版本信息:HDP -> 3.0.0Hadoop -> 3.0.1HBase -> 2.0.0Phoenix -> 5.0.0HBASE 是 Google-Bigtable 的开源实现，是一种构建在 HDFS 之上的分布式、面向列的存储系统，HBase 是一种非关系型数据库，也不支持 SQL ，因此我们使用了 PHOENIX 。Phoenix 是构建在 HBase 上的一个
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
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2023-12-25 16:12:38
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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
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2023-12-31 16:48:39
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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
Phoenix使用HBase作为后端存储，对于HBase来说，我们通常使用字典序的RowKey来快速访问数据，除此之外，也可以使用自定义的Filter来搜索数据，但是它是基于全表扫描的。而Phoenix提供的二级索引是可以避开全表扫描，是在HBase中快速查找或批量检索数据的另一个选择。下面的例子使用如下表进行测试：CREATE TABLE HAO1 ( id char(36) not null
mysql——二级索引（辅助索引） 二级索引：叶子节点中存储主键值，每次查找数据时，根据索引找到叶子节点中的主键值，根据主键值再到聚簇索引中得到完整的一行记录。问题：1.相比于叶子节点中存储行指针，二级索引存储主键值会占用更多的空间，那为什么要这样设计呢？InnoDB在移动行时，无需维护二级索引，因为叶子节点中存储的是主键值，而不是指针。2.那么InnoDB有了聚簇索引，为什么还要有二级索引呢？聚
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2023-08-16 14:29:29
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Phoenix二级索引HBase因其历史原因只支持rowkey索引，当使用rowkey来查询数据时可以很快定位到数据位置。现实中，业务查询需求条件往往比较复杂，带有多个查询字段组合，如果用HBase查的话，只能全表扫描进行过滤，效率很低。而Phoenix支持除rowkey外的其它字段的索引创建，即二级索引，查询效率可大幅提升。（基于Coprocessor，可以更好的实现二级索引、复杂过滤规则、权限
文章目录表引擎合并树家族MergeTree排序键主键分区数据生命周期其它设置ReplacingMergeTreeSummingMergeTree日志家族其它内存引擎 表引擎 数据的存储方式和位置
支持哪些查询以及如何支持 并发数据访问 索引的使用（如果存在） 是否可以执行多线程请求 数据复制参数 常见表引擎家族说明索引备注TinyLogLog Family
标题二级索引的基本介绍协处理器1.出现2.协处理器有两种： observer 和 endpoint3.协处理器加载方式4.协处理器Observer应用实战 二级索引的基本介绍出现原因： 由于HBase的查询比较弱，如果需要实现类似于 select name,salary,count(1),max(salary) from user group by name,salary order by sa
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2023-07-11 13:05:31
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InnoDB：聚集索引，索引B+树中叶子结点的值存放的是数据的值。因此InnoDB建表必须有个主键，用主键建立索引，若无主键，数据库会额外加一列唯一值充当主键。主键最好设计为自增的整型。若额外建立了非主键索引(二级索引)，则其叶子结点的值存放的是主键，即先查非主键索引得到主键，再查主键索引，这个过程称为回表。MyISAM：非聚集索引，索引B+树中叶子结点的值存放的是数据的指针，数据单独存放一个文件
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2023-09-12 21:32:52
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一：索引类型索引影响where查询，order by排序。 分类很多：从索引存储结构划分：B Tree索引、Hash索引、FULLTEXT全文索引、R Tree索引 从应用层次划分：普通索引、唯一索引、主键索引、复合索引从索引键值类型划分：主键索引、辅助索引（二级索引） 从数据存储和索引键值逻辑关系划分：聚集索引（聚簇索引）、非聚集索引（非聚簇索引） 二：索引原理（Innodb）索引使用Page存
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2023-08-20 21:41:46
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前言最近在Hbase的使用过程中遇到了很多问题，通过各种查资料测试最终得到解决。趁此机会也对Hbase预分区及索引的原理作了一些较深入的学习，以便更好的使用Hbase及对数据库性能调优。 下面对Hbase的索引触发原理及Bulkload导入数据需注意的问题作了简要总结，希望能对大家起到一些帮助，共同学习进步。1. Phoenix索引在Hbase中的存储形式本文所说phoenix索引，默认都是指全局
一、索引的本质索引是帮助Mysql高效获取数据的排好序的数据结构。 索引数据结构： 1、二叉树 2、红黑树 3、Hash表 4、B-Tree例：如下面一张表无索引： 查找 col2=89的数据,会进行全表扫描，从第一个开始往下面扫描，直到找到col2=89为止，需要查找至少6次。select * from t where t.col2=89;有索引（二叉树）： 如图右侧所画，二叉树的规则是左边小，
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2023-09-28 20:08:39
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“二级多列索引”是针对目标记录的某个或某些列建立的“键-值”数据，以列的值为键，以记录的RowKey为值，当以这些列为条件进行查询时，引擎可以通过检索相应的“键-值”数据快速找到目标记录。华为基于hbase开发的ctbase产品就提供了二级索引的实现，在建表时有两个选择，一个是把索引数据放在单独一张表上，一个是把索引数据与原数据放在同一张表中，为了能获得最佳的性能表现，一般是把索引数
首先区分几个概念： 聚集索引 主索引和辅助索引（即二级索引） innodb中每个表都有一个聚簇索引（clustered index ），除此之外的表上的每个非聚簇索引都是二级索引，又叫辅助索引（secondary indexes）。聚簇索引和非聚簇索引不是一种索引类型而是一种存储方式。以下转载自：http://blog.codinglabs.org/articles/theory-of-m
华为在HBTC 2012上由其高级技术经理Anoop Sam John透露了其二级索引方案，这在业界引起极大的反响，甚至有人认为，如果华为早点公布这个方案，hbase的某些问题早就解决了。其核心思想是保证索引表和主表在同一个region server上。 更新：目前该方案华为已经开源，详见：https://github.com/Huawei-Hadoop/hindex 下面来对其方案做一个分析。
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2023-10-06 14:45:29
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Phoenix使用HBase作为后端存储，对于HBase来说，我们通常使用字典序的RowKey来快速访问数据，除此之外，也可以使用自定义的Filter来搜索数据，但是它是基于全表扫描的。而Phoenix提供的二级索引是可以避开全表扫描，是在HBase中快速查找或批量检索数据的另一个选择。下面的例子使用如下表进行测试：CREATE TABLE HAO1 ( id char(36) not null
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2023-06-30 17:00:27
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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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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
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
