表分區和聚集列存儲索引
⑴ MySQL進階實戰8，分區表詳解
MySQL分區表是一種邏輯結構，由多個物理子表組成，旨在提高查詢效率和管理便捷性。以下是關於MySQL分區表的詳細解釋：
定義與結構：
- 分區表通過PARTITION BY語句定義數據分區。
- 邏輯上，分區表是一個整體，但物理上它由多個子表組成。
- 這些子表通過句柄對象封裝底層表操作，對用戶透明。
目標與優勢：
- 分組數據：便於管理和刪除，簡化數據操作。
- 性能優化：查詢時優化器會避開不相關分區，提高查詢效率。
- 熱點分區：對於大數據量表，通過熱點分區優化查詢速度。
支持的分區類型：
- MySQL支持多種分區類型，其中時間分區尤為常見。
- 時間分區適用於數據按時間排序的場景。
分區操作的影響：
- 查詢：優化器會避開不相關分區，提高查詢速度。
- 插入：雖然會先鎖住所有底層表，但InnoDB等支持行級鎖的存儲引擎會減少全表鎖定。
- 刪除：分區使得刪除特定時間段或范圍的數據更加高效。
- 更新：更新操作同樣會受分區影響，但行級鎖可以減少影響范圍。
潛在問題與注意事項：
- 分區列與索引列不匹配：可能導致查詢效率低下。
- 線性查找成本：選擇分區時的線性查找成本隨分區數增加而增加。
- 底層表開銷：打開並鎖定所有底層表的開銷會影響所有查詢，尤其是在批量操作中。
使用建議：
- 分區需謹慎使用，根據具體應用場景選擇合適的分區類型和策略。
- 充分利用優化器的分區過濾功能，提高查詢效率。
- 定期檢查和維護分區表，確保數據的一致性和完整性。
⑵ 分區是什麼意思Oracle
一、分區的概念
表空間：
是一個或多個數據文件的集合，所有的數據對象都存放在指定的表空間中，但主要存放的是表， 所以稱作表空間。
分區表：
當表中的數據量不斷增大，查詢數據的速度就會變慢，應用程序的性能就會下降，這時就應該考慮對表進行分區。表進行分區後，邏輯上表仍然是一張完整的表，只是將表中的數據在物理上存放到多個「表空間」(物理文件上)，這樣查詢數據時，不至於每次都掃描整張表而只是從當前的分區查到所要的數據大大提高了數據查詢的速度。
二、分區類型
本文使用的表為oracle用戶hr下的job_history,創建分區使用的表名均為hr_job_history。job_history表數據為：
⑶ 按照存儲結構劃分,索引分為哪兩類各有何作用
聚集索引：對表在物理數據頁中的數據排列進行排序，然後重新存儲到磁碟上，表中的數據行只能以一種方式存儲在磁碟上，故一個表只能有一個聚集索引。創建任何非聚集索引之前必須創建聚集索引。
非聚集索引：具有完全獨立於數據行的結構，使用非聚集索引不會影響數據表中記錄的實際存儲順序。
(3)表分區和聚集列存儲索引擴展閱讀
優點
1.大大加快數據的檢索速度;
2.創建唯一性索引，保證資料庫表中每一行數據的唯一性;
3.加速表和表之間的連接;
4.在使用分組和排序子句進行數據檢索時，可以顯著減少查詢中分組和排序的時間。
缺點
1.索引需要佔物理空間。
2.當對表中的數據進行增加、刪除和修改的時候，索引也要動態的維護，降低了數據的維護速度。
⑷ 如何正確使用資料庫索引
問題補充：能不能具體點，新建一個索引就可以了嗎
基本上可以這么說，不過你也可以修改索引。
記住：
索引其實關鍵目的是為了加快檢索速度而建立的，所以，怎麼用索引是資料庫系統本身的事情，作為資料庫設計或使用者，設計並創建好索引然後體驗加上索引後的查詢變快的感覺就行了。所以，索引怎麼用就變為了「怎麼創建合適的索引」
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第一次回答：
一、索引是什麼
索引是與表或視圖關聯的磁碟上結構，可以加快從表或視圖中檢索行的速度。索引包含由表或視圖中的一列或多列生成的鍵。這些鍵存儲在一個結構（B 樹）中，使 SQL Server 可以快速有效地查找與鍵值關聯的行。
表或視圖可以包含以下類型的索引：
* 聚集
o 聚集索引根據數據行的鍵值在表或視圖中排序和存儲這些數據行。索引定義中包含聚集索引列。每個表只能有一個聚集索引，因為數據行本身只能按一個順序排序。
