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解决大数据访问量问题(索引)
Alin|2017-12-11

解决大数据访问量问题

1,只求查询效率,对插入和删除要求不高的情况下,只需要建立一个数据库,给经常查询的字段添加索引即可

2,如果对插入,删除,及查询效率都有要求的,那就要设置主从数据库Master slave database来分工解决不同要求。

 以上必须要建立合适的索引的情况下才能有效解决。

 

索引,意味着排序,排序后则可更高效的查询
目的:是提高查询效率
分类:聚集索引(和物理位置一致)
非聚集索引(逻辑)
一个表中仅且只有一个聚集索引(物理位置只有一种情况),但是可以有多个非聚集索引(按需要列不同排序)
 
如字典中,拼音和字典编写页码顺序一致,相当于聚集索引;而部首就是逻辑索引。笔画总数,也是逻辑索引。
 
不足:如果增加索引同时也要增加额外的存储空间,同时降低了增加和删除记录的效率。
 
对于现在的硬件,为了查询方便,或增加删除记录不频繁的情况下,可以牺牲下增加和删除记录。
如果增加删除和查询同样重要,大数情况,可以把增加表和删除表放在不同数据库中来操作
多数据库(主从数据库Master slave database)来分工实现增加,删除,查询操作。

索引中有个填充因子(解决索引内部移动的事,但是浪费了存储空间)

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