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数据库索引策略 - 第二部分
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原文英文，约1100词，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文讨论了非关系型数据库中的索引使用情况，重点介绍了LSM树作为一种流行的索引结构。LSM树适用于写入密集型工作负载，通过将数据存储在内存和磁盘上的不同结构中实现高效的读写操作。
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关键要点
- 本文讨论了非关系型数据库中的索引使用情况，重点介绍了LSM树作为一种流行的索引结构。
- LSM树适用于写入密集型工作负载，通过将数据存储在内存和磁盘上的不同结构中实现高效的读写操作。
- NoSQL数据库是一类灵活、可扩展的数据库系统，能够处理大量结构化和非结构化数据。
- LSM树是一种优化写入密集型工作负载的索引结构，适用于高数据摄取率的应用。
- LSM树通过在内存中维护小型结构（MemTable）和在磁盘上存储大型结构（SSTables）来管理数据。
- 读取操作虽然复杂，但LSM树使用布隆过滤器和分区索引等技术快速定位所需数据。
- 二级索引用于非主键字段的查询，提供了更高效的数据访问路径。
- 在LSM树中创建二级索引涉及创建新的LSM树，键为索引字段的值，值为对应记录的主键。
- LSM树的不可变特性使得更新操作复杂，需要同时更新主数据存储和二级索引以保持一致性。
- 索引的常见用例包括点查找、范围查找、前缀搜索和地理位置查找。
- 点查找通过索引快速定位特定属性或键的值，避免全表扫描。
- 范围查找利用索引高效检索一系列值，减少数据库的扫描负担。
- 前缀搜索利用索引的排序特性，快速找到以特定前缀开头的搜索词。
- 地理位置查找使用地理哈希作为空间索引，快速查询特定半径内的点。
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