如何更好创建和使用索引我们知道索引在时间和空间上都是有代价的，所以了解如何更好的创建和使用索引是我们使用好索引的前提，一般会考虑以下因素：只为用于搜索、排序、分组的列创建索引索引列中不重复值得个数在总记录条数中的占比很大时...5：主键索引最好是自增的InnoDB 创建主键索引默认为聚簇索引，数据存储在叶子节点上，叶子节点中的记录都是按照主键值从小到大的顺序排序的，如果主键值是随机的，插入新数据时可能插入到某个数据页中间位置，...如果使用非自增主键，也就是随机生成的，在数据插入时会造成大量的数据移动，产生大量的内存碎片，造成插入性能的下降，查询效率也会影像。...UUID：通用唯一标识码，UUID是基于当前时间、计数器和硬件标识等数据计算生成的优点：唯一标识，不用考虑重复问题，在数据拆分、合并时也能达到全局的唯一性以在应用层生成，提高数据库的吞吐能力缺点：UUID...的缺点就是使用主键自增id优点的反面，UUID占用空间较大，建立的索引越多，造成的影响越大，会发生随机IO，影响插入速度，并且会造成硬盘的使用率较低那如何解决呢？
因为 MySQL 优化器在选择如何优化查询时，会根据统一信息，对每一个可以用到的索引来进行评估，以生成出一个最好的执行计划，如果同时有很多个索引都可以用于查询，就会增加 MySQL 优化器生成执行计划的时间...如何选择索引列的顺序 建立索引的目的是：希望通过索引进行数据查找，减少随机 IO，增加查询性能 ，索引能过滤出越少的数据，则从磁盘中读入的数据也就越少。...避免建立冗余索引和重复索引（增加了查询优化器生成执行计划的时间） 重复索引示例：primary key(id)、index(id)、unique index(id) 冗余索引示例：index(a,b,c...: Innodb 是以聚集索引的顺序来存储的，对于 Innodb 来说，二级索引在叶子节点中所保存的是行的主键信息，如果是用二级索引查询数据的话，在查找到相应的键值后，还要通过主键进行二次查询才能获取我们真实所需要的数据...可以把随机 IO 变成顺序 IO 加快查询效率: 由于覆盖索引是按键值的顺序存储的，对于 IO 密集型的范围查找来说，对比随机从磁盘读取每一行的数据 IO 要少的多，因此利用覆盖索引在访问时也可以把磁盘的随机读取的
1、不按照顺序分配编号 在插入新行时，通过遍历表，找到的第一个未分配的主键编号分配给新行，来代替原来自动分配的伪主键机制。...缺点：（1）SQL语句比较麻烦； （2）必须同时更新所有引用了你重新分配了主键的行的子记录； （3）无法避免产生新的断档。 ...如何识别反模式：当出现以下情况时，可能是反模式 1、在我回滚了一个插入操作后，要怎么重用囊而自动生成的标识？ 伪键一旦生成后不会回滚。...如果非要回滚，RDBMS就必须在一耳光事务的声明周期内生成一个伪键， 而这在多个客户端并发地插入数据时，会导致竞争或者死锁。 2、bugId为3的这条记录怎么了？ ...缺点：（1）Guid的值太长，不方便输入； （2）Guid的值是随机的，因此找不到任何规则或者依靠最大值来判断哪一行的最新插入的； （3）Guid的存储需要16字节，这比传统的
此策略确定当正在摄取的传入记录已存在于存储中时采取的操作。此配置的可用值如下： • none：不采取任何特定操作，如果传入记录包含重复项，则允许 Hudi 表中存在重复项。...此增强功能使 MERGE INTO JOIN 子句能够引用 Hudi 表中连接条件的任何数据列，其中主键由 Hudi 本身生成。但是在用户配置主记录键的情况下，连接条件仍然需要用户指定的主键字段。...多写入器的增量查询 在多写入器场景中，由于并发写入活动，时间线中可能会出现间隙（requested或inflight时刻不是最新时刻）。在执行增量查询时，这些间隙可能会导致结果不一致。...Google BigQuery 同步增强功能 在 0.14.0 中，BigQuerySyncTool 支持使用清单将表同步到 BigQuery。与传统方式相比，这预计将具有更好的查询性能。...SQL 操作时使用批量插入操作。
