mpp数据库可以建索引吗？

一、mpp数据库可以建索引吗？

可以。

    在GBase 8a MPP Cluster中内嵌全文检索引擎，支持表中所有文本类型字段的索引与查询。

   支持参数化管理，索引建立、分词、索引维护、搜索等过程均可以通过GBase 8a MPP Cluster的标准配置文件进行方便的配置。

   在GBase 8a MPP  Cluster中内嵌文本切分器功能，以实现对文本列、搜索串的单字切分，并能保证两者的切分规则、切分结果的一致性，防止由上下文语境导致的切分不一致。

支持全文索引同步查询，在创建索引过程中可实现查询功能。新追加数据可分批创建索引，当索引数据缓冲区中数据处理完成到索引文件后，用户可立即搜索到这些已创建索引的新内容，而不是等所有新数据都建好索引之后才能查询。

支持数据库表中已建立全文索引列的词句逻辑表达式查询（AND、OR、NOT）、NEAR查询，并支持与非全文索引字段之间的逻辑组合查询

二、数据库为什么要建索引？

在满足语句需求的情况下，尽量少的访问资源是数据库设计的重要原则，这和执行的 SQL 有直接的关系，索引问题又是 SQL 问题中出现频率最高的，常见的索引问题包括：无索引（失效）、隐式转换。1. SQL 执行流程看一个问题，在下面这个表 T 中，如果我要执行 需要执行几次树的搜索操作，会扫描多少行？

这分别是 ID 字段索引树、k 字段索引树。

这条 SQL 语句的执行流程：

1. 在 k 索引树上找到 k=3，获得 ID=3002. 回表到 ID 索引树查找 ID=300 的记录，对应 R33. 在 k 索引树找到下一个值 k=5，ID=5004. 再回到 ID 索引树找到对应 ID=500 的 R4

5. 在 k 索引树去下一个值 k=6，不符合条件，循环结束

这个过程读取了 k 索引树的三条记录，回表了两次。因为查询结果所需要的数据只在主键索引上有，所以必须得回表。所以，我们该如何通过优化索引，来避免回表呢？2. 常见索引优化2.1 覆盖索引覆盖索引，换言之就是索引要覆盖我们的查询请求，无需回表。

如果执行的语句是 ，这样的话因为 ID 的值在 k 索引树上，就不需要回表了。

覆盖索引可以减少树的搜索次数，显著提升查询性能，是常用的性能优化手段。

但是，维护索引是有代价的，所以在建立冗余索引来支持覆盖索引时要权衡利弊。

2.2 最左前缀原则

B+ 树的数据项是复合的数据结构，比如 的时候，B+ 树是按照从左到右的顺序来建立搜索树的，当 这样的数据来检索的时候，B+ 树会优先比较 name 来确定下一步的检索方向，如果 name 相同再依次比较 sex 和 age，最后得到检索的数据。

可以清楚的看到，A1 使用 tl 索引，A2 进行了全表扫描，虽然 A2 的两个条件都在 tl 索引中出现，但是没有使用到 name 列，不符合最左前缀原则，无法使用索引。所以在建立联合索引的时候，如何安排索引内的字段排序是关键。评估标准是索引的复用能力，因为支持最左前缀，所以当建立（a，b）这个联合索引之后，就不需要给 a 单独建立索引。原则上，如果通过调整顺序，可以少维护一个索引，那么这个顺序往往就是需要优先考虑采用的。上面这个例子中，如果查询条件里只有 b，就是没法利用（a，b）这个联合索引的，这时候就不得不维护另一个索引，也就是说要同时维护（a，b）、（b）两个索引。这样的话，就需要考虑空间占用了，比如，name 和 age 的联合索引，name 字段比 age 字段占用空间大，所以创建（name，age）联合索引和（age）索引占用空间是要小于（age，name）、(name）索引的。

2.3 索引下推

以人员表的联合索引（name, age）为例。如果现在有一个需求：检索出表中“名字第一个字是张，而且年龄是26岁的所有男性”。那么，SQL 语句是这么写的

通过最左前缀索引规则，会找到 ID1，然后需要判断其他条件是否满足在 MySQL 5.6 之前，只能从 ID1 开始一个个回表。到主键索引上找出数据行，再对比字段值。而 MySQL 5.6 引入的索引下推优化(index condition pushdown)，可以在索引遍历过程中，对索引中包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表次数。这样，减少了回表次数和之后再次过滤的工作量，明显提高检索速度。