o 只有當表包含聚集索引時，表中的數據行才按排序順序存儲。如果表具有聚集索引，則該表稱為聚集表。如果表沒有聚集索引，則其數據行存儲在一個稱為堆的無序結構中。
* 非聚集
o 非聚集索引具有獨立於數據行的結構。非聚集索引包含非聚集索引鍵值，並且每個鍵值項都有指向包含該鍵值的數據行的指針。
o 從非聚集索引中的索引行指向數據行的指針稱為行定位器。行定位器的結構取決於數據頁是存儲在堆中還是聚集表中。對於堆，行定位器是指向行的指針。對於聚集表，行定位器是聚集索引鍵。
o 您可以向非聚集索引的葉級添加非鍵列以跳過現有的索引鍵限制（900 位元組和 16 鍵列），並執行完整范圍內的索引查詢。
聚集索引和非聚集索引都可以是唯一的。這意味著任何兩行都不能有相同的索引鍵值。另外，索引也可以不是唯一的，即多行可以共享同一鍵值。
每當修改了表數據後，都會自動維護表或視圖的索引。
索引和約束
對表列定義了 PRIMARY KEY 約束和 UNIQUE 約束時，會自動創建索引。例如，如果創建了表並將一個特定列標識為主鍵，則 資料庫引擎自動對該列創建 PRIMARY KEY 約束和索引。有關詳細信息，請參閱創建索引（資料庫引擎）。
二、索引有什麼用
與書中的索引一樣，資料庫中的索引使您可以快速找到表或索引視圖中的特定信息。索引包含從表或視圖中一個或多個列生成的鍵，以及映射到指定數據的存儲位置的指針。通過創建設計良好的索引以支持查詢，可以顯著提高資料庫查詢和應用程序的性能。索引可以減少為返回查詢結果集而必須讀取的數據量。索引還可以強製表中的行具有唯一性，從而確保表數據的數據完整性。
設計良好的索引可以減少磁碟 I/O 操作，並且消耗的系統資源也較少，從而可以提高查詢性能。對於包含 SELECT、UPDATE、DELETE 或 MERGE 語句的各種查詢，索引會很有用。例如，在 AdventureWorks 資料庫中執行的查詢 SELECT Title, HireDate FROM HumanResources.Employee WHERE EmployeeID = 250。執行此查詢時，查詢優化器評估可用於檢索數據的每個方法，然後選擇最有效的方法。可能採用的方法包括掃描表和掃描一個或多個索引（如果有）。
掃描表時，查詢優化器讀取表中的所有行，並提取滿足查詢條件的行。掃描表會有許多磁碟 I/O 操作，並佔用大量資源。但是，如果查詢的結果集是占表中較高百分比的行，掃描表會是最為有效的方法。
查詢優化器使用索引時，搜索索引鍵列，查找到查詢所需行的存儲位置，然後從該位置提取匹配行。通常，搜索索引比搜索表要快很多，因為索引與表不同，一般每行包含的列非常少，且行遵循排序順序。
查詢優化器在執行查詢時通常會選擇最有效的方法。但如果沒有索引，則查詢優化器必須掃描表。您的任務是設計並創建最適合您的環境的索引，以便查詢優化器可以從多個有效的索引中選擇。SQL Server 提供的資料庫引擎優化顧問可以幫助分析資料庫環境並選擇適當的索引。
三、索引怎麼用
索引其實關鍵目的是為了加快檢索速度而建立的，所以，怎麼用索引是資料庫系統本身的事情，作為資料庫設計或使用者，設計並創建好索引然後體驗加上索引後的查詢變快的感覺就行了。所以，索引怎麼用就變為了「怎麼創建合適的索引」，以下說明這個問題：
索引設計不佳和缺少索引是提高資料庫和應用程序性能的主要障礙。設計高效的索引對於獲得良好的資料庫和應用程序性能極為重要。為資料庫及其工作負荷選擇正確的索引是一項需要在查詢速度與更新所需開銷之間取得平衡的復雜任務。如果索引較窄，或者說索引關鍵字中只有很少的幾列，則需要的磁碟空間和維護開銷都較少。而另一方面，寬索引可覆蓋更多的查詢。您可能需要試驗若干不同的設計，才能找到最有效的索引。可以添加、修改和刪除索引而不影響資料庫架構或應用程序設計。因此，應試驗多個不同的索引而無需猶豫。
SQL Server 中的查詢優化器可在大多數情況下可靠地選擇最高效的索引。總體索引設計策略應為查詢優化器提供可供選擇的多個索引，並依賴查詢優化器做出正確的決定。這在多種情況下可減少分析時間並獲得良好的性能。若要查看查詢優化器對特定查詢使用的索引，請在 SQL Server Management Studio 中的「查詢」菜單上選擇「包括實際的執行計劃」。