insert into 而是使用 replace into 来插入数据，具体步骤是这样的这里产生id的方法是插入的时候如果主键是自增的，insert的时候会返回自动生成的id： 第一步： 尝试把数据插入到表中...第二步： 如果主键或唯一索引字段出现重复数据错误而插入失败时，先从表中删除含有重复关键字值的冲突行，然后再次尝试把数据插入到表中。...先插入一行数据。...从上面的介绍中可以看出，UUID 可以保证唯一性，因为其生成规则包括 MAC 地址、时间戳、名字空间（Namespace）、随机或伪随机数、时序等元素，计算机基于这些规则生成的 UUID 是肯定不会重复的...即定义一个初始时间戳，在初始时间戳上自增，不跟随机器时钟增加。时间戳何时自增？当序列号增加到最大时，此时时间戳+1，这样完全不会浪费序列号，适合流量较大的场景，如果流量较小，可能出现时间断层滞后。
聚簇索引和二级索引 3.1 聚簇索引 每个InnoDB的表都拥有一个索引，称之为聚簇索引，此索引中存储着行记录，一般来说，聚簇索引是根据主键生成的。...当插入的主键是随机字符串时，每次插入不会是在B+树的最后插入，每次插入位置都是随机的，每次都可能导致数据页的移动，而且字符串的存储空间占用也很大，这样重建索引不仅仅效率低而且 MySQL的负载也会很高，...自增主键的弊端 对于高并发的场景，在InnoDB中按照主键的顺序插入可能会造成明显的争用，主键的上界会成为“热点”，因为所有的插入都发生在此处，索引并发的插入可能会造成间隙锁竞争，何为间隙锁竞争，下个会详细介绍...；另外一个原因可能是Auto_increment的锁机制，在 MySQL处理自增主键时，当innodb_autoinc_lock_mode为0或1时，在不知道插入有多少行时，比如insert t1 xx...id,然后利用这些主键id再去聚簇索引中去查询，然后得到所有记录，利用主键id在聚簇索引中查询记录的过程是无序的，在磁盘上就变成了离散读取的操作，假如当读取的记录很多时（一般是整个表的20%左右），这个时候优化器会选择直接使用聚簇索引
主要用于解决脏读、不可重复读、幻读。 脏读：一个事务读取到另一个事务还未提交的数据。 不可重复读：在一个事务中多次读取同一个数据时，结果出现不一致。...幻读：在一个事务中使用相同的 SQL 两次读取，第二次读取到了其他事务新插入的行。 不可重复读注重于数据的修改，而幻读注重于数据的插入。...在可重复读级别下，MVCC是如何操作的： SELECT：必须同时满足以下两个条件，才能查询到。1）只查版本号早于当前版本的数据行；2）行的删除版本要么未定义，要么大于当前事务版本号。...实际上，InnoDB 会在每行记录后面增加三个隐藏字段： DB_ROW_ID：行ID，随着插入新行而单调递增，如果有主键，则不会包含该列。 DB_TRX_ID：记录插入或更新该行的事务的事务ID。...插入缓冲（insert buffer）： 索引是存储在磁盘上的，所以对于索引的操作需要涉及磁盘操作。如果我们使用自增主键，那么在插入主键索引（聚簇索引）时，只需不断追加即可，不需要磁盘的随机 I/O。
参考博客1中介绍了三种在MySQL中避免重复插入记录的方法，本文将在简单介绍这三种用法的基础上，深入分析这其各自存在的问题，最后给出在实际生产环境中对该业务场景的最佳实践。...； 当因为对于主键或唯一关键字出现重复关键字错误而造成插入失败时，从表中删除含有重复关键字值的（所有）冲突行 ； 再次尝试把新行插入到表中 。...2.3 存在的问题（数据字段丢失、主从不一致和主键消耗过快） 由其实现机制可知，对于发生唯一键（包括主键）冲突导致插入失败时，会先从表中删除原冲突行，再尝试把新行插入到表中。...同样的，auto_increment也发生了递增： 3.2 实现机制 其实现运行步骤如下： 尝试把新行插入到表中 ； 当因为对于主键或唯一关键字出现重复关键字错误而造成插入失败时，则对现有的行加上S...这种方案只适用于自定义主键具有和自增主键相类似优点的情形，这些优点包括：线性递增（避免插入时随机io）、占用空间小、速度快等。否则，该方案的插入和查询性能也会受到很大影响。
