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  • 索引表數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 內(nèi)容精選 換一換
  • 的內(nèi)容。 當(dāng)表中有大量記錄時(shí)，若要對(duì)表進(jìn)行查詢，第一種搜索信息方式是全表搜索，是將所有記錄一一取出，和查詢條件進(jìn)行一一對(duì)比，然后返回滿足條件的記錄，這樣做會(huì)消耗大量數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)時(shí)間，并造成大量磁盤(pán)I/O操作；第二種就是在表中建立索引，然后在索引中找到符合查詢條件的索引值，最后通過(guò)保
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    （2）保證數(shù)據(jù)記錄的唯一性； （3）實(shí)現(xiàn)表與表之間的參照完整性； （4）在使用ORDER by、group by子句進(jìn)行數(shù)據(jù)檢索時(shí)，利用索引可以減少排序和分組的時(shí)間。 索引的優(yōu)缺點(diǎn)？ 優(yōu)點(diǎn)： 1.大大加快數(shù)據(jù)的檢索速度; 2.創(chuàng)建唯一性索引，保證數(shù)據(jù)庫(kù)表中每一行數(shù)據(jù)的唯一性; 3.加速表和表之間的連接; 4
    來(lái)自：專題
  • 索引表數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 相關(guān)內(nèi)容
  • SQL如何定義索引 SQL如何定義索引 時(shí)間：2021-07-02 11:34:31 數(shù)據(jù)庫(kù) 云數(shù)據(jù)庫(kù) 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB (for MySQL) 索引是對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)表中一列或多列的值進(jìn)行排序的一種結(jié)構(gòu)，使用索引可快速訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)表中的特定信息。所涉及的SQL語(yǔ)句，如下表所示。 索引按照索引
    來(lái)自：百科
    唯一索引： 索引列中的值必須是唯一的，但是允許為空值。 主鍵索引： 是一種特殊的唯一索引，不允許有空值。 組合索引： 在表中的多個(gè)字段組合上創(chuàng)建的索引，只有在查詢條件中使用了這些字段的左邊字段時(shí)，索引才會(huì)被使用。 全文索引： 主要用來(lái)查找文本中的關(guān)鍵字，而不是直接與索引中的值相比較。
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  • 索引表數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 更多內(nèi)容
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 時(shí)間：2020-10-29 10:44:13 存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù)的集成中心。BI/DWH,分別指business intelligence和Data Ware House，對(duì)于運(yùn)營(yíng)商需要在大量的用戶數(shù)據(jù)存儲(chǔ)基礎(chǔ)上分析客戶，做商業(yè)智能分析。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)
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    索引方式——部分索引 部分索引，建立在一個(gè)表的子集上的索引，這種索引方式只包含滿足條件表達(dá)式的元組。 索引方式——表達(dá)式索引 表達(dá)式索引，索引建立在一個(gè)函數(shù)或者從表中一個(gè)或多個(gè)屬性計(jì)算出來(lái)的表達(dá)式上。表達(dá)式索引只有在查詢時(shí)使用與創(chuàng)建時(shí)相同的表達(dá)式才會(huì)起作用。 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) 的gsql工具使用
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) 時(shí)間：2020-12-17 10:05:04 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)基于華為 FusionInsight LibrA企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)核，提供即開(kāi)即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。兼容PostgreSQL生態(tài)，您可基于標(biāo)準(zhǔn)SQL，結(jié)合商業(yè)
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    節(jié)點(diǎn)之間不存在任何共享的計(jì)算資源或數(shù)據(jù)，因此也被稱為無(wú)共享(share-nothing)架構(gòu)系統(tǒng)。 MPP數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)為客戶的應(yīng)用提供統(tǒng)一的計(jì)算入口，上層應(yīng)用并不感知數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)部的集群節(jié)點(diǎn)規(guī)模和數(shù)據(jù)分片情況，做到了數(shù)據(jù)分庫(kù)分表的透明。 MPP架構(gòu)主要的特點(diǎn)就是查詢?nèi)蝿?wù)可以在所有的計(jì)算節(jié)點(diǎn)上被并行地執(zhí)行，可以
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 主鍵，外鍵和索引之間的關(guān)系 主鍵，外鍵和索引之間的關(guān)系 時(shí)間：2021-06-02 11:12:37 數(shù)據(jù)庫(kù) 主鍵用來(lái)識(shí)別唯一記錄。外鍵體現(xiàn)兩個(gè)實(shí)體之間存在關(guān)系。索引是物理層面，數(shù)據(jù)庫(kù)中的具體對(duì)象。它們?nèi)咧g的聯(lián)系如下表： 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS動(dòng)手實(shí)踐 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS動(dòng)手實(shí)踐 時(shí)間：2021-03-05 15:22:50 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（Data Warehouse Service，簡(jiǎn)稱DWS）是一種即開(kāi)即用、安全可靠的在線數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)，為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)架構(gòu) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)架構(gòu) 時(shí)間：2020-09-24 10:49:56 DWS基于Shared-nothing分布式架構(gòu)，具備MPP大規(guī)模并行處理引擎，由眾多擁有獨(dú)立且互不共享的CPU、內(nèi)存、存儲(chǔ)等系統(tǒng)資源的邏輯節(jié)點(diǎn)組成。在這樣的系統(tǒng)架構(gòu)中，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)價(jià)格 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)價(jià)格 時(shí)間：2020-12-22 15:33:17 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（GaussDB(DWS) ）支持按需計(jì)費(fèi)，同時(shí)您也可以選擇更經(jīng)濟(jì)的包年包月套餐計(jì)費(fèi)模式。華為云GaussDB(DWS) 根據(jù)您選擇的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)節(jié)點(diǎn)規(guī)格及使用的相關(guān)資源