不要總是將索引的使用等同於良好的性能，或者將良好的性能等同於索引的高效使用。如果只要使用索引就能獲得最佳性能，那查詢優化器的工作就簡單了。但事實上，不正確的索引選擇並不能獲得最佳性能。因此，查詢優化器的任務是只在索引或索引組合能提高性能時才選擇它，而在索引檢索有礙性能時則避免使用它。
建議的索引設計策略包括以下任務：
1. 了解資料庫本身的特徵。例如，它是頻繁修改數據的聯機事務處理 (OLTP) 資料庫，還是主要包含只讀數據的決策支持系統 (DSS) 或數據倉庫 (OLAP) 資料庫？
2. 了解最常用的查詢的特徵。例如，了解到最常用的查詢聯接兩個或多個表將有助於決定要使用的最佳索引類型。
3. 了解查詢中使用的列的特徵。例如，某個索引對於含有整數數據類型同時還是唯一的或非空的列是理想索引。篩選索引適用於具有定義完善的數據子集的列。
4. 確定哪些索引選項可在創建或維護索引時提高性能。例如，對現有某個大型表創建聚集索引將會受益於 ONLINE 索引選項。ONLINE 選項允許在創建索引或重新生成索引時繼續對基礎數據執行並發活動。
5. 確定索引的最佳存儲位置。非聚集索引可以與基礎表存儲在同一個文件組中，也可以存儲在不同的文件組中。索引的存儲位置可通過提高磁碟 I/O 性能來提高查詢性能。例如，將非聚集索引存儲在表文件組所在磁碟以外的某個磁碟上的一個文件組中可以提高性能，因為可以同時讀取多個磁碟。
或者，聚集索引和非聚集索引也可以使用跨越多個文件組的分區方案。在維護整個集合的完整性時，使用分區可以快速而有效地訪問或管理數據子集，從而使大型表或索引更易於管理。有關詳細信息，請參閱已分區表和已分區索引。在考慮分區時，應確定是否應對齊索引，即，是按實質上與表相同的方式進行分區，還是單獨分區。
# 設計索引。
索引設計是一項關鍵任務。索引設計包括確定要使用的列，選擇索引類型（例如聚集或非聚集），選擇適當的索引選項，以及確定文件組或分區方案布置。
# 確定最佳的創建方法。按照以下方法創建索引：
* 使用 CREATE TABLE 或 ALTER TABLE 對列定義 PRIMARY KEY 或 UNIQUE 約束
SQL Server 資料庫引擎自動創建唯一索引來強制 PRIMARY KEY 或 UNIQUE 約束的唯一性要求。默認情況下，創建的唯一聚集索引可以強制 PRIMARY KEY 約束，除非表中已存在聚集索引或指定了唯一的非聚集索引。默認情況下，創建的唯一非聚集索引可以強制 UNIQUE 約束，除非已明確指定唯一的聚集索引且表中不存在聚集索引。
還可以指定索引選項和索引位置、文件組或分區方案。
創建為 PRIMARY KEY 或 UNIQUE 約束的一部分的索引將自動給定與約束名稱相同的名稱。
* 使用 CREATE INDEX 語句或 SQL Server Management Studio 對象資源管理器中的「新建索引」對話框創建獨立於約束的索引
必須指定索引的名稱、表以及應用該索引的列。還可以指定索引選項和索引位置、文件組或分區方案。默認情況下，如果未指定聚集或唯一選項，將創建非聚集的非唯一索引。若要創建篩選索引，請使用可選的 WHERE 子句。
# 創建索引。
要考慮的一個重要因素是對空表還是對包含數據的表創建索引。對空表創建索引在創建索引時不會對性能產生任何影響，而向表中添加數據時，會對性能產生影響。
對大型表創建索引時應仔細計劃，這樣才不會影響資料庫性能。對大型表創建索引的首選方法是先創建聚集索引，然後創建任何非聚集索引。在對現有表創建索引時，請考慮將 ONLINE 選項設置為 ON。該選項設置為 ON 時，將不持有長期表鎖以繼續對基礎表的查詢或更新。
⑸ ColumnStore index （列存儲索引）解析
首先，介紹列存儲的概念：在傳統資料庫存儲中，數據採用行存儲方式。例如，在SQL Server中，每個頁面大小為8KB，若每條數據長度為500位元組，理論上可以存儲大約16條數據，每條數據包含了所有欄位的信息。如圖所示，多個頁面存儲了成行數據。
