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  • 下列关于文件索引结构的叙述中,哪些是正确的? 正确答案: A B C 你的答案: B C (错误) 系统为每个文件建立一张索引表 采用索引结构会引入存储开销 从文件控制块中可以找到索引表或索引表的...

    下列关于文件索引结构的叙述中,哪些是正确的?

    正确答案: A B C   你的答案: B C (错误)

    系统为每个文件建立一张索引表
    采用索引结构会引入存储开销
    从文件控制块中可以找到索引表或索引表的地址
    采用索引结构,逻辑上连续的文件存放在连续的物理块中


    索引结构指一个文件的信息存放在若干不连续的物理块中,系统为每个文件建立一个专用的数据结构——索引表,并将这些块的块号存放在索引表中。有点是保留了链接结构的优点,同时解决了其缺点,即能顺序存取,又能随机存取,满足了文件动态增长,插入删除的需求,也能充分利用外存空间。缺点是索引表本身带来的系统开销。


    为了提高文件的检索效率,可以采用索引方法组织文件。采用索引这种结构,逻辑上连续的文件可以存放在若干不连续的物理块中,但对于每个文件,在存储介质中除存储文件本身外,还要求系统另外建立一张索引表,索引表记录了文件信息所在的逻辑块号和与之对应的物理块号。索引表也以文件的形式存储在存储介质中,索引表的物理地址则由文件说明信息项给出。


        在很多情况下,有的文件很大,文件索引表也就较大。如果索引表的大小超过了一个物理块,可以采用间接索引(多重索引),也就是在索引表所指的物理块中存放的不是文件信息,而是装有这些信息的物理块地址。这样,如果一个物理块可装下n个物理块地址,则经过一级间接索引,可寻址的文件长度将变为n×n块。如果文件长度还大于n×n块,还可以进行类似的扩充,即二级间接索引。


        不过,大多数文件不需要进行多重索引,也就是说,这些文件所占用的物理块的所有块号可以放在一个物理块内。如果对这些文件也采用多重索引,则显然会降低文件的存取速度。因此,在实际系统中,总是把索引表的头几项设计成直接寻址方式,也就是这几项所指的物理块中存放的是文件信息;而索引表的后几项设计成多重索引,也就是间接寻址方式。在文件较短时,就可利用直接寻址方式找到物理块号而节省存取时间。


        索引结构既适用于顺序存取,也适用于随机存取,并且访问速度快,文件长度可以动态变化。索引结构的缺点是由于使用了索引表而增加了存储空间的开销。另外,在存取文件时需要至少访问存储器两次以上,其中,一次是访问索引表,另一次是根据索引表提供的物理块号访问文件信息。由于文件在存储设备的访问速度较慢,因此,如果把索引表放在存储设备上,势必大大降低文件的存取速度。一种改进的方法是,当对某个文件进行操作之前,系统预先把索引表放入内存,这样,文件的存取就可直接在内存通过索引表确定物理地址块号,而访问存储设备的动作只需要一次。当文件被打开时,为提高访问速度将索引表读入内存,故又需要占用额外的内存空间。


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  • 摘要:本文章先描述了常用的索引,并针对B-tree和Psort两种索引具体介绍,下面给出索引的利与弊。除了索引,还介绍了分区、PCK等其他查询提速的手段。最后给出各种索引和调优手段的使用场景。

    本文分享自华为云社区《DWS 索引的正确“打开姿势”》,原文作者:hoholy 。

    索引能干什么呢,一言以蔽之:查询加速。常见的索引有下面几种:

    1. 常用索引介绍

    1.1 B-btree索引

    B-tree存储结构示意如下:

    • B-tree是平衡树,有序存储索引KEY值和TID;
    • 对于索引上的过滤条件,通过KEY快速找到对应的叶子节点,然后再通过TID找到实际记录;
    • 索引中的数据以非递减的顺序存储(页之间以及页内都是这种顺序),同级的数据页由双向链表连接;
    • 支持单列索引和复合(多列)索引,多列复合索引适用于多列组合查询,B-tree索引对于查询条件的顺序有要求;
    • B-tree索引可以处理等值和范围查询;
    • 索引页面不存储事务信息;

