Polar for Mysql 列存索引常用方法

本文涉及的产品
云原生数据库 PolarDB 分布式版,标准版 2核8GB
RDS PostgreSQL Serverless,0.5-4RCU 50GB 3个月
推荐场景:
对影评进行热评分析
云数据库 RDS SQL Server,基础系列 2核4GB
简介: Polar for Mysql 列存索引常用方法

添加列存索引
创建表:

CREATE TABLE t10(
  col1 INT COMMENT 'COLUMNAR=1',
  col2 DATETIME COMMENT 'COLUMNAR=1',
  col3 VARCHAR(200)
) ENGINE InnoDB;

修改表:

查看最后执行SQL

-- 查看最后执行SQL 阈值
SHOW STATUS LIKE 'Last_query_cost';
-- 查询cost阈值
SHOW VARIABLES LIKE 'imci_ap_threshold';

查看表是否列存索引

SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.IMCI_INDEXES WHERE TABLE_NAME LIKE '%by_wechat_message%';

检查执行SQL 字段缺少列存索引

CALL dbms_imci.check_columnar_index("
    SELECT 
            domain, subject_id AS subjectId, 
            SUM(question_num) AS questionNum , 
            SUM(tk_question_num) AS tkQuestionNum 
    FROM `ask_question_statistic` 
    WHERE dt >= 20230501 AND dt <= 20230531 
    GROUP BY domain, subject_id
");

强制执行列存查询

SELECT /*+ SET_VAR(cost_threshold_for_imci=0) */
        domain, subject_id AS subjectId, 
        SUM(question_num) AS questionNum , 
        SUM(tk_question_num) AS tkQuestionNum 
FROM `ask_question_statistic` 
WHERE dt >= 20230501 AND dt <= 20230531

设置并列索引 =16
-- 后台控制

innodb_polar_parallel_ddl_threads = 16;

-- 查看是否开启并列查询

SHOW VARIABLES LIKE "innodb_polar_parallel_ddl_threads"

查看列存索引创建状态

-- 表中查看索引的状态信息;
SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.IMCI_INDEXES;
-- 表中查看索引的写入速度;
SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.IMCI_INDEX_STATS;
-- 参见查看DDL执行速度和进度
SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.IMCI_ASYNC_DDL_STATS;

●并行DDL
https://help.aliyun.com/document_detail/193259.html?spm=a2c4g.172533.0.i1
●列存索引排序
https://help.aliyun.com/document_detail/602366.html?spm=a2c4g.607775.0.0.7d9418a8RmlFbt

相关实践学习
如何在云端创建MySQL数据库
开始实验后,系统会自动创建一台自建MySQL的 源数据库 ECS 实例和一台 目标数据库 RDS。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助 &nbsp; &nbsp; 相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
相关文章
|
14天前
|
缓存 关系型数据库 MySQL
MySQL索引策略与查询性能调优实战
在实际应用中,需要根据具体的业务需求和查询模式,综合运用索引策略和查询性能调优方法,不断地测试和优化,以提高MySQL数据库的查询性能。
|
2月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
阿里面试:为什么要索引?什么是MySQL索引?底层结构是什么?
尼恩是一位资深架构师,他在自己的读者交流群中分享了关于MySQL索引的重要知识点。索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构,主要作用包括显著提升查询速度、降低磁盘I/O次数、优化排序与分组操作以及提升复杂查询的性能。MySQL支持多种索引类型,如主键索引、唯一索引、普通索引、全文索引和空间数据索引。索引的底层数据结构主要是B+树,它能够有效支持范围查询和顺序遍历,同时保持高效的插入、删除和查找性能。尼恩还强调了索引的优缺点,并提供了多个面试题及其解答,帮助读者在面试中脱颖而出。相关资料可在公众号【技术自由圈】获取。
|
2月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
环比、环比增长率、同比、同比增长率 ,占比,Mysql 8.0 实例(最简单的方法之一)(sample database classicmodels _No.2 )
环比、环比增长率、同比、同比增长率 ,占比,Mysql 8.0 实例(最简单的方法之一)(sample database classicmodels _No.2 )
113 1
|
2月前
|
存储 NoSQL 关系型数据库
为什么MySQL不使用红黑树做索引
本文详细探讨了MySQL索引机制,解释了为何添加索引能提升查询效率。索引如同数据库的“目录”,在数据量庞大时提高查询速度。文中介绍了常见索引数据结构:哈希表、有序数组和搜索树(包括二叉树、平衡二叉树、红黑树、B-树和B+树)。重点分析了B+树在MyISAM和InnoDB引擎中的应用,并讨论了聚簇索引、非聚簇索引、联合索引及最左前缀原则。最后,还介绍了LSM-Tree在高频写入场景下的优势。通过对比多种数据结构,帮助理解不同场景下的索引选择。
94 6
|
2月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
案例剖析:MySQL唯一索引并发插入导致死锁!
案例剖析:MySQL唯一索引并发插入导致死锁!
127 0
案例剖析:MySQL唯一索引并发插入导致死锁!
|
2月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
提高MySQL查询性能的方法有很多
提高MySQL查询性能的方法有很多
166 7
|
2月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
Mysql(4)—数据库索引
数据库索引是用于提高数据检索效率的数据结构,类似于书籍中的索引。它允许用户快速找到数据,而无需扫描整个表。MySQL中的索引可以显著提升查询速度,使数据库操作更加高效。索引的发展经历了从无索引、简单索引到B-树、哈希索引、位图索引、全文索引等多个阶段。
65 3
Mysql(4)—数据库索引
|
28天前
|
关系型数据库 MySQL
Mysql 中日期比较大小的方法有哪些?
在 MySQL 中,可以通过多种方法比较日期的大小,包括使用比较运算符、NOW() 函数、DATEDIFF 函数和 DATE 函数。这些方法可以帮助你筛选出特定日期范围内的记录,确保日期格式一致以避免错误。
|
28天前
|
监控 关系型数据库 MySQL
数据库优化:MySQL索引策略与查询性能调优实战
【10月更文挑战第27天】本文深入探讨了MySQL的索引策略和查询性能调优技巧。通过介绍B-Tree索引、哈希索引和全文索引等不同类型,以及如何创建和维护索引,结合实战案例分析查询执行计划,帮助读者掌握提升查询性能的方法。定期优化索引和调整查询语句是提高数据库性能的关键。
155 1
|
2月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
如何在MySQL中进行索引的创建和管理?
【10月更文挑战第16天】如何在MySQL中进行索引的创建和管理?
72 1

相关产品

  • 云原生分布式数据库 PolarDB-X
  • 云数据库 RDS MySQL 版