2.4 隐式类型转化

隐式类型转化主要原因是，表结构中指定的数据类型与传入的数据类型不同，导致索引无法使用。所以有两种方案：

修改表结构，修改字段数据类型。

修改应用，将应用中传入的字符类型改为与表结构相同类型。

3. 为什么会选错索引3.1 优化器选择索引是优化器的工作，其目的是找到一个最优的执行方案，用最小的代价去执行语句。在数据库中，扫描行数是影响执行代价的因素之一。扫描的行数越少，意味着访问磁盘数据的次数越少，消耗的 CPU 资源越少。当然，扫描行数并不是唯一的判断标准，优化器还会结合是否使用临时表、是否排序等因素进行综合判断。

3.2 扫描行数

MySQL 在真正开始执行语句之前，并不能精确的知道满足这个条件的记录有多少条，只能通过索引的区分度来判断。显然，一个索引上不同的值越多，索引的区分度就越好，而一个索引上不同值的个数我们称为“基数”，也就是说，这个基数越大，索引的区分度越好。

MySQL 使用采样统计方法来估算基数：采样统计的时候，InnoDB 默认会选择 N 个数据页，统计这些页面上的不同值，得到一个平均值，然后乘以这个索引的页面数，就得到了这个索引的基数。而数据表是会持续更新的，索引统计信息也不会固定不变。所以，当变更的数据行数超过 1/M 的时候，会自动触发重新做一次索引统计。

在 MySQL 中，有两种存储索引统计的方式，可以通过设置参数 innodb_stats_persistent 的值来选择：

on 表示统计信息会持久化存储。默认 N = 20，M = 10。

off 表示统计信息只存储在内存中。默认 N = 8，M = 16。

由于是采样统计，所以不管 N 是 20 还是 8，这个基数都很容易不准确。所以，冤有头债有主，MySQL 选错索引，还得归咎到没能准确地判断出扫描行数。

可以用 来重新统计索引信息，进行修正。

3.3 索引选择异常和处理1. 采用 force index 强行选择一个索引。2. 可以考虑修改语句，引导 MySQL 使用我们期望的索引。3. 有些场景下，可以新建一个更合适的索引，来提供给优化器做选择，或删掉误用的索引。

三、亿级数据库建索引有什么坏处？

亿级数据库建索引坏处是:

由于索引是完全独立于基础数据之外的一部分数据。

假 设在Table ta 中的Column ca 创建了索引 idx_ta_ca，那么任何更新 Column ca 的操作，MySQL在更新表中 Column ca的同时，都须要更新Column ca 的索引数据，调整因为更新带来键值变化的索引信息。

而如果没有对 Column ca 进行索引，MySQL要做的仅仅是更新表中 Column ca 的信息。这样，最明显的资源消耗就是增加了更新所带来的 IO 量和调整索引所致的计算量。

四、数据库索引怎么用？

数据库索引是一种用于提高数据库查询性能的数据结构。它能够快速定位和访问数据库表中的特定数据，减少了查询的时间复杂度。

以下是使用数据库索引的一般步骤：

1. **选择适当的字段**：根据查询的需求，选择经常用于查询的字段作为索引字段。通常选择经常被用作条件判断、排序和连接的字段。较大的表可能需要多个索引。

2. **创建索引**：在所选的字段上创建索引。在大多数数据库中，可以使用 CREATE INDEX 语句或通过管理工具创建索引。

3. **考虑索引类型**：不同的数据库支持不同类型的索引，如B-tree索引、哈希索引、全文索引等。根据数据的特性和查询需求选择合适的索引类型。

4. **维护索引**：索引需要实时保持与底层数据的一致性。当对表进行插入、更新、删除操作时，数据库会自动更新索引。但是，过多的索引可能会影响性能，因此需要权衡索引的数量和效率。

