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  • mysql的二级索引

    2014-09-12 14:44:00
    mysql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)。 以InnoDB来说,每个InnoDB表具有一个特殊的索引称为聚集索引。如果您的...

    mysql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)。

    以InnoDB来说,每个InnoDB表具有一个特殊的索引称为聚集索引。如果您的表上定义有主键,该主键索引是聚集索引。如果你不定义为您的表的主键 时,MySQL取第一个唯一索引(unique)而且只含非空列(NOT NULL)作为主键,InnoDB使用它作为聚集索引。如果没有这样的列,InnoDB就自己产生一个这样的ID值,它有六个字节,而且是隐藏的,使其作 为聚簇索引。

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  • mysql索引之二级索引学习总结

    千次阅读 2018-03-30 08:42:40
    二级索引又称辅助索引、非聚集索引(no-clustered index)。b+tree树结构。然而二级索引的叶子节点不保存记录中的所有列,其叶子节点保存的是<健值,(记录)地址>。...

    二级索引又称辅助索引、非聚集索引(no-clustered index)。b+tree树结构。然而二级索引的叶子节点不保存记录中的所有列,其叶子节点保存的是<健值,(记录)地址>。好似聚集索引中非叶子节点保存的信息,不同的是二级索引保存的是记录地址,而聚集索引保存的是下一层节点地址。记录的地址一般可以保存两种形式。
    1. 记录的物理地址,页号:槽号:偏移量
    2 . 记录的主键值

    innodb引擎是索引组织表,所有记录都放在聚集索引里,因此其辅助索引中的记录地址存放的主键的键值。

    innodb读操作:

    通过二级索引查询记录仅能得到主键值,要查询完整的记录还需要再通过一次聚集索引查询,这种查询方式为书签查找(bookmark lookup)。
    注:聚集索引:例如查字典,每个字所在的位置有一个页码,如果你知道一个字的所在具体页数便可直接翻到相应的页,此刻可以把字典中的页码看成主键。字典的正文就是一个查询目录而不需要在通过其他目录来查找。这种正文本身具有一定的规则排序的目录称为聚集索引。
    二级索引:此操作就如查字典,先找到生字的偏旁部首查找到字在哪一页(获得主键的位置),然后再翻到生字的具体章节叶。

    innodb写操作:

    仅当主键发生改变时,才会更新二级索引

    二级索引的非叶子节点存放的记录格式为<键值,主键值,地址>,二级索引的非叶子节点依然存在主键信息。二级索引节点的记录不保存隐藏列xid和roll ptr。聚集索引的非叶子节点保存的是下一层节点地址。
    由于二级索引不包含记录的完整信息,在innodb存储引擎中二级索引的树高度比聚簇索引的树高度小,二级索引效率低。

    知识关联:聚簇索引和辅助索引的区别
    交流群:725450393
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  • 主索引和二级索引区别 并创建一个二级索引

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    透明表索引有两种:分别是主索引和二级索引。
    • 主索引是在我们创建表激活后由系统自动创建的,这个我们不能修改;二级索引可以我们自己创建。
    • 主索引是表的主键,二级索引可以根据你自己需要用到表的任何字段的组合来创建。
    • 在使用二级索引时,WHERE条件字段和字段顺序要与二级索引字段和字段顺序粗略一致,这样才能提高检索效率

    索引的第一个字段都是MANDT,后面的根据需求有序的输入索引字段

    可以点击‘Table Fileds’选择表中用于索引的字段,可多选;保存、激活注意


    现在再次点击‘索引’,就可以看到我们刚才创建的索引了
    PS:我们可以最大创建9条索引,注意不是索引越多越好,太多的话会严重浪费服务器资源






               

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  • Phoenix二级索引的使用

    千次阅读 2019-05-23 14:57:56
    异步索引 在执行CREATE INDEX IDX_COL1 ON TEST(COL1)时会进行索引数据的同步。此方法适用于数据量较小的情况。 异步build索引需要借助MR,创建异步索引语法和同步索引相差一个关键字:ASYNC。 创建异步索引 创建...

