相信很多人写sql,但是都没有用到过索引,甚至不知道索引为何物?当然,很多功能不需要用索引页能实现,那么微软为什么还要设计索引这个工具呢?简单来说,就是为了提高性能。  比如说:新华字典中有很多字,我们要查其中的某一个字,怎么查?  方法一:刚开始我们可以拼音查询,恰好字典中字的排序就是拼音。  方法二:偏旁查询,可以将该字进行拆分,取出偏旁进行查询。  通过类比的思维,就可以得到索引的思路,具体            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-02-09 08:35:24
                            
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            一、概述 列存储索引是SQL Server 2012中为提高数据查询的性能而引入的一个新特性,顾名思义,数据以列的方式存储在页中,不同于聚集索引、非聚集索引及堆表等以行为单位的方式存储。因为它并不要求存储的列必须唯一,因此它可以通过压缩将重复的列合并,从而减少查询时的磁盘IO,提高效率。为了分析列存储索引,我们先看看B树或堆中的数据的存储方式,如下图,在page1上,数据是按照行的方式存            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-10-13 22:39:08
                            
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            1 SQLSERVER2012 列存储索引2         与传统索引采用不同的存储列方式,它有效地压缩了索引中的数据。在常规索引中,所有每行的索引数据都被一起保持在一页中,每列数据在一个索引中是跨所有页保留的。而在列存储索引中,每列数据被保存在一起,这样每个数据也都只包含来自单个列的数据。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            和大多数主流数据库一样,如果表拥有聚集索引,那么SQL Server就会以B-树的方式存储,否则就会使用堆的方式存储。这两种方法本质上都是基于行的,其中每页中行的条数会根据总体上行的大小不同而不同。从SQL Server 2011开始,微软为我们提供了第三种选择。SQL Server会提供一种“列存储索引”,从而以列而不是行的方式来存储数据。  科罗拉多上空的飞船轨迹   当使用数据规模为1TB            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # SQL Server 列式存储与 HBase
随着大数据时代的到来,数据存储和处理方式也发生了革命性的变化。传统的关系数据库管理系统(RDBMS)在处理大规模数据时遇到了瓶颈,而像 SQL Server 的列式存储和 HBase 这样的 NoSQL 数据库成为了备受关注的选择。本文将介绍 SQL Server 列式存储和 HBase 的基本概念、特点以及如何使用它们进行数据存储和查询。
#            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            列式存储索引在MySQL中引入了一系列先进的特性,并为数据管理提供了更灵活的解决方案。列式存储的设计使得对大规模数据的检索和分析变得更加高效,尤其在OLAP(在线分析处理)场景中,能够显著提升性能。接下来,我们将深入探讨列式存储索引在MySQL中的实现及应用。
### 版本对比
列式存储索引的引入,从早期版本到现在,经历了多个阶段的演变。以下是版本演进史的时间轴:
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ti            
                
         
            
            
            
                 以前不是特别明白列式存储和行式存储到底有什么区别,对于突然蹦出来的BigTable、HBase、Cassandra这些NoSQL数据库凭什么比MySQL集群,Oracle在分析存储上的强大?思来可以这样说说。A. 存储     传统RDBMS以行单位做数据存储(字段为空则赋值为‘NULL'),列式存储数据库以列为单位做数据存储。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            关键字:sqlserver 2012,列存储索引,column index 概述 SQL Server 2012 通过采用列式存储的索引,大大提高了数据仓库的查询效率。这种全新的索引与其它新功能相结合,在一些特定应用场景下可以将数据仓库的查询性能提高数百倍甚至数千倍,对于一些决策支持类的查询,通常也可以达到10倍左右的性能提升。这些性能的提升,都是通过大家所熟悉的T-SQL语句以及SQL            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            大模型相关目录大模型,包括部署微调prompt/Agent应用开发、知识库增强、数据库增强、知识图谱增强、自然语言处理、多模态等大模型应用开发内容从0起步,扬帆起航。大模型应用向开发路径及一点个人思考大模型应用开发实用开源项目汇总大模型问答项目问答性能评估方法大模型数据侧总结大模型token等基本概念及参数和内存的关系大模型应用开发-华为大模型生态规划从零开始的LLaMA-Factory的指令增量            
                
         
            
            
            
            定义 列式存储(Column-based)是相对于传统关系型数据库的行式存储(Row-based)来说的。简单来说两者的区别就是如何组织表。 将表放入存储系统中有两种方法,而我们绝大部分是采用行存储的。行存储法是将各行放入连续的物理位置,这很像传统的记录和文件系统。列存储法是将数据按照列存储到数据库中,与行存储类似,下图是两种存储方法的图形化解释。 应用行式存储的数据            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            列式数据库是以列相关存储架构进行数据存储的数据库,主要适合于批量数据处理和即时查询。相对应的是行式数据库,数据以行相关的存储体系架构进行空间分配,主要适合于小批量的数据处理,常用于联机事务型数据处理。 优点: 
    极高的装载速度 (最高可以等于所有硬盘IO 的总和,基本是极限了) 
  
