1、前置知识常识 磁盘和内存中常识 1、寻址 内存中ns级别 磁盘中ms级别 2、带宽 磁盘：百兆到G的的级别，现在的固态硬盘可以达到1-3G中 io buffer 磁盘磁道、扇区，一个扇区是512byte，索引4k2、为什么使用 1、常见的关系型数据库是硬盘型数据库、随着数据的的增加，磁盘的IO就成为了瓶颈，为了加快数据查询效率，于是有了数据分而治之和索引2、为了加快查询速
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2023-08-10 17:05:59
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数据结构：方案1：1.存储结构采用hash2.索引采用二级索引模式(借鉴mysql索引)。二级索引介绍：1.一级索引采用id(最常用的索引)，放在hash的key中，value存放数据(单条热点数据)。2.二级索引根据查询条件选定，与一级索引进行绑定。例：索引b->索引a方案2：1.存储结构采用kv2.索引采用二级索引模式(借鉴mysql索引)。二级索引介绍：1.一级索引采用id(最常用的索
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2023-06-27 15:46:50
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简单数字索引示例：HMSET user:1 id 1 username antirez ctime 1444809424 age 38
HMSET user:2 id 2 username maria ctime 1444808132 age 42
HMSET user:3 id 3 username jballard ctime 1443246218 age 33在以上示例中，需要查询每个use
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2023-08-15 10:43:31
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# 如何实现Redis的二级索引
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[创建主键索引] --> B[创建二级索引]
B --> C[查询二级索引]
C --> D[根据二级索引查询主键]
```
## 2. 关系图
```mermaid
erDiagram
主键表 {
主键(PK)
}
二级索
一致性的保证Phoenix客户端在成功提交一个操作并且得到成功响应后，就代表你所做的操作已经成功应用到原表和相关的索引表中。换句话说，索引表的维护和处理原表数据是同步的，并且各自是强一致性保证的。但是因为索引表和原表是在不同的表中，根据表的属性和索引的类型，当服务端崩溃导致一次提交失败时，原表和索引表中的数据就会有一些变化。所以在使用二级索引的时候，就要根据需求个用例充分考虑。下面列出了一些不同级
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2023-07-20 17:23:59
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一、问题经常遇到业务线的同学问，既然页面I/O对MySQL查询性能影响较大，那么对于一次MySQL查询，底层要进行多少次页面I/O呢？为了回答这个问题，下文我们简化几个概念：h：统称索引的高度；h1：聚簇索引的高度；h2：二级辅助索引的高度；k：中间结点的扇出系数。二、分析不得不说这是一个非常棒的问题，跟咱们的日常查询密切相关。这个问题看似简单，但回答起来并不那么容易。首先我们来看下MySQL B
关于MySQL索引的好处，如果正确合理设计并且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话，那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车。对于没有索引的表，单表查询可能几十万数据就是瓶颈，而通常大型网站单日就可能会产生几十万甚至几百万的数据，没有索引查询会变的非常缓慢。还是以WordPress来说，其多个数据表都会对经常被查询的字段添加索引，比如wp_comments表中针对5个字段设计了BTR
本文基于Redis 6.0.9版本，前提至少 Redis 3.0或更高版本。目录1.使用Redis进行二级索引1.1.具有排序集的简单数字索引1.2.使用对象ID作为关联值1.3.更新简单的排序集索引1.4.将多维数据转换为线性数据1.5.分数极限2.词典索引（Lexicographical indexes）2.1.第一个例子：completion2.2.在mix中增加频率2.3.规范大小写和重音
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2023-06-10 21:07:11
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目录1、索引本质2、索引数据结构3、索引是怎么支撑千万级表的快速查找？ 4、如何基于索引b+树精准简历高性能索引？5、联合索引底层数据结构是怎么样的？1、索引本质 索引是帮助Mysql高效获取数据的排好序的数据结构2、索引数据结构 二叉树、红黑树、Hash表、B-TreeMysql从第一行将数据从磁盘load到内存与sql对比，每一次lo
聚簇索引：将数据存储与索引放在一块，找到索引也就找到了数据。非聚簇索引：将数据存储与索引分开，索引结构的叶子节点指向数据的对应行。myisam通过key_buffer把索引先缓存在内存中，访问数据时，在内存中直接搜索索引，然后通过索引找到磁盘对应数据。注意：innodb中，在聚簇索引之上创建的索引称之为辅助索引，辅助索引访问数据需要二次查找，非聚簇索引都是辅助索引。辅助索引叶子节点存储的不再是物理
