1. 列存储的主要特征
分列数据格式：每次对一个列的数据进行分组和存储。SQLServer查询处理可以利用新的数据布局，并显着改进查询执行时间。加快查询结果：列存储索引由于以下原因而可更快地生成结果： （1）只须读取需要的列。因此，从磁盘读到内存中、然后从内存移到处理器缓存中的数据量减少了。 （2）列经过了高度压缩。这将减少必须读取和移动的字节数。 （3）大多数查询并不会涉及表中的所有列。因此，许多列从不会进入内存。这一点与出色的压缩方法相结合，可改善缓冲池使用率，从而减少总I/O。 （4）高级查询执行技术以简化的方法处理列块（称为“批处理”），从而减少CPU使用率。 列存储索引的局限性 （1）包含的列数不能超过1024。 （2）无法聚集。只有非聚集列存储索引才可用。 （3）不能是唯一索引。 （4）不能基于视图或索引视图创建。 （5）不能包含稀疏列。 （6）不能作为主键或外键。 （7）不能使用ALTERINDEX语句更改。而应在删除后重新创建列存储索引。 （8）不能使用INCLUDE关键字创建。 （9）不能包括用来对索引排序的ASC或DESC关键字。根据压缩算法对列存储索引排序。不允许在索引中进行排序。可能按照搜索算法对从列存储索引中选择的值进行排序，但是必须使用ORDERBY子句来确保对结果集进行排序。 （10）不以传统索引的方式使用或保留统计信息。 （11）无法更新具有列存储索引的表。 内存受限的影响：列存储处理针对内存中处理进行了优化。SQLServer实现了若干机制，使得数据或大多数数据结构可以在可用内存不足时溢出到磁盘。如果存在严重的内存限制，则处理过程将使用行存储。在某些实例中，可能会选择列存储索引作为访问方法，但内存不足以生成所需数据结构。通过先以列存储操作开始，然后默认为一个较慢的代码路径，在查询遇到严重内存限制时，可能会导致性能出现一定程度的降低。任何查询的有效内存要求取决于特定的查询。生成列存储索引要求的内存量大约为：8MB×索引中的列数×DOP（并行度）。通常，内存要求随着作为字符串的列的比例提高而增加。因此，降低DOP可以减少生成列存储索引所需的内存。 一些表达式的计算将比其他表达式更快：当使用列存储索引时，应使用批处理模计算某些常见表达式，而不以一次一行的模式进行计算。除了使用列存储索引所带来的优势之外，批处理模式还将提供其他查询加速效果。并不为批处理模式处理启用每个查询执行运算符。 列存储索引不支持SEEK：如果查询应返回行的一小部分，则优化器不大可能选择列存储索引（例如：needle-in-the-haystack类型查询）。如果使用表提示FORCESEEK，则优化器将不考虑列存储索引。 列存储索引不能与以下功能结合使用：页和行压缩以及vardecimal存储格式（列存储索引已采用不同格式压缩），复制，更改跟踪，变更数据捕获，文件流。
2. 数据库索引怎么建立
right © 1999-2020, CSDN.NET, All Rights Reserved
程序员必备的浏览器插件
登录
越来越好ing
关注
数据库索引是什么，有什么用，怎么用 转载
2018-12-04 23:30:36
5点赞
越来越好ing
码龄2年
关注
下面是关于数据库索引的相关知识：
简单来说，数据库索引就是数据库的数据结构！进一步说则是该数据结构中存储了一张表中某一列的所有值，也就是说索引是基于数据表中的某一列创建的。总而言之：一个索引是由表中某一列上的数据组成，并且这些数据存储在某个数据结构中。
2.索引的作用。举个例子，假设有一张数据表Emplyee，该表有三列：
表中有几万条记录。现在要执行下面这条查询语句，查找出所有名字叫“Jesus”的员工的详细信息
