mysql聚簇索引,mysql聚簇索引有哪些
MySQL聚簇索引是一种关键的数据库技术，它可以显著提高查询性能。从六个方面对MySQL聚簇索引进行，包括聚簇索引的定义和原理、聚簇索引的优势、聚簇索引的创建和使用、聚簇索引的适用场景、聚簇索引的注意事项以及聚簇索引的性能优化。通过对这些方面的讲解，读者将更加全面地了解MySQL聚簇索引的作用和使用方法。
1. 聚簇索引的定义和原理
聚簇索引是按照数据的物理存储顺序来组织数据的一种索引方式。它将数据行存储在磁盘上时按照索引列的值进行排序，并将相邻的行存储在一起，形成一个数据页。这种存储方式使得聚簇索引能够快速地定位到符合查询条件的数据。
聚簇索引的原理是通过B+树的结构来实现的。B+树是一种多路平衡查找树，它将数据按照索引列的值进行有序存储，并且通过叶子节点上的指针将数据页连接起来。这样，当查询条件命中某个叶子节点时，就可以直接获取到该数据页上的数据行。
2. 聚簇索引的优势
聚簇索引具有以下几个优势：
1）减少IO访问：由于聚簇索引将相邻的数据行存储在一起，可以减少磁盘IO的次数，提高查询性能。
2）提高数据访问局部性：聚簇索引将相邻的数据行存储在一起，可以提高数据的访问局部性，减少随机IO的次数，提高查询性能。
3）支持覆盖索引：聚簇索引的叶子节点上存储了所有的列数据，因此可以避免访问主键索引和数据页，从而提高查询性能。
3. 聚簇索引的创建和使用
创建聚簇索引可以通过在创建表时指定PRIMARY KEY或UNIQUE约束来实现。当创建聚簇索引时，需要注意以下几点：
1）选择合适的列作为聚簇索引：通常选择主键列或经常用于查询和排序的列作为聚簇索引。
2）避免更新频繁的列作为聚簇索引：聚簇索引的更新操作会导致数据的物理位置发生变化，因此避免选择更新频繁的列作为聚簇索引。
3）合理设置聚簇索引的列顺序：聚簇索引的列顺序会影响查询性能，应根据查询的频率和重要性来设置列的顺序。
4. 聚簇索引的适用场景
聚簇索引适用于以下几种场景：
1）范围查询频繁的场景：由于聚簇索引将相邻的数据行存储在一起，适合范围查询的场景，可以提高查询性能。
2）排序和分组操作频繁的场景：聚簇索引的有序存储方式可以提高排序和分组操作的性能。
3）覆盖索引的场景：聚簇索引的叶子节点上存储了所有的列数据，适合覆盖索引的场景，可以提高查询性能。
5. 聚簇索引的注意事项
在使用聚簇索引时，需要注意以下几点：
1）聚簇索引只能有一个：每个表只能有一个聚簇索引，因此在创建表时需要选择合适的列作为聚簇索引。
2）聚簇索引的更新代价较高：由于聚簇索引的更新操作会导致数据的物理位置发生变化，因此在频繁更新的场景下，需要权衡聚簇索引的使用。
3）数据页的分裂和合并：聚簇索引的数据页会随着数据的插入和删除而发生分裂和合并的操作，这可能会影响查询性能。
6. 聚簇索引的性能优化
为了进一步提高聚簇索引的性能，可以采取以下措施：
1）合理设置聚簇索引的列顺序：根据查询的频率和重要性来设置列的顺序，提高查询性能。
2）定期进行数据页的整理：定期进行数据页的整理可以减少数据页的碎片，提高查询性能。
3）合理设置聚簇索引的填充因子：合理设置聚簇索引的填充因子可以减少数据页的数量，提高查询性能。
总结归纳：MySQL聚簇索引是一种关键的数据库技术，它通过按照数据的物理存储顺序来组织数据，提高查询性能。聚簇索引具有减少IO访问、提高数据访问局部性和支持覆盖索引等优势。创建聚簇索引时需要选择合适的列，避免更新频繁的列，并合理设置列的顺序。聚簇索引适用于范围查询频繁、排序和分组操作频繁以及覆盖索引的场景。在使用聚簇索引时需要注意聚簇索引的更新代价、数据页的分裂和合并等问题。为了进一步提高聚簇索引的性能，可以合理设置列的顺序、定期进行数据页的整理和设置填充因子。通过对这些方面的优化，可以程度地发挥聚簇索引的作用，提高查询性能。
MySQL InnoDB引擎索引长度受限怎么办