    准备工作

    1. 创建测试表

      CREATE TABLE my_table ( 
      	rowkey VARCHAR NOT NULL PRIMARY KEY, 
      	v1 VARCHAR,
      	 v2 VARCHAR, 
      	 v3 VARCHAR 
       );
      
      UPSERT INTO my_table values('1','value1','value2','value3');
      UPSERT INTO my_table values('2','value1','value2','value3');
      UPSERT INTO my_table values('3','value1','value2','value3');
      UPSERT INTO my_table values('4','value1','value2','value3');
      UPSERT INTO my_table values('5','value1','value2','value3');
      ...
      
    2. 开启索引支持

      HBase --> 配置 --> 高级 --> 搜索 hbase-site.xml。
      在服务端添加下面配置:

      <property>
        <name>hbase.regionserver.wal.codec</name>
        <value>org.apache.hadoop.hbase.regionserver.wal.IndexedWALEditCodec</value>
      </property>
      

      在这里插入图片描述

    创建索引

    1. 全局索引

      全局索引适合读多写少的场景。如果使用全局索引,读数据基本不损耗性能,所有的性能损耗都来源于写数据。数据表的添加、删除和修改都会更新相关的索引表(数据删除了,索引表中的数据也会删除;数据增加了,索引表的数据也会增加)。

      注意:

      对于全局索引在默认情况下,在查询语句中检索的列如果不在索引表中,Phoenix不会使用索引表将,除非使用hint。

      创建全局索引

      CREATE INDEX my_index ON my_table ( v3 );
      

      查看效果

      0: jdbc:phoenix:> select v3 from my_table where v3 = '13000010030';
      +--------------+
      |      V3      |
      +--------------+
      | 13000010030  |
      +--------------+
      1 row selected (2.155 seconds)
      0: jdbc:phoenix:> select * from my_table where v3 = '13000010030';
      +-------------------+------+--------+--------------+
      |      ROWKEY       |  V1  |   V2   |      V3      |
      +-------------------+------+--------+--------------+
      | 77a9ede22e169683  | 麻保波  | 台湾屏东县  | 13000010030  |
      +-------------------+------+--------+--------------+
      1 row selected (2.337 seconds)
      0: jdbc:phoenix:> CREATE INDEX my_index ON my_table ( v3 );
      1,076,190 rows affected (33.875 seconds)
      0: jdbc:phoenix:> select * from my_table where v3 = '13000010030';
      +-------------------+------+--------+--------------+
      |      ROWKEY       |  V1  |   V2   |      V3      |
      +-------------------+------+--------+--------------+
      | 77a9ede22e169683  | 麻保波  | 台湾屏东县  | 13000010030  |
      +-------------------+------+--------+--------------+
      1 row selected (3.296 seconds)
      0: jdbc:phoenix:> select v3 from my_table where v3 = '13000010030';
      +--------------+
      |      V3      |
      +--------------+
      | 13000010030  |
      +--------------+
      1 row selected (0.02 seconds)
      
    2. 本地索引

      本地索引适合写多读少的场景,或者存储空间有限的场景。和全局索引一样,Phoenix也会在查询的时候自动选择是否使用本地索引。本地索引因为索引数据和原数据存储在同一台机器上,避免网络数据传输的开销,所以更适合写多的场景。由于无法提前确定数据在哪个Region上,所以在读数据的时候,需要检查每个Region上的数据从而带来一些性能损耗。

      注意:

      对于本地索引,查询中无论是否指定hint或者是查询的列是否都在索引表中,都会使用索引表。

      创建本地索引

      CREATE LOCAL INDEX LOCAL_IDEX ON my_table(v3);
      

