MySQL中为什么要使用索引合并(Index Merge)？-低调大师

MySQL中为什么要使用索引合并(Index Merge)？

2024-07-12 303

本文分享自华为云社区《【华为云MySQL技术专栏】MySQL中为什么要使用索引合并(Index Merge)？》，作者：GaussDB 数据库。

在生产环境中，MySQL语句的where查询通常会包含多个条件判断，以AND或OR操作进行连接。然而，对一个表进行查询最多只能利用该表上的一个索引，其他条件需要在回表查询时进行判断（不考虑覆盖索引的情况）。当回表的记录数很多时，需要进行大量的随机IO，这可能导致查询性能下降。因此，MySQL 5.x 版本推出索引合并(Index Merge)来解决该问题。

本文将基于MySQL 8.0.22版本对MySQL的索引合并功能、实现原理及场景约束进行详细介绍，同时也会结合原理对其优缺点进行浅析，并通过例子进行验证。

什么是索引合并(Index Merge)？

索引合并是通过对一个表同时使用多个索引进行条件扫描，并将满足条件的多个主键集合取交集或并集后再进行回表，可以提升查询效率。

索引合并主要包含交集(intersection)，并集(union)和排序并集(sort-union)三种类型：

intersection：将基于多个索引扫描的结果集取交集后返回给用户；
union：将基于多个索引扫描的结果集取并集后返回给用户；
sort-union：与union类似，不同的是sort-union会对结果集进行排序，随后再返回给用户；

MySQL中有四个开关（index_merge、index_merge_intersection、index_merge_union以及index_merge_sort_union）对上述三种索引合并类型提供支持，可以通过修改optimizer_switch系统参数中的四个开关标识来控制索引合并特性的使用。

假设创建表T，并插入如下数据：

CREATE TABLE T(  `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`a` int NOT NULL,
`b` char(1) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `idx_a` (`a`) USING BTREE,
KEY `idx_b` (`b`) USING BTREE
)ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1;

INSERT INTO T (a, b) VALUES (1, 'A'), (2, 'B'),(3, 'C'),(4, 'B'),(1, 'C');

默认情况下，四个开关均为开启状态。如果需要单独使用某个合并类型，需设置index_merge=off，并将相应待启用的合并类型标识（例如，index_merge_sort_union）设置为on。

开关开启后，可通过EXPLAIN执行计划查看当前查询语句是否使用了索引合并。

mysql> explain SELECT * FROM T WHERE a=1 OR b='B';
+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+---------------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type        | possible_keys | key         | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                                 
|+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+---------------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | T     | NULL       | index_merge | idx_a,idx_b   | idx_a,idx_b | 4,5     | NULL |    4 |   100.00 | Using union(idx_a,idx_b); Using where |
+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+---------------------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.01 sec)

上面代码显示type类型为index_merge，表示使用了索引合并。key列显示使用到的所有索引名称，该语句中同时使用了idx_a和idx_b两个索引完成查询。Extra列显示具体使用了哪种类型的索引合并，该语句显示Using union(...)，表示索引合并类型为union。

此外，可以使用index_merge/no_index_merge给查询语句添加hint，强制SQL语句使用/不使用索引合并。

• 如果查询默认未使用索引合并，可以通过添加index_merge强制指定：

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM T WHERE a=2 AND b='A';
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-------+---------+-------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key   | key_len | ref   | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-------+---------+-------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | T     | NULL       | ref  | idx_a,idx_b   | idx_a | 4       | const |    1 |    20.00 | Using where |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-------+---------+-------+------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> EXPLAIN SELECT /*+ INDEX_MERGE(T idx_a,idx_b) */ * FROM T WHERE a=2 AND b='A';
+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+--------------------------------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type        | possible_keys | key         | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                                                  |
+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+--------------------------------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | T     | NULL       | index_merge | idx_a,idx_b   | idx_a,idx_b | 4,5     | NULL |    1 |   100.00 | Using intersect(idx_a,idx_b); Using where; Using index |
+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+--------------------------------------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

• 使用no_index_merge给查询语句添加hint，可以忽略索引合并优化：

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM T WHERE a=1 OR b='A';
+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+---------------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type        | possible_keys | key         | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                                 |
+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+---------------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | T     | NULL       | index_merge | idx_a,idx_b   | idx_a,idx_b | 4,5     | NULL |    3 |   100.00 | Using union(idx_a,idx_b); Using where |
+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+---------------------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> EXPLAIN SELECT /*+ NO_INDEX_MERGE(T idx_a,idx_b) */ * FROM T WHERE a=1 OR b='A';
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | T     | NULL       | ALL  | idx_a,idx_b   | NULL | NULL    | NULL |    5 |    36.00 | Using where |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

