逻辑上：Single column 单行索引Concatenated 多行索引Unique 唯一索引NonUnique 非唯一索引Function-based函数索引Domain 域索引物理上：Partitioned 分区索引NonPartitioned 非分区索引B-tree：Normal 正常型B树Rever Key 反转型B树Bitmap 位图索引索引结构：B-tree：适合与大量的增、删、
在实际工作中，我们经常会遇到索引分裂的情况！因为经常用的索引大部分都是B树索引，经常一段时间后，容易产生碎片，通过重建索引一般都能解决！下面我们来看下怎么产生的，对SQL有什么影响！
原创
2010-11-05 23:46:46
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# MySQL索引分裂
在MySQL数据库中，索引是用于快速查找数据的重要工具。然而，当索引的数据量增长到一定程度时，可能会出现索引分裂的情况。索引分裂是指当索引的数据均匀分布在不同的页中，而MySQL需要在这些页之间进行频繁的切换，导致查询性能下降的现象。
## 索引分裂的原因
索引分裂通常发生在B树和B+树这类平衡树结构的索引上。当索引的数据量增长导致树的深度增加时，可能会出现索引分裂的
节点node我们可以简单的理解为一个es运行实例就是一个节点。当你启动一个es的时候，就运行了一个节点。备注：其实在实际生产服务器环境部署中，一台服务器只会部署一个es。因为es特别耗cpu和内存，所以多个节点的部署会造成服务器资源抢占，反而降低了es的性能。 集群cluster集群顾名思义就是多个相同集群名称的es节点组合在一起。相当于一个集群就是一个班级，班级下面的学生就是节点。如
oracle 数据库里面块大小的优缺点大块，优点：1、顺序读、索引读性能好因为大块容纳的行相对小块数据多，在进行全表扫描的时候，或者索引扫描的时候，所需要的物理读、逻辑读都要少。它也能减小索引的树高。对于索引访问的性能有所提高。2、大块能容纳比较大的行容纳大行个人理解，一定程度上可以避免行迁移、行链接。减小大行的读取块的多少。大块 缺点：1、因为大行容纳的数据多，不同的行可能会被不同的sessio
Elasticsearch版本：6.0 Elasticsearch基于Lucene，采用倒排索引写入磁盘，Lucene引入了按段搜索的概念，来动态更新索引。 一个Lucene索引包含一个提交点和三个短，如图： 关于索引和分片 一个Lucene索引在Elas
索引方式:唯一索引,主键索引,多属性索引,部分索引,表达式索引.索引类型:B-Tree,Hash,GiST,GIN以及表达式索引 PostgreSQL所有索引都是“从属索引”,也就是说，索引在物理上与它描述的表文件分离。索引也是对象，在表pg_class里有记录。索引的内部结构与索引的访问方法(索引类型)相关。所有访问方法都通过页面来组织索引的内部结构，这样可以使用存储管理器提供的接口来
引言在数据库日常巡检过程中，经常会有一些表上线后遇到更新导致弃用而未能及时下线，此时索引就会占用一定的存储空间。定期的数据库巡检，删除掉无用的索引，为数据库释放空间就变得含有必要，根据业务量级可以定期一个月、一个季度进行索引探查。索引分类在psql客户端可以通过源命令查看索引种类postgres=# \dA+
List of access
作者：瀚高PG实验室 （Highgo PG Lab）- Kalath PostgreSQL中使用索引的优势有： 1、在WHERE从句中使用索引列可以加速查询。 2、B-树索引可以加速max()和min()聚合。 3、B-树索引可以加速ORDER BY从句。 4、索引可以加速连接，但是这还取决于优化器连接策略的选择。例如，hash连接不会用到索引。 5、外键约束上的B-树索引会在目标表中的行被删除时
摘要： 标签PostgreSQL , btree , hash , gin , gist , sp-gist , brin , bloom , rum , zombodb , bitmap背景PostgreSQL 拥有众多开放特性，例如1、开放的数据类型接口，使得PG支持超级丰富的数据类型，除了传统数据库支持的类型，还支持GIS，JSON，RANGE，IP，ISBN，图像特征值，化学，DNA等等
1.索引的基本架构PG的索引是B+树，B+树是为磁盘或其他直接存取辅助设备而设计的一种平衡查找树，在B+树中，所有记录节点都是按键值的大小顺序存放在同一层的叶节点中，各叶节点指针进行连接： meta page