      查看效果

      0: jdbc:phoenix:> select * from my_table where v3 = '13000010030';
      +-------------------+------+--------+--------------+
      |      ROWKEY       |  V1  |   V2   |      V3      |
      +-------------------+------+--------+--------------+
      | 77a9ede22e169683  | 麻保波  | 台湾屏东县  | 13000010030  |
      +-------------------+------+--------+--------------+
      1 row selected (3.545 seconds)
      0: jdbc:phoenix:> select v3 from my_table where v3 = '13000010030';
      +--------------+
      |      V3      |
      +--------------+
      | 13000010030  |
      +--------------+
      1 row selected (2.946 seconds)
      0: jdbc:phoenix:> CREATE LOCAL INDEX LOCAL_IDEX ON my_table(v3);
      1,076,190 rows affected (24.67 seconds)
      0: jdbc:phoenix:> select * from my_table where v3 = '13000010030';
      +-------------------+------+--------+--------------+
      |      ROWKEY       |  V1  |   V2   |      V3      |
      +-------------------+------+--------+--------------+
      | 77a9ede22e169683  | 麻保波  | 台湾屏东县  | 13000010030  |
      +-------------------+------+--------+--------------+
      1 row selected (0.055 seconds)
      0: jdbc:phoenix:> select v3 from my_table where v3 = '13000010030';
      +--------------+
      |      V3      |
      +--------------+
      | 13000010030  |
      +--------------+
      1 row selected (0.013 seconds)
      
    3. 覆盖索引

      覆盖索引是把原数据存储在索引数据表中,这样在查询时不需要再去HBase的原表获取数据就,直接返回查询结果。

      注意:

      查询是 select 的列和 where 的列都需要在索引中出现。

      创建覆盖索引

      CREATE INDEX my_index ON my_table ( v2,v3 ) INCLUDE ( v1 );
      

      添加索引后提升到毫秒级

      0: jdbc:phoenix:> select * from my_table where v3 = '13308117837' and v2 = '北京顺义';
      +-------------------+-----+-------+--------------+
      |      ROWKEY       | V1  |  V2   |      V3      |
      +-------------------+-----+-------+--------------+
      | 3f65283ed7553909  | 齐晨  | 北京顺义  | 13308117837  |
      +-------------------+-----+-------+--------------+
      1 row selected (2.42 seconds)
      0: jdbc:phoenix:> CREATE INDEX my_index ON my_table (v2,v3) INCLUDE ( v1 );
      1,076,190 rows affected (47.432 seconds)
      0: jdbc:phoenix:> select * from my_table where v3 = '13308117837' and v2 = '北京顺义';
      +-------------------+-----+-------+--------------+
      |      ROWKEY       | V1  |  V2   |      V3      |
      +-------------------+-----+-------+--------------+
      | 3f65283ed7553909  | 齐晨  | 北京顺义  | 13308117837  |
      +-------------------+-----+-------+--------------+
      1 row selected (0.031 seconds)
      
    4. 函数索引

      从Phoenix4.3版本就有函数索引,特点是索引的内容不局限于列,能根据表达式创建索引。适用于对查询表时过滤条件是表达式。如果你使用的表达式正好就是索引的话,数据也可以直接从这个索引获取,而不需要从数据库获取。

      创建索引

      CREATE INDEX my_index ON my_table(substr(v3,1,9)) INCLUDE ( v1 );
      

      查看效果

      0: jdbc:phoenix:> select v1,substr(v3,1,9) from my_table where substr(v3,1,9) = '130000109';
      +-----+-------------------+
      | V1  | SUBSTR(V3, 1, 9)  |
      +-----+-------------------+
      | 凤伊  | 130000109         |
      +-----+-------------------+
      1 row selected (3.656 seconds)
      0: jdbc:phoenix:> select v1,v3 from my_table where substr(v3,1,9) = '130000109';
      +-----+--------------+
      | V1  |      V3      |
      +-----+--------------+
      | 凤伊  | 13000010979  |
      +-----+--------------+
      1 row selected (3.969 seconds)
      0: jdbc:phoenix:> CREATE INDEX my_index ON my_table(substr(v3,1,9)) INCLUDE ( v1 );
      1,076,190 rows affected (45.833 seconds)
      
