表分区和聚集列存储索引
⑴ MySQL进阶实战8，分区表详解
MySQL分区表是一种逻辑结构，由多个物理子表组成，旨在提高查询效率和管理便捷性。以下是关于MySQL分区表的详细解释：
定义与结构：
- 分区表通过PARTITION BY语句定义数据分区。
- 逻辑上，分区表是一个整体，但物理上它由多个子表组成。
- 这些子表通过句柄对象封装底层表操作，对用户透明。
目标与优势：
- 分组数据：便于管理和删除，简化数据操作。
- 性能优化：查询时优化器会避开不相关分区，提高查询效率。
- 热点分区：对于大数据量表，通过热点分区优化查询速度。
支持的分区类型：
- MySQL支持多种分区类型，其中时间分区尤为常见。
- 时间分区适用于数据按时间排序的场景。
分区操作的影响：
- 查询：优化器会避开不相关分区，提高查询速度。
- 插入：虽然会先锁住所有底层表，但InnoDB等支持行级锁的存储引擎会减少全表锁定。
- 删除：分区使得删除特定时间段或范围的数据更加高效。
- 更新：更新操作同样会受分区影响，但行级锁可以减少影响范围。
潜在问题与注意事项：
- 分区列与索引列不匹配：可能导致查询效率低下。
- 线性查找成本：选择分区时的线性查找成本随分区数增加而增加。
- 底层表开销：打开并锁定所有底层表的开销会影响所有查询，尤其是在批量操作中。
使用建议：
- 分区需谨慎使用，根据具体应用场景选择合适的分区类型和策略。
- 充分利用优化器的分区过滤功能，提高查询效率。
- 定期检查和维护分区表，确保数据的一致性和完整性。
⑵ 分区是什么意思Oracle
一、分区的概念
表空间：
是一个或多个数据文件的集合，所有的数据对象都存放在指定的表空间中，但主要存放的是表， 所以称作表空间。
分区表：
当表中的数据量不断增大，查询数据的速度就会变慢，应用程序的性能就会下降，这时就应该考虑对表进行分区。表进行分区后，逻辑上表仍然是一张完整的表，只是将表中的数据在物理上存放到多个“表空间”(物理文件上)，这样查询数据时，不至于每次都扫描整张表而只是从当前的分区查到所要的数据大大提高了数据查询的速度。
二、分区类型
本文使用的表为oracle用户hr下的job_history,创建分区使用的表名均为hr_job_history。job_history表数据为：
⑶ 按照存储结构划分,索引分为哪两类各有何作用
聚集索引：对表在物理数据页中的数据排列进行排序，然后重新存储到磁盘上，表中的数据行只能以一种方式存储在磁盘上，故一个表只能有一个聚集索引。创建任何非聚集索引之前必须创建聚集索引。
非聚集索引：具有完全独立于数据行的结构，使用非聚集索引不会影响数据表中记录的实际存储顺序。
(3)表分区和聚集列存储索引扩展阅读
优点
1.大大加快数据的检索速度;
2.创建唯一性索引，保证数据库表中每一行数据的唯一性;
3.加速表和表之间的连接;
4.在使用分组和排序子句进行数据检索时，可以显着减少查询中分组和排序的时间。
缺点
1.索引需要占物理空间。
2.当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，降低了数据的维护速度。
⑷ 如何正确使用数据库索引
问题补充：能不能具体点，新建一个索引就可以了吗
基本上可以这么说，不过你也可以修改索引。
记住：
索引其实关键目的是为了加快检索速度而建立的，所以，怎么用索引是数据库系统本身的事情，作为数据库设计或使用者，设计并创建好索引然后体验加上索引后的查询变快的感觉就行了。所以，索引怎么用就变为了“怎么创建合适的索引”
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第一次回答：
一、索引是什么
索引是与表或视图关联的磁盘上结构，可以加快从表或视图中检索行的速度。索引包含由表或视图中的一列或多列生成的键。这些键存储在一个结构（B 树）中，使 SQL Server 可以快速有效地查找与键值关联的行。
表或视图可以包含以下类型的索引：
* 聚集
o 聚集索引根据数据行的键值在表或视图中排序和存储这些数据行。索引定义中包含聚集索引列。每个表只能有一个聚集索引，因为数据行本身只能按一个顺序排序。