当行的主键值要求必须将这一行插入到某个已满的页中时，存储引擎会将该页分裂成两个页面来容纳该行，这就是一次页分裂操作。页分裂会导致表占用更多的磁盘空间。...换句话说，数据在磁盘上的存储方式已是最优，但行的顺序是随机的。列col2的值是从1~100之间随机赋值，所以有很多重复的值。...在InnoDB表中按主键顺序插入行 前面讲过，最好使用AUTO_INCREMENT自增列来聚集数据，避免随机的、不连续的、值分布范围大的列做聚簇索引，特别是对于I/O密集型的应用。...缺点： 写入的目标也可能已经刷到磁盘上并从缓存中移除，或者是还没有被加载到缓存中，InnoDB在插入之前不得不先找到并从磁盘读取目标页到内存中。这将导致大量的随机IO。...把这些随机值载入到聚簇索引后，也许需要做一次OPTIMIZE TABLE来重建表并优化页的填充。 结论：使用InnoDB时应尽可能地按主键顺序插入数据，并且尽可能地单调增加聚簇键的值来插入新行。
(,3)从左向右取三位 rand()随机数函数 rand(0)伪随机数，生成的随机数有规律 floor(rand(0)*2) 生成的随机数存在规律0110110011101 原理解析...count函数是统计满足条件的行的个数，它的工作原理是先建一个虚拟表(key是主键，不可被重复) 先查询数据库中的数据，存在则个数加1，不存在则插入新数据 mysql官方规定，查询时使用rand...()函数时，该值会计算多次，即查看虚拟表中是否含有这个数据时，rand函数计算一次，当数据不存在时，会插入数据（rand函数计算的值），插入时rand汉再计算一次 结合floor(rand(0)*2)...count(*) from test group by x) 当查询第一个数据时，x的第一个值是0，在虚拟表中没有这个数据，所以插入数据，count值加1，插入时floor(rand(0)*2)会再被计算一次...，此时x值为0，虚拟表中不存在0，所以要插入新数据，此时floor(rand(0)*2)再次被计算，值为1，但是floor(rand(0)*2)是主键，不能被重复，所以此时会报错，报错内容是 1这个主键重复
以订单表和客户表为例，订单表中的客户 ID 字段作为外键引用客户表中的客户 ID 主键，这样在订单表中插入订单记录时，客户 ID 必须是客户表中已存在的客户 ID，否则插入操作将失败。...主键约束的特点十分显著，它的唯一性保证了表中不会出现重复的记录，这对于数据的准确性和完整性至关重要。在订单表中，如果订单编号设置为主键，就可以避免出现重复的订单编号，确保每个订单都有唯一的标识。...以学生表和班级表为例，学生表中的班级 ID 字段可以作为外键，引用班级表中的班级 ID 主键。这样，在学生表中插入学生记录时，班级 ID 必须是班级表中已存在的班级 ID，否则插入操作将失败。...它保证了数据的完整性，避免了因数据缺失而导致的问题。在统计学生成绩时，如果成绩字段存在空值，可能会影响统计结果的准确性。...在实际的数据插入操作中，主键约束的作用得到了充分体现。当我们尝试插入一条新的用户记录时，如果user_id已经存在于表中，插入操作将被拒绝，从而避免了数据的重复插入。
这些好处结合了数据湖和数据仓库架构的优点，包括更快的行级操作、强大的模式实施和版本控制、更好的事务支持、有效的重复处理等等。...为了准确解释 Hudi 的工作原理，Ankur 首先介绍了核心概念和术语： • 记录键：与任何关系数据库管理系统 (RDBMS) 中的主键或组件键相同。 • 预组合键：用于更新插入排序的字段。...为了帮助建立围绕该系统的一些直觉，Ankur 描述了它如何使用假设的学生数据库来工作。在他的示例中，学生 ID 充当主键，创建的列是分区路径，记录上的“更新时间戳”充当预组合键。...Hudi在沃尔玛的优势 总之 Hudi 直接带来了 Ayush、Ankur 和团队在沃尔玛的实施中直接看到的广泛好处： • 对行级更新插入和合并操作的显着更好的支持 • 模式实施、演进和版本控制（即在人们期望使用...为了为他们看到的改进的更新插入和合并操作提供更好的直觉，Ayush 解释了图书馆员如何在数据湖和数据湖房范式下组织物理图书馆文件。
