在Oracle中，索引基本分为以下几种：B*Tree索引，反向索引，降序索引，位图索引，函数索引，interMedia全文索引等，其中最常用的是B*Tree索引和Bitmap索引。(1)、与索引相关视图查询DBA_INDEXES视图可得到表中所有索引的列表；访问USER_IND_COLUMNS视图可得到一个给定表中被索引的特定列。(2)、组合索引概念当某个索引包含有多个已索引的列时，称这个索引为组
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2024-04-22 14:42:09
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# 如何在MySQL 8中创建Bitmap索引
## 简介
在MySQL 8中，Bitmap索引可以用于对大量离散值进行快速查询，例如性别、国籍等。本文将向你介绍如何在MySQL 8中创建Bitmap索引。
## 步骤概述
下面的表格显示了创建Bitmap索引的整个过程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 创建适当的表格 |
| 步骤二 | 插入数据 |
|
原创
2023-12-16 03:57:19
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索引索引的目的：提高查询效率原理：通过不断的缩小想要获得数据的范围来筛选出最终想要的结果，同时把随机的事件变成顺序的事件，也就是我们总是通过同一种查找方式来锁定数据。数据结构：B+树图解B+树与查找过程：如上图，是一颗b+树，关于b+树的定义可以参见B+树，这里只说一些重点，浅蓝色的块我们称之为一个磁盘块，可以看到每个磁盘块包含几个数据项（深蓝色所示）和指针（黄色所示），如磁盘块1包含数据项17和
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2024-02-10 00:39:03
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关于这个问题，我们首先要弄明白两个问题：什么是索引？什么是B+树？1、什么是索引？索引是一种数据结构，用于帮助我们在大量数据中快速定位到我们想要查找的数据。索引最形象的比喻就是图书的目录了。注意这里的大量，数据量大了索引才显得有意义，如果我想要在[1,2,3,4]中找到4这个数据，直接对全数据检索也很快，没有必要费力气建索引再去查找。索引在mysql数据库中分三类：B+树索引、Hash索引、全文索
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2023-12-21 11:06:58
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文章目录一、索引基础1. 索引的类型1.1 B-Tree 索引1.2 哈希索引1.3 空间数据索引（R-Tree）1.4 全文索引二、索引的优缺点三、高性能索引策略1. 独立的列2. 前缀索引3. 多列索引4. 合适的索引列顺序5. 聚簇索引6. 覆盖索引三、查询性能优化1. Explain 性能分析1.1 id：表的读取顺序1.2 select_type：查询操作类型1.3 table:表的来
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2023-11-13 09:44:17
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# MySQL中的bitmap索引
## 引言
在MySQL中，索引是一种用于提高查询性能的数据结构。MySQL提供了多种类型的索引，其中之一就是bitmap索引。这种索引在某些情况下可以极大地提高查询效率。本文将介绍MySQL中bitmap索引的概念、使用方法以及其支持的版本。
## 概念
Bitmap索引是一种特殊类型的索引，它基于位图数据结构进行存储。位图是由一系列位组成的数据结构，
原创
2024-01-16 07:41:26
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小知识在实际项目中，我们经常需要聚合统计，比如统计一个年龄在20-30，喜欢看技术书籍，喜欢听音乐，喜欢宅在家的程序员等等一系列标签的用户。 如果使用mysql求并集，首先语句随着标签变长而变长，其次聚合，分组，去重严重影响语句性能。这种情况如何解决？比如现在比较火的面试题，在10亿整数中找出100个重复的数，或者任意给定一个整数，判断是否在这个10亿数中。bitMap原理bitMap就是使用bi
# MySQL Bit Field and Bitmap Index
In MySQL, a `bit` field is a data type that can store a fixed number of bits, often used to represent boolean values or sets of flags. When we have a large number o
原创
2024-04-08 05:11:03
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2. 索引2.1 索引概述MySQL官方对索引的定义为：索引（index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构（有序）。在数据之外，数据库系统还维护者满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据， 这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。如下面的示意图所示 :左边是数据表，一共有两列七条记录，最左边的是数据记录的物理地址（注意逻辑上相邻的记录在磁盘
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2023-08-28 13:16:26