mysql> CREATE TABLE `tb` (-> `a` varchar(255) DEFAULT NULL,-> `b` varchar(255) DEFAULT NULL,-> `c` varchar(255) DEFAULT NULL,-> `d` varchar(255) DEFAULT NULL,-> `e` varchar(255) DEFAULT NULL,-> KEY `a` (`a`,`b`,`c`,`d`,`e`)-> ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;error 1071 (): Specified key was too long; max key length is 3072 bytes 可以看到，由于每个字段占用255*3, 因此这个索引的大小是3825>3072，报错。 为什么3072 我们知道InnoDB一个page的默认大小是16k。 由于是Btree组织，要求叶子节点上一个page至少要包含两条记录（否则就退化链表了）。 所以一个记录最多不能超过8k。 又由于InnoDB的聚簇索引结构，一个二级索引要包含主键索引，因此每个单个索引不能超过4k （极端情况，pk和某个二级索引都达到这个限制）。 由于需要预留和辅助空间，扣掉后不能超过3500，取个“整数”就是(1024*3)。 单列索引限制 上面有提到单列索引限制767，起因是256×3-1。 这个3是字符最大占用空间（utf8）。 但是在5.5以后，开始支持4个字节的uutf8。 255×4>767, 于是增加了一个参数叫做 innodb_large_prefix。 这个参数默认值是OFF。 当改为ON时，允许列索引最大达到3072。 可以看到默认行为是建表成功，报一个warning，并且将长度阶段为255。 注意要生效需要加row_format=compressed或者dynamic。 如果确实需要在单个很大的列上创建索引，或者需要在多个很大的列上创建联合索引，而又超过了索引的长度限制，解决办法是在建索引时限制索引prefix的大小：例如：create index yarn_app_result_i4 on yarn_app_result (flow_exec_id(100), another_column(50));这样，在创建索引时就会限制使用的每个列的最大长度。 如上的例子中，在创建联合索引时，最多使用列flow_exec_id中前100个字符创建索引，最多使用another_column中前50个字符创建索引。 这样子，就可以避免索引长度过大的问题。 最后，我想说一句。 我们在设计数据库时，最好不要在一个可能包含很长字符串的列上创建索引，尤其是当这个列中的字符串都很长时。 如果在这类列上创建了索引，那么在创建索引时以及根据索引查询时，都会浪费很多时间在计算和存储上。 有经验的设计人员应该不会这样设计数据库。
ORACLE 常用操作语句规范和注意事项
规范： i. 尽量避免大事务操作，慎用holdlock子句，提高系统并发能力。 ii. 尽量避免反复访问同一张或几张表，尤其是数据量较大的表，可以考虑先根据条件提取数据到临时表中，然后再做连接。 iii. 尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该改写；如果使用了游标，就要尽量避免在游标循环中再进行表连接的操作。 iv. 注意where字句写法，必须考虑语句顺序，应该根据索引顺序、范围大小来确定条件子句的前后顺序，尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致，范围从大到小。 v. 不要在where子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。 vi. 尽量使用exists代替select count(1)来判断是否存在记录，count函数只有在统计表中所有行数时使用，而且count(1)比count(*)更有效率。 vii. 尽量使用“>=”，不要使用“>”。 viii. 注意一些or子句和union子句之间的替换 ix. 注意表之间连接的数据类型，避免不同类型数据之间的连接。 x. 注意存储过程中参数和数据类型的关系。 xi. 注意insert、update操作的数据量，防止与其他应用冲突。 