常见的查询索引 _id索引         _id 索引是绝大多数集合默认建立的索引.对于每一个插入的数据.MongoDB 会自己主动生成一条唯一的 _id 字段. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 > db.jerome_2.collection.insert({x:2}) WriteResult({ "nInserted" : 1 }) > db.jerome_2.collection.getIndexes() [     {

FPM里的OVS用法基本和WDA一致. 1,将OVS类添加到SEARCH.(可以单独写个类,因为这里为了方便,就和SEARCH放一起了) IF_FPM_GUIBB_OVS~HANDLE_PHASE_0   Phase 0 (OVS config, c.f. IF_WD_OVS->set_configuration( ))“设置显示字段IF_FPM_GUIBB_OVS~HANDLE_PHASE_1   Phase 1 (initialize fields, c.f. set_input_struc

cassandra的索引查询和排序 转自:http://zhaoyanblog.com/archives/499.html   cassandra的索引查询和排序 cassandra的查询虽然很弱,但是它也是支持索引和排序的,当然是简陋的查询,这一切都是为了追求性能的代价,所以要使用cassandra,你不能希望它完全适用你的逻辑,而是把你的逻辑设计的更适合cassandra. 第一:索引查询cassandra是支持创建二级索引的,索引可以创建在除了第一个主键之外所有的列上,当然有些类型除外,例

本文出处: http://www.cnblogs.com/wy123/p/5958047.html 最近发现还有不少做开发的小伙伴,在写存储过程的时候,在参考已有的不同的写法时,往往很迷茫,不知道各种写法孰优孰劣,该选用那种写法,以及各种写法优缺点,本文以一个简单的查询存储过程为例,简单说一下各种写法的区别,以及该用那种写法专业DBA以及熟悉数据库的同学请无视. 废话不多,上代码说明,先造一个测试表待用,简单说明一下这个表的情况 类似订单表,订单表有订单ID,客户ID,订单创建时间等,查询条件是

1. _id索引     _id索引是绝大多数集合默认建立的索引     对于每个插入的数据,MongoDB会自动生成一条唯一的_id字段. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 > db.jerome_2.collection.insert({x:2}) WriteResult({ "nInserted" : 1 }) > db.jerome_2.collection.getIndexes() [     {         &qu

前言 本节我们再来穿插讲讲索引知识,后续再讲数据类型中的日期类型,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 强制索引查询条件 前面我们也讲了一点强制索引查询的知识,本节我们再来完整的讲述下 (1)SQL Server使用默认索引 USE TSQL2012 GO SELECT * FROM Sales.Orders 上述就不用我再啰嗦了,使用默认主键创建的聚集索引来执行查询执行计划. (2)SQL Server使用强制索引 USE TSQL2012 GO S

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

前言 本节我们再来穿插讲讲索引知识,后续再讲数据类型中的日期类型,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 强制索引查询条件 前面我们也讲了一点强制索引查询的知识,本节我们再来完整的讲述下 (1)SQL Server使用默认索引 USE TSQL2012 GO SELECT * FROM Sales.Orders 上述就不用我再啰嗦了,使用默认主键创建的聚集索引来执行查询执行计划. (2)SQL Server使用强制索引 USE TSQL2012 GO S

1.创建测试表 CREATE TABLE big_data(  id character varying(50) NOT NULL,  name character varying(50),  datetime timestamp with time zone,  CONSTRAINT big_data_pkey PRIMARY KEY (id))WITH (  OIDS=FALSE);ALTER TABLE big_data  OWNER TO postgres; 2.创建插入数据函数 CRE

目录 MySQL索引的本质 MySQL索引的底层原理 MySQL索引的实战经验 面试 问:数据库中最常见的慢查询优化方式是什么? 同学A:加索引. 问:为什么加索引能优化慢查询? 同学A:...不知道 同学B:因为索引其实就是一种优化查询的数据结构,比如Mysql中的索引是用B+树实现的,而B+树就是一种数据结构,可以优化查询速度,可以利用索引快速查找数据,所以能优化查询. 问:你知道哪些数据结构可以提高查询速度?(听到这个问题就感觉此处有坑...) 同学B:哈希表.完全平衡二叉树.B树.B+树

mysql逻辑架构 和其它数据库相比,MySQL有点与众不同,它的架构可以在多种不同场景中应用并发挥良好作用.主要体现在存储引擎的架构上,插件式的存储引擎架构将查询处理和其它的系统任务以及数据的存储提取相分离.这种架构可以根据业务的需求和实际需要选择合适的存储引擎. 1.连接层 最上层是一些客户端和连接服务,包含本地sock通信和大多数基于客户端/服务端工具实现的类似于tcp/ip的通信.主要完成一些类似于连接处理.授权认证.及相关的安全方案.在该层上引入了线程池的概念,为通过认证安全接入的客户