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现在的手机像素都比较高，所以拍照后的照片体积都比较大，处理起来会占用比较多的内存，如果处理不当，回收不及时，那么很容易发生OOM的问题，之前也写过类似的文章，现在再来写一下。一般解决大图片OOM的问题，需要注意的几个地方：因为大图片，比如3~4M，加载到内存中，有编码方式，比如使用ARGB8888编码方式，那么一个像素就需要4字节，如果使用RGB565，则只需要2字节，一般加载图片到内存bitma
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2024-06-18 05:57:17
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BitMap 通俗说
原创
2021-05-28 23:54:52
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一、索引在之前，我对索引有以下的认知：索引可以加快数据库的检索速度；表经常进行INSERT/UPDATE/DELETE操作就不要建立索引了，换言之：索引会降低插入、删除、修改等维护任务的速度；索引需要占物理和数据空间；了解过索引的最左匹配原则；知道索引的分类：聚集索引和非聚集索引；Mysql支持Hash索引和B+树索引两种；看起来好像啥都知道，但面试让你说的时候可能就GG了：使用索引为什么可以加快
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2024-10-23 16:27:16
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BitmapData类表示一个由像素组成的位图，包含了很多内建的方法来控制和处理位图。h%o z{#eI0
sC:xa Umn+B$G4s0
一、在程序里创建位图并显示要创建一个位图可以用如下方法：
I;P]-i*~a,o'g$E1O0
var bmd:BitmapData = new BitmapData(width,height,transparent,fillColor);闪吧新
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2024-05-08 21:46:32
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Bitmaps有效的处理较大的位图图像有各种不同的形状和大小。在许多情况下，他们往往比-一个典型应用程序的用户界面(UI)所需要的资源更大。 读取一个位图的尺寸和类型: 为了从多种资源来创建-一个位图，BitmapFactory类提供 了几个解码的方法(decodeByteArray(),decodeFile(),decodeResource(),等等)。 根据你的圈像数据资源选擇最合适的解码方法
位图（bitmap）索引是另外一种索引类型，它的组织形式与B树索引相同，也是一棵平衡树。与B树索引的区别在于叶子节点里存放索引条目的方式不同。从前面我们知道，B树索引的叶子节点里，对于表里的每个数据行，如果被索引列的值不为空的，则会为该记录行在叶子节点里维护一个对应的索引条目。 而位图索引则不是这样，其叶子节点里存放的索引条目如下图所示。 假设某个表T里所有的记录在列C1上只具有三个值：01、02
hive里的索引是什么？hive 0.7版本之后支持索引。Hive提供有限的索引功能，这不像传统的关系型数据库那样有“键(key)”的概念，用户可以在某些列上创建索引来加速某些操作，给一个表创建的索引数据被保存在另外的表中。 Hive的索引功能现在还相对较晚，提供的选项还较少。但是，索引被设计为可使用内置的可插拔的java代码来定制，用户可以扩展这个功能来满足自
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2024-04-19 16:07:56
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背景今天六一儿童节，早上一来，还没开始过节呢，就被support同事抓着解决问题，难忘。。。事情是这样的，我们的项目流量不是很大，在最初创建数据库的时候，有三张表加了物理外键，后来考虑到写入时性能的问题，就把外键个删掉了。本来用着一直没问题的，直到今天，用户报有个页面加载不出来数据。找了一圈，最后打印出了SQL，看它的执行时间发现了问题所在。我们用的JPA，加载这个页面需要连三张表去查询，hibe
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2024-09-21 14:28:00
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BitmapData类介绍
2010年10月21日
注：文中的Bitmap data和BMD均为同一意思BitmapData ,BMD为其缩写
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Oracle数据库的位图索引(Bitmap Index)确实是针对那些数值稀疏(low-cardinality，低基数)的字段，但是还应记住的一点是，它是针对那些值不经常改变的字段的。在实际应用中，如果某个字段的值需要频繁更新，那么就不适合在它上面创建位图索引。在位图索引中，如果你更新或插入其中一条数值为N的记录，那么相应表中数值为N的记录（可能成百上千条）全部被Oracle锁定，这就意味着其它用
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2024-05-13 14:55:22
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下面假设我们要在 EMP 表的 JOB 列上创建一个位图索引，如下：SQL> create BITMAP index job_idx on emp(job);Index created.Oracle 在索引中存储的内容如表 11.-6 所示。表 
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2023-07-28 15:25:05
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