    在数据库里面举个例子,如何创建B-tree索引:

    1.2 Psort索引

    Psort索引数据结构示意如下图所示:

    • Psort索引本身是个列存表,包含索引列和tid,在索引列上局部排序,利用MIN/MAX块过滤加速TID获取;
    • Psort索引本身有可见性,但删除、更新数据不会作用到Psort索引;
    • Psort索引更适合做范围过滤,点查询速度较差;
    • 批量导入场景下有效,对于单条导入无效;

    横向对比B-tree、Psort如下:

    1.3 特殊索引

    • 表达式索引

    比如对于查询“select * from test1 where lower(col1) = ‘value’;”可以建立在Lower表达式之上的索引“create index on test1(lower(col1));”,后续对于类似在lower(col1)表达式上的过滤条件,就可以直接使用这个索引加速,对于其他表达式该索引不会对查询生效。但需要注意的是:索引表达式的维护代价较为昂贵,因为在每一个行被插入或更新时都得为它重新计算相应的表达式。

    • 部分索引

    比如创建一个部分索引“create index idx2 on test1(ip) where not (ip > ’10.185.178.100’ and ip < ’10.185.178.200’);”,使用该缩影加速的典型查询是这样“select * from test1 where ip = ’10.185.178.150’”,但是对于查询“select * from test1 where ip = ’10.185.178.50’”就不能使用该索引。部分索引用来减少索引的大小,排除掉查询不感兴趣的数据,同时可以加速索引的检索效率.

    • 唯一索引

    (1)只有B-tree索引支持唯一索引;

    (2)当一个索引被声明为唯一时,索引中不允许多个表行具有相同的索引值;

    (3)空值被视为不相同,一个多列唯一索引将会拒绝在所有索引列上具有相同组合值的表行;

    (4)对于主键列会自动创建一个唯一索引;

    (5)唯一性检查会影响索引插入性能;

    1.4 索引的利与弊

    索引的优点如下:

    • 点查询提速显著,直接定位到需要的位置,减少无效IO;
    • 多条件组合查询,过滤大量数据,缩小扫描范围;
    • 利用倒排索引加速全文检索;
    • 利用等值条件索引查询速度快的优势,结合nestloop提高多表join效率;
    • 提供主键和唯一性约束,满足业务需要;
    • 利用btree索引天然有序的特点,优化查询计划;

    索引的缺点如下:

    • 索引页面占用额外空间,导致一定的磁盘膨胀;
    • 每次数据导入同时需要更新索引,影响导入性能;
    • 索引页面没有可见性,存在垃圾数据,需要定期清理;
    • 索引扫描性能并不总是比顺序扫描性能更好,一旦优化器判断有误,可能导致查询性能反向劣化;
    • 索引需要记录XLOG,增加日志量;
    • 每个索引至少一个文件,增加备份恢复、扩容等操作的代价;

    鉴于索引的使用是一把双刃剑,创建索引要谨慎,只给有需要的列创建,不能过滤大量数据的条件列不要创建索引。除了索引可以优化查询效率,存储层还有没有其他优化手段呢?下面给大家再介绍几种DWS查询提速的手段。

    2. DWS查询提速

    2.1 分区

    分区是最常用的提速手段之一,而且效果很好,推荐大家结合场景多多使用。

    • 目前支持的分区是range分区,分区支持merge、split、exchange等操作;
    • 在时间维度或者空间维度等具有一定数据规律的列上创建分区,分区列上的过滤条件会先做分区剪枝,减少物理扫描量;
    • 相比较索引,分区直接把原始数据物理划分,一旦分区剪枝生效,会极大的减少IO;
    • 使用分区和使用索引并不冲突,可以给分区创建索引;

    使用分区的注意事项如下:

    • 分区对于导入的影响是增加内存使用(内存不足时会下盘),但不产生额外的磁盘占用;
    • 使用分区一定要注意分区列的选择和分区数量的控制,分区过多会导致小文件问题,分区数量建议最多不超过1600个;
    • 分区剪枝适合范围查询,对于点查询效率提升有限;

