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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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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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