o 只有当表包含聚集索引时，表中的数据行才按排序顺序存储。如果表具有聚集索引，则该表称为聚集表。如果表没有聚集索引，则其数据行存储在一个称为堆的无序结构中。
* 非聚集
o 非聚集索引具有独立于数据行的结构。非聚集索引包含非聚集索引键值，并且每个键值项都有指向包含该键值的数据行的指针。
o 从非聚集索引中的索引行指向数据行的指针称为行定位器。行定位器的结构取决于数据页是存储在堆中还是聚集表中。对于堆，行定位器是指向行的指针。对于聚集表，行定位器是聚集索引键。
o 您可以向非聚集索引的叶级添加非键列以跳过现有的索引键限制（900 字节和 16 键列），并执行完整范围内的索引查询。
聚集索引和非聚集索引都可以是唯一的。这意味着任何两行都不能有相同的索引键值。另外，索引也可以不是唯一的，即多行可以共享同一键值。
每当修改了表数据后，都会自动维护表或视图的索引。
索引和约束
对表列定义了 PRIMARY KEY 约束和 UNIQUE 约束时，会自动创建索引。例如，如果创建了表并将一个特定列标识为主键，则 数据库引擎自动对该列创建 PRIMARY KEY 约束和索引。有关详细信息，请参阅创建索引（数据库引擎）。
二、索引有什么用
与书中的索引一样，数据库中的索引使您可以快速找到表或索引视图中的特定信息。索引包含从表或视图中一个或多个列生成的键，以及映射到指定数据的存储位置的指针。通过创建设计良好的索引以支持查询，可以显着提高数据库查询和应用程序的性能。索引可以减少为返回查询结果集而必须读取的数据量。索引还可以强制表中的行具有唯一性，从而确保表数据的数据完整性。
设计良好的索引可以减少磁盘 I/O 操作，并且消耗的系统资源也较少，从而可以提高查询性能。对于包含 SELECT、UPDATE、DELETE 或 MERGE 语句的各种查询，索引会很有用。例如，在 AdventureWorks 数据库中执行的查询 SELECT Title, HireDate FROM HumanResources.Employee WHERE EmployeeID = 250。执行此查询时，查询优化器评估可用于检索数据的每个方法，然后选择最有效的方法。可能采用的方法包括扫描表和扫描一个或多个索引（如果有）。
扫描表时，查询优化器读取表中的所有行，并提取满足查询条件的行。扫描表会有许多磁盘 I/O 操作，并占用大量资源。但是，如果查询的结果集是占表中较高百分比的行，扫描表会是最为有效的方法。
查询优化器使用索引时，搜索索引键列，查找到查询所需行的存储位置，然后从该位置提取匹配行。通常，搜索索引比搜索表要快很多，因为索引与表不同，一般每行包含的列非常少，且行遵循排序顺序。
查询优化器在执行查询时通常会选择最有效的方法。但如果没有索引，则查询优化器必须扫描表。您的任务是设计并创建最适合您的环境的索引，以便查询优化器可以从多个有效的索引中选择。SQL Server 提供的数据库引擎优化顾问可以帮助分析数据库环境并选择适当的索引。
三、索引怎么用
索引其实关键目的是为了加快检索速度而建立的，所以，怎么用索引是数据库系统本身的事情，作为数据库设计或使用者，设计并创建好索引然后体验加上索引后的查询变快的感觉就行了。所以，索引怎么用就变为了“怎么创建合适的索引”，以下说明这个问题：
索引设计不佳和缺少索引是提高数据库和应用程序性能的主要障碍。设计高效的索引对于获得良好的数据库和应用程序性能极为重要。为数据库及其工作负荷选择正确的索引是一项需要在查询速度与更新所需开销之间取得平衡的复杂任务。如果索引较窄，或者说索引关键字中只有很少的几列，则需要的磁盘空间和维护开销都较少。而另一方面，宽索引可覆盖更多的查询。您可能需要试验若干不同的设计，才能找到最有效的索引。可以添加、修改和删除索引而不影响数据库架构或应用程序设计。因此，应试验多个不同的索引而无需犹豫。
SQL Server 中的查询优化器可在大多数情况下可靠地选择最高效的索引。总体索引设计策略应为查询优化器提供可供选择的多个索引，并依赖查询优化器做出正确的决定。这在多种情况下可减少分析时间并获得良好的性能。若要查看查询优化器对特定查询使用的索引，请在 SQL Server Management Studio 中的“查询”菜单上选择“包括实际的执行计划”。
