小圆规

迁移之后，至少满足： - 负载、数据、请求等更均匀的分布 - 再平衡的过程中，数据库应该可以继续提供读写服务 - 避免不必要的负载迁移，以加快动态再平衡，尽量减少网络和磁盘I/O影响。

对于医生值班的例子，我们可以使用`for update`加锁步骤1的结果来保证事务安全。但是对于会议室预定系统这个场景则不适合，因为`for update`无从加锁。串行化的隔离的能解决这个问题，如果

**如果所有的读写都是同一个关键字，则最终所有请求都被路由到同一个分区**。 比如社交媒体上，一些名人用户有数百万的粉丝，当发布一些热点事件时可能会引发**访问风暴**。此时关键字是名人的ID，哈希起

对于又**要异步同步副本**，**又要从副本读取数据**，在应用层可以提供比底层数据库更强有力的保证，例如只在主节点上进行特定类型的读取。代价是，应用层代码中处理这些问题通常会非常复杂，且容易出错。

面向列的排序和压缩让写入变得困难。如果在排序表的中间插入一行，那么很可能不得不修改**所有的列文件**。 幸运的是，可以利用前面提到的**LSM tree**的思想。所有的写入首先进入内存存储区，将

需要先访问内存表，再访问段文件，以及更旧的段文件，直到扫描完毕。效果很低。为了优化这个问题，DB往往还会维护一个布隆过滤器。 虽然B树是使用最广泛的一种索引，但是LSM tree已经慢慢得到了更大的

总的来说，追加文件的，也就是日志结构的存储具有很多的优势： - 顺序写比随机写快的多 - 段文件的并发和奔溃恢复很简单 - 合并旧段可以避免文件碎片问题。 当然也有一些局限： - hashmap必须全

本文本文探讨的范围是索引中的普通索引，分析了Mysql索引的一些问题，主要是关于怎么建立索引、索引的存储结构以及思考关于怎么命中索引的问题。 是否了解到了？ - 经常使用和联查的列要加索引 - B+

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