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
转载
2023-07-20 17:23:59
84阅读
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
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
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
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
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
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：
转载
2023-08-10 23:40:36
180阅读
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
转载
2023-09-01 11:21:05
258阅读
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
转载
2023-07-12 17:36:36
193阅读
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
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
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
转载
2017-11-23 16:57:00
450阅读
2评论
phoenix构建二级索引1、为什么需要用二级索引？对于HBase而言，如果想精确地定位到某行记录，唯一的办法是通过rowkey来查询。如果不通过rowkey来查找数据，就必须逐行地比较每一列的值，即全表扫瞄。对于较大的表，全表扫描的代价是不可接受的。但是，很多情况下，需要从多个角度查询数据。例如，在定位某个人的时候，可以通过姓名、身份证号、学籍号等不同的角度来查询，要想把这么多角度的数据都放到r
转载
2023-07-28 08:39:02
82阅读
一、协处理器—Coprocessor 1、 起源Hbase 作为列族数据库最经常被人诟病的特性包括：无法轻易建立“二级索引”，难以执 行求和、计数、排序等操作。比如，在旧版本的(<0.92)Hbase 中，统计数据表的总行数，需 要使用 Counter 方法，执行一次 MapReduce Job 才能得到。虽
转载
2023-08-18 22:57:54
61阅读
为什么HBase要建立二级索引在HBase中检索数据通常有以下三种方式:通过get, 指定RowKey获取唯一一条记录通过scan, 设置start和stop进行范围匹配全表扫描所以我们发现, 想要精确且快速的定位在HBase表中某一条记录, 唯一的办法也就是通过RowKey进行查询。 然而在多数情况, 需要从多个条件查询数据, 再依靠单一的Rowkey查询已经不满足需求。方案Hbase —–&g
数据库索引对于数据查询的重要性不可言喻，因此作者在存储层实现了二级索引，以及利用索引进行扫描的功能。目前仅实现了分区表与非分区表的本地索引(数据与索引共用一个Raft组管理)，全局索引及反向索引待以后再实现。一、存储结构： 在介绍索引前先了解一下数据与索引是以何种结构存储于RocksDB内的，每个节点的RocksDB实例都包含以下两个ColumnFamily，每个列簇的存储结构如下
Hbase 二级索引方案概述在 Hbase 中,表的 RowKey 按照字典排序, Region 按照 RowKey 设置 split point 进行 shard，通过这种方式实现的全局、分布式索引. 成为了其成功的最大的砝码。然而单一的通过 RowKey 检索数据的方式,不再满足更多的需求，查询成为 Hbase 的瓶颈，人们更加希望像 Sql 一样快速检索数据，可是，Hbase 之前定位的是大
索引的存储结构：首先了解一下索引的存储结构，知道了索引的存储结构，才方便我们更好地理解索引失效的问题。索引的存储结构跟MySQL的存储引擎有关，存储引擎的不同采用的结构也会不同。MySQL默认的存储引擎InnoDB采用B+Tree作为索引的数据结构，在创建表时，InnoDB会默认创建一个主键索引，这是一个聚簇索引，其他索引都属于二级索引。MyISAM存储引擎在创建表时，默认是用的是B+树索引。虽然
