关于数据库技术的一些想法

1、条件索引。

create index gz_people on peoples(name) where city = 'gz'

这种索引的最大特点是并不对数据库中的所有记录都进行索引，而只对符合条件的记录进行索引，当符合条件的记录仅仅是全部记录的一个较小的子集时，这个索引可以使用更小的存储空间，而且在其他记录（不符合这个索引的过滤条件）进行更新的时候，也无需更新索引。

典型的应用场景：对于OLTP类型的数据库，最近修改的记录总是最为频繁的。假设我们想把所有的记录同步到另外的一个数据库中，这样就需要跟踪最近的修改 记录。我们可以在数据库上添加一个Synchronized标志，新增加（修改）的记录为false，而已经同步的记录为true。在大部分的情况下，记 录时同步的。如果对这个字段进行索引，索引非常巨大。通过条件索引（在这种情况下，甚至可以结合位图索引），索引规模大为减小。

进行查询时，当且仅当当前查询具有与这个条件索引相同的过滤条件时，才使用此索引，此时，可以从查询条件中剔除这些过滤条件，而在此索引上进行进一步的定位（甚至是基于索引的遍历），当查询需要对索引字段进行排序时，使用效率是最高的。

2、编译技术。
SQL的查询简单情况下，最适合使用解释的方式进行执行，包括：select表达式的求值，决定选择哪个索引等。但是否可以使用编译技术呢？通过将SQL 编译成为一个可以直接运行的代码，在编译的过程中，交织各种优化技术，把原有的解释型执行过程转变成为一个直接执行过程。

采用编译型技术肯定会复杂一些，但这个过程理论上可以让计算机自己来做，而且只要能够获得性能的提升，又不增加人的工作量（自动化），这种复杂性肯定是值得的。
在这里，编译与解释的本质区别是什么呢？解释执行，存在着一个取码、解码、执行的过程，而编译执行时，所有的取码、解码工作已经由编译器展开了，只需要直 接执行就可以了。（JVM中原有的对字节码解释执行，采用 switch(code){...} 的方式，可以理解为解释的过程，取码、译码，而采用thread技术，预先将所有的字节码对应的执行地址存放在一个数组中，然后直接顺序执行。在 SabeVM中，采用这种优化技术，号称可以把执行速度提高几倍呢）。

最重要的，编译技术并没有加大应用代码的复杂性，即使只获得10%的性能提升，在数据库这样的场合下，也是完全值得的。