PS:概要.背景.结语都是日常“装X”,可以跳过直接看优化历程 环境:SQL Server 2008 R2.阿里云RDS:辅助工具:SQL 审计 概要 一个订单列表分页查询功能,单从SQL性能来讲,从几十万数据量时,适当加一些索引随便写SQL:到百来万数据量时,需要做一些SQL语句优化:再到几百万上千万的数据量情况下,很多意想不到的情况就出现了(在大部分中小公司没有专业DBA的情况下,“万能”的研发就得顶上去了). 背景 进入公司后,系统已经初具规模,已有成型的框架.随着业务的不断增长,系统功能

前言:事先说明:在实际应用中这种做法设计需要各位读者自己设计,本文只提供一种思想.准备工作:安装后本地数redis服务器,使用mysql数据库,事先插入1000万条数据,可以参考我之前的文章插入数据,这里不再细说.我大概的做法是这样的,编码使用多线程访问我的数据库,在访问数据库前先访问redis缓存没有的话在去查询数据库,需要注意的是redis最大连接数最好设置为300,不然会出现很多报错. 贴一下代码吧 package select; import redis.clients.jedis.Je

使用jeecg框架开发的小伙伴们知道,添加查询条件,通常是我们加一个配置(query="true")就可以将该字段设置为查询条件.简单方便.但是这样的配置查询条件仅适用于输入框输入查询和下拉框查询(如果你配置的该字段使用了replace).显然,这样的查询条件根本满足不了我们的需求,最常见的就是时间段查询,以及时间段与其他字段混合查询的情况,下面简单说一下解决方法. 自定义查询条件, 第一步:将字段中所有配置的query="true",改为query="f

使用redis缓存加索引处理数据库百万级并发 前言:事先说明:在实际应用中这种做法设计需要各位读者自己设计,本文只提供一种思想.准备工作:安装后本地数redis服务器,使用mysql数据库,事先插入1000万条数据,可以参考我之前的文章插入数据,这里不再细说.我大概的做法是这样的,编码使用多线程访问我的数据库,在访问数据库前先访问redis缓存没有的话在去查询数据库,需要注意的是redis最大连接数最好设置为300,不然会出现很多报错. 贴一下代码吧 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1

在我Boostrap框架中,很多地方需要使用bootstrapTable表格插件和jstree树形列表插件来共同构建一个比较常见的查询界面,bootstrapTable表格插件主要用来实现数据的分页和表格展示,而jstree树形列表插件则是用来展示树形列表,以便快速分类查询的,在很多场合下结合它们两者,可以实现较好的用户体验效果.本篇随笔介绍在Bootstrap开发框架中使用bootstrapTable表格插件和jstree树形列表插件时候,对树列表条件和查询条件的处理,是指在快速展示数据的时候

不使用索引原文 : http://itlab.idcquan.com/linux/MYSQL/918330.html MySQL查询不使用索引汇总 众所周知,增加索引是提高查询速度的有效途径,但是很多时候,即使增加了索引,查询仍然不使用索引,这种情况严重影响性能,这里就简单总结几条MySQL不使用索引的情况 如果MySQL估计使用索引比全表扫描更慢,则不使用索引.例如,如果列key均匀分布在1和100之间,下面的查询使用索引就不是很好:select * from table_name where

1. 使用方式 1.1 全字段加索引 给整个字段加索引,索引存储整个字段的值. 数据量较小时,查询成本高,准确度高: 数据量较大时,比较耗费空间: 1.2 前缀索引 MySQL支持前缀索引,可以定义字符串的前面的一部分字节作为索引. 查询成本低,比较节省空间: 使用前缀索引查询时,每次遇到符号查询条件的记录都要回表判断一次,增加查询语句读数据的次数,也就是增加扫描行数: 使用前缀索引时无法使用覆盖索引对查询的性能优化: 2. 使用技巧 没有绝对的技巧,使用时要根据具体情况具体分析.以下技巧仅供参

一.优化概述二.查询与索引优化分析a.性能瓶颈定位show命令慢查询日志explain分析查询profiling分析查询b.索引及查询优化三.配置优化 max_connections back_log interactive_timeout key_buffer_size query_cache_size record_buffer_size read_rnd_buffer_size sort_buffer_size join_buffer_size table_cache max_heap_t

做一个积极的人 编码.改bug.提升自己 我有一个乐园,面向编程,春暖花开! 昨天分享了Mysql中的 explain 命令,使用 explain 来分析 select 语句的运行效果,如 :explain可以获得select语句使用的索引情况.排序的情况等等.链接:顺便提到了explain extended,有小伙伴留言说想知道一些explain extended,那今天就在简单讲解一下. 一.explain extended说明 我昨天的文章使用explain extended是在mysql