      0: jdbc:phoenix:> select v1,v3 from my_table where substr(v3,1,9) = '130000109';
      +-----+--------------+
      | V1  |      V3      |
      +-----+--------------+
      | 凤伊  | 13000010979  |
      +-----+--------------+
      1 row selected (3.44 seconds)
      0: jdbc:phoenix:> select v1,v3,substr(v3,1,9) from my_table where substr(v3,1,9) = '130000109';
      +-----+--------------+-------------------+
      | V1  |      V3      | SUBSTR(V3, 1, 9)  |
      +-----+--------------+-------------------+
      | 凤伊  | 13000010979  | 130000109         |
      +-----+--------------+-------------------+
      1 row selected (3.327 seconds)
      0: jdbc:phoenix:> select v1,substr(v3,1,9) from my_table where substr(v3,1,9) = '130000109';
      +-----+--------------------+
      | V1  | " SUBSTR(V3,1,9)"  |
      +-----+--------------------+
      | 凤伊  | 130000109          |
      +-----+--------------------+
      1 row selected (0.013 seconds)
      0: jdbc:phoenix:> select v1 from my_table where substr(v3,1,9) = '130000109';
      +-----+
      | V1  |
      +-----+
      | 凤伊  |
      +-----+
      1 row selected (0.011 seconds)
      

    索引Building

    1. 同步索引

      CREATE INDEX ASYNC_IDX ON SCHEMA_NAME.TABLE_NAME(BASICINFO."s1",BASICINFO."s2") ;
      

      创建同步索引超时怎么办?

      在客户端配置文件hbase-site.xml中,把超时参数设置大一些,足够 Build 索引数据的时间。

      <property>
          <name>hbase.rpc.timeout</name>
          <value>60000000</value>
      </property>
      <property>
          <name>hbase.client.scanner.timeout.period</name>
          <value>60000000</value>
      </property>
      <property>
          <name>phoenix.query.timeoutMs</name>
          <value>60000000</value>
      </property>
      
    2. 异步索引

      异步Build索引需要借助MapReduce,创建异步索引语法和同步索引相差一个关键字:ASYNC。

      1. 创建异步索引

        CREATE INDEX ASYNC_IDX ON SCHEMA_NAME.TABLE_NAME ( BASICINFO."s1", BASICINFO."s2" ) ASYNC;
        
      2. 运行MapReduce

        执行MapReduce

        hbase org.apache.phoenix.mapreduce.index.IndexTool \
        --schema SCHEMA_NAME\
        --data-table TABLE_NAME\
        --index-table ASYNC_IDX \
        --output-path ASYNC_IDX_HFILES
        
        Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: Using incremental CMS is deprecated and will likely be removed in a future release
        SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.
        SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/cloudera/parcels/CDH-5.12.1-1.cdh5.12.1.p0.3/jars/phoenix-4.14.0-cdh5.12.2-client.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
        SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/cloudera/parcels/CDH-5.12.1-1.cdh5.12.1.p0.3/jars/slf4j-log4j12-1.7.5.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
        SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation.
        SLF4J: Actual binding is of type [org.slf4j.impl.Log4jLoggerFactory]
        19/05/22 15:38:41 INFO log.QueryLoggerDisruptor: Starting  QueryLoggerDisruptor for with ringbufferSize=8192, waitStrategy=BlockingWaitStrategy, exceptionHandler=org.apache.phoenix.log.QueryLoggerDefaultExceptionHandler@dd0c991...
        19/05/22 15:38:41 INFO query.ConnectionQueryServicesImpl: An instance of ConnectionQueryServices was created.
        
        ...
        