    下面举个例子,分别创建同样数据类型的分区表和非分区表,导入相同的数据640万条,用同样的查询会看到分区剪枝对性能提高了7倍多,准备数据:

    分区和非分区查询耗时对比,其中test1是分区表,test2是非分区表,test1的查询scan耗时6ms,test2的查询scan耗时46ms,差距7倍还多:

    2.2 PCK(partial cluster key)

    PCK的本质就是通过排序提升查询过滤的效率,创建表时指定PCK列,该列上的数据会局部排序,有序的数据带来更好的数据聚簇性,每个数据块的min/max等稀疏索引就能更好的发挥作用,粗过滤掉大量的数据,提升IO效率,默认情况下420万行数据局部排序。

    注意事项如下:

    • 只有列存表支持PCK,局部排序对每次导入的批量数据生效,不会做全排序;
    • PCK更适用于范围查询,点查场景下配套使用PCK和索引可以达到最佳效果;
    • 带PCK导入因为排序的原因会使用更多的内存,影响导入速度,需要权衡导入和查询性能;

    举个例子,对于查询select * from tab where col > 65,如果不使用PCK,很可能一个CU都无法过滤掉,但如果使用了PCK,下图所示的5个CU就能过滤掉一半还多,提升查询性能至少50%:

    再用上面分区的那组数据横向对比PCK的性能表现:

    (1)列存表,非分区,无PCK,scan耗时46ms

    (2)列存表,非分区,有PCK,scan耗时1.7ms

    (3)列存表,有PCK,再创建btree索引,scan耗时0.1ms

    PCK结合索引,可以将类似这种点查的性能提升100倍以上。

    2.3 智能过滤

    列存表数据从文件读出来,到反馈给执行层,中间会智能识别自动多层过滤,对用户完全透明,如下图所示:

    3. 索引使用场景推荐

     

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    多选 对于索引(a,b,c),下列哪些说法是正确的:答案在文末

    • A. 查询语句 where a between 5 and 10 可以使用该索引。
    • B. 查询语句 where a = 5 and b between 5 and 10 可以使用该索引。
    • C. 查询语句 where a in (5,6,7,8,9) and b = 5 可以使用该索引。
    • D. 查询语句 where b = 5 and c = 10 可以使用该索引。

    多选 关于组合索引,下他哪些说法符合《阿里巴巴Java开发手册》:答案在文末

    • A. 查询条件 where a=0’ and b=‘1’,当组合索引为(b a)的时候能进行索引扫描。
    • B. 查询条件where a=‘0’ and b=‘1’,当组台素引为(C,a,b)的时候能进行素引扫描。
    • C. 查询select b from table where a=‘0’,当电台素引为(a b)的时候会进行素引扫描。
    • D. 查询条件where a> ‘O’ order by b,当组合素引为(a. b)时会利用素引进行排序。

    多选 关于系统安全,下列哪些说法符合《阿里巴巴Java开发手册》:答案在文末

    • A. 表单、AJAX提交不需要进行CSRF安全过滤。
    • B. 表单、AJAX提交必须执行CSRF安全过滤。
    • C. URL外部重定向传入的目标地址必须执行白名单过滤。
    • D. 用户输入的SQL参数严格使用参数绑定或者METADATA字段值限定,防止SQL注入,禁止字符串拼接SQL访问数据库。

    多选 关于Java的接口描述,下列哪些说法符合《阿里巴巴Java开发手册》:答案在文末

    • A. 在接口类中的方法和属性使用public修饰符。
    • B. 对于Service类,内部的实现类加Impl的后缀与接口区别。例如:ProductServiceImpl实现ProductService接口。
    • C. 对于Service类,基于SOA的理念,是以接口方式暴露服务。
    • D. 尽量不在接口里定义变量,如果一定要定义变量,肯定是与接口方法相关,而且是整个应用的基础常量。

    多选 如何处理单元测试产生的数据,下列哪些说法是正确的?:答案在文末

    • A. 测试数据入库时加特殊前缀标识。
    • B. 测试数据使用独立的测试库。
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    • D. 无须区别,统一在业务代码中进行判断和识别。

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