 6 PARTITION BY RANGE (time_id) 7 INTERVAL(NUMTOYMINTERVAL(1, 'YEAR')) 8 创建全局索引， SQL> create index idx_01 on interval_sale(cust_id); Index created.

MySQL8功能详解——隐藏索引

隐藏索引是指索引对MySQL优化器隐藏（不可见），开启该功能后，索引并没有真的消失，相关的维护还存在，只是优化器并不去使用该索引。这个功能在测试评估索引有效性时非常有用。 DBA对希望删除的索引开启该功能，经过完整验证，确认之后，可以放心删除索引。 ，可以通过下面几个方法确认优化器是否需要使用到该索引： 使用到该索引的索引提示语句会发生错误。 查询的执行计划和之前的不同 查询出现在慢日志中 Performance Schema里面相关的查询工作量会增加 此外，隐藏索引不影响索引的维护。数据发生更改的同时，索引也会持续更新。 另外需要注意的一点，如果没有显式主键的表具有NOT NULL列的唯一索引，该索引和显式主键具有相同的约束，不能隐藏该索引。