二叉树（Binary Search Trees）二叉树是每个结点最多有两个子树的树结构。通常子树被称作“左子树”（Left Subtree）和“右子树”（Right Subtree）。二叉树常被用于实现二叉查找树和二叉堆。二叉树有如下特性：每个结点都包含一个元素以及 n 个子树，这里 0≤n≤2。左子树和右子树是有顺序的，次序不能任意颠倒。左子树的值要小于父结点，右子树的值要大于父结
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2024-06-06 15:13:40
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背景作为面向大数据场景的半结构化、结构化存储系统，Lindorm已经在阿里发展了近十年，并始终保持着快速的能力更新和技术升级，其在功能、性能、稳定性等方面的诸多创新历经了长时间的大规模实践考验，被全面应用于阿里集团、蚂蚁集团、菜鸟、大文娱等各个业务板块，成为目前为止公司内部数据体量最大、覆盖业务最广的数据库产品。Lindorm作为云原生多模数据库，目前支持宽表、时序、搜索、文件等多种数据模型，各模
原创
2021-03-29 08:54:45
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一.引言Lindorm提供海量数据下的高性能、低成本、弹性的存储能力，被广泛应用在风控、推荐、历史订单等场景中，成为阿里经济体的核心数据库产品之一。随着集团云化的战略推进和云原生时代的到来，为了更好的服务内外客户，Lindorm品牌全新升级，融合宽表、时序、搜索、文件四种模型，演变为一款云原生多模数据库，关于Lindorm的产品介绍，可参考存的起，看得见—云原生多模数据库Lindorm技术解析。宽
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2021-12-21 16:42:58
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引言在 Informix 中，可以通过索引来快速定位“需要使用的数据行”。那么一般的 Informix 索引是通过什么结构来实现“快速定位数据行”的目的呢？本文将通过 oncheck 命令来展示实际的 Informix 索引结构，为您揭晓这个问题的答案。Informix 索引简介在 Informix 中，一个数据表里可能有很多数据行（row）。例如某连锁超市的“客户基本信息”数据表里有 7 百万个
首先建立测试表及数据：SQL> CREATE TABLE TEST AS SELECT CITYCODE C1 FROM CITIZENINFO2;
Table created
SQL> ALTER TABLE TEST MODIFY C1 NOT NULL;
Table altered
SQL> SELECT COUNT(1) FROM TEST;
COUNT(1)
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2024-02-25 11:53:50
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当然，如果需要创建的索引或者需要重组的索引很小，创建与重组过程在几秒之内，这些都可以直接做而不需要讨论。实际情况是，业务很繁重以及表与索引都很大。这些情况下我们需要注意些什么呢？1、创建新索引首先，评估该索引的需要程度，如果不是特别紧急的大索引，最好在维护时间操作，还要评估该索引是否会对现有的语句造成负面影响，如导致以前的语句错误的走到这个新索引上（在日期打头的索引上，很容易出现这样的问题）。然后
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2024-03-19 14:13:20
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elasticsearch hbase接下来是学习时间hbase 是一个分布式的数据库主要作用：海量数据的存储和准实时查询一.Hbase的应用场景和特点大数据类的场景、容量大、列式存储 多版本 扩展性HBase 设计目标（特点）： 海量数据存储：如果预估到记录最多只有上百万行，那么传统的RDBMS完全就可以解决，没必要使用 HBase 了，HBase 被设计用来存储海量数据。 实时查询：
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2023-10-14 17:16:59
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索引能带来性能提升，但同时有额外的开销。维护索引包括索引重建。维护索引的优势： >SQL优化器CBO对于索引的使用会产生较小的成本值，故建议使用索引。 >使用索引扫描的查询扫描的物理索引块会减少，效率会提升。 >需要缓存的索引块减少了，让出了内存供其他组件使用重建索引的原因：索引出现碎片索引虚高 >索引的clustering_facto和表不一致索引出现碎片： 索
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2024-04-25 17:21:23
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# Lindorm 与 HBase：理解大数据存储的演进
在大数据和实时处理的新时代，数据存储的性能和可扩展性变得尤为重要。在此背景下，Apache HBase 作为一个分布式、可扩展的 NoSQL 数据库，受到广泛关注。而华为云的 Lindorm 则是 HBase 的一个重要扩展，提供了更高的性能和更好的灵活性。本文将探讨 HBase 与 Lindorm 的关系，并通过示例代码帮助读者更深入地
问题
InnoDB 表 T，如果你要重建索引 k，你的两个 SQL 语句可以这么写：
alter table T drop index k;
alter table T add index(k);
如果你要重建主键索引，也可以这么写：
alter table T drop primary key;
alter table T add primary key(id);
问题:对于上面这两个重建索
原创
2023-09-20 14:03:11
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SET NOCOUNT ONDECLARE @objectid intDECLARE @indexid intDECLARE @partitioncount bigintDECLARE @schemaname nvarchar(130)DECLARE @objectname nvarchar(130)DECLARE @indexname nvarchar(130)DECLARE @partitio
