索引合并：数据库界的复仇者联盟，还是临时工凑数？ 🤔 各位观众，各位英雄，各位数据世界的守护者们，晚上好！我是你们的老朋友，穿梭于代码丛林的探险家，今天，我们要聊聊一个听起来很厉害，用起来却可能让你哭笑不得的家伙——索引合并（Index Merge Optimization）。 想象一下，你的数据库就像一个浩瀚的宇宙，数据是漂浮在其中的星辰，而查询，就像一艘艘飞船，试图在茫茫星海中找到它们的目标。为了加速这个过程，我们给一些重要的星辰贴上了标签，也就是建立了索引。 但是，如果你的查询目标不止一个星辰呢？如果你的飞船需要同时寻找“红色”和“巨大”的星辰呢？这时候，索引合并就可能会闪亮登场，它试图集结多个索引的力量，组成一个临时的“复仇者联盟”，来加速查询。 听起来很棒，对不对？但现实往往比理想骨感。索引合并有时候更像是临时工凑数，不仅没能提升性能，反而拖慢了速度。所以，今天，我们就来深入了解一下索引合并，看看它到底是什么，什么时候该用，什么时候该避而远之。 一、什么是索引合并？它的原理是什么？ 索引合并，顾名思义，就是数据库系统（如MySQL）在执行查询时，如果发现可以使用多个索引来满足 …
数据湖中的小文件问题与优化策略：Compaction 与 Merge
好的，各位观众老爷们，大家好！我是你们的老朋友，江湖人称“代码界吴彦祖”的程序猿一枚。今天，咱们不聊风花雪月，来点实在的，聊聊数据湖里那些让人头疼的小文件们。它们就像一群熊孩子，调皮捣蛋，不仅霸占着宝贵的存储空间，还让我们的查询效率变得像蜗牛一样慢吞吞。🐌 别担心，今天我就要化身“熊孩子克星”，为大家带来数据湖小文件问题的终极解决方案——Compaction和Merge！保证让你的数据湖焕然一新，查询速度嗖嗖地往上涨！🚀 第一幕：小文件，数据湖里的“甜蜜”负担 话说，数据湖就像一个巨大的仓库，里面堆满了各种各样的数据，什么日志、交易记录、用户行为等等，应有尽有。这些数据源源不断地涌进来，就像长江之水，滔滔不绝。🌊 但是，问题也随之而来。很多时候，数据是以小文件的形式写入的，比如每隔几分钟就生成一个文件，或者每个数据流都产生一堆小文件。这些小文件数量一多，就成了数据湖里的“甜蜜”负担。 那么，小文件到底有什么危害呢？ 存储空间浪费： 每个文件都需要一定的元数据来管理，比如文件名、创建时间、大小等等。当小文件数量过多时，这些元数据就会占用大量的存储空间，造成浪费。就像你买了100个小盒子来 …