5. **查询优化**：数据库会根据查询条件和索引的存在自动选择使用索引还是全表扫描。然而，为了进一步优化查询，可以手动编写查询语句，明确指定使用的索引。

需要注意以下几点：

- 虽然索引可以加速查询，但索引本身也需要额外的存储空间。因此，需要权衡索引的数量和存储成本。

- 索引适用于频繁执行读取操作的表，对于很少执行查询的表可能不需要索引。

- 索引在插入、更新和删除数据时会带来额外的开销，因为索引需要保持与底层数据的一致性。

总之，合理使用数据库索引可以显著提高数据库查询的性能，但需要根据具体情况进行设计和优化。建议在设计数据库和查询时，结合实际需求和性能指标，慎重选择和使用索引。在处理大型数据库或复杂查询时，可能需要进一步的性能调优和测试。

五、什么是数据库索引？

数据库索引是一种数据结构，用于快速查找和检索数据库中的记录。它通过对表中的特定列或一组列创建排序的指针，从而显著提高查询速度。

索引充当捷径，允许数据库快速定位数据，无需扫描整个表，从而节省时间和资源。

六、varchar字段建索引

varchar字段建索引一直是数据库优化中的一个关键问题。在数据库表的设计中，varchar类型的字段通常用于存储可变长度的文本数据，如名称、描述等。对于经常用于查询的varchar字段，建立索引可以大大提高数据库查询的性能。但是，索引的创建和使用也需要谨慎处理，以避免不必要的性能问题和空间占用。

索引对varchar字段的重要性

为varchar字段建立索引可以加快数据库对该字段的查询速度。当数据库表中的数据量较大时，对varchar字段建立索引可以大幅减少数据库的扫描次数，从而提高查询效率。特别是针对经常被用作查询条件的varchar字段，建立索引更是必不可少的优化手段。

此外，对varchar字段建立索引还可以减少数据库的排序操作，提高排序的效率。当涉及到对varchar字段进行排序或分组时，索引的存在可以减少数据库的IO操作和CPU消耗，进而加快查询的执行速度。

建立varchar字段索引的注意事项

在建立varchar字段索引时，需要考虑以下几点以避免潜在的问题：

• 长度限制：索引的建立会占用一定的存储空间，过长的varchar字段可能会导致索引大小过大，影响索引的性能。因此，在建立索引时需慎重选择对varchar字段的长度限制。
• 字符集：确保索引的字符集与varchar字段的字符集一致，避免出现乱码或无法匹配的情况。一致的字符集有助于索引的正确使用和匹配。
• 频繁更新：对频繁更新的varchar字段建立索引可能会导致索引失效，影响数据库性能。在需求需频繁更新的字段上建立索引时，需权衡其对性能的影响。

如何优化varchar字段索引

针对varchar字段索引的优化，可以从以下几个方面进行改进：

1. 合理选择字段长度：根据实际应用需求，合理选择varchar字段的长度限制，避免过长导致索引性能下降。
2. 定期维护索引：定期对varchar字段的索引进行维护优化，包括重建索引、优化索引结构等操作，以确保索引的高效使用。
3. 避免冗余索引：避免在相同的varchar字段上创建多个冗余索引，这样不仅会增加数据库存储开销，还会导致索引失效的情况发生。

结语

在数据库优化的过程中，varchar字段建立索引是一个重要的环节。适当的索引设计可以显著提高数据库查询性能，加快数据检索的速度。通过合理选择索引的字段和维护索引的优化，可以更好地发挥索引的作用，提升数据库的整体性能。

七、哪些字段建索引

在数据库索引设计中，优化查询性能是至关重要的一环。建立合适的索引能够加快数据库的检索速度，提升系统的响应效率。但是，不是所有的字段都适合建立索引，所以需要对数据库表中的字段进行全面的分析和评估，选择合适的字段来建立索引。

哪些字段建索引

在选择字段建立索引时，需要考虑以下几个方面：

• 频繁用于检索的字段：对于经常用于查询的字段，建立索引能够大大提高查询效率。比如在用户表中，经常根据用户名进行查询，这个字段就适合建立索引。
• 唯一性较高的字段：如果某个字段的取值具有较高的唯一性，建立索引可以帮助缩小查询范围，提高检索速度。例如，在订单表中的订单号字段就适合建立唯一索引。
• 连接字段：如果某个字段常用于表连接操作，建立索引可以加快连接的速度，提升查询效率。
• 排序和分组字段：对于经常需要按某个字段进行排序或分组的场景，建立索引可以加速排序和分组操作，提高性能。

