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？

NUMTOYMINTERVAL(1, 'YEAR')) 8 ( PARTITION p0 VALUES LESS THAN (TO_DATE('1-1-2003', 'DD-MM-YYYY')), 9 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。

Redis实战9-全局唯一ID

全局ID生成器全局ID生成器，是一种在分布式系统下用来生成全局唯一的ID工具，一般需要瞒住下列特性：唯一性、高可用、递增性、安全性、高性能全局唯一ID生成策略：UUID、Redis自增长、雪花算法、数据库自增 Redis自增ID策略：1：每天一个key,方便统计订单量；2：ID都在是时间戳+计数器实战：基于Redis拼接其他信息来实现全局唯一ID全局唯一ID使用long类型的，其中时间戳是基于某一个时间点开始的 注意：我们再来看看全局唯一ID的格式。如上图，我们可以看出，共64位，其中符号位是1个，时间戳是31位。序列号是32位，发现什么了吗？如果我们把时间戳向左移动32位(因为序列号是32位。 java.time.ZoneOffset;import java.time.format.DateTimeFormatter;/** * @author 凯哥Java * @description 基于Redis实现62位的全局唯一

PostgreSQL 性能优化 短查询 覆盖索引，前缀索引，索引和排序 （9）

这个系列已经写到了第9篇，上一篇讲述了索引的一些基础使用的方式，这一篇将继续这个系列，这篇还是针对短查询OLTP的查询中的一些索引的方式和一些有意思的地方进行讲述。 基于查询中的一个不能被回避的问题，就是索引使用中的覆盖索引，提到覆盖索引的这个问题，其实最大的优势就是不用回表，在查询中可以从索引直接提取数据，而不必在通过索引的标记的物理位置在回到原表在将原表的数据导入到内存 那么我下次建立索引的时候直接建立覆盖索引不就好了，覆盖索引的该怎么用，实际上覆盖索引的使用是有条件的，覆盖索引也有平衡点和性价比，数据库中最重要的是空间换时间，那么覆盖索引必然会增加数据空间的使用，因为实际上你将数据多存了一份 1 我们建立idx_name_booking 后来分析查询是否可以使用索引 很明显我们的查询中在建立了第一个索引后，并未走索引。 2 我们建立 idx_name_booking_like 后，可以看到的确是走了索引，那么 实际上我们针对LIKE类的需求的索引就需要使用第二种索引的建立的方式。

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. 6. oracle9i以后对分区表做move或者truncate的时可以用update global indexes语句来同步更新全局分区索引，用消耗一定资源来换取高度的可用性。 7.

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 ...

.NET 9 —LINQ — 新的索引方法

在.NET 9中，引入了新的LINQ方法Index（即Index<TSource>(IEnumerable<TSource>)）。借助这个方法，你可以轻松提取可枚举对象的隐式索引。 在之前的一篇文章中，我展示了.NET 9中新增的三个LINQ方法：CountBy、AggregateBy和Index。 Index方法 Index方法返回一个元组（IEnumerable<(int Index, TSource Item)>），其中第一个值是索引，第二个值是集合中的元素。 newCity("Rome","Italy"), newCity("Amsterdam","Netherlands") }; 使用Index方法，我们可以通过foreach循环轻松获取列表的索引和元素 Index方法允许你以一种简单且高效的方式返回列表中各项的索引位置。将该方法与其他实现相同功能的方法进行比较时，性能非常相似，但它仍稍胜一筹。

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

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. 比如语句：select * from p1 where id = 9; id 为分区键，可以直接定位到具体的表分区partitions(p9)，仅需扫描一行记录。 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。

接口测试平台代码实现130: 全局变量-9

本文开始，全局变量 要正式进入 复杂的后台实现了，当然如果能跟到这里，那么也应该没什么难度。 这里还是要重申一下，代码出现问题请先仔细比对教程源码 本节课我们先实现 在 接口库接口弹层来进行下手，在下手之前我们先要想好几个设计上的问题： 全局变量应用在哪些地方？ 全局变量怎么在上述地方去插入应用？ 答：应用插入，需要使用特殊标记的占位符，所有区域应统一风格。 但因用例库中多接口直接的返回值插入功能 和 本功能 类似，所以风格必须区分，否则进行替换特殊占位符的时候，遇到同名变量，就不知道该去替换的是前一个接口的返回值还是全局变量了。 因为用例库的接口返回值占位符用的是：#变量名# 所以全局变量在所有模块的占位符就用： ~变量名~ 这里小伙伴可以自行设计，有更好的提议可以跟我说，一经采用，红包奉上。 3.

hive之路9-hive索引和视图

本文中主要是介绍了hive中索引和视图的相关操作。

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.

B+树索引使用(9)分组、回表、覆盖索引（二十一)

索引排序之所以快，因为b+树里面的双向链表和单向链表数据结构原本就是按索引从小到大排序好的，所以直接取出数据就好，不需要在磁盘和内存中排序。 用主键id查询聚簇索引的b+树，这时候的id不是相连的，所以是随机I/O，效率比顺序I/O低很多。 所以会使用两个索引，二级索引的时候顺序I/O，效率高很多，聚簇索引的时候随机I/O效率低很多。 那我们什么时候用全表扫描的方式，什么时候用二级索引+回表的聚簇索引方式呢？ 索引覆盖 以我们的idx_name_birthday_phone联合索引为例，当我们查询的列只有这三个索引的时候，SELECT name, birthday, phone FROM person_info 是name，birthday，phone和主键，这时候查询的值已经从二级索引b+树子叶查询到了，所以不需要在用主键聚簇索引去另一个b+树回表，所以即使我们需要查询其他列非索引数据时候，也不鼓励用*去查询

Spring学习笔记(9)一springMVCboot全局异常处理和参数校验

我们这里使用全局异常处理器 springmvc实现全局异常一般使用两种方式： 实现接口 使用注解(比较简单) 我们先定义响应格式： 1、定义统一响应格式 package com.demo.springmvc.response @RestControllerAdvice是@RestController注解的增强，可以实现三个方面的功能： 全局异常处理 全局数据绑定 全局数据预处理 @ExceptionHandler：需要处理的异常 定义全局异常处理类。 这种配置方式可以在全局范围内处理异常,优先级仅次于单独使用@ExceptionHandler方式。该方式可以全局处理异常，处理逻辑灵活，最为推荐。 (13[0-9]|14[0-9]|15[0-9]|16[0-9]|17[0-9]|18[0-9]|19[0-9])[0-9]{8}$"); @Override public boolean

阅读查询计划：SQL Server 索引进阶 Level 9

这通常是访问堆或索引。你不会看到这里使用的单词表;相反，您将看到聚簇索引扫描或堆扫描。这是首先看看哪些索引，如果有的话，正在使用。 图形查询计划中的每个图标代表一个操作。 在上面的示例中，建议的索引（以绿色显示并按空间要求截断）建议在联系人表的后缀列上使用非聚簇索引; 包括标题，名字，中间名和姓氏的列。 新的非聚集索引（索引键为Suffix）具有“WHERE Suffix ='Jr.”条目聚集在一起; 因此，检索数据所需IO的减少。 这些请求将受益于ContactID上的索引。 无论何时索引一个外键列，总是问自己，如果有的话，列应该作为包含列添加到索引中。在我们的例子中，我们只有一个查询，而不是一系列的查询来支持。 图形计划可能会建议一个索引，以提高查询的性能。 了解查询计划将帮助您评估和优化索引设计。 ----