索引的原理目标索引基础索引存储模型二分查找二叉树平衡二叉树（AVL Tree）多路平衡二叉树（B Tree）B+ 树 （加强版多路平衡查找树）为什么不用红黑树hash索引B+Tree 索引落地索引的使用原则 目标1、索引的本质
2、索引底层的数据结构
3、不同存储引擎中索引的落地
4、索引的创建和使用原则索引基础索引是什么排序的
数据结构索引类型普通索引：没有限制
唯一索引：键值不能重复
全文索
二级索引 全局二级索引 - Amazon DynamoDB http://docs.amazonaws.cn/amazondynamodb/latest/developerguide/GSI.html 属性投影 查询全局二级索引 扫描全局二级索引 表与全局二级索引之间的数据同步 全局二级索引 的预置
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2017-11-23 16:57:00
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浅谈InnoDB中的聚簇索引和二级索引聚簇索引(主键索引)(Clustered Index(Primary Index))聚簇索引与其说是索引，不如说是InnoDB用来存储记录的数据容器更为恰当。InnoDB中的聚簇索引采用B-Tree组织起来，每个节点都是一个Page（InnoDB存储记录的最小单位）；非叶节点存 Key 的值和指向孩子节点的指针，叶子节点则存储记录和指向相邻叶节点的指针（所有叶
基于hadoop搜索引擎——二级索引文件
一般生成的倒排表文件会比源文件暂用空间大，主要是倒排表文件所记录的信息比较详细。它记录了所有的索引词记录（TERM_RECORD）信息，对于常见的关键词（TERM），其MULTI_INFO可能包含几万甚至几十万个SINGLE_INFO.
由于倒排表文件很大。系统
1、一级索引索引和数据存储在一起，都存储在同一个B+tree中的叶子节点。一般主键索引都是一级索引。2、二级索引二级索引树的叶子节点存储的是主键而不是数据。也就是说，在找到索引后，得到对应的主键，再回到一级索引中找主键对应的数据记录。3、例子介绍下面我们通过一个具体的示例进行演示一级索引和二级索引。有如下表pl_ranking（编程语言排行榜表），该表包含3个字段，如下：id：主键
plname：
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2023-08-10 23:40:36
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目录1、主键索引和二级索引2、InnoDB存储引擎2.1 总结3、MyISAM存储引擎3.1 总结4、不同存储引擎对聚集索引和非聚集索引的实现方式不同5、二次查询问题在最初学习MySQL底层原理的时候，对InnoDB和MyISAM存储引擎对聚集索引和非聚集索引的实现结构，主键索引和二级索引的概念都很混乱，网上的很多博客在一些概念上的表述也都不尽相同，现在我对之前比较混乱的概念做一个总结梳理。聚集索
hyper_table之前HBase SQL BulkLoad环节创建的，我们将数据通过BulkLoad方式导入预先分好Region的hyper_table表中。这里大家只要清楚此表结构即可，结构如下： hyper_table表结构
字段rowkeynumcountryrd类型stringintintstring
创建二级索引（全局索引）我们有两种方式创建索引，一种是利用SQ
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2023-09-01 11:21:05
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01 HBase简介HBase是一个构建在HDFS之上，用于海量数据存储分布式列存储系统。参见下图，由于在HBase中：表的每行都是按照RowKey的字典序排序存储表的数据是按照RowKey区间进行分割存储成多个region所以HBase主要适用下面这两种常见场景：适用于基于rowkey的单行数据快速随机读写适合基于rowkey前缀的范围扫描02 为什么需要HBse二级索引HBase里面只有row
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2023-07-12 17:36:36
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这里的索引和mysql的索引指的是一个意思，都是为了查询时提高速度，不同的是没有mysql那么多的种类，且实现原理也不同，mysql是使用树形结构等原理实现索引，且索引种类可以有多种供选择的种类，使用灵活，而phoenix的索引默认情况下，默认只有rowkey一个索引，而二级索引说的是以rowkey为中心，使得其他的字段和rowkey发生一种关联，总的来说phoenix的二级索引是一种牺牲存储空间
一、Apache Phoenix是什么
首先Phoenix是HBase之上的SQL工具，至于HBase是什么，我就不介绍了，你若不懂，就不需要往下继续看了。Phoenix旨在通过标准的SQL语法来简化HBase的使用，并可以使用标准的JDBC连接HBase，而不是通过HBase的Java客户端APIs。它可以让你执行所有的CRUD和DDL操作，比如创建一张表，插入数据以及查询数据。SQL和JDBC
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2023-09-01 10:59:31
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