索引合并(Index Merge)原理

1. Index Merge Intersection

Index Merge Intersection会在使用到的多个索引上同时进行扫描，并取这些扫描结果的交集作为最终结果集。

以“SELECT * FROM T WHERE a=1 AND b='C'; ”语句为例：

• 未使用索引合并时，MySQL利用索引idx_a获取到满足条件a=1的所有主键id，根据主键id进行回表查询到相关记录，随后再使用条件b='C'对这些记录进行判断，获取最终查询结果。

mysql> explain SELECT /*+ NO_INDEX_MERGE(T idx_a,idx_b) */ * FROM T WHERE a=1 AND b='C';
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-------+---------+-------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key   | key_len | ref   | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-------+---------+-------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | T     | NULL       | ref  | idx_a,idx_b   | idx_a | 4       | const |    2 |    40.00 | Using where |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-------+---------+-------+------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

• 使用索引合并时，MySQL分别利用索引idx_a和idx_b获取满足条件a=1和b='C'的主键id集合setA和setB。随后取setA和setB中主键id的交集setC，并使用setC中主键id进行回表，获取最终查询结果。

mysql> explain SELECT * FROM T WHERE a=1 AND b='C';
+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+--------------------------------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type        | possible_keys | key         | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                                                  |
+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+--------------------------------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | T     | NULL       | index_merge | idx_a,idx_b   | idx_a,idx_b | 4,5     | NULL |    1 |   100.00 | Using intersect(idx_a,idx_b); Using where; Using index |
+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+--------------------------------------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

执行流程如下：

图1 SELECT * FROM T WHERE a=1 AND b='C';执行流程

2. Index Merge Union

Index Merge Union会在使用到的多个索引上同时进行扫描，并取这些扫描结果的并集作为最终结果集。

以“SELECT * FROM T WHERE a=1 OR b='B'; ”语句为例：

• 未使用索引合并时，MySQL通过全表扫描获取所有记录信息，随后再使用条件a=1和b='B'对这些记录进行判断，获取最终查询结果。

mysql> EXPLAIN SELECT /*+ NO_INDEX_MERGE(T idx_a,idx_b) */ * FROM T WHERE a=1 OR b='B';
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | T     | NULL       | ALL  | idx_a,idx_b   | NULL | NULL    | NULL |    5 |    50.00 | Using where |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

• 使用索引合并算法时，MySQL分别利用索引idx_a和idx_b获取满足条件a=1和b='B'的主键id集合setA和setB。随后，取setA和setB中主键id的并集setC，并使用setC中主键id进行回表，获取最终查询结果。

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM T WHERE a=1 OR b='B';
+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+---------------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type        | possible_keys | key         | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                                 |
+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+---------------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | T     | NULL       | index_merge | idx_a,idx_b   | idx_a,idx_b | 4,5     | NULL |    4 |   100.00 | Using union(idx_a,idx_b); Using where |
+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+---------------------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.01 sec)

执行流程如下：

图2 SELECT * FROM T WHERE a=1 OR b='B';执行流程

3. Index Merge Sort-Union

Sort-Union索引合并与Union索引合并原理相似，只是比单纯的Union索引合并多了一步对二级索引记录的主键id排序的过程。由OR连接的多个范围查询条件组成的WHERE子句不满足Union算法时，优化器会考虑使用Sort-Union算法。例如：

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM T WHERE a<3 OR b<'B';
+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+--------------------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type        | possible_keys | key         | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                                      |
+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+--------------------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | T     | NULL       | index_merge | idx_a,idx_b   | idx_a,idx_b | 4,5     | NULL |    4 |   100.00 | Using sort_union(idx_a,idx_b); Using where |
+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+--------------------------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

应用场景约束

1. 总体约束

• Index Merge不能应用于全文索引（Fulltext Index）。

• Index Merge只能合并同一个表的索引扫描结果，不能跨表合并。

以上约束适用于Intersection，Union和Sort-Union三种合并类型。此外，Intersection和Union存在特殊的场景约束。

2. Index Merge Intersection

使用Intersection要求AND连接的每个条件必须是如下形式之一：

(1) 当索引包含多个列时，每个列都必须被如下等值条件覆盖，不允许出现范围查询。若使用索引为联合索引时，每个列都必须等值匹配，不能出现只匹配部分列的情况。

key_par1 = const1 AND key_par2 = const2 ... AND key_partN = constN

(2) 若过滤条件中存在主键列，主键列可以进行范围匹配。

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM T WHERE id<3 AND b='A';
+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+---------------+---------+------+------+----------+---------------------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type        | possible_keys | key           | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                                       |
+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+---------------+---------+------+------+----------+---------------------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | T     | NULL       | index_merge | PRIMARY,idx_b | idx_b,PRIMARY | 9,4     | NULL |    1 |   100.00 | Using intersect(idx_b,PRIMARY); Using where |
+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+---------------+---------+------+------+----------+---------------------------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

