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RedisMasterNodeV2EX 第 453516 号会员，加入于 2019-11-16 16:59:54 +08:00 |
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RedisMasterNode 最近回复了
16 天前 回复了 hackingwu 创建的主题 › MySQL › 覆盖索引，但是没有最左前缀匹配，性能如何 |
em 补充一点，在字段少（但不仅有 id, c1, c2 ）的情况下，如果 c1, c2 是 varchar 之类的类型，未必会真的选择(c1, c2)索引进行索引扫描，因为选择使用什么查询路径是根据 cardinality 值来决定的，这个值是通过定期对页进行采样、统计的结果，是个预估值，如果不巧 mysql 记录的主键索引和(c1, c2)索引的预估值与实际不符，那有可能会采取（实际性能更差）的主键扫描来执行
16 天前 回复了 hackingwu 创建的主题 › MySQL › 覆盖索引，但是没有最左前缀匹配，性能如何 |
心疼楼主...还有这么多人说走全表，一定要坚持有自己的观点呀^_^特别是你觉得有足够的东西支撑观点的时候
这个查询毫无疑问（正常情况下）会走你的(c1, c2)索引，前提是你的表可能得不止有 id, c1, c2 这 3 个字段，理由是主键索引的每个页能够存放下的数据行比(c1, c2)索引每个页能存放下的数据行更少，如果扫描主键获取结果，需要扫过更多的数据页，如果扫(c1, c2)索引，尽管没有用上"索引"的查询特性，但是可以通过扫更少的页得到正确结果。
性能的差距 = 主键索引体积 vs (c1, c2)索引体积，当你的表字段越多，越大的时候，差距越明显；反例则是如果表只有 id, c1, c2 三个字段的时候，扫描的时间理论上应该是非常接近的，并且优化器在选择上两个索引都有可能选择使用
这个查询毫无疑问（正常情况下）会走你的(c1, c2)索引，前提是你的表可能得不止有 id, c1, c2 这 3 个字段，理由是主键索引的每个页能够存放下的数据行比(c1, c2)索引每个页能存放下的数据行更少，如果扫描主键获取结果，需要扫过更多的数据页，如果扫(c1, c2)索引，尽管没有用上"索引"的查询特性，但是可以通过扫更少的页得到正确结果。
性能的差距 = 主键索引体积 vs (c1, c2)索引体积，当你的表字段越多，越大的时候，差距越明显；反例则是如果表只有 id, c1, c2 三个字段的时候，扫描的时间理论上应该是非常接近的，并且优化器在选择上两个索引都有可能选择使用
30 天前 回复了 evam 创建的主题 › 程序员 › 怎么看待简历中 redis/Memcached 都拼写错误的人？ |
...大小写错了不觉得看起来很碍眼么。。。
43 天前 回复了 zero47 创建的主题 › Redis › Redis 的哨兵模式为什么还有人用？ |
@wangyanrui 哨兵仅仅是 Redis 高可用的方案之一，而 Cluster 是同时做了高性能和高可用的方案，并不是只是组集群发挥更高性能而已，所以~建议下次指点别人之前确认自己的理解是正确的，不然就，hhh 蛮尴尬^_^
43 天前 回复了 zero47 创建的主题 › Redis › Redis 的哨兵模式为什么还有人用？ |
@wangyanrui 你理解得不对，是不是以为 Redis Cluster 是几台机器组起来的集群，然而其实并不是，典型的架构是例如起 3 主 3 从的 Redis Cluster，这里面会包括有了当主节点挂掉的时候，从节点接替继续工作的 Feature，而不是挂了其中之一就挂掉，所以这两者是有可比性并且哨兵确实就是落后的。
多捞啊...书都不能拿纸笔写写画画了，我为啥还要买你这书
126 天前 回复了 oldbird 创建的主题 › Python › 如果对 2K 万条记录的某个字段查重？ |
1 楼正解，BloomFilter 处理超大数据量天然优势
131 天前 回复了 guyskk0x0 创建的主题 › Python › 又被 Python 尾逗号创建 tuple 坑了一次 |
@ClericPy 为什么要 ignore missing imports...
142 天前 回复了 RedisMasterNode 创建的主题 › Redis › Redis 6.0 正式发布！ |
再安利最近写的 Redis 6.0 一些新功能的实现的文章：
Redis 6.0 ACL 基于 Bitmap 实现： https://blog.2014bduck.com/archives/343
Redis 6.0 多线程 IO 的实现： https://blog.2014bduck.com/archives/326
文章在 V2EX 上也能找到~不过安利博客大概可以流量+1
我是 小黄鸭 @Shopee ^_^
Redis 6.0 ACL 基于 Bitmap 实现： https://blog.2014bduck.com/archives/343
Redis 6.0 多线程 IO 的实现： https://blog.2014bduck.com/archives/326
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