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PostgreSQL中的B-TREE索引
】的更多相关文章
mysql--->B+tree索引的设计原理
1.什么是数据库的索引 每种查找算法都只能应用于特定的数据结构之上,例如二分查找要求被检索数据有序,而二叉树查找只能应用于二叉查找树上,但是数据本身的组织结构不可能完全满足各种数据结构(例如,理论上不可能同时将两列都按顺序进行组织),所以,在数据之外,数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构,这些数据结构以某种方式引用(指向)数据,这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法.这种数据结构,就是索引. 在向数据库中插入新的数据时,同时也需要向数据库索引中插入相应的索引键值 ,则需要向 B+树…
PostgreSQL中的索引(一)
引言 这一系列文章主要关注PostgreSQL中的索引. 可以从不同的角度考虑任何主题.我们将讨论那些使用DMBS的应用开发人员感兴趣的事项:有哪些可用的索引:为什么会有这么多不同的索引:以及如何使用索引来加速查询.这个主题可以之用寥寥数语就被涵盖,但是,在内心深处,我们希望那些充满好奇心.同时也对内部细节感兴趣的开发人员,特别是因为对这些细节的理解,不会只是听从别人的理解,而是形成自己的结论. 开发新类型的索引超出了范畴.这需要了解C编程语言,需要系统程序员而不是应用程序开发人员的专业知识.出…
论 数据库 B Tree 索引 在 固态硬盘 上 的 离散存储
传统的做法 , 数据库 的 B Tree 索引 在 磁盘上是 顺序存储 的 , 这是考虑到 磁盘 机械读写 的 特性 . 实际上 , B Tree 是一个 树形结构 , 可以采用 链式 存储 , 就是像 链表 那样 . 而 链式存储 就是 离散存储 . 固态硬盘 是 电子读写 , 所以 随机读写 和 顺序读写 的效率是一样的 . 所以 , 在 固态硬盘 上 , B Tree 索引 可以 采用 链式存储(离散存储) 的 方式 . 我之前说 数据库的瓶颈在于 大数据量频繁 Insert 索引排序 ,…
org.postgresql.util.PSQLException: 栏位索引超过许可范围:3,栏位数:2。
org.postgresql.util.PSQLException: 栏位索引超过许可范围:3,栏位数:2. 今天在写完SQL进行查询的时候,后台一直报错显示上面的信息.看错误完全不知道原因,就重新检查了一次SQL,发现自己在某一个接收参数的外面加上了引号而其他的并没有加. 怀疑是不是由于这个引起的,就删掉这个引号,再次执行,就没有再次出现这个问题了:查看其它的资料,说是吧#{parentId} 换位 ${parentId},所以就进行了测试一下在有引号的境况下,把 # 改为 $ 发现也不会报…
Mysql的B+ Tree索引
为什么要使用索引? 最简单的方式实现数据查询:全表扫描,即将整张表的数据全部或者分批次加载进内存,由于存储的最小单位是块或者页,它们是由多行数据组成,然后逐块逐块或者逐页逐页地查找,这样查找的速度非常慢.优点:在数据量小比如只有几十行数据的情况下很快.但数据量大时不适用.更通常情况下,我们应该避免全表扫描,我们可以通过索引来大幅提升查询数据的速度. 什么信息能够成为索引? 能把记录限制在一定查找范围内的字段,比如键,唯一键,主键等 B+ Tree更适合用来做索引原因: 1.B+ 树的磁盘读写代价…
MYSQL之B+TREE索引原理
1.什么是索引? 索引:加速查询的数据结构. 2.索引常见数据结构 顺序查找: 最基本的查询算法-复杂度O(n),大数据量此算法效率糟糕. 二叉树查找:(binary tree search): O(log2n) ,二叉查找树根节点固定,非平衡.树高度深,高度决定io次数,io耗时大. hash索引 无法满足范围查找. 二叉树.红黑树 :导致树高度非常高(平衡二叉树一个节点只能有左子树和右子树),逻辑上很近的节点(父子)物理上可能很远,无法利用局部性,IO次数多查找慢,效率低.todo 逻辑上相…
为什么使用B+Tree索引?
什么是索引? 索引是一种数据结构,具体表现在查找算法上. 索引目的 提高查询效率 [类比字典和借书] 如果要查"mysql"这个单词,我们肯定需要定位到m字母,然后从下往下找到y字母,再找到剩下的sql.如果没有索引,那么你可能需要把所有单词看一遍才能找到你想要的. 去图书馆借书也是一样,如果你要借某一本书,一定是先找到对应的分类科目,再找到对应的编号,这是生活中活生生的例子,通用索引,可以加快查询速度,快速定位. 数据结构--树 树 二叉树 每个节点最多含有两个子树的树称为二叉树.…
PostgreSQL中的partition-wise join
与基于继承的分区(inheritance-based partitioning)不同,PostgreSQL 10中引入的声明式分区对数据如何划分没有任何影响.PostgreSQL 11的查询优化器正准备利用这种“无推理”表示.第一个提交的是partition-wise join. 什么是partition-wise join 如果连接表的分区键之间存在相等连接条件,那么两个类似分区表之间的连接可以分解为它们的匹配分区之间的连接.分区键之间的等连接意味着一个分区表的给定分区中给定行的所有连接伙伴必…
用ArcMap在PostgreSQL中创建要素类需要执行”create enterprise geodatabase”吗
问:用Acmap在PostgreSQL中创建要素类需要执行"create enterprise geodatabase"吗? 关于这个问题,是在为新员工做postgresql培训后触发的.我要求他们使用arcmap在postgresql中创建要素类,他们大多数解题思路走错了.思路错了这其实不要紧,要紧的是,我发现他们好多人是在咨询了有经验的同事后选择了错误的解题思路,我比较在意的是有经验的同事对postgis认识的不足.新员工们大多被告知:"你需要执行create enter…
在PostgreSQL中CREATE STATISTICS
如果你用Postgres做了一些性能调优,你可能用过EXPLAIN.EXPLAIN向你展示了PostgreSQL计划器为所提供的语句生成的执行计划,它显示了语句所引用的表如何被扫描(使用顺序扫描.索引扫描等).它显示了语句所引用的表将如何被扫描(使用顺序扫描,索引扫描等),以及如果使用多个表,将使用什么连接算法.但是,Postgres是如何提出这些计划的呢? 决定使用哪种计划的一个非常重要的输入是计划员收集的统计数据.这些统计数据让计划员能够估计在执行计划的某一部分后会返回多少行,然后影响将使用…