PolarDB MySQL版重磅推出的列存索引(

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版,基础版 8ACU 100GB 1个月
简介: PolarDB MySQL版重磅推出的列存索引(

听说PolarDB的polarx的列存有点不一样?https://developer.aliyun.com/ask/563922?spm=a2c6h.13066354.ask-index.70.3b964c13AGAoGP

简介
当前主要面向OLTP场景,广泛应用于在线业务,日常产生大量的数据。但是,基于行存的查询性能并不能满足所有应用场景的需求。通常情况下,为了实现复杂分析型查询,需要将数据从PolarDB MySQL版导出,然后导入到外部专用的OLAP系统中再进行分析查询。这样一来,需要使用两套数据库系统,架构复杂性、运维工作量和成本都会大大增加。

PolarDB MySQL版重磅推出的列存索引(In-Memory Column Index,简称IMCI)面向OLAP场景大数据量复杂查询。通过列存索引,PolarDB MySQL版实现了一体化的实时事务处理和实时数据分析的能力,成为一站式HTAP数据库产品解决方案。通过一套数据库系统,即可满足业务的OLTP及OLAP需求。https://help.aliyun.com/zh/polardb/polardb-for-mysql/user-guide/overview-29?spm=a2c4g.11186623.0.0.59a33df96esI5H

技术原理
列存索引特性在PolarDB MySQL版中的功能架构图如下:851d3d7a2b417023a4c45b11fb291ed2_p384351.png

从以上架构图可以看到,PolarDB MySQL版从存储引擎、执行算子、优化器三个层面设计了列存索引的特性:

存储引擎:支持实时事务级别一致性的行列混合存储;

执行算子:面向列存的向量化并行执行算子,支持极速的单表和多表查询;

SQL Parser/优化器:面向行列混合存储的CBO优化器,可以根据代价自动选择行存或者列存执行查询请求;

在此架构下,PolarDB MySQL版实现了100%兼容MySQL协议的基础上,同时获得数个数量级的查询加速效果。

核心优势
PolarDB MySQL版依托列存索引特性,具备如下优势:

100%兼容MySQL:列存具有与MySQL一致的数据类型系统,支持灵活的类型转换,100%兼容MySQL协议;

优秀的HTAP性能:PolarDB在OLTP方面本身具备良好性能。列存索引使其OLAP性能也与专用的OLAP数据库系统处于同一水平;

行列混合存储,降低成本:同时支持行存储和列存储两种格式,且实时保证行列的事务级一致。列存更具有低成本的优势。

相关实践学习
AnalyticDB MySQL海量数据秒级分析体验
快速上手AnalyticDB MySQL,玩转SQL开发等功能!本教程介绍如何在AnalyticDB MySQL中,一键加载内置数据集,并基于自动生成的查询脚本,运行复杂查询语句,秒级生成查询结果。
阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版 使用教程
云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版是一种支持高并发低延时查询的新一代云原生数据仓库,高度兼容MySQL协议以及SQL:92、SQL:99、SQL:2003标准,可以对海量数据进行即时的多维分析透视和业务探索,快速构建企业云上数据仓库。 了解产品 https://www.aliyun.com/product/ApsaraDB/ads
目录
相关文章
|
24天前
|
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。
|
1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。
73 6
|
1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!
案例剖析:MySQL唯一索引并发插入导致死锁!
|
1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。
61 3
Mysql(4)—数据库索引
|
15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。
77 1
|
26天前
|
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?
54 1
|
1月前
|
SQL JSON 关系型数据库
MySQL是一个广泛使用的开源关系型数据库管理系统,它有许多不同的版本
【10月更文挑战第3天】MySQL是一个广泛使用的开源关系型数据库管理系统,它有许多不同的版本
133 5
|
16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26天】数据库作为现代应用系统的核心组件,其性能优化至关重要。本文主要探讨MySQL的索引策略与查询性能调优。通过合理创建索引(如B-Tree、复合索引)和优化查询语句(如使用EXPLAIN、优化分页查询),可以显著提升数据库的响应速度和稳定性。实践中还需定期审查慢查询日志,持续优化性能。
47 0
|
1月前
|
监控 关系型数据库 MySQL
MySQL数据表索引命名规范
MySQL数据表索引命名规范
56 1
|
1月前
|
存储 SQL 关系型数据库
mysql中主键索引和联合索引的原理与区别
本文详细介绍了MySQL中的主键索引和联合索引原理及其区别。主键索引按主键值排序,叶节点仅存储数据区,而索引页则存储索引和指向数据域的指针。联合索引由多个字段组成,遵循最左前缀原则,可提高查询效率。文章还探讨了索引扫描原理、索引失效情况及设计原则,并对比了InnoDB与MyISAM存储引擎中聚簇索引和非聚簇索引的特点。对于优化MySQL性能具有参考价值。