3.如果没有数据库索引功能，数据库系统会逐行的遍历整张表，对于每一行都要检查其Employee_Name字段是否等于“Jesus”。因为我们要查找所有名字为“Jesus”的员工，所以当我们发现了一条名字是“Jesus”的记录后，并不能停止继续查找，因为可能有其他员工也叫“Jesus”。这就意味着，对于表中的几万条记录，数据库每一条都要检查。这就是所谓的“全表扫描”（ full table scan）
4.而数据库索引功能索引的最大作用就是加快查询速度，它能从根本上减少需要扫表的记录/行的数量。
5.如何创建数据库索引。可以基于Employee表的两列创建索引即可：
拓展资料：
索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。如果想按特定职员的姓来查找他或她，则与在表中搜索所有的行相比，索引有助于更
3. 在数据表中索引有什么用怎么建立索引
索引是表示数据的另一种方式，它提供的数据顺序不同于数据在磁盘上的物理存储顺序。索引的特殊作用是在表内重新排列记录的物理位置。索引可建立在数据表的一列上，或建立在表的几列的组合上。
索引被创建于已有的表中，它可使对行的定位更快速更有效。可以在表格的一个或者多个列上创建索引，每个索引都会被起个名字。用户无法看到索引，它们只能被用来加速查询。
建立索引的方法：
create [unique][cluster] index <索引名>
on <表名>(<列名>[<次序>][，<列名>][<次序>]…)
索引能够建立在表的一列或多列上。每一个<列名>后面能够用<次序>制定索引值得排列次序。可选ASC（升序）和DESC（降序），缺省值为ASC
unique表明此索引的每个索引值仅仅相应唯一的数据记录。
cluster表示要建立的索引是聚簇索引。所谓聚簇索引指索引项的顺序与表中记录的物理顺序一致的索引组织。
在一个基本表上最多仅仅能建立一个聚簇索引。
4. oracle中 在数值列上建索引好吗
索引建不建跟你的应用环境有关
建索引不一定能提高你的查询数据，搞不好会拖慢你插入和更新数据.
【例如是一个 普通的 性别字段, 1男 0 女.
那么普通的 B-Tree 索引是不建议的， 但是可以建立一个 位图索引.】 --- 这个纯粹是乱讲
建位图索引只适合在数据仓库系统或者说是更新插入操作非常少的情况才会用到位图索引
位图索引会使你的DML事物完全串行化，这会使你的系统在并行操作上就是噩梦。
所以如果是插入和修改操作非常频繁的时候这种列最好不要建索引
5. 数据库索引有哪几种,怎样建立索引
数据库索引的种类：
1、按照索引列值的唯一性，索引可分为唯一索引和非唯一索引
非唯一索引：B树索引
create index 索引名 on 表名（列名） tablespace 表空间名;
唯一索引：建立主键或者唯一约束时会自动在对应的列上建立唯一索引
2、索引列的个数：单列索引和复合索引
3、按照索引列的物理组织方式
B树索引
create index 索引名 on 表名（列名） tablespace 表空间名;
位图索引
create bitmap index 索引名 on 表名（列名） tablespace 表空间名;
反向键索引
create index 索引名 on 表名（列名） reverse tablespace 表空间名;
函数索引
create index 索引名 on 表名（函数名(列名)） tablespace 表空间名;
删除索引
drop index 索引名
重建索引
alter index 索引名 rebuild
索引的创建格式：
CREATE UNIUQE | BITMAP INDEX <schema>.<index_name>
ON <schema>.<table_name>
(<column_name> | <expression> ASC | DESC,
<column_name> | <expression> ASC | DESC,...)