        19/05/22 15:41:19 INFO index.IndexTool: Loading HFiles from INDEX_PERSONAS_TAG_HFILES/MY_SCHEMA.INDEX_PERSONAS_TAG
        19/05/22 15:41:19 WARN mapreduce.LoadIncrementalHFiles: Skipping non-directory hdfs://bigdata-dev-41:8020/user/root/INDEX_PERSONAS_TAG_HFILES/MY_SCHEMA.INDEX_PERSONAS_TAG/_SUCCESS
        19/05/22 15:41:19 INFO hfile.CacheConfig: CacheConfig:disabled
        19/05/22 15:41:19 INFO mapreduce.LoadIncrementalHFiles: Trying to load hfile=hdfs://bigdata-dev-41:8020/user/root/INDEX_PERSONAS_TAG_HFILES/MY_SCHEMA.INDEX_PERSONAS_TAG/0/e1f766365b4f4c7cb6cfc6e0d18328b8 first=0\x0010\x00\xE4\xB8\x9A\xE4\xB8\xBB\x000\x000\x0010\x000\x00\xE6\xAD\xA3\xE5\xB8\xB8\xE4\xB8\x9A\xE4\xB8\xBB\x001001.99\x000\x001\x003\x00\xE8\x80\x81\xE5\xAE\xA2\xE6\x88\xB7\x00\xE6\x9C\xAA\xE7\x9F\xA5\x0042471415705946377 last=2\x009\x00\xE7\xA7\x9F\xE5\xAE\xA2\x002\x002\x009\x002\x00\xE9\x95\xBF\xE6\x9C\x9F\xE4\xB8\x8D\xE4\xBA\xA4\xE7\x89\xA9\xE4\xB8\x9A\xE7\xAE\xA1\xE7\x90\x86\xE8\xB4\xB9\x00988.56\x000\x001\x004\x00\xE6\x9C\xAA\xE7\x9F\xA5\x00\xE5\x9C\x9F\xE8\xB1\xAA\x0044ff3613003558171
        19/05/22 15:41:20 INFO index.IndexToolUtil:  Updated the status of the index INDEX_PERSONAS_TAG to ACTIVE
        

        遇到问题

        Error: Could not find or load main class org.apache.phoenix.mapreduce.index.IndexTool
        

        解决办法

        将 phoenix-4.14.0-cdh5.12.2-client.jar 包复制到 hbase 的 lib 目录下

        [root@node00 ~]# cd /opt/cloudera/parcels/
        [root@node00 parcels]# cd APACHE_PHOENIX/lib/phoenix
        [root@node00 phoenix]# cp phoenix-4.14.0-cdh5.12.2-client.jar /opt/cloudera/parcels/CDH/jars/
        [root@node00 phoenix]# cd /opt/cloudera/parcels/CDH/lib/hbase/lib/
        [root@node00 lib]# ln -s ../../../jars/phoenix-4.14.0-cdh5.12.2-client.jar phoenix-4.14.0-cdh5.12.2-client.jar
        

    索引用法总结

    Phoenix 的二级索引主要有两种,即全局索引本地索引
    全局索引适合读多写少的场景,如果使用全局索引,读数据基本不损耗性能,所有的性能损耗都来源于写数据。
    本地索引适合写多读少的场景,或者存储空间有限的场景。

    索引定义完之后,一般来说,Phoenix自己会判定使用哪个索引更加有效。
    但是,全局索引必须是查询语句中所有列都包含在全局索引中,它才会生效

    索引为:

    create index my_index on my_table (v3);
    
    select v1 from my_table where v3 = '13406157616';
    

    上面语句怎样才能使用索引呢?

    有以下三种方法使它使用索引:

    1. 使用覆盖索引

      CREATE INDEX cover_index ON my_table(v3) INCLUDE (v1);
      

      查看效果

      0: jdbc:phoenix:> select v1 from my_table where v3 = '13406157616';
      +------+
      |  V1  |
      +------+
      | 茹羽琦  |
      +------+
      1 row selected (0.01 seconds)
      
    2. 使用 Hint 强制索引

      SELECT /*+ INDEX(my_table my_index) */ v1 FROM my_table WHERE v3 = '13406157616';
      

      查看效果

      0: jdbc:phoenix:> SELECT /*+ INDEX(my_table my_index) */ v1 FROM my_table WHERE v3 = '13406157616';
      +------+
      |  V1  |
      +------+
      | 茹羽琦  |
      +------+
      1 row selected (0.044 seconds)
      
    3. 使用本地索引

      CREATE LOCAL INDEX local_index on my_table (v3);
      

      查看效果

      0: jdbc:phoenix:> select v1 from my_table where v3 = '13406157616';
      +------+
      |  V1  |
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      | 茹羽琦  |
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  • 二级索引

    千次阅读 2017-02-13 10:50:59
    HBase二级索引 hbase-solr solr:solrcloud 必须的软件:hbase、solr、zookeeper、hbase-solr   https://github.com/NGDATA/hbase-indexer   安装hbase-solr,整合测试 1、获取tar包,解压 2、进入conf...
  • Phoenix 二级索引