需要注意的是，并不是所有字段都适合建立索引，过多或不合适的索引反而会降低系统性能。因此，在建立索引时需要慎重考虑，根据实际业务场景和查询需求来选择合适的字段建立索引。

另外，在进行索引设计时，还需要考虑到索引对数据库性能的影响。建立索引会增加数据存储空间和维护成本，同时在进行数据更新、插入、删除操作时也会增加操作的负担。因此，需要在提升查询性能的同时兼顾数据库的整体性能。

除了单一字段索引外，还可以考虑建立组合索引来提升查询效率。组合索引是指对多个字段同时建立索引，这样可以减少数据库的扫描次数，加快查询速度。但是需要注意的是，组合索引的字段顺序和查询条件的顺序需要匹配，否则无法充分利用索引的优势。

在实际应用中，可以通过数据库性能监控工具来分析查询性能和索引使用情况，及时调整索引策略以提高系统性能。同时，也可以定期进行索引优化和重建，清理不必要的索引，保持数据库的良好性能。

综上所述，选择哪些字段建立索引是数据库设计中的重要环节，需要根据具体业务需求和查询模式来进行合理规划。合适的索引能够明显提升数据库的查询效率和系统性能，是数据库优化中不可或缺的环节。

八、mysql 字段建索引

MySQL 字段建索引的重要性及优化建议

在 MySQL 数据库中，对字段建立索引是一个关键的操作，可以极大地提升数据库的查询性能和效率。在本文中，我们将探讨MySQL字段建索引的重要性，并提供一些建议来优化索引的使用。

为什么要对字段建立索引？

索引可以帮助数据库系统快速定位到需要查询的数据，从而加快查询速度。当数据库表中的数据量非常庞大时，没有索引的查询需要进行全表扫描，而建立了索引的查询可以直接定位到符合条件的数据，大大减少查询时间。

MySQL 中字段建索引的方法

在 MySQL 中，可以通过使用 CREATE INDEX 或 ALTER TABLE 语句来为字段建立索引。在创建索引时，需要考虑索引的类型以及要建立索引的字段。

建立合适的索引

在为字段建立索引时，需要根据实际的查询需求来选择合适的字段进行索引。通常情况下，会选择那些经常被用于查询条件的字段进行索引，比如经常用来进行排序或筛选的字段。

另外，需要注意的是不要为所有的字段都建立索引，过多的索引会增加数据库的维护成本，而且在插入、更新、删除记录时也会影响性能。

优化索引的使用

为字段建立索引只是第一步，需要定期对索引进行优化。可以通过 ANALYZE TABLE 命令来分析表的索引使用情况，根据分析结果来调整索引的使用。

另外，可以使用 EXPLAIN 命令来查看查询语句的执行计划，从而优化查询语句的性能。通过查看执行计划可以了解 MySQL 是如何执行查询的，从而进行优化。

结语

在 MySQL 数据库中，对字段建立索引是非常重要的一环，可以显著提升数据库的性能。通过合适地选择建立索引的字段，并进行定期的优化，可以让数据库系统运行更加高效稳定。

九、表字段建索引

在数据库中，优化表字段建索引是数据库性能优化的重要一环。表字段建索引可以大大提高数据库查询的效率，加快数据检索速度，降低系统的负载。本文将深入探讨表字段建索引的相关内容，帮助读者更好地理解索引的作用以及如何优化数据库性能。

表字段建索引的意义

表字段建索引是为了加快查询速度而创建的用于快速查询和检索数据的结构。当对一个表的某个字段建立索引后，数据库会为该字段的值建立一个快速搜索的数据结构，使得数据库系统可以快速定位到所需数据，而不需要逐行扫描整个表，极大地提高了查询效率。

索引在数据库中起着类似书的目录的作用，它可以帮助数据库快速定位到存储数据的位置，从而加快检索速度。索引的作用在于减少数据库系统需要处理的数据量，降低了系统的负担，提高了系统的性能。

如何选择表字段建索引

在选择表字段建索引时，需要根据实际情况综合考虑多个因素：

• 字段选择：通常选择在查询中经常使用、或者作为查询条件的字段进行索引。
• 索引类型：根据查询的方式选择适合的索引类型，如普通索引、唯一索引或全文索引。
• 表大小：表越大，索引的作用越明显，但过多的索引也会降低写入性能。
• 查询性能：建索引可以加快查询速度，但过多索引也可能导致性能下降，需要权衡。