上述的要求，本质上是为了确保索引取出的记录是按照主键id有序排列的，因为Index Merge Intersection对两个有序集合取交集更简单。同时，主键有序的情况下，回表将不再是单纯的随机IO，回表的效率也会更高。

3. Index Merge Union

使用Union要求OR连接的每个条件，必须是如下形式之一：

(1) 当索引包含多个列时，则每个列都必须被如下等值条件覆盖，不允许出现范围查询。若使用索引为联合索引时，在联合索引中的每个列都必须等值匹配，不能出现只匹配部分列的情况。

key_par1 = const1 OR key_par2 = const2 ... OR key_partN = constN

(2) 若过滤条件中存在主键列，主键列可以进行范围匹配。

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM T WHERE id>3 OR b='A';
+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+---------------+---------+------+------+----------+-----------------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type        | possible_keys | key           | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                                   |
+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+---------------+---------+------+------+----------+-----------------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | T     | NULL       | index_merge | PRIMARY,idx_b | PRIMARY,idx_b | 4,5     | NULL |    3 |   100.00 | Using union(PRIMARY,idx_b); Using where |
+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+---------------+---------+------+------+----------+-----------------------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

Index Merge的优缺点

• Index Merge Intersection在使用到的多个索引上同时进行扫描，并取这些扫描结果的并集作为最终结果集。

当优化器根据搜索条件从某个索引中获取的记录数极多时，适合使用Intersection对取交集后的主键id以顺序I/O进行回表，其开销远小于使用随机IO进行回表。反之，当根据搜索条件扫描出的记录极少时，因为需要多一步合并操作，Intersection反而不占优势。在8.0.22版本，对于AND连接的点查场景，通过建立联合索引可以更好的减少回表。

• Index Merge Union在使用到的多个索引上同时进行扫描，并取这些扫描结果的并集作为最终结果集。

当优化器根据搜索条件从某个索引中获取的记录数比较少，通过Union索引合并后进行访问的代价比全表扫描更小时，使用Union的效果才会更优。

• Index Merge Sort-Union比单纯的Union索引合并多了一步对索引记录的主键id排序的过程。

当优化器根据搜索条件从某个索引中获取的记录数比较少的时，对这些索引记录的主键id进行排序的成本不高，此时可以加速查询。反之，当需要排序的记录过多时，该算法的查询效率不一定更优。

我们以Index Merge Union为例，对上述分析进行验证。

1. 场景构造

# 创建表CREATE TABLE T(  `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`a` int NOT NULL,`
b` char(1) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `idx_a` (`a`) USING BTREE,
KEY `idx_b` (`b`) USING BTREE
)ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1;

# 插入数据
DELIMITER $$
CREATE PROCEDURE insertT()
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 0;
START TRANSACTION;
WHILE i<=100000 do
if (i%100 = 0) then
INSERT INTO T (a, b) VALUES (10,CHAR(rand()*(90-65)+65));
else
INSERT INTO T (a, b) VALUES (i,CHAR(rand()*(90-65)+65));
end if;
SET i=i+1;
END WHILE;
COMMIT;
END$$
DELIMITER ;
call insertT();

# 执行测试语句
SQL1: SELECT * FROM T WHERE a=101 OR b='A';
SQL2: SELECT /*+ NO_INDEX_MERGE(T idx_a,idx_b) */ * FROM T WHERE a=101 OR b='A';
SQL3: SELECT * FROM T WHERE a=10 OR b='A';
SQL4: SELECT /*+ NO_INDEX_MERGE(T idx_a,idx_b) */ * FROM T WHERE a=10 OR b='A';

2. 执行结果及分析

每条语句查询5次，去掉最大值和最小值，取剩余三次结果平均值。4条语句查询结果如下：

测试语句	第一次查询/ms	第二次查询/ms	第三次查询/ms	第四次查询/ms	第五次查询/ms	平均值/ms
SQL1	5.481	5.422	5.117	4.892	5.426	5.322
SQL2	31.129	32.645	30.943	31.142	32.625	31.632
SQL3	7.872	7.200	7.824	7.955	7.949	7.882
SQL4	31.139	33.318	31.476	31.645	31.27	31.464

对比使用索引合并的SQL1和未使用索引合并的SQL2的查询结果可知，使用索引合并的SQL1具有更高的查询效率，这点从语句的explain analyze分析中也可以看出：

使用索引合并的SQL1代码示例：

EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM T WHERE a=101 OR b='A';
-> Filter: ((t.a = 101) or (t.b = 'A'))  (cost=717.14 rows=2056) (actual time=0.064..5.481 rows=2056 loops=1)
-> Index range scan on T using union(idx_a,idx_b)  (cost=717.14 rows=2056) (actual time=0.062..5.120 rows=2056 loops=1)

