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ClickHouse索引设计
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根据业务场景合理设计稀疏索引粒度 ClickHouse的主键索引采用的是稀疏索引存储，稀疏索引的默认采样粒度是8192行，即每8192行取一条记录在索引文件中，实践建议： 索引粒度越小，对于小范围的查询更有效，避免查询资源的浪费； 索引粒度越大，则索引文件越小，索引文件的处理会更快；
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索引设计规范
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索引设计规范
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要请在应用层解决。 索引文件具有B-tree的最左前缀匹配特性，如果左边的值未确定，那么无法使用此索引。 利用覆盖索引来进行查询操作，避免回表，但是覆盖索引加的字段不能太多，要兼顾写性能。 能够建立索引的种类：主键索引、唯一索引、普通索引，而覆盖索引是一种查询的效果，利用expl
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Hudi表索引设计规范
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Hudi表索引设计规范 规则 禁止修改表索引类型。 Hudi表的索引会决定数据存储方式，随意修改索引类型会导致表中已有的存量数据与新增数据之间出现数据重复和数据准确性问题。常见的索引类型如下： 布隆索引：Spark引擎独有索引，采用bloomfiter机制，将布隆索引内容写入到Parquet文件的footer中。
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RDS for MySQL入门实践
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源数据库索引（
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源数据库索引（_id）检查 MongoDB迁移场景 表1 源数据库索引（_id）检查 预检查项 源数据库索引（_id）检查。 描述 检查源库是否存在没有索引（_id）的集合，若存在，则导致迁移失败。 待确认提示及处理建议 不通过原因：源数据库存在没有索引（_id）的集合。 处理建
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RDS for PostgreSQL入门实践
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介绍如何使用DRS将其他云上MySQL同步到RDS for PostgreSQL数据库。 数据备份 同区域自动备份 介绍如何在数据库实例的备份时段中创建数据库实例的自动备份，系统根据您指定的备份保留期保存数据库实例的自动备份。 同区域手动备份 介绍如何为数据库实例手动备份数据，用户可以
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数据库对象设计
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数据库对象设计
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数据库对象设计
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数据库对象设计
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数据库对象设计
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数据库对象设计
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数据库对象设计
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数据库对象设计
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数据库使用规范
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优先为表中的每一列选择符合存储需要的最小的数据类型。优先考虑数字类型，其次为日期或二进制类型，最后是字符类型。列的字段类型越大，建立索引占据的空间就越大，导致一个页中的索引越少，造成IO次数增加，从而影响性能。 整数型选择能符合需求的最短列类型，如果为非负数，声明需是无符号（UNSIGNED）类型。 每个字段尽可能具有NOT
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RDS for MySQL使用规范
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优先为表中的每一列选择符合存储需要的最小的数据类型。优先考虑数字类型，其次为日期或二进制类型，最后是字符类型。列的字段类型越大，建立索引占据的空间就越大，导致一个页中的索引越少，造成IO次数增加，从而影响性能。 整数型选择能符合需求的最短列类型，如果为非负数，声明需是无符号（UNSIGNED）类型。 每个字段尽可能具有NOT
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ClickHouse数据库设计
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ClickHouse数据库设计 ClickHouse DataBase设计 ClickHouse表引擎适用场景说明 ClickHouse宽表设计 ClickHouse物化视图设计 ClickHouse逻辑视图设计 父主题： ClickHouse设计开发规范
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数据库设计规范
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数据库设计规范 基本规范 部署规范 数据库对象命名规范 数据库设计规范 权限设计规范 表设计规范 字段设计规范 索引设计规范 函数/存储过程设计规范 父主题： 使用规范建议
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Mysql数据库
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Mysql数据库 介绍APM采集的Mysql数据库指标的类别、名称、含义等信息。 表1 Mysql数据库采集参数 参数名 数据类型 应用类型 默认值 Agent支持的起始版本 Agent支持的终止版本 描述 是否采集原始sql radio JAVA false 2.0.0 - 调
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编辑设计器实例
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