数据库索引

本文介绍了数据库中的两种索引类型——聚集索引和非聚集索引,并解释了填充因子的概念及其在索引维护中的作用。聚集索引使数据按索引键的顺序存储,而非聚集索引则额外保存定位信息以便快速定位记录。填充因子用于控制索引页的数据填充程度,以减少页拆分和索引重建。

一,聚集索引,表中各行物理顺序与索引键值的罗辑顺序相同,一个表只能有一个聚集索引,聚集索引通常可加快update与delete的速度;

二,非聚集索引,表中数据不按非聚集索引列的顺序存储,但非聚集索引的索引行中保存了非聚集索引键值与定位器,可以快捷的根据非聚集索引键的值来定位记录的存储位置;



在这里,我们需要用到填充因子(Fill Factor),填充因子是一个以百分比表示的数值,在重建索引的时候,填充因子的值决定了每个页面上要填充数据的空间百分比,以便保留一些剩余空间作为以后扩展索引的可用空间,以下代码演示了如何将填充因子设定为80,只有在高级选项打开的情况下才能设定填充因子:

  1. Use DatabseName;  
  2. GO  
  3. sp_configure 'show advanced options', 1;  
  4. GO  
  5. RECONFIGURE;  
  6. GO  
  7. sp_configure 'fill factor', 80;  
  8. GO 

如果填充因子的值是100,那么索引页就被会全部填充。我们一般考虑将填充因子设定为50到80中间的数值来保证添加新值的时候,不会发生页拆分。如果经常需要在索引末尾添加字段值的话,可以考虑将填充因子设定为90到100之间的值。最理想的状态是同时保证最少次数的的页拆分和索引重建。


内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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