不要总是将索引的使用等同于良好的性能，或者将良好的性能等同于索引的高效使用。如果只要使用索引就能获得最佳性能，那查询优化器的工作就简单了。但事实上，不正确的索引选择并不能获得最佳性能。因此，查询优化器的任务是只在索引或索引组合能提高性能时才选择它，而在索引检索有碍性能时则避免使用它。
建议的索引设计策略包括以下任务：
1. 了解数据库本身的特征。例如，它是频繁修改数据的联机事务处理 (OLTP) 数据库，还是主要包含只读数据的决策支持系统 (DSS) 或数据仓库 (OLAP) 数据库？
2. 了解最常用的查询的特征。例如，了解到最常用的查询联接两个或多个表将有助于决定要使用的最佳索引类型。
3. 了解查询中使用的列的特征。例如，某个索引对于含有整数数据类型同时还是唯一的或非空的列是理想索引。筛选索引适用于具有定义完善的数据子集的列。
4. 确定哪些索引选项可在创建或维护索引时提高性能。例如，对现有某个大型表创建聚集索引将会受益于 ONLINE 索引选项。ONLINE 选项允许在创建索引或重新生成索引时继续对基础数据执行并发活动。
5. 确定索引的最佳存储位置。非聚集索引可以与基础表存储在同一个文件组中，也可以存储在不同的文件组中。索引的存储位置可通过提高磁盘 I/O 性能来提高查询性能。例如，将非聚集索引存储在表文件组所在磁盘以外的某个磁盘上的一个文件组中可以提高性能，因为可以同时读取多个磁盘。
或者，聚集索引和非聚集索引也可以使用跨越多个文件组的分区方案。在维护整个集合的完整性时，使用分区可以快速而有效地访问或管理数据子集，从而使大型表或索引更易于管理。有关详细信息，请参阅已分区表和已分区索引。在考虑分区时，应确定是否应对齐索引，即，是按实质上与表相同的方式进行分区，还是单独分区。
# 设计索引。
索引设计是一项关键任务。索引设计包括确定要使用的列，选择索引类型（例如聚集或非聚集），选择适当的索引选项，以及确定文件组或分区方案布置。
# 确定最佳的创建方法。按照以下方法创建索引：
* 使用 CREATE TABLE 或 ALTER TABLE 对列定义 PRIMARY KEY 或 UNIQUE 约束
SQL Server 数据库引擎自动创建唯一索引来强制 PRIMARY KEY 或 UNIQUE 约束的唯一性要求。默认情况下，创建的唯一聚集索引可以强制 PRIMARY KEY 约束，除非表中已存在聚集索引或指定了唯一的非聚集索引。默认情况下，创建的唯一非聚集索引可以强制 UNIQUE 约束，除非已明确指定唯一的聚集索引且表中不存在聚集索引。
还可以指定索引选项和索引位置、文件组或分区方案。
创建为 PRIMARY KEY 或 UNIQUE 约束的一部分的索引将自动给定与约束名称相同的名称。
* 使用 CREATE INDEX 语句或 SQL Server Management Studio 对象资源管理器中的“新建索引”对话框创建独立于约束的索引
必须指定索引的名称、表以及应用该索引的列。还可以指定索引选项和索引位置、文件组或分区方案。默认情况下，如果未指定聚集或唯一选项，将创建非聚集的非唯一索引。若要创建筛选索引，请使用可选的 WHERE 子句。
# 创建索引。
要考虑的一个重要因素是对空表还是对包含数据的表创建索引。对空表创建索引在创建索引时不会对性能产生任何影响，而向表中添加数据时，会对性能产生影响。
对大型表创建索引时应仔细计划，这样才不会影响数据库性能。对大型表创建索引的首选方法是先创建聚集索引，然后创建任何非聚集索引。在对现有表创建索引时，请考虑将 ONLINE 选项设置为 ON。该选项设置为 ON 时，将不持有长期表锁以继续对基础表的查询或更新。
⑸ ColumnStore index （列存储索引）解析
首先，介绍列存储的概念：在传统数据库存储中，数据采用行存储方式。例如，在SQL Server中，每个页面大小为8KB，若每条数据长度为500字节，理论上可以存储大约16条数据，每条数据包含了所有字段的信息。如图所示，多个页面存储了成行数据。