优化表字段建索引的方法

要实现表字段建索引的优化，需要综合考虑数据库结构、查询方式以及系统负载等多方面因素，下面介绍一些优化方法：

1. 合理选择索引字段：选择经常查询的字段或者作为查询条件的字段建立索引，避免过度索引。
2. 避免冗余索引：重复索引会增加数据库存储空间占用和维护成本，需谨慎评估。
3. 使用覆盖索引：覆盖索引可以减少数据库IO操作，提高查询性能。
4. 定时优化索引：定期检查索引的使用情况，根据实际情况调整索引策略。
5. 注意长时间运行的查询：长时间运行的查询可能导致数据库锁表，需要优化索引以提高查询速度。

最佳实践

在实际应用中，优化表字段建索引需要不断调整和改进，才能够达到最佳效果。下面是一些最佳实践建议：

• 监控索引性能：定期监控索引的使用情况和性能表现，及时调整索引策略。
• 分析慢查询：定期分析数据库中慢查询的原因，优化相关索引。
• 定时维护索引：定期维护索引可以保持索引的高效性。
• 结合数据库引擎特性：不同数据库引擎对索引的支持有所差异，要根据具体情况选择合适的索引策略。

结语

通过本文的介绍，相信读者对表字段建索引的意义和优化方法有了更深入的了解。在实际应用中，合理选择索引字段、避免冗余索引、定时优化索引等方法可以帮助提高数据库性能，加快数据检索速度，提升系统的稳定性。希望本文能够对读者在数据库性能优化方面提供一些帮助。

十、建索引 大数据

建索引 大数据

随着大数据时代的到来，数据量的急剧增长让数据处理变得更加复杂和困难。在处理大数据时，一个关键的技术是建立索引。索引是一种数据结构，用于快速定位和访问数据库中的特定数据项。在大数据环境下，建立合适的索引可以有效提高数据查询和检索的效率。

建立索引是数据库设计中的重要环节。通过为数据库表中的列创建索引，可以加快查询速度，降低数据检索的时间复杂度。在处理大数据时，选择合适的索引策略至关重要，因为不恰当的索引设计可能导致性能下降，甚至索引失效。

索引类型

在大数据环境下，常见的索引类型包括聚集索引和非聚集索引。聚集索引是按照表中数据的物理顺序构建的索引，可以加快范围查询的速度。而非聚集索引则是独立于实际数据存储顺序的索引类型，适用于频繁更新的数据表。

除了聚集索引和非聚集索引，还有唯一索引、复合索引等不同类型的索引可供选择。唯一索引确保索引列中的数值唯一性，而复合索引则是通过多个列组合建立的索引，可以加快多条件查询的速度。

索引设计原则

在为大数据表设计索引时，需要遵循一些原则来保证索引的有效性和性能提升：

• 1. 选择合适的索引列：根据数据表的查询需求和频率选择建立索引的列。
• 2. 避免过度索引：不应该为每一列都创建索引，需要根据实际情况权衡索引数量。
• 3. 定期维护索引：随着数据的变化，索引需要定期重建和优化以保持查询性能。
• 4. 使用覆盖索引：覆盖索引可以避免数据库的回表操作，提高查询效率。

在大数据环境下，索引设计的优化是数据库性能优化的关键之一。良好的索引设计可以显著提升数据查询效率，降低系统负载，从而提升整体的数据处理能力。

大数据索引实践

针对大数据环境下的索引实践，可以采取一些策略和方法来优化索引设计：

• 1. 数据分区索引：将大数据表分成多个分区，为每个分区建立独立的索引，可以降低单个索引的大小，提高查询效率。
• 2. 垂直分割表：将大数据表按照列的不同特点进行垂直分割，根据查询需求建立相应索引，提高查询性能。
• 3. 水平分割表：将大数据表按照行进行水平分割，将数据均匀分布在不同节点上，建立分布式索引，提高查询并发性能。

综上所述，建立索引是大数据处理中的重要技术之一。通过合理的索引设计和优化，可以提高数据查询效率，降低系统负载，从而实现更高效的数据处理和分析。在处理大数据时，我们应该根据具体场景和需求选择合适的索引策略，保证数据处理流程的高效性和稳定性。