原创
2014-09-16 11:21:43
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author: skatetime :2009/07/03 create index idx_p_merchant_detail_id on D_ORDER_DETAIL (merchant_detail_id) Online;创建好长时间，没有反映；然后取消，结果删除索引的时候，报如下的错误： 错误：ORA-08104: this index object 67420 is
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2024-05-27 21:25:43
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oracle数据库如何重建索引以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容，让我们赶快一起来看一下吧！当索引的碎片过多时 会影响执行查询的速度 从而影响到我们的工作效率 这时候采取的最有利的措施莫过于重建索引了 本文主要介绍了Oracle数据库中检查索引碎片并重建索引的过程 接下来我们就开始介绍这一过程重建索引的步骤如下确认基本信息登入数据库
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2023-12-12 16:58:30
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此文章主要向大家描述的是MySQL表索引被破坏的问题的产生缘由，以及针对这一问题我们给出其具体的解决方案，下面的文章就是对其相关内容的具体介绍，希望在你今后的学习中会有所帮助。下午上班，惊闻我的dedecms的网站出问题了，访问一看，果然全屏报错，检查MySQL(和PHP搭配之***组合)日志，错误信息为：Table '.\dedecmsv4\dede_archives' is
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2024-03-19 11:57:38
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Phoenix 索引失效及重建失效原因phoenix端数据写入时，hbase宕机或重启，导致写入中断，写入更新索引表失败，导致索引失效，很多情况下是重启hbase没有停phoenix服务导致索引数据不一致现象如下所示，可以看到有两个索引的状态为 PENDING_DISABLE ,其余是__active__的!tablesTABLE_CATTABLE_SCHEMTABLE_NAMETABLE_TYP
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2024-03-27 10:58:37
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在做性能优化时，经常需要创建索引，维护索引，或重建，或重组；在创建索引时，索引的数据页有时需要填充满，有时需要预留一定比例的空闲空间；在分析查询的执行计划之后，推荐创建覆盖索引（covering index），优化查询语句，使用执行计划通过Index Seek来获取少量数据等，这些都是索引优化不得不知的要点。一，索引的重组（Reorganize）和重建（Rebuild）在SQL Server中，索
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2024-02-22 12:14:08
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前言： 随着我们的系统数据量越来越大，使用时间越来越长，有时需要考虑重建索引以提高系统的性能。通过本文简单描述下如何快速重建索引，希望同以后大家做维护有所帮助。一、 重建索
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2024-02-05 13:02:08
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sqlserver重建(rebuild)索引可以提高查询速度当随着表的数据量不断增长，很多存储的数据进行了不适当的跨页（sqlserver中存储的最小单位是页，页是不不可再分的），会产生很多索引的碎片。这时候需要重建索引来提高查询性能SQL Server 2005在硬盘中用8KB页面在数据库文件内存放数据。缺省情况下这些页面及其包含的数据是无组织的。为了使混乱变为有序，就要生成
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2024-04-18 19:29:23
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5. 重建B树索引 5.1如何重建B树索引 重建索引有两种方法：一种是最简单的，删除原索引，然后重建；第二种是使用ALTER INDEX … REBUILD命令对索引进行重建。第二种方式是从oracle 1） 它使用原索引的叶子节点作为新索引的数据来源。我们知道，原索引的叶子节点的数据块通常都要比表里的数据块要少很多，因此进行的I/O就会减少
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2024-05-23 22:00:55
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重新创建（create）索引的主要原因是因为新的业务的发展的需要，而重组索引往往是因为索引的偏移膨胀或者是数据删除引起的稀疏状态，也就是有些人说的“碎片”，这个情况下，我们就可以在线重组索引（rebuild online）。 当然，如果需要创建的索引或者需要重组的索引很小，创建与重组过程在几秒之内，这些都可以直接做而不需要讨论。实际情况是，业务很繁重以及表与索引都很大。这些情况下我们需要注意些什
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2024-01-08 17:14:58
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