云数据库 RDS for MySQL
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    优化方案 1、对于无索引覆盖的查询,则需要根据查询条件创建对应索引。 2、对于点查可以创建hash索引。 3、对于多字段查询,单字段重复度较高的场景,创建复合索引。 4、对于范围查找,结果集有序的查询,创建升序或者降序索引。 5、对于复合索引,由于复合索引是前缀排序查询,所以查询条件的顺序
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    Sphinx是一个基于SQL的全文检索引擎,可以结合MySQL,PostgreSQL做全文搜索,它可以提供比数据库本身更专业的搜索功能,使得应用程序更容易实现专业化的全文检索。Sphinx特别为一些脚本语言设计搜索API接口,如Java,PHP,Python,Perl,Ruby等,同时为MySQL也设计了一个存储引擎插件。
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    数据库并发性,提高查询效率,解决超大数据规模存储问题,降低存储海量数据的成本。 文件索引:社交等应用常存在大量图片、文档、视频数据,数据量都在亿级~万亿级。要将这些文件的索引存入数据库,并在索引层面提供实时的数据库操作,对性能要求极高。 传统应用上云政务机构、大型企业、银行等行业
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    把数据分散在多个节点上的分片方案,每一个分片包括数据库的一部分,称为一个shard。 多个节点都拥有相同的数据库结构,但不同分片的数据之间没有交集,所有分区数据的并集构成数据总体。 常见的分片算法有:根据列表值,范围取值和Hash值进行数据分片。 优点 数据分散在集群内的各个节点上,所有节点可以独立性工作。
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