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    在經(jīng)常需要根據(jù)范圍進(jìn)行搜索的列上創(chuàng)建索引； 5. 在經(jīng)常需要排序的列上創(chuàng)建索引； 6. 在經(jīng)常使用WHERE子句的列上創(chuàng)建索引。 索引建多了，會(huì)有負(fù)面影響： 1. 占用更多的空間； 2. 插入基表數(shù)據(jù)的效率會(huì)下降。 所以要?jiǎng)h除無(wú)效的索引，避免空間浪費(fèi)。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，
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    對(duì)數(shù)據(jù)的歸類分析往往涉及到對(duì)多張數(shù)據(jù)庫(kù)表數(shù)據(jù)的同時(shí)訪問(wèn)，即需要同時(shí)鎖住多張可能正在被不同事務(wù)更新的表單。這對(duì)業(yè)務(wù)繁忙的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)來(lái)說(shuō)可能是一件非常困難的事情。 一方面很難把多張表同時(shí)鎖住，造成復(fù)雜查詢的時(shí)延增加。 另一方面如果鎖住了多張表，又會(huì)阻擋數(shù)據(jù)庫(kù)表單更新的事務(wù)，造成業(yè)務(wù)的延時(shí)甚至中斷。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)快速入門(mén) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)快速入門(mén) 時(shí)間：2020-11-23 10:36:42 本視頻主要為您介紹華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)快速入門(mén)教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述： 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（Date Warehouse Service，簡(jiǎn)稱DWS）是基于華為融合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)GaussDB產(chǎn)品的云原生服務(wù)，兼容標(biāo)準(zhǔn)ANSI
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) 什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) 時(shí)間：2020-09-24 10:46:45 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（Data Warehouse Service，簡(jiǎn)稱DWS）是一種基于公有云基礎(chǔ)架構(gòu)和平臺(tái)的在線數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)，提供即開(kāi)即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)快照功能 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)快照功能 時(shí)間：2020-11-23 11:07:48 本視頻主要為您介紹華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)快照功能的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述： 快照是DWS集群在某一時(shí)間點(diǎn)的完整備份，記錄了這一時(shí)刻指定集群的所有配置數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。 用戶可
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    升，線性比0.8。 擴(kuò)容不中斷業(yè)務(wù)：擴(kuò)容過(guò)程中支持?jǐn)?shù)據(jù)增、刪、改、查，及DDL操作(Drop/Truncate/Alter table)，表級(jí)別在線擴(kuò)容技術(shù)，擴(kuò)容期間業(yè)務(wù)不中斷、無(wú)感知。 高可靠 ACID 支持分布式事務(wù)ACID（Atomicity，Consistency，Iso
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(Data Warehouse) 什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(Data Warehouse) 時(shí)間：2021-03-03 11:16:30 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫(kù)，并針對(duì)決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)實(shí)時(shí)、簡(jiǎn)單、安全可信的企業(yè)級(jí)融合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，可借助DWS
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    伙伴商業(yè)成功的保障和基石。 我們的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)工程師對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)進(jìn)行了電信系統(tǒng)級(jí)別的安全增強(qiáng)，大量地采用了多年來(lái)在電信行業(yè)里積累的各種經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)，特別是針對(duì)數(shù)據(jù)安全，用戶隱私方面的技術(shù)和專利。因此，公有云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)是一款符合電信級(jí)質(zhì)量要求的產(chǎn)品，滿足各級(jí)政府，金融機(jī)構(gòu)，電
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 時(shí)間：2021-03-05 15:08:32 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) DWS將 OBS 上存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)映射為外部表，從而利用數(shù)據(jù)庫(kù)SQL引擎的能力對(duì)OBS上的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。DWS數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) SQL On OBS，冷熱數(shù)據(jù)分離，歷史數(shù)據(jù)查詢免搬遷。
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