在SQL Server中重建索引(Rebuild Index)与重组索引(Reorganize Index)会触发统计信息更新吗? 那么我们先来测试.验证一下: 我们以AdventureWorks2014为测试环境,如下所示: Person.Person表的统计信息最后一次更新为2014-07-17 16:11:31,如下截图所示:   DECLARE @table_name NVARCHAR(32); SET @table_name='Person.Person' SELECT sch.nam…
一.InnoDB一棵B+树可以存放多少行数据?(约2千万) 我们都知道计算机在存储数据的时候,有最小存储单元,这就好比我们今天进行现金的流通最小单位是一毛.在计算机中磁盘存储数据最小单元是扇区,一个扇区的大小是512字节,而文件系统(例如XFS/EXT4)他的最小单元是块,一个块的大小是4k,而对于我们的InnoDB存储引擎也有自己的最小储存单元——页(Page),一个页的大小是16K. 磁盘扇区.文件系统.InnoDB存储引擎都有各自的最小存储单元. 在MySQL中我们的InnoDB页的大小默…
背景:随着业务模块的不断在增多,数据库mysql容量也是越来越大,做测试时,整个备份还原比较耗费时间,由于有时候仅仅需要单个表或者少数几个表,要想从整个备份文件中提取指定的表以及数据,需要以下方法. 说明:mysql常规备份还原后续补充.. 废话不说,直接上干货: 1.从整个.sql备份文件中提取表结构 提取"sp_money_detail"表结构(表创建语句) [root@centos7-50 data]# sed -e'/./{H;$!d;}' -e 'x;/CREATE TABL…
背景 left join在我们使用mysql查询的过程中可谓非常常见,比如博客里一篇文章有多少条评论.商城里一个货物有多少评论.一条评论有多少个赞等等.但是由于对join.on.where等关键字的不熟悉,有时候会导致查询结果与预期不符,所以今天我就来总结一下,一起避坑. 这里我先给出一个场景,并抛出两个问题,如果你都能答对那这篇文章就不用看了. 假设有一个班级管理应用,有一个表classes,存了所有的班级:有一个表students,存了所有的学生,具体数据如下(在线SQL:https://w…
普通索引创建 创建普通索引,即不添加 UNIQUE.FULLTEXT 等任何参数. [例]创建表名为 score 的数据表,并在该表的 id 字段上建立索引,SQL 语句如下: CREATE table score( id int(11) AUTO_INCREMENT primary key not null, name varchar(50) not null, math int(5) not null, English int (5) not null, Chinese int (5) no…
本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是pandas数据处理专题的第四篇文章,我们一起来聊聊DataFrame中的索引. 上一篇文章当中我们介绍了DataFrame数据结构当中一些常用的索引的使用方法,比如iloc.loc以及逻辑索引等等.今天的文章我们来看看DataFrame的一些基本运算. 数据对齐 我们可以计算两个DataFrame的加和,pandas会自动将这两个DataFrame进行数据对齐,如果对不上的数据会被置为Nan(not a number). 首先我…
背景 众所周知,Elasticsearch是⼀个实时的分布式搜索引擎,为⽤户提供搜索服务.当我们决定存储某种数据,在创建索引的时候就需要将数据结构,即Mapping确定下来,于此同时索引的设定和很多固定配置将不能改变. 那如果后续业务发生变化,需要改变数据结构或者更换ES更换分词器怎么办呢?为此,Elastic团队提供了很多通过辅助⼯具来帮助开发⼈员进⾏重建索引的方案. 如果对 reindex API 不熟悉,那么在遇到重构的时候,必然事倍功半,效率低下.反之,就可以方便地进行索引重构,省时省力…
一.MVCC简介 MVCC (Multiversion Concurrency Control),即多版本并发控制技术,它使得大部分支持行锁的事务引擎,不再单纯的使用行锁来进行数据库的并发控制,取而代之的是把数据库的行锁与行的多个版本结合起来,只需要很小的开销,就可以实现非锁定读,从而大大提高数据库系统的并发性能 读锁:也叫共享锁.S锁,若事务T对数据对象A加上S锁,则事务T可以读A但不能修改A,其他事务只能再对A加S锁,而不能加X锁,直到T释放A上的S 锁.这保证了其他事务可以读A,但在T释放…
把Anaconda中的python从3.5.5更新到3.6版本,不想卸载重新安装.办法如下: 开始->Anaconda Promot 在Anaconda Promot中,输入: conda update conda conda update anaconda conda update python完成之后,pycharm->File->Setting 找到对应的anaconda下的python.exe添加为新的解释器,此时该新添加的解释器就显示为python3.6版本了. 参考:http…
数据如今是这种,我想确定出type列中的news和image....甚至以后有其它值,他们分别有多少个. SELECT type, count(1) AS counts FROM material GROUP BY type count(1),代表统计第一列.写上1 比写 *的效率高!…