IHBase

一般来说,对数据库建立索引,往往需要单独的数据结构来存储索引的数据.在为hbase建立索引时,可以另外建立一张索引表,查询时先查询索引表,然后用查询结果查询数据表. [img]http://dl2.iteye.com/upload/attachment/0099/4712/041675af-eed4-3f4d-9007-7367504ca6e5.png[/img] 这个图左边表示索引表,右边是数据

什么是索引？ 数据库的索引与书籍的索引类似，有了索引就不需要翻转整本书。数据库的索引跟这个原理一样，首先在索引中找，在索引中找到条目以后，就可以直接跳转到目标文档的位置，从而使查询速度提高几个数据量级。 不使用索引的查询称为全表扫描（这个术语来源于关系型数据库），也就是说，服务器必须查找完一整本书才能找到查询结果。这个过程跟我们在一本没有索引（目录）的书中查找信息很像：从第一页开始一直读完整本书。

以下优化算法基于个人当前理解，能力有限，如有偏颇还请斧正。 简单查询索引优化 等值查询优化 单列等值查询，为该等值列加索引 多列等值查询，每列求取散粒度，按从大到小排序取前N列添加到索引（N可配置） SELECT * FROM tbl WHERE a = 123; SELECT * FROM tbl WHERE a = 123 AND b = 456; SELECT * FROM tbl WHER

我正在开发一个用于信息检索的web应用程序（使用JSF)，我正在使用Lucene读取和索引file.pdf。我读了前面的一个关于LockObtainFailedException的问题（在new IndexWriter（）处），但是我仍然无法解决我的问题，所以我将简要地解释一下。 我有一个managedBean使用以下方法对文档进行索引： 当我启动我的应用程序（主页）时，我注意到Indexer和我

主要内容：src/runoob/heap/IndexMaxHeap.java 文件代码：一、概念及其介绍 索引堆是对堆这个数据结构的优化。 索引堆使用了一个新的 int 类型的数组，用于存放索引信息。 相较于堆，优点如下： 优化了交换元素的消耗。 加入的数据位置固定，方便寻找。 二、适用说明 如果堆中存储的元素较大，那么进行交换就要消耗大量的时间，这个时候可以用索引堆的数据结构进行替代，堆中存储的是数组的索引，我们相应操作的是索引。 三、结构图示 我们需要对之前堆的代码实现进行改造，

本文向大家介绍MySQL如何优化索引，包括了MySQL如何优化索引的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 1.  MySQL如何使用索引 索引用于快速查找具有特定列值的行。如果没有索引，MySQL必须从第一行开始，然后遍历整个表以找到相关的行。表越大，花费越多。如果表中有相关列的索引，MySQL可以快速确定要在数据文件中间查找的位置，而不必查看所有数据。这比顺序读取每一行要快得多。 大多数MyS

本文向大家介绍mysql性能优化之索引优化，包括了mysql性能优化之索引优化的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 　　作为免费又高效的数据库，mysql基本是首选。良好的安全连接，自带查询解析、sql语句优化，使用读写锁（细化到行）、事物隔离和多版本并发控制提高并发，完备的事务日志记录，强大的存储引擎提供高效查询（表记录可达百万级），如果是InnoDB，还可在崩溃后进行完整的恢复，优点非常多