TABLESPACE <tablespace_name>
STORAGE <storage_settings>
LOGGING | NOLOGGING
COMPUTE STATISTICS
NOCOMPRESS | COMPRESS<nn>
NOSORT | REVERSE
PARTITION | GLOBAL PARTITION<partition_setting>
UNIQUE | BITMAP：指定UNIQUE为唯一值索引，BITMAP为位图索引，省略为B-Tree索引。
<column_name> | <expression> ASC | DESC：可以对多列进行联合索引，当为expression时即“基于函数的索引”
TABLESPACE：指定存放索引的表空间(索引和原表不在一个表空间时效率更高)
STORAGE：可进一步设置表空间的存储参数
LOGGING | NOLOGGING：是否对索引产生重做日志(对大表尽量使用NOLOGGING来减少占用空间并提高效率)
COMPUTE STATISTICS：创建新索引时收集统计信息
NOCOMPRESS | COMPRESS<nn>：是否使用“键压缩”(使用键压缩可以删除一个键列中出现的重复值)
NOSORT | REVERSE：NOSORT表示与表中相同的顺序创建索引，REVERSE表示相反顺序存储索引值
PARTITION | NOPARTITION：可以在分区表和未分区表上对创建的索引进行分区
使用USER_IND_COLUMNS查询某个TABLE中的相应字段索引建立情况
使用DBA_INDEXES/USER_INDEXES查询所有索引的具体设置情况。
在Oracle中的索引可以分为：B树索引、位图索引、反向键索引、基于函数的索引、簇索引、全局索引、局部索引等，下面逐一讲解：
一、B树索引：
最常用的索引，各叶子节点中包括的数据有索引列的值和数据表中对应行的ROWID，简单的说，在B树索引中，是通过在索引中保存排过续的索引列值与相对应记录的ROWID来实现快速查询的目的。其逻辑结构如图：
反向键索引是一种特殊的B树索引，在存储构造中与B树索引完全相同，但是针对数值时，反向键索引会先反向每个键值的字节，然后对反向后的新数据进行索引。例如输入2008则转换为8002，这样当数值一次增加时，其反向键在大小中的分布仍然是比较平均的。
反向键索引的创建示例：
createindex ind_t on t1(id) reverse;
注：键的反转由系统自行完成。对于用户是透明的。
四、基于函数的索引：
有的时候，需要进行如下查询：select * from t1 where to_char(date,'yyyy')>'2007';
但是即便在date字段上建立了索引，还是不得不进行全表扫描。在这种情况下，可以使用基于函数的索引。其创建语法如下：
create index ind_t on t1(to_char(date,'yyyy'));
注：简单来说，基于函数的索引，就是将查询要用到的表达式作为索引项。
五、全局索引和局部索引：
这个索引貌似很复杂，其实很简单。总得来说一句话，就是无论怎么分区，都是为了方便管理。
具体索引和表的关系有三种：
1、局部分区索引：分区索引和分区表1对1
2、全局分区索引：分区索引和分区表N对N
3、全局非分区索引：非分区索引和分区表1对N
创建示例：
首先创建一个分区表
createtable student
(
stuno number(5),
sname vrvhar2(10),
deptno number(5)
)
partition by hash (deptno)
(
partition part_01 tablespace A1,
partition part_02 tablespace A2
);
创建局部分区索引(1v1)：
create index ind_t on student(stuno)
local(
partition part_01 tablespace A2,
partition part_02 tablespace A1
);--local后面可以不加
创建全局分区索引(NvN)：
create index ind_t on student(stuno)
globalpartition by range(stuno)
(
partition p1 values less than(1000) tablespace A1,
partition p2 values less than(maxvalue) tablespace A2
);--只可以进行range分区
创建全局非分区索引(1vN)
createindex ind_t on student(stuno) GLOBAL;
6. 什么是数据库列存储，原理是怎样的
数据库列存储不同于传统的关系型数据库，其数据在表中是按行存储的，列方式所带来的重要好处之一就是，由于查询中的选择规则是通过列来定义的，因 此整个数据库是自动索引化的。
按列存储每个字段的数据聚集存储，在查询只需要少数几个字段的时候，能大大减少读取的数据量，一个字段的数据聚集存储，那就 更容易为这种聚集存储设计更好的压缩/解压算法。这张图讲述了传统的行存储和列存储的区别：
7. 数据库索引有哪几种怎样建立索引
种类：
1、按照索引列值的唯一性，索引可分为唯一索引和非唯一索引；
非唯一索引：
create index 索引名 on 表名（列名） tablespace表空间名；
唯一索引：
建立主键或者唯一约束时会自动在对应的列上建立唯一索引；
2、索引列的个数：单列索引和复合索引；
3、按照索引列的物理组织方式。
索引的创建格式：
