mysql二级索引

mysql二级索引相关知识

• HBase 二级索引

  HBase的一级索引就是rowkey，我们仅仅能通过rowkey进行检索。假设我们想对hbase里面列族的列进行一些组合查询。就须要採用HBase的二级索引方案来进行多条件的查询。设计思路二级索引的本质就是建立各列值与行键之间的映射关系如上图，当要对F:C1这列建立索引时，只需要建立F:C1各列值到其对应行键的映射关系，如C11->RK1等，这样就完成了对F:C1列值的二级索引的构建，当要查询符合F:C1=C11对应的F:C2的列值时（即根据C1=C11来查询C2的值,图1青色部分）MapReduce方案IndexBuilder：利用MR的方式构建Index长处：并发批量构建Index缺点：不能实时构建Index举例：Demo流程：我们需要查询 某列 所在行的其他信息，就需要创建一个新的索引表把 原表的这一列 作为新表的 rowkey，把 原表的 rowkey 作为新表的 列首先在 Mapper 中创建了一个 HashMap，把原表的所有列作为 key，value我们先不关注在 map() 中，会传入
• Phoenix index 二级索引

  一、索引的创建通过二级索引,索引的列或表达式形成一个备用行键,以允许沿着这个新轴进行点查找和范围扫描。(1)覆盖索引覆盖索引,一旦找到索引的条目,不需要返回主表,会把我们关心的数据绑定到索引行,节省读取的开销。例如:以下内容将在v1和v2列上创建一个索引,并在索引中包含v3列,以防止从原始数据表中获取该列:CREATE INDEX my_index ON my_table(v1,v2)INCLUDE(v3)(2)功能索引功能索引,允许您不仅在列上而且在任意表达式上创建索引。然后,当一个查询使用该表达式时,索引可以用来检索结果而不是数据表。例如:在EMP上创建索引UPPER_NAME_IDX(UPPER(FIRST_NAME ||''||LAST_NAME))有了这个索引,发出下面的查询时,将使用索引而不是数据表来检索结果:SELECT EMP_ID FROM EMP WHERE UPPER(FIRST_NAME ||''|| LAST_NAME)='JOHN DOE&
• 主键索引就是聚集索引？MySQL 索引类型大梳理

  @[toc] 之前松哥在前面的文章中介绍 MySQL 的索引时，有小伙伴表示被概念搞晕了，主键索引、非主键索引、聚簇索引、非聚簇索引、二级索引、辅助索引等等，今天咱们就来捋一捋这些概念。 1. 按照功能划分 按照功能来划分，索引主要有四种： 普通索引 唯一性索引 主键索引 全文索引 普通索引就是最最基础的索引，这种索引没有任何的约束作用，它存在的主要意义就是提高查询效率。 普通索引创建方式如下： CREATE TABLE `user` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREM
• Lucene 高级搜索引擎工厂(二)

  Lucene 高级搜索引擎工厂(二) 前情回顾： 上篇文章介绍了，mongodb driver的使用方法。本文详细的介绍Lucene的全文检索功能。 1.定时任务 更新索引库 package com.noseparte.lucene; import com.mongodb.client.FindIterable; import com.mongodb.client.MongoCollection; import com.mongodb.client.MongoDatabase; import com.noseparte.mongo.MongoDBConfig; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.apache.lucene.analysis.Analyzer; import org.apache.lucene

mysql二级索引相关课程

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mysql二级索引相关教程

• MySQL 索引详细解读 索引是数据库中用来提高性能的常用工具。本节主要介绍 MySQL 索引的概念，及其优点。
• 高级索引 Numpy 比一般的 Python 序列提供更多的索引方式。除了前面章节介绍的用整数和切片的索引外，本节深入介绍布尔型索引和花式索引。
• 1.索引概念 索引在 MySQL 中也叫“键（Key）”，是存储引擎用于快速查找记录的一种数据结构，这也是索引的基本功能。MySQL 索引的工作原理，类似一本书的目录，如果要在一本书中找到特定的知识点，先通过目录找到对应的页码。在 MySQL 中，存储引擎用类似的方法使用索引，先在索引找到对应值，再根据索引记录找到对应的数据行。简单总结，索引就是为了提高数据查询的效率，跟一本书的目录一样。以下查询假设字段 c2 上建有索引，则存储引擎将通过索引找到 c2 等于 测试01 的行。也就是说，存储引擎先在索引按值进行查找，再返回所有包含该值的数据行。mysql> select * from t1 where c2='测试01'\G*************************** 1. row ***************************c1: 1c2: 测试011 row in set (0.00 sec)从执行计划的角度，也可以看出索引 idx_c2 被使用：mysql> create table t1( -> c1 int not null auto_increment, -> c2 varchar(10) default null, -> primary key(c1) -> ) engine = innodb;Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)mysql> insert into t1() values(1,'测试01');Query OK, 1 row affected (0.00 sec)mysql> create index idx_c2 on t1(c2);Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0mysql> explain select * from t1 where c2='测试01'\G*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: t1 partitions: NULL type: refpossible_keys: idx_c2 key: idx_c2 key_len: 33 ref: const rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using index1 row in set, 1 warning (0.00 sec)常见的索引类型主要有 B-Tree 索引、哈希索引、空间数据索引（R-Tree）、全文索引，在后续小节将详细介绍。InnoDB 和 MyISAM 存储引擎可以创建 B-Tree 索引，单列或多列都可以创建索引；Memory 存储引擎可以创建哈希索引，同时也支持 B-Tree 索引；从 MySQL5.7 开始，InnoDB 和 MyISAM 存储引擎都可以支持空间类型索引；InnoDB 和 MyISAM 存储可以支持全文索引（FULLTEXT），该索引可以用于全文搜索，仅限于CHAR、VARCHAR、TEXT 列。
• 2.2 主键和索引 InnoDB 表是基于聚簇索引建立的，聚簇索引也叫主索引，也是表的主键，InnoDB 表的每行数据都保存在主索引的叶子节点上。InnoDB 表必须包含主键，如果创建表时，没有显式指定主键，InnoDB 会自动创建一个长度为 6 个字节的 long 类型隐藏字段作为主键。所有的 InnoDB 表都应该显式指定主键。InnoDB 表中，除主键之外的索引，叫做二级索引。二级索引必须包含主键列，如果主键列很大的话，其他的所有索引都会很大。因此，主键是否设计合理，对所有的索引都会产生影响。一般来说，主键的设计原则大致如下：满足唯一和非空约束；主键字段应尽可能地小；主键字段值基本不会被修改；优先考虑自增字段，或查询最频繁的字段。
• 4. 覆盖索引 如果一个索引包含所有需要查询的字段，称之为覆盖索引。由于覆盖索引无须回表，通过扫描索引即可拿到所有的值，它能极大地提高查询效率：索引条目一般比数据行小的多，只通过扫描索引即可满足查询需求，MySQL 可以极大地减少数据的访问量。表 customer 有一个多列索引 (first_name,last_name)，以下查询只需要访问 first_name 和last_name，这时就可以通过这个索引来实现覆盖索引。mysql> explain select last_name, first_name from customer\G*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: customer partitions: NULL type: indexpossible_keys: NULL key: idx1_customer key_len: 186 ref: NULL rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using index1 row in set, 1 warning (0.00 sec)当查询为覆盖索引查询时，在 explain 的 extra 列可以看到 Using index。
• 1. B-Tree 索引 B-Tree 索引是最常见的索引之一，当大家在谈论索引的时候，如果没有特别说明，那多半说的就是 B-Tree 索引。在 MySQL 中，大多数的存储引擎都支持 B-Tree 索引。

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