按存储方式分 B-树，B+树 哈希索引 Memory引擎默认索引时哈希索引 逻辑区分 普通索引 主键索引：mysql会自动为主键创建主键索引 唯一索引：索引值必须唯一的普通索引 全文索引 空间索引：MyISAM引起支持，用于地理空间数据类型GEOMETRY，SPATIAL关键字 实际使用划分 单例索引 多列索引
A Unified Deep Model of Learning from both Data and Queries for Cardinality Estimation 论文解读（SIGMOD 2021） 本篇博客是对A Unified Deep Model of Learning from both Data and Queries for Cardinality Estimation的一些重要idea的解读，原文连接为：A Unified Deep Model of
InnoDB存储引擎索引概述 InnoDB支持以下几种常见的索引： B+ 树索引 （传统意义上的索引，这是目前关系型数据库系统中查找最为常用和最为有效的索引；B+ 树索引并不能找到一个给定键值的具体行，能找到的只能是被查找数据行所在的页）全文索引 （将存储于数据库中的整本书或整篇文章中的任
一、InnoDB存储引擎索引概述 二、数据结构与算法 三、B+树 四、B+树索引 五、Cardinality值 六、B+树索引的使用 七、哈希算法 八、全文检索
错误消息： Assertion failed: multiple aggregates defined for aggregation with cardinality 0..1 引起该错误的 aggregation 名称：flexContent： 查看 xml 视图里该 aggregation，发现其下定义了两个控件： 删除任意一个即可： 如上图所示，我将 Popover 和 VizFrame 重新放置，分别位
距离上次atlas发布新版本已经有一年的时间了，但是这一年元数据管理平台的发展一直没有停止。Datahub，Amundsen等等，都在不断的更新着自己的版本。但是似乎Atlas在元数据管理，数据血缘领域的地位一直没有动摇。 最近Atlas终于迎来又一次大的更新，发布了全新的2.2.0版本。 首先来了解一
cardinality = 某一列中不同值的个数 selectivity = 经过某个谓词过滤后的行数 / 表的总行数 * 100% selectivity = 索引列的cardinality / 表的总行数 * 100% 两种定义，前者是涉及where条件，后者是涉及索引。个人认为第一种更准确一点，毕竟，where后面的谓词条件，在关系代数中就是被称
查询series cardinality命令 InfluxDB官网说明：Why does series cardinality matter? InfluxDB maintains an in-memory index of every series in the system. As the number of unique series grows, so does the RAM usage. High series cardinality can lead to the operati
隐含参数_optimizer_use_feedback 问题背景： 有时候会遇到比较奇怪的现象，首次执行sql速度很快，后面再执行就变得很慢 正常来讲同样的一条SQL查询语句，根据执行计划，第一次查询完以后，后续再执行相同的语句应该很快才对。可是，现实却是第一次查询不慢（优化后2秒内查询），第二次以后就很
基于代价的优化方式(Cost-Based Optimization，简称CBO) CBO选择目标SQL执行计划的判断原则是成本，从目标SQL的诸多执行计划中选取成本值最小的执行路径为其执行计划，各执行路径的成本值是根据目标SQL中涉及到的表、索引、列等相关对象的统计信息计算出来的，实际反应执行目标SQL所
问题背景：有时候会遇到比较奇怪的现象，首次执行sql速度很快，后面再执行就变得很慢 正常来讲同样的一条SQL查询语句，根据执行计划，第一次查询完以后，后续再执行相同的语句应该很快才对。可是，现实却是第一次查询不慢（优化后2秒内查询），第二次以后就很慢。 对于执行计划中，在note部分有“cardin
参见：https://www.pianshen.com/article/26011430107/ 1) 什么是Cardinality 不是所有的查询条件出现的列都需要添加索引。对于什么时候添加B+树索引。一般的经验是，在访问表中很少一部分时使用B+树索引才有意义。对于性别字段、地区字段、类型字段，他们可取值范围
一、配置规则 规则类型 * any: 只要有匹配就报警； * blacklist: compare_key 字段的内容匹配上 blacklist 数组里任意内容； * whitelist: compare_key 字段的内容一个都没能匹配上 whitelist 数组里内容； * change: 在相同 query_key 条件下，compare_key 字段的内容，在 timeframe 范围内
一、配置规则 规则类型 any: 只要有匹配就报警； blacklist: compare_key 字段的内容匹配上 blacklist 数组里任意内容； whitelist: compare_key 字段的内容一个都没能匹配上 whitelist 数组里内容； change: 在相同 query_key 条件下，compare_key 字段的内容，在 timeframe 范围内发送变
mysql去重操作 select distinct age from user; 如果在es中如何去重呢 需要用到Elasticsearch 中的 collapse 可以实现该需求 collapse 官网文档 java API SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder(); searchSourceBuilder.collapse(new CollapseBuild
Cardinality Feedback是11gR2出现的新特性，它的出现是为了帮助ORACLE优化器依据更精准的Cardinality 产生出更加优秀的执行计划。Cardinality基数的评估准确与否，对于优化器异常重要，直接影响到后续的JOIN COST等重要的成本计算评估，如果评估不当会造成CBO选择不当的执行计划。 此技
最近有一个多字段去重查询的需求 但是在百度上查询之后 得到的结果都是只能单字段去重的 如下： "aggs": { "uid_aggs": { "cardinality": { "field": "uid" } } } 所以这里推荐上不了谷歌的尽量用必应 能看懂英文的尽量用国际版查询 https://qbox.io/blog/minimizing-document-dupl
所以,我在stackoverflow上已经阅读了很多答案,但我仍然对它的整个概念感到困惑.具体来说,我已经阅读了这篇文章(包括它引用的所有文章),但似乎无法找到对概念的可靠掌握(或者也许是我的基数(n：m等)和身份之间的混淆)： Still Confused About Identifying vs. Non-Identifying Relation
Iteration1： mysql> show table status LIKE "mybigusertable"; +-----------------+--------+---------+------------+---------+----------------+-------------+-----------------+--------------+-----------+----------------+---------------------+-----