    适合大量的数据而不是小数据 
  
    实时加载数据仅限于增加(删除和更新需要解压缩Bloc            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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              SQL Server 自2012以来引入了列存储的概念,至今2016对列存储的支持已经是非常友好了。由于我这边线上环境主要是2014,所以本文是以2014为基础的SQL Server 的列存储的介绍。下面我们主要看一下列存储的发展以及一些原理:列存储的开发是想要处理超大量数据进行分析计算,于是在SQL Server 2012时,SQL Server 引入了列存储索引,用以显著提供高传            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            SQL Server 列存储索引强化SQL Server 列存储索引强化... 11. 概述... 12.背景... 22.1 索引存储... 22.2 缓存和I/O.. 22.3 Batch处理方式... 23 聚集索引... 33.1 提高索引创建... 43.2 采样的支持... 43.3 BookMark的支持... 43.4 其他加强... 44 更新处理... 44.1 随机插入...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1、写在前面  微软专门给出SQL Server设计思路及实现路线,从7大体系结构阐述是如何实现,通过了解这些,我们就可以总结出数据库设计原则、编程中sql写法及注意事项,从而优化我们的系统性能,本系列着重讨论SQL Server索引体系。以下为主要内容:  页和区体系结构 表和索引数据结构体系结构 查询处理体系结构  
     
   2、数据存储结构     文            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             这一篇再说下索引的最后一个主题,索引覆盖,当然学习比较好的捷径是看看那些大师们设计的索引,看从中能提取些什么营养的东西,下面我们看看数据库中一个核心的Orders表。一:查看表的架构1. 先查看这个表的大概架构信息--查看表的架构信息
SELECT c.column_id,c.name,t.name FROM sys.columns AS c
JOIN sys.types t
ON c.syst            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            索引分为两大类:聚集索引和非聚集索引一、聚集索引当数据表中的一列被确定为主键后,SQLServer会自动为它建立聚集索引,因为聚集索引是标识每个记录行的键,所以它将被应用到每个查询中.二、非聚集索引非聚集索引的情况就比较复杂了,因为它是相对于表独立组织的,在SQLServer中有单独的结构来存储非聚集索引.有一点是要注意的,不要代替查询优化器去指定某个索引,DBA应该想办法避免优化器不使用索引进行            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            概述索引简介创建索引删除索引一、索引简介什么是索引?索引是对数据表中一列或多列的值进行排序的一种结构,可提高特定数据的查询速度。索引是一个单独的、存储在磁盘上的数据库结构,包含着数据表里所有记录的引用指针。索引的优点通过创建唯一索引,可以保证数据表中每一行数据的唯一性;加快数据的查询速度,这是创建索引的主要原因;实现数据的参考完整性,加速表与表之间的连接;减少分组查询中分组和排序的时间。索引的缺点            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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              索引(Index)好比书的目录,当进行检索时不必扫描整个表,就可以迅速的找到表中的数据。书要制作目录可以方便查找,但也需要纸张来存储目录信息,如果增加或删除了书的内容,那么目录必定也要做修改,索引与之类似,可以快速检索,但也需要一定的内存开销以及维护开销。  首先先解释下索引是如何快速找到数据的?  索引是一个单独的、物理的分散存储数据库结构。它是针对一个表建立的,每个索引页面中的行都含有逻辑            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录1.索引概念2.索引种类2.1聚集索引2.2非聚集索引2.3唯一索引2.4主键索引3.建立索引4.管理索引 1.索引概念索引是与表或视图关联的磁盘上结构,可以加快从表或视图中检索行的速度。 索引包含由表或视图中的一列或多列生成的键。 这些键存储在一个结构(B 树)中,使 SQL Server 可以快速高效地找到与键值关联的行。2.索引种类2.1聚集索引聚集索引,你逻辑上怎么创建的,在物理            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            简介SQL server 11.0 发布,介绍了一种基于列式存储的索引属性来加速数据仓库查询。这种新的索引,结合了增强的查询优化功能和执行功能,在某些情况下能提高百倍甚至是上千倍的数据仓库的查询行能并且能够定期的提供一系列的查询语句得到十倍以上的加速来适应所设计的环境。这些都是在我们熟悉的SQLserver语句,程序以及系统管理环境下实现的。这个属性与所有在SQLserver 客户端执行的报表工具            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-02-02 14:05:45
                            
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