接下來，介紹列存儲，數據以列的形式存儲，而不是以行的形式。在SQL Server中，數據向行組或段存儲。例如，假設表有5個欄位（列），每個紅色柱體代表一個段，每5個段組成一個行組。每個段僅包含一個列的數據，而行組包含所有列的數據。
每個段最多可以存儲100萬條該列的數據，從性能角度來看，100萬條數據可以實現最優性能，數據量較少時，段的性能會降低。
列存儲與行存儲相比，列存儲在數據倉庫場景下表現更佳，數據倉庫用戶數量較少，數據量巨大，數據變化較少。列存儲能將大量數據壓縮到1/10，從而減少I/O、CPU和內存使用，提高性能。此外，列存儲還採用了批量模式、段消除等技術，對性能有很大提升。
列存儲適合以下場景：
使用星型/雪花模型構建的數據倉庫
表（或分區）記錄數大於100萬
主要執行報表類SQL查詢，而非鍵查找
數據更新和刪除操作較少，大量插入操作可行
表中沒有VARCHAR(MAX), NVARCHAR(MAX), 或 VARBINARY(MAX) 數據類型
在某些特定的OLTP資料庫場景下，如實時操作分析，列存儲也可適用
列存儲的物理結構包括行組和delta存儲。假設表有1105萬條記錄，每個行組容納100萬條，總共有11個行組，剩餘5萬記錄存儲在delta存儲中。delta存儲用於存儲不足100萬條數據的行存儲數據，而行組採用列存儲且進行了壓縮。
隨著插入數據增加，delta存儲的數量增加，當數量達到100萬時，delta存儲停止接收數據，轉換為行存儲並進行壓縮。如有更多數據插入，生成新的delta存儲。
列存儲結構包括行組、delta存儲、和刪除點陣圖。刪除記錄並非物理刪除，而是邏輯刪除，通過在刪除點陣圖中添加標記記錄被刪除的記錄。在SQL Server查詢時，除了查詢行組和delta存儲的數據，還需要查詢刪除點陣圖，將三者結果進行合並。
當進行索引重建或重組時，列存儲才會進行物理刪除。在更新列存儲時，不是物理更新，而是刪除記錄後插入新的記錄。
列存儲小結：包括壓縮的列存儲行組、行存儲delta存儲、以及存儲被刪除記錄信息的刪除點陣圖。從SQL Server 2016開始，可以創建列存儲索引的同時，創建傳統行存儲的非聚簇索引（NCI）。列存儲本身不排序，查詢特定記錄時需要全表掃描，插入操作性能較好，但刪除和更新操作的代價較大，特別是對於大型表。
為了確定某些表是否適合創建列存儲索引，可以參考以下條件：表需要足夠大，至少100萬條記錄，且大部分SQL查詢為報表類查詢，update和delete操作較少。可以通過查詢DMV sys.dm_db_index_operational_stats來判斷表是否適合創建列存儲索引。
在SQL Server 2019中，可以使用sp_estimate_data_compression_savings預估創建列存儲索引後的壓縮率。快速載入數據到已創建列存儲索引的表中，可以採用外部文件批量導入、從其他表導入數據或使用SSIS，SQL Server會自動使用並行操作。
列存儲的性能提升來自壓縮、批量模式、段消除和並行處理。批量模式允許一次處理大量數據，適合大數據量的數據倉庫。段消除和列消除自動過濾掉不相關的行組和段，提高查詢效率。對於匯總函數，如SUM、AVG等，列存儲支持批量處理，減少數據傳輸量，提高性能。
列存儲的維護包括碎片處理。列存儲的碎片類型有兩種：delta存儲碎片和行組碎片。delta存儲碎片超過10個時需要維護，行組碎片超過10%時，需要進行物理刪除處理。
從SQL Server 2016開始，可以使用ALTER INDEX命令中的自合並（self merge）和合並（merge）操作來維護列存儲索引。自合並操作在行組的邏輯刪除記錄超過10%時，會物理刪除這些記錄；合並操作將兩個行組的記錄合並，當它們的總記錄數不足100萬時。
列存儲與內存資料庫技術結合，應用於實時操作分析場景。這類場景結合了OLTP和數據倉庫的特點，使用內存表和磁碟表進行數據存儲，分別適用於OLTP和報表查詢。內存表和列存儲索引共同存儲數據，提高查詢性能和數據處理效率。在該場景中，需要大量內存空間，而實時操作分析可以利用這兩種技術的優勢，實現高性能的數據處理。