情况描述:在MySQL的user表中,对a,b,c三个字段建立联合索引,那么查询时使用其中的2个作为查询条件,是否还会走索引? 根据查询字段的位置不同来决定,如查询a,     a,b    a,b,c    a,c   都可以走索引的,其他条件的查询不能走索引. 组合索引 有“最左前缀”原则.就是只从最左面的开始组合,并不是所有只要含有这三列存在的字段的查询都会用到该组合索引. 验证过程如下所示: 首先,在SQLyog中建立一个user表,如下图所示: 对中间3个字段(user_name,us

http://blog.163.com/wkyuyang_001/blog/static/10802122820091751049479/ 当表中的某一个字段与这个表中另外字段的相关时,我们可能用到自连接. 自连接(self join)是SQL语句中经常要用的连接方式,使用自连接可以将自身表的一个镜像当作另一个表来对待,从而能够得到一些特殊的数据. 我们什么时候应该使用自连接呢?我们来看下面的例子. 在oracle的scott的schema中有一个表是emp 在emp中的每一个员工都有自己的mg

D. Black Hills golden jewels time limit per test 2 seconds memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output In Rapid City are located the main producers of the Black Hills gold jewelry, a very popular product among tour

mysql中查询一个字段具体是属于哪一个数据库的那一张表:用这条语句就能查询出来,其中 table_schema 是所在库, table_name 是所在表 --mysql中查询某一个字段名属于哪一个库中的哪一张表 select table_schema,table_name from information_schema.columns where column_name = '字段名'

返回处理后的数据,不同于round()(对数值进行四舍五入处理),该函数不对指定小数前或后的数值部分进行舍入处理. 语法:trunc(number[,decimals]) 其中,number为待做处理的数值,decimals为需要保留小数点后面的位数,即精度,默认值为0,此时将截去所有的小数部分. 数值处理: select trunc(123.45) as a,trunc(123.456,2) as b, trunc(123.45,-1) as c from dual ;

CONCAT(str1,str2,...)     返回结果为连接参数产生的字符串. 如有任何一个参数为NULL ,则返回值为 NULL. 或许有一个或多个参数. 如果所有参数均为非二进制字符串,则结果为非二进制字符串. 如果自变量中含有任一二进制字符串,则结果为一个二进制字符串.一个数字参数被转化为与之相等的二进制字符串格式:若要避免这种情况,可使用显式类型 cast, 例如: SELECT CONCAT(CAST(int_col AS CHAR), char_col) mysql> SELE

启动android studio创建一个新项目 public void sendMessage(View view){ Intent intent=new Intent(this,DispalyMessageActivity.class); EditText text =(EditText) findViewById(R.id.edit_message); String message=text.getText().toString(); intent.putExtra(EXTRA_MESSAG

include "stdafx.h" #include<iostream> #include<vector> #include<string> #include<math.h> #include<iomanip> using namespace std; int main() { float L, R; while (cin>>L>>R) { float len = 2 * 3.1415926*R; i

hive窗口中使用转义字符: select split(concat_ws('|','123','456','789'),'\\|')from dual; 参考 http://jingyan.baidu.com/article/870c6fc32cf38eb03ee4be61.html 这种写法在hive -e 中执行时,需要改成: select split(concat_ws('|','123','456','789'),'\\\|')from dual;

2010-01-11 20:44 by 听风吹雨, 22580 阅读, 24 评论, 收藏, 编辑 开文之前首先要讲讲几个概念 [覆盖查询] 当索引包含查询引用的所有列时,它通常称为“覆盖查询”. [索引覆盖] 如果返回的数据列就包含于索引的键值中,或者包含于索引的键值+聚集索引的键值中,那么就不会发生Bookup Lookup,因为找到索引项,就已经找到所需的数据了,没有必要再到数据行去找了.这种情况,叫做索引覆盖: [复合索引] 和复合索引相对的就是单一索引了,就是索引只包含一个字段,所以复

SQL Server 索引中include的魅力(具有包含性列的索引) http://www.cnblogs.com/gaizai/archive/2010/01/11/1644358.html 上个月刚发现sql2016 之前仅支持 索引包含 16个键 (之后支持32个键) 这个月发现 可以 使用include 的方式来处理. 开文之前首先要讲讲几个概念 [覆盖查询] 当索引包含查询引用的所有列时,它通常称为“覆盖查询”. [索引覆盖] 如果返回的数据列就包含于索引的键值中,或者包含于索引的键

开文之前首先要讲讲几个概念 [覆盖查询] 当索引包含查询引用的所有列时,它通常称为“覆盖查询”.  [索引覆盖] 如果返回的数据列就包含于索引的键值中,或者包含于索引的键值+聚集索引的键值中,那么就不会发生Bookup Lookup,因为找到索引项,就已经找到所需的数据了,没有必要再到数据行去找了.这种情况,叫做索引覆盖:  [复合索引] 和复合索引相对的就是单一索引了,就是索引只包含一个字段,所以复合索引就是包含两个或者多个字段的索引: [非键列] 键列就是在索引中所包含的列,当然非键列就是该

