UK Data Set

交错表：Spanner 允许您将子表与其父表“交错”。这将使子行与其父行在同一服务器上物理上共存，从而通过减少网络延迟，使父表与子表之间的连接变得异常快速高效。这对于一对多关系建模来说是一个强大的功能。
索引：谨慎设计二级索引。虽然有利于读取，但它们会增加写入开销。尽可能使用覆盖索引，以避免表查找。
查询优化：
解释计划：始终使用解释了解 Spanner 如何执行你的查询。这将展示索引是否被有效利用，是否正在发生全表扫描，或者是否正在执行昂贵的操作。
参数化查询：始终使用查询参数来防止 SQL 注入并启用数据库缓存查询计划。
最小化读写事务中的大量读取：读用和事务 澳大利亚电话营销数据 中止率。考虑先在只读事务中执行大量读取，然后再在较小的读写事务中执行，以便根据读取的数据应用更改。
批量突变：组多个插入，更新， 或者 删除将多个操作合并为一次提交，以减少网络往返和事务开销。Spanner 的客户端库支持此功能。
优化连接：利用交错表实现高效的连接。对于复杂的连接，需要理解并尽可能使用连接指令（例如，强制加入顺序，JOIN_METHOD) 经过广泛的测试后，在必要时指导优化器。
交易管理：
最小化交易持续时间：尽可能保持交易简短而简洁，以减少争用和中止的时间。
重试逻辑：针对中止的事务，实现具有指数退避的智能重试逻辑。Spanner 客户端库通常会自动处理此问题，但特定应用模式可能需要自定义逻辑。
只读事务与读写事务：对于不需要获取锁的读取操作，请使用只读事务，因为它们可以提供更高的吞吐量和更低的延迟。仅在修改数据时使用读写事务。自动化和人工智能在智能索引中的作用
手动分析查询工作负载、识别索引候选并执行维护可能是一项艰巨且耗时的任务，尤其是在大型动态环境中。这时，自动化以及日益增长的人工智能 (AI) 在智能索引中发挥着关键作用：
自动索引推荐工具：许多数据库系统和第三方工具都提供分析查询日志并推荐最佳索引的功能。这些工具通常使用启发式方法和基于成本的分析来推荐有益的索引。
自调整数据库：真正自我调优的数据库愿景包括自主索引管理。这些系统持续监控查询性能，在有利时自动创建新索引，并删除未使用或效率低下的索引。
用于查询优化的机器学习：人工智能和机器学习算法正在被开发来学习复杂的查询模式和数据关系，超越传统的统计数据来预测最佳索引策略，甚至建议查询重写以获得更好的性能。
工作负载感知索引：未来的系统可能会使用人工智能来了解工作负载的动态特性并实时调整索引策略，针对高峰期或特定类型的查询进行优化。
虽然完全自主和完美的索引管理仍然是一个活跃的研究和开发领域，但当前的工具和功能已经提供了重要的帮助，使 DBA 和开发人员能够专注于更高级别的架构挑战。
智能索引面临的挑战
尽管智能索引有巨大的好处，但它也面临着一系列挑战：
复杂：了解不同索引类型的细微差别、它们的权衡以及它们如何与查询优化器交互需要深入的知识。
平衡读取与写入性能：提高读取性能（通过更多索引）和保持写入性能（通过限制索引开销）之间的持续紧张关系是一种永恒的平衡行为。