接下来，介绍列存储，数据以列的形式存储，而不是以行的形式。在SQL Server中，数据向行组或段存储。例如，假设表有5个字段（列），每个红色柱体代表一个段，每5个段组成一个行组。每个段仅包含一个列的数据，而行组包含所有列的数据。
每个段最多可以存储100万条该列的数据，从性能角度来看，100万条数据可以实现最优性能，数据量较少时，段的性能会降低。
列存储与行存储相比，列存储在数据仓库场景下表现更佳，数据仓库用户数量较少，数据量巨大，数据变化较少。列存储能将大量数据压缩到1/10，从而减少I/O、CPU和内存使用，提高性能。此外，列存储还采用了批量模式、段消除等技术，对性能有很大提升。
列存储适合以下场景：
使用星型/雪花模型构建的数据仓库
表（或分区）记录数大于100万
主要执行报表类SQL查询，而非键查找
数据更新和删除操作较少，大量插入操作可行
表中没有VARCHAR(MAX), NVARCHAR(MAX), 或 VARBINARY(MAX) 数据类型
在某些特定的OLTP数据库场景下，如实时操作分析，列存储也可适用
列存储的物理结构包括行组和delta存储。假设表有1105万条记录，每个行组容纳100万条，总共有11个行组，剩余5万记录存储在delta存储中。delta存储用于存储不足100万条数据的行存储数据，而行组采用列存储且进行了压缩。
随着插入数据增加，delta存储的数量增加，当数量达到100万时，delta存储停止接收数据，转换为行存储并进行压缩。如有更多数据插入，生成新的delta存储。
列存储结构包括行组、delta存储、和删除位图。删除记录并非物理删除，而是逻辑删除，通过在删除位图中添加标记记录被删除的记录。在SQL Server查询时，除了查询行组和delta存储的数据，还需要查询删除位图，将三者结果进行合并。
当进行索引重建或重组时，列存储才会进行物理删除。在更新列存储时，不是物理更新，而是删除记录后插入新的记录。
列存储小结：包括压缩的列存储行组、行存储delta存储、以及存储被删除记录信息的删除位图。从SQL Server 2016开始，可以创建列存储索引的同时，创建传统行存储的非聚簇索引（NCI）。列存储本身不排序，查询特定记录时需要全表扫描，插入操作性能较好，但删除和更新操作的代价较大，特别是对于大型表。
为了确定某些表是否适合创建列存储索引，可以参考以下条件：表需要足够大，至少100万条记录，且大部分SQL查询为报表类查询，update和delete操作较少。可以通过查询DMV sys.dm_db_index_operational_stats来判断表是否适合创建列存储索引。
在SQL Server 2019中，可以使用sp_estimate_data_compression_savings预估创建列存储索引后的压缩率。快速加载数据到已创建列存储索引的表中，可以采用外部文件批量导入、从其他表导入数据或使用SSIS，SQL Server会自动使用并行操作。
列存储的性能提升来自压缩、批量模式、段消除和并行处理。批量模式允许一次处理大量数据，适合大数据量的数据仓库。段消除和列消除自动过滤掉不相关的行组和段，提高查询效率。对于汇总函数，如SUM、AVG等，列存储支持批量处理，减少数据传输量，提高性能。
列存储的维护包括碎片处理。列存储的碎片类型有两种：delta存储碎片和行组碎片。delta存储碎片超过10个时需要维护，行组碎片超过10%时，需要进行物理删除处理。
从SQL Server 2016开始，可以使用ALTER INDEX命令中的自合并（self merge）和合并（merge）操作来维护列存储索引。自合并操作在行组的逻辑删除记录超过10%时，会物理删除这些记录；合并操作将两个行组的记录合并，当它们的总记录数不足100万时。
列存储与内存数据库技术结合，应用于实时操作分析场景。这类场景结合了OLTP和数据仓库的特点，使用内存表和磁盘表进行数据存储，分别适用于OLTP和报表查询。内存表和列存储索引共同存储数据，提高查询性能和数据处理效率。在该场景中，需要大量内存空间，而实时操作分析可以利用这两种技术的优势，实现高性能的数据处理。