    2020-11-11 14:32:18
    Phoenix 二级索引 文章目录Phoenix 二级索引索引类型覆盖索引(Covered Indexes)SQL示例执行计划HBase索引表数据函数索引(Functional Indexes)(仅支持4.3及以上版本)SQL示例执行计划HBase中索引表数据全局索引...
  • 透明表索引有两种:分别是主索引和二级索引。 主索引是在我们创建表激活后由系统自动创建的,这个我们不能修改;二级索引可以我们自己创建。 主索引是表的主键,二级索引可以根据你自己需要用到表的任何字段的...
  • mysql的聚簇索引是指innodb引擎的特性,mysiam并没有,如果需要该索引,只要将索引指定为主键(primary key)就可以了。 比如: create table blog_user ( user_Name char(15) not null check(user_Name !=''), ...
  • 主索引和二级索引区别,并创建一个二级索引
  • phoenix_二级索引

    千次阅读 2018-05-23 09:39:08
    索引最常用的三个类型:覆盖索引、全局索引、本地索引。1) 覆盖索引Covered Index如果创建的是覆盖索引,那么查询语句中的条件字段、返回字段都必须创建过索引,否则就会触发full table scan。如:create index ...
  • 什么是二级索引

    2020-06-06 10:04:54
    create table user (id int primary key,...二级索引就是name,也称为非主键索引、普通索引、非聚簇索引 #-------------------------------------------------------------------------------------------------------
  • HBase二级索引实现方案

    万次阅读 2018-04-06 05:49:39
    Hbase简介 HBASE是在hadoop之上构建非关系型,面向列存储的开源分布式结构化数据存储系统。 HBase表分区与索引管理 ...•将Table中的数据根据...HBase本身只提供基于行键和全表扫描的查询,而行键索引单一,对于...
  • hbase二级索引

    千次阅读 2017-11-18 18:47:41
    二级索引与索引Join是多数业务系统要求存储引擎提供的基本特性,RDBMS早已支持,NOSQL阵营也在摸索着符合自身特点的最佳解决方案。 这篇文章会以HBase做为对象来讨论如何基于Hbase构建二级索引与实现索引join。文末...
  • 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。具体参考如下博文: HBase中利用SQL BulkLoad快速导入数据   这里大家只要清楚此表结构即可...
  • Hbase 二级索引

    千次阅读 2018-09-18 19:36:20
    目前 HBase 主要应用在结构化和半结构化的大数据存储上,其在插入和读取上都具有 极高的性能表现,这与它的数据...由于 HBase 本身没有二级索引(Secondary Index)机制,基于索引检索数据只能单纯地依靠 RowKey,为...
  • 全局二级索引 1. 原理:会新建一张表格,以索引列和原rowkey拼接作为新的rowkey 2. 生效:查询必须能从索引表直出,索引才能生效 3. 多列查询,索引生效办法 a. 针对所有查询列建立索引 b. 用Include,将要...
  • hbase二级索引解决方案

    千次阅读 2018-06-13 10:39:31
    HBase建立二级索引的一些解决方式HBase的一级索引就是rowkey,我们仅仅能通过rowkey进行检索。假设我们相对hbase里面列族的列列进行一些组合查询。就须要采用HBase的二级索引方案来进行多条件的查询。 常见的二级...
  • mysql 二级索引

    万次阅读 2013-11-07 10:48:31
    mysql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)。 以InnoDB来说,每个InnoDB表具有一个特殊的索引称为聚集索引。如果您的...
  • mysql聚簇索引和非聚簇索引以及二级索引 innodb的聚簇索引实际上是在同一个结构中保存了btree索引和数据行。 INNODB通过主键列来索引数据。没有定义,INNODB会选择一个唯一的非空索引列代替。如果没有这样的索引,...
  • hbase二级索引

    万次阅读 2011-08-31 11:25:47
    二级索引与索引Join是多数业务系统要求存储引擎提供的基本特性,RDBMS早已支持,NOSQL阵营也在摸索着符合自身特点的最佳解决方案。 这篇文章会以HBase做为对象来讨论如何基于Hbase构建二级索引与实现索引join。文末...

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