未使用索引合并的SQL2代码示例：

EXPLAIN ANALYZE SELECT /*+ NO_INDEX_MERGE(T idx_a,idx_b) */ * FROM T WHERE a=101 OR b='A';
-> Filter: ((t.a = 101) or (t.b = 'A'))  (cost=10098.75 rows=10043) (actual time=0.038..31.129 rows=2056 loops=1)
-> Table scan on T  (cost=10098.75 rows=100425) (actual time=0.031..22.967 rows=100001 loops=1)

未使用索引合并时，SQL2语句需要花费约23ms来扫描全表100001行数据，随后再进行条件判断。而使用索引合并时，通过合并两个索引筛选出的主键id集合，筛选出2056个符合条件的主键id, 随后回表获取最终的数据。这个环节中，索引合并大大减少了需要访问的记录数量。

此外，从SQL1和SQL3的查询结果也可以看出，数据分布也会影响索引合并的效果。相同的SQL模板类型，根据匹配数值的不同，查询时间存在差异。如需要合并的主键id集合越小，需要回表的主键id越少，查询时间越短。

EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM T WHERE a=101 OR b='A';
-> Filter: ((t.a = 101) or (t.b = 'A'))  (cost=717.14 rows=2056) (actual time=0.064..5.481 rows=2056 loops=1)
   -> Index range scan on T using union(idx_a,idx_b)  (cost=717.14 rows=2056) (actual time=0.062..5.120 rows=2056 loops=1)

EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM T WHERE a=10 OR b='A';
-> Filter: ((t.a = 10) or (t.b = 'A'))  (cost=983.00 rows=3057) (actual time=0.070..7.872 rows=3035 loops=1)
   -> Index range scan on T using union(idx_a,idx_b)  (cost=983.00 rows=3057) (actual time=0.068..7.496 rows=3035 loops=1)

总结

本文介绍了索引合并（Index Merge）包含的三种类型，即交集(intersection)、并集(union)和排序并集(sort-union)，以及索引合并的实现原理、场景约束与通过案例验证的优缺点。在实际使用中，当查询条件列较多且无法使用联合索引时，就可以考虑使用索引合并，利用多个索引加速查询。但要注意，索引合并并非在任何场景下均具有较好的效果，需要结合具体的数据分布进行算法的选择。

点击关注，第一时间了解华为云新鲜技术~

微信关注我们

原文链接：https://my.oschina.net/u/4526289/blog/11467042

转载内容版权归作者及来源网站所有！

低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。

帮助开源项目“上云”，有机会拿下阿里云「面试直通」资格

在云计算的浪潮下，越来越多的企业和个人开发者选择将项目迁移到云平台，以获得更稳定、高效的运行环境。 Gitee，作为国内领先的开源技术交流与代码托管平台，也聚集了大量的优质开源项目和活跃的开发者社区。为了更好地促进开源项目的成长和应用，阿里云与 Gitee 联合启动了「开源上云，寻找云上创造者」活动，旨在帮助 Gitee 上的开源项目及开发者拓展至阿里云，使更多用户能够接触到并受益于这些优秀的开源成果，共同推进开源技术的普及与发展。如何上云扫描下方二维码进群或点击链接前往活动主页，填写活动报名表（https://www.oschina.net/activity/2024/aliyun）。 ▲扫码加入活动答疑群撰写脚本（推荐使用 ROS，点此查看 ROS 模版指南），提交脚本将由阿里云专家组进行评审。资源编排服务 ROS（Resource Orchestration Service）是阿里云提供的一项简化云计算资源管理和采用基础设施即代码（IaC）设计理念的自动化部署服务。开发者和管理员可以编写模板，在模板中定义所需的阿里云资源（例如：ECS 实例、RDS 数据库实例）、资...

2024-07-15

320

本文旨在收集整理ODPS开发中入门及进阶级知识，尽可能涵盖大多数ODPS开发问题，成为一本mini百科全书，后续也会持续更新。希望通过笔者的梳理和理解，帮助刚接触ODPS开发的同学快速上手。本系列分为两部分：入门篇和进阶篇。 ODPS开发大全：入门篇常用参数设置常用的调整无外乎调整map、join、reduce的个数，map、join、reduce的内存大小。以ODPS的参数设置为例，参数可能因版本不同而略有差异。参数类型具体使用 Map设置 set odps.sql.mapper.cpu=100 作用：设置处理Map Task每个Instance的CPU数目，默认为100，在[50,800]之间调整。场景：某些任务如果特别耗计算资源的话，可以适当调整Cpu数目。对于大多数Sql任务来说，一般不需要调整Cpu个数的。 set odps.sql.mapper.memory=1024 作用：设定Map Task每个Instance的Memory大小，单位M，默认1024M，在[256,12288]之间调整。场景：当Map阶段的Instance有Writer Dumps时，可以适...

2024-07-10

414

资源下载

更多资源

Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。