SQL Server 索引中include的魅力(具有包含性列的索引) http://www.cnblogs.com/gaizai/archive/2010/01/11/1644358.html 开文之前首先要讲讲几个概念 [覆盖查询] 当索引包含查询引用的所有列时,它通常称为"覆盖查询". [索引覆盖] 如果返回的数据列就包含于索引的键值中,或者包含于索引的键值+聚集索引的键值中,那么就不会发生Bookup Lookup,因为找到索引项,就已经找到所需的数据了,没有必要再到数据行去找

一. 聚集索引B树分析1.聚集索引按B树结构进行组织的,索引B树种的每一页称为一个索引节点.B树的顶端节点称为根节点.  索引中的低层节点称为叶节点.根节点与叶节点之间的任何索引级别统称为中间级.在聚集索引中,叶节点包含基础表的数据页.  根节点和中间级节点包含存有索引行的索引页.每个索引行包含一个键值和一个指针,该指针指向 B 树上的某一中间级页或叶级索引中的某个数据行.每级索引中的页均被连接在双向链接列表中. 2.索引使用的每一个分区的index_id = 1 ,默认情况下聚集索引单个分区,

MySQL数据库添加一个字段 1.添加一个字段 alter table tableName add 列名  数据类型; 2.添加一个字段设置默认值 alter table tableName add 列名  数据类型 default 0; (注:这里设置默认值为0) 例子:在users表添加一个int类型的字段 IsAdmin,默认值为0: alter table users add IsAdmin int default 0; (linux下要注意数据表名和字段名的大小写) 参考:http:/

otherUserNames: "甲,乙,丙,丁"otherUserIds: "10008750,10008711,10003348,10008747" otherUserAvatars:'头像地址,头像地址2,头像地址3.头像地址4' 首先数据上面是在data里面拿到的 原理首先将字符串转换成数组 if(otherUserAvatars){ let obj={}, 先定义一个对象来装n个对象 ;i<otherUserAvatars.split(',').le

原文地址: Stairway to SQL Server Indexes: Level 7,Filtered Indexes 本文是SQL Server索引进阶系列(Stairway to SQL Server Indexes)的一部分. 在之前的级别中,我们已经说过,表中的每一行在索引中会生成一个入口,这条规则有一个例外.一些索引的入口会比对应的表的行数要少.这些索引被称作“过滤的索引”,是SQL Server 2008中的一个特性. 过滤一个索引 创建一个包含where子句的过滤的非聚集索引

前言: 在很多系统中,比如本人目前管理的数据库,索引经常被滥用,甚至使用DTA(数据库引擎优化顾问)来成批创建索引(DTA目前个人认为它的真正用处应该是在发现缺失的统计信息,在以前的项目中,用过一次DTA,里面提示了很多列缺少统计信息,后来在不改动其他操作的前提下,把这些统计信息手动建上去,性能提升非常明显.关于统计信息将另开文章介绍).一个表甚至有20多个索引(索引的数量并没有标准,但是要尽量合理,每个索引都应该能支撑大量查询或者增删改中的查询功能才有存在价值).索引过多带来了服务器的沉重压力

索引是一种用于快速查询行的数据结构,就像一本书的目录就是一个索引,如果想在一本书中找到某个主题,一般会先找到对应页码.在mysql中,存储引擎用类似的方法使用索引,先在索引中找到对应值,然后根据匹配的索引记录找到对应的行. 我们首先了解一下索引的几种类型和索引的结构. 索引类型 B树 大多数存储引擎都支持B树索引.b树通常意味着所有的值都是按顺序存储的,并且每一个叶子也到根的距离相同.B树索引能够加快访问数据的速度,因为存储引擎不再需要进行全表扫描来获取数据.下图就是一颗简单的B数. B树的查询

MySQL索引的原理,B+树.聚集索引和二级索引的结构分析 一.索引类型 1.1 B树 1.2 B+树 1.3 哈希索引 1.4 聚集索引(clusterd index) 1.5 二级索引(secondary indexes) 二.InnoDB和MyISAM的数据分布对比 2.1 InnoDB表的数据分布 相关博文原文地址: 博客园:yuanrw:MySQL索引的原理,B+树.聚集索引和二级索引的结构分析 在mysql中,存储引擎用类似的方法使用索引,先在索引中找到对应值,然后根据匹配的索引记录

如题,先读取一个文本文件判断编码(Unicode  ANSI),就这两种编码然后将txt导入到excel表中,最后处理完成,再创建一个相同编码,不同文件名的txt文件,把新数据放进去 Sub test()    TxtPath = "D:\2.txt"    '导入excel,执行读取和处理    ReturnEncoding = GetEncoding(TxtPath)    '获取编码    If ReturnEncoding = "Unicode" Then