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- mysql索引原理聚簇 內(nèi)容精選 換一換
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數(shù)據(jù)倉庫 服務遷移類型有哪些？ 數(shù)據(jù)倉庫服務_SQL on Anywhere GaussDB (DWS)安全管理 DWS如何保障 數(shù)據(jù)庫安全 ？ 調(diào)整局部聚簇鍵 分析正在執(zhí)行的SQL 用戶管理優(yōu)秀實踐 怎樣選擇 彈性云服務器 ？ 什么是數(shù)字營銷技術平臺 分布式緩存服務數(shù)據(jù)遷移 排序規(guī)則支持 查看更多來自：專題
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同時維護多個唯一索引的開銷遠大于維護一個多列唯一索引，如果業(yè)務邏輯上多個唯一索引，與一個多列唯一索引等價，應使用多列唯一索引。 組合索引字段個數(shù)不超過5個。 禁止組合索引組合字符串的總長度超過200。 索引（包括單列索引和復合索引）字段應為NOT NULL字段。 同字段上創(chuàng)建索引的維護效率來自：專題2、將表的掃描壓力均勻分散在各個DN上。 3、減少需要掃描的數(shù)據(jù)量。通過分區(qū)表的剪枝機制可以大幅減少數(shù)據(jù)的掃描量。 4、盡量減少隨機I/O。通過聚簇/局部聚簇可以實現(xiàn)熱數(shù)據(jù)的連續(xù)存儲，將隨機I/O轉換為連續(xù)I/O，從而減少掃描的I/O代價。 5、盡量避免數(shù)據(jù)shuffle。 字段設計原則 G來自：專題
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2、將表的掃描壓力均勻分散在各個DN上。 3、減少需要掃描的數(shù)據(jù)量。通過分區(qū)表的剪枝機制可以大幅減少數(shù)據(jù)的掃描量。 4、盡量減少隨機I/O。通過聚簇/局部聚簇可以實現(xiàn)熱數(shù)據(jù)的連續(xù)存儲，將隨機I/O轉換為連續(xù)I/O，從而減少掃描的I/O代價。 5、盡量避免數(shù)據(jù)shuffle。 GaussDB開發(fā)字段設計原則來自：專題![]()
2、將表的掃描壓力均勻分散在各個DN上。 3、減少需要掃描的數(shù)據(jù)量。通過分區(qū)表的剪枝機制可以大幅減少數(shù)據(jù)的掃描量。 4、盡量減少隨機I/O。通過聚簇/局部聚簇可以實現(xiàn)熱數(shù)據(jù)的連續(xù)存儲，將隨機I/O轉換為連續(xù)I/O，從而減少掃描的I/O代價。 5、盡量避免數(shù)據(jù)shuffle。 GaussDB開發(fā)字段設計原則來自：專題![]()
同時維護多個唯一索引的開銷遠大于維護一個多列唯一索引，如果業(yè)務邏輯上多個唯一索引，與一個多列唯一索引等價，應使用多列唯一索引。 組合索引字段個數(shù)不超過5個。 禁止組合索引組合字符串的總長度超過200。 索引（包括單列索引和復合索引）字段應為NOT NULL字段。 同字段上創(chuàng)建索引的維護效率來自：專題![]()
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sDB的高性能。在彈性上，通過在線聚簇擴容技術和多輪追增等技術，減少鎖表時間，實現(xiàn)應用無感知的在線擴容，秒級彈性伸縮，系統(tǒng)容量和性能的線性Scale Out。在智能上，GaussDB是全球首個AI-Native數(shù)據(jù)庫。通過GaussDB的智能索引推薦和智能故障根因分析等能力，在應來自：百科![]()
本文介紹了【MySQL 聚簇索引】相關內(nèi)容，與您搜索的mysql索引原理聚簇相關。邀你共享云計算使用和開發(fā)經(jīng)驗，匯聚云上智慧，共贏智慧未來...更多詳情請點擊查閱。來自：其他![]()
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個優(yōu)點： 1.高可靠性：Hadoop按位存儲和處理數(shù)據(jù)的能力值得人們信賴。 2.高擴展性：Hadoop是在可用的計算機集簇間分配數(shù)據(jù)并完成計算任務的，這些集簇可以方便地擴展到數(shù)以千計的節(jié)點中。 3.高效性：Hadoop能夠在節(jié)點之間動態(tài)地移動數(shù)據(jù)，并保證各個節(jié)點的動態(tài)平衡，因此處理速度非?？?。來自：百科![]()
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