如果数据量超过200个数据页面（400k），那么系统将会进行锁升级，页级锁会升级成表级锁。 b) 索引的使用规范： i. 索引的创建要与应用结合考虑，建议大的OLTP表不要超过6个索引。 ii. 尽可能的使用索引字段作为查询条件，尤其是聚簇索引，必要时可以通过index index_name来强制指定索引 iii. 避免对大表查询时进行table scan，必要时考虑新建索引。 iv. 在使用索引字段作为条件时，如果该索引是联合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用。 v. 要注意索引的维护，周期性重建索引，重新编译存储过程。 c) tempdb的使用规范： i. 尽量避免使用distinct、order by、group by、having、join、cumpute，因为这些语句会加重tempdb的负担。 ii. 避免频繁创建和删除临时表，减少系统表资源的消耗。 iii. 在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用select into代替create table，避免log，提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，建议先create table，然后insert。 iv. 如果临时表的数据量较大，需要建立索引，那么应该将创建临时表和建立索引的过程放在单独一个子存储过程中，这样才能保证系统能够很好的使用到该临时表的索引。 v. 如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先truncate table，然后drop table，这样可以避免系统表的较长时间锁定。 vi. 慎用大的临时表与其他大表的连接查询和修改，减低系统表负担，因为这种操作会在一条语句中多次使用tempdb的系统表。 d) 合理的算法使用： 根据上面已提到的SQL优化技术和ASE Tuning手册中的SQL优化内容,结合实际应用,采用多种算法进行比较,以获得消耗资源最少、效率最高的方法。 具体可用ASE调优命令：set statistics io on, set statistics time on , set showplan on 等。
4、空间数据库中,矢量数据的管理方式有哪些,各有什么优缺点?
1、文件-关系数据库混合管理方式不足：①属性数据和图形数据通过ID联系起来，使查询运算，模型操作运算速度慢；② 数据分布和共享困难；③属性数据和图形数据分开存储，数据的安全性、一致性、完整性、并发控制以及数据损坏后的恢复方面缺少基本的功能；④缺乏表示空间对象及其关系的能力。 因此，目前空间数据管理正在逐步走出文件管理模式。 2、全关系数据库管理方式对于变长结构的空间几何数据，一般采用两种方法处理。 ⑴ 按照关系数据库组织数据的基本准则，对变长的几何数据进行关系范式分解，分解成定长记录的数据表进行存储。 然而，根据关系模型的分解与连接原则，在处理一个空间对象时，如面对象时，需要进行大量的连接操作，非常费时，并影响效率。 ⑵ 将图形数据的变长部分处理成Binary二进制Block块字段。 3、对象-关系数据库管理方式由于直接采用通用的关系数据库管理系统的效率不高，而非结构化的空间数据又十分重要，所以许多数据库管理系统的软件商在关系数据库管理系统中进行扩展，使之能直接存储和管理非结构化的空间数据。 这种扩展的空间对象管理模块主要解决了空间数据的变长记录的管理，由数据库软件商进行扩展，效率要比前面所述的二进制块的管理高得多。 但是它仍然没有解决对象的嵌套问题，空间数据结构也不能内用户任意定义，使用上仍受到一定限制。 矢量图形数据与属性数据的管理问题已基本得到解决。 从概念上说，空间数据还应包括数字高程模型、影像数据及其他专题数据。 虽然利用关系数据库管理系统中的大对象字段可以分块存贮影像和DEM数据，但是对于多尺度DEM数据，影像数据的空间索引、无缝拼接与漫游、多数据源集成等技术还没有一个完整的解决方案。
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