Schema的优化和索引 - 高性能的索引策略 - 压缩索引(Packed Indexes)

本文介绍了MyISAM表中的前缀压缩技术,该技术通过存储共同前缀来减少索引占用的空间,从而提高内存利用率并可能提升性能。但这种压缩方式会牺牲部分查询速度,尤其是反向扫描和随机访问的效率。

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MyISAM使用前缀压缩来降低索引的大小,这样就可以把更多的索引放到内存中并且在某些情况下可以大幅度提升性能。默认的是压缩字符串,但是你可以指定它来压缩整型的值。

 

MyISAM通过存储块的第一个值来压缩每个索引块,之后通过记录相同前缀的字节数在加上不同后缀实际的数据的方式来存储在块中的每个附加的值。举个例子,如果第一个值是“perform”并且第二个值是“performance”,第二个值就会存储为"7,ance"。MyISAM也会前缀压缩相邻的行指针。

 

压缩块使用的更少的空间,但是它们会使主要操作变慢。因为每个值的压缩前缀都依赖于它之前的值,MyISAM不能在块中使用二进制搜索来找到需要的项并且必须从头来扫描整个块。按照顺序的扫描可能会表现不错,但是反向的扫描-比如ORDER BY DESC-就不会很好。要在块的中间找到一个单独的行的操作,需要扫描,平均的,大概一半块。

 

我们的基准测试显示对于CPU的限制(CPU-BOUND),在MyISAM表中压缩的键能使索引查找变慢,因为扫描需要随机查找。反向扫描压缩的键甚至更慢。要在CPU资源,内存资源的其中之一和硬盘资源之间有个权衡。

 

压缩的索引是原来的十分之一,并且如果你有IO限制(IO-BOUND)的工作量,它们可以降低主要操作的消耗。

内容概要:本文档详细介绍了基于Google Earth Engine (GEE) 构建的阿比让绿地分析仪表盘的设计与实现。首先,定义了研究区域的几何图形并将其可视化。接着,通过云掩膜函数裁剪操作预处理Sentinel-2遥感影像,筛选出高质量的数据用于后续分析。然后,计算中值图像并提取NDVI(归一化差异植被指数),进而识别绿地及其面积。此外,还实现了多个高级分析功能,如多年变化趋势分析、人口-绿地交叉分析、城市热岛效应分析、生物多样性评估、交通可达性分析、城市扩张分析以及自动生成优化建议等。最后,提供了数据导出、移动端适配报告生成功能,确保系统的实用性便捷性。 适合人群:具备一定地理信息系统(GIS)遥感基础知识的专业人士,如城市规划师、环境科学家、生态学家等。 使用场景及目标:①评估城市绿地分布及其变化趋势;②分析绿地与人口的关系,为城市规划提供依据;③研究城市热岛效应及生物多样性,支持环境保护决策;④评估交通可达性,优化城市交通网络;⑤监测城市扩张情况,辅助土地利用管理。 其他说明:该系统不仅提供了丰富的可视化工具,还集成了多种空间分析方法,能够帮助用户深入理解城市绿地的空间特征及其对环境社会的影响。同时,系统支持移动端适配,方便随时随地进行分析。用户可以根据实际需求选择不同的分析模块,生成定制化的报告,为城市管理提供科学依据。
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