来源：cnblogs.com/wyq178/p/12548864.html 前言：在mysql中设计表的时候,mysql官方推荐不要使用uuid或者不连续不重复的雪花id(long形且唯一),而是推荐连续自增的主键...key作为主键,其它我们完全保持不变.根据控制变量法,我们只把每个表的主键使用不同的策略生成,而其他的字段完全一样，然后测试一下表的插入速度和查询速度： **注：这里的随机key其实是指用雪花算法算出来的前后不连续不重复...,所有的数据采用随机生成，比如名字、邮箱、地址都是随机生成，程序已上传自gitee,地址在文底。...结论：使用innodb应该尽可能的按主键的自增顺序插入，并且尽可能使用单调的增加的聚簇键的值来插入新行 2.3：使用自增id的缺点 那么使用自增的id就完全没有坏处了吗？...id的机制不同在mysql的索引结构以及优缺点，深入的解释了为何uuid和随机不重复id在数据插入中的性能损耗，详细的解释了这个问题。
Repeatable read (可重复读)：MySQL的默认事务隔离级别，它确保同一事务的多个实例在并发读取数据时，会看到同样的数据行，解决了不可重复读的问题。...唯一索引的用途：唯一标识数据库表中的每条记录，主要是用来防止数据重复插入。...我们都知道在读已提交隔离级别下解决了脏读，但存在不可重复读及幻读的情况，在可重复读隔离级别下解决了不可重复读和幻读（如何解决的下篇文章分享），下面就看下在这两个隔离级别下MVCC是如何其作用的。...那么在读已提交和可重复读下是如何实现的，在读已提交下，是每次select都会生成read view，所以可以读到提交的数据；在可重复读隔离级别下，是在第一次select的时候生成read view，以后的...那么MySQL是如何避免幻读？ 在快照读情况下，MySQL通过mvcc来避免幻读。 在当前读情况下，MySQL通过next-key来避免幻读（加行锁和间隙锁来实现的）。
答案是否定的，和一级索引（主键索引）没有什么区别。在MyISAM中，主索引和辅助索引（Secondary key）在结构上没有任何区别，只是主索引要求key是唯一的，而辅助索引的key可以重复。...InnoDB的二级索引的叶子节点存储的不是行号（行指针），而是主键列。这种策略的缺点是二级索引需要两次索引查找，第一次在二级索引中查找主键，第二次在聚簇索引中通过主键查找需要的数据行。...当行的主键值要求必须将这一行插入到已满的页中时，存储引擎会将该页分裂为两个页面来容纳该行，这就是一次页分裂操作，页分裂会导致表占用更多的存储空间。 画外音：关于页，我们在上一篇文章中也提到过。...基于聚簇索引以上的这些特点，在InnoDB中，我们应该尽量使用和应用无关的主键，例如自增主键，这样可以保证数据行是按照顺序写入的。而不是使用GUID、UUID生成随机的主键。...向聚簇索引中插入顺序的索引值： 每条新纪录总是在前一条记录的后面插入： 当页被插满后，继续插入到新的页： 向聚簇索引中插入随机的索引值： 新的记录可能被插入到之前记录的中间，导致需要强制移动之前的记录：
在mysql中设计表的时候,mysql官方推荐不要使用uuid或者不连续不重复的雪花id(long形且唯一，单机递增),而是推荐连续自增的主键id,官方的推荐是auto_increment,...根据控制变量法,我们只把每个表的主键使用不同的策略生成,而其他的字段完全一样，然后测试一下表的插入速度和查询速度： 注：这里的随机key其实是指用雪花算法算出来的前后不连续不重复无规律的id:一串18位长度的...image.png 因为uuid相对顺序的自增id来说是毫无规律可言的,新行的值不一定要比之前的主键的值要大,所以innodb无法做到总是把新行插入到索引的最后,而是需要为新行寻找新的合适的位置从而来分配新的空间...结论：使用innodb应该尽可能的按主键的自增顺序插入，并且尽可能使用单调的增加的聚簇键的值来插入新行 2.3.使用自增id的缺点 那么使用自增的id就完全没有坏处了吗？...id的机制不同在mysql的索引结构以及优缺点，深入的解释了为何uuid和随机不重复id在数据插入中的性能损耗，详细的解释了这个问题。