CREATEUNIUQE|BITMAPINDEX<schema>.<index_name>ON<schema>.<table_name>(<column_name>|<expression>ASC|DESC,<column_name>|<expression>ASC|DESC,...)TABLESPACE<tablespace_name>STORAGE<storage_settings>LOGGING||COMPRESS<nn>NOSORT|REVERSEPARTITION|GLOBALPARTITION<partition_setting>
使用USER_IND_COLUMNS查询某个TABLE中的相应字段索引建立情况
使用DBA_INDEXES/USER_INDEXES查询所有索引的具体设置情况。
在Oracle中的索引可以分为：B树索引、位图索引、反向键索引、基于函数的索引、簇索引、全局索引、局部索引等，下面逐一讲解：
一、B树索引：
最常用的索引，各叶子节点中包括的数据有索引列的值和数据表中对应行的ROWID，简单的说，在B树索引中，是通过在索引中保存排过续的索引列值与相对应记录的ROWID来实现快速查询的目的。其逻辑结构如图：
可以保证无论用户要搜索哪个分支的叶子结点，都需要经过相同的索引层次，即都需要相同的I/O次数。
B树索引的创建示例：
create index ind_t on t1(id);
注1：索引的针对字段创建的，相同字段不能创建一个以上的索引；
注2：默认的索引是不唯一的，但是也可以加上unique，表示该索引的字段上没有重复值(定义unique约束时会自动创建)；
注3：创建主键时，默认在主键上创建了B树索引，因此不能再在主键上创建索引。
二、位图索引：
有些字段中使用B树索引的效率仍然不高，例如性别的字段中，只有“男、女”两个值，则即便使用了B树索引，在进行检索时也将返回接近一半的记录。
所以当字段的基数很低时，需要使用位图索引。(“低”的标准是取值数量 < 行数*1%)
反向键索引是一种特殊的B树索引，在存储构造中与B树索引完全相同，但是针对数值时，反向键索引会先反向每个键值的字节，然后对反向后的新数据进行索引。例如输入2008则转换为8002，这样当数值一次增加时，其反向键在大小中的分布仍然是比较平均的。
反向键索引的创建示例：
createindex ind_t on t1(id) reverse;
注：键的反转由系统自行完成。对于用户是透明的。
四、基于函数的索引：
有的时候，需要进行如下查询：select * from t1 where to_char(date,'yyyy')>'2007';
但是即便在date字段上建立了索引，还是不得不进行全表扫描。在这种情况下，可以使用基于函数的索引。其创建语法如下：
create index ind_t on t1(to_char(date,'yyyy'));
注：简单来说，基于函数的索引，就是将查询要用到的表达式作为索引项。
五、全局索引和局部索引：
这个索引貌似很复杂，其实很简单。总得来说一句话，就是无论怎么分区，都是为了方便管理。
具体索引和表的关系有三种：
1、局部分区索引：分区索引和分区表1对1
2、全局分区索引：分区索引和分区表N对N
3、全局非分区索引：非分区索引和分区表1对N
创建示例：
首先创建一个分区表
createtable student
(
stuno number(5),
sname vrvhar2(10),
deptno number(5)
)
partition by hash (deptno)
(
partition part_01 tablespace A1,
partition part_02 tablespace A2
);
创建局部分区索引(1v1)：
create index ind_t on student(stuno)
local(
partition part_01 tablespace A2,
partition part_02 tablespace A1
);--local后面可以不加
创建全局分区索引(NvN)：
create index ind_t on student(stuno)
globalpartition by range(stuno)
(
partition p1 values less than(1000) tablespace A1,
partition p2 values less than(maxvalue) tablespace A2
);--只可以进行range分区
创建全局非分区索引(1vN)
createindex ind_t on student(stuno) GLOBAL;
8. hdfs 列式存储和行式存储的区别
列式数据库是将同一个数据列的各个值存放在一起。插入某个数据行时，该行的各个数据列的值也会存放到不同的地方。
列式存储： 每一列单独存放，数据即是索引。
只访问涉及得列，如果我们想访问单独一列（比如NAME）会相当迅捷。
一行数据包含一个列或者多个列，每个列一单独一个cell来存储数据。而行式存储，则是把一行数据作为一个整体来存储。
在HANA的世界中，并不是只存在列式存储，行式存储也是存在的。
各自的优缺点：
9. 在数据表中索引有什么用，怎么建立索引
索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行，不使用索引，MySQL必须从第一条记录开始读完整个表，直到找出相关的行，表越大，查询数据所花费的时间就越多。建立索引的操作步骤如下：
1、首先我们打开一个要操作的数据表，如下图所示，我们需要给name字段添加索引。
10. 有很多重复值的列适不适合建索引
一般不是很适合的
不过这个得看你的数据量
随着数据量的增加索引的使用效率可能会改变
写几种方式查询 看优化器的执行计划 会不会按索引来扫描
如果不按索引扫描 那就是 索引扫描的代价高于其他选择策略