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root page（8kb，一个记录占32个bit，那么就能存256个branch page，超过了就需要扩充一级branch page来存储leaf page）
索引是增强数据库性能的利器，在检索某些特定行的时候效率会有很大提升，postgresql中索引类型丰富，每种索引有着不同的应用场景，下面简单介绍一下。索引类型与场景BTree • =, >, >=, <, <=、排序Hash • =GIN • 多值类型(数组、全文检索、枚举、网络地址类型)：包含、相交 • JSON类型 • 普通类型(通过btree_gi
索引特色表达式上的索引PG支持函数索引，PG索引的键，除了可以是一个函数外，还可以是从一个或多个字段计算出来的标量表达式在做大小写无关比较时，常用方法是使用lower函数，但因为用了函数，无法利用到“note”字段上的普通索引，所以此时需要建一个函数索引表达式上的索引并不是在进行索引查找时计算表达式的，而是在插入数据行或更新数据行时进行计算的，因此在插入或更新时，表达式上的索引会慢一些在表达式上的
索引是指按表中某些关键属性或表达式建立元组的逻辑顺序，它是由一系列表元组的标识号组成的一个列表。在关系数据库中，索引是一种与表有关的数据库结构，它可以使对应于表的SQL语句执行得更快。索引的作用相当于图书的目录，可以根据目录中的页码快速找到所需的内容。索引是一个单独的、物理的数据库结构，它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。
索引是增强数据库性能的常用方法。索引使得数据库在查找和检索数据库的特定行的时候比没有索引快的多。但索引也增加了整个数据库系统的开销，所以应该合理使用。 PostgreSQL提供了几种索引类型：B-tree，Hash，GiST，SP-GiST，GIN和BRIN。每个索引类型使用不同的算法，适合不同种类的查询。默认情况下，CREATE INDEX命令创建B-tree索引，这符合最常见的情况
一、PostgreSQL 全文检索简介1. tsvector2.tsquery3.英文全文检索例子二、 json 、 jsonb 全文检索实践1.查看to tsvector 函数2.创建数据生成函数3.创建 json 测试表4.json 数据全文检索测试总结前言 第一部分简单介绍 PostgreSQL 全文检索 第二部分演示全文检索对 json 、 jsonb 数据类型的支持 。一、Postgre
PostgreSQL 10 索引 - 理解索引类型Hash索引GiST索引GiST是如何工作的GiST的扩展GIN扩展GINSP-GiSTBRIN扩展BRIN索引添加其他索引 很多时候，b-tree就足够了，它是基于排序的，可以处理<、<=、=、>=和>。但是，比如在处理矩形的时候，应该怎么排序呢，根据面积，还是周长？ 所以，需要更多的索引类型。PostgreSQL 10
什么是索引？索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录，所有MySQL索引都以B-树的形式保存。如果没有索引，执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记录，直至找到符合要求的记录。表里面的记录数量越多，这个操作的代价就越高。如果作为搜索条件的列上已经创建了索引，MySQL无需扫描任何记录即可迅速得到目标记录所在的位置。如果表有1000个记录，通过索引查找记录至少要比顺序扫描记录快100
索引与表类似，也可以分区；分区索引分为两类：Locally partitioned index（局部分区索引）Globally partitioned index（全局分区索引）下面就来详细解析一下这两类索引。 一：Locally partitioned index（局部分区索引）1. 概念：局部分区索引随表对索引完成相应的分区（即索引会使用与底层表相同的机制分区），每个表分区都有一个索
目录mysql 存储引擎的索引结构存储引擎定义：存储引擎作用：各个存储引擎对比：InnoDB和MYISAM两种存储引擎的对比InnoDB和MYISAM的索引结构mysql 存储引擎的索引结构存储引擎定义：数据库引擎是用于存储、处理和保护数据的核心服务。利用数据库引擎可控制访问权限并快速处理事务，从而满足企业内大多数需要处理大量数据的应用程序的要求。
使用数据库引擎创建用于（OLTP Online