p=5090 前言 在mysql中设计表的时候,mysql官方推荐不要使用uuid或者不连续不重复的雪花id(long形且唯一，单机递增),而是推荐连续自增的主键id,官方的推荐是auto_increment...根据控制变量法,我们只把每个表的主键使用不同的策略生成,而其他的字段完全一样，然后测试一下表的插入速度和查询速度： 注：这里的随机key其实是指用雪花算法算出来的前后不连续不重复无规律的id:一串18位长度的...，来分析一下insert插入的时间来进行综合其效率，为了做到最真实的效果,所有的数据采用随机生成，比如名字、邮箱、地址都是随机生成。...结论：使用innodb应该尽可能的按主键的自增顺序插入，并且尽可能使用单调的增加的聚簇键的值来插入新行。 2.3.使用自增id的缺点 那么使用自增的id就完全没有坏处了吗？...id的机制不同在mysql的索引结构以及优缺点，深入的解释了为何uuid和随机不重复id在数据插入中的性能损耗，详细的解释了这个问题。
来源：cnblogs.com/wyq178/p/12548864.html ---- 前言：在mysql中设计表的时候，mysql官方推荐不要使用uuid或者不连续不重复的雪花id(long形且唯一)...根据控制变量法，我们只把每个表的主键使用不同的策略生成，而其他的字段完全一样，然后测试一下表的插入速度和查询速度： 注：这里的随机key其实是指用雪花算法算出来的前后不连续不重复无规律的id:一串18位长度的...写入的目标页很可能已经刷新到磁盘上并且从缓存上移除，或者还没有被加载到缓存中，innodb在插入之前不得不先找到并从磁盘读取目标页到内存中，这将导致大量的随机IO ②....结论：使用innodb应该尽可能的按主键的自增顺序插入，并且尽可能使用单调的增加的聚簇键的值来插入新行 2.3 使用自增id的缺点 那么使用自增的id就完全没有坏处了吗？...的生成策略在大数据量的数据插入表现，然后分析了id的机制不同在mysql的索引结构以及优缺点，深入的解释了为何uuid和随机不重复id在数据插入中的性能损耗，详细的解释了这个问题。
前言： 在mysql中设计表的时候,mysql官方推荐不要使用uuid或者不连续不重复的雪花id(long形且唯一),而是推荐连续自增的主键id,官方的推荐是auto_increment,那么为什么不建议采用...作为主键,其它我们完全保持不变.根据控制变量法,我们只把每个表的主键使用不同的策略生成,而其他的字段完全一样，然后测试一下表的插入速度和查询速度： 注：这里的随机key其实是指用雪花算法算出来的前后不连续不重复无规律的...地址都是随机生成，程序已上传自gitee,地址在文底。...结论：使用innodb应该尽可能的按主键的自增顺序插入，并且尽可能使用单调的增加的聚簇键的值来插入新行 3.使用自增id的缺点 那么使用自增的id就完全没有坏处了吗？...id的机制不同在mysql的索引结构以及优缺点，深入的解释了为何uuid和随机不重复id在数据插入中的性能损耗，详细的解释了这个问题。
前言 在mysql中设计表的时候，mysql官方推荐不要使用uuid或者不连续不重复的雪花id(long形且唯一，单机递增)，而是推荐连续自增的主键id，官方的推荐是auto_increment，那么为什么不建议采用...根据控制变量法，我们只把每个表的主键使用不同的策略生成，而其他的字段完全一样，然后测试一下表的插入速度和查询速度： 注：这里的随机key其实是指用雪花算法算出来的前后不连续不重复无规律的id：一串18位长度的...[1240] 因为uuid相对顺序的自增id来说是毫无规律可言的，新行的值不一定要比之前的主键的值要大，所以innodb无法做到总是把新行插入到索引的最后，而是需要为新行寻找新的合适的位置从而来分配新的空间...结论：使用innodb应该尽可能的按主键的自增顺序插入，并且尽可能使用单调的增加的聚簇键的值来插入新行 2.3.使用自增id的缺点 那么使用自增的id就完全没有坏处了吗？...id的机制不同在mysql的索引结构以及优缺点，深入的解释了为何uuid和随机不重复id在数据插入中的性能损耗，详细的解释了这个问题。
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