Non-Clustered Indexes not copying in Transactional Replication : SQL Server 2008 方法1: You have transactional replication and want to move Non-clustered index from Publisher to Subscriber and set the non-clustered indexes property in the properties of

复制表结构及其数据 create table table_name_new as select * from table_name_old 只复制表结构 create table table_name_new as select * from table_name_old where 1=2 只复制表数据 insert into table_name_new select * from table_name_old 表结构不一样 insert into table_name_new(column

物化视图是一种特殊的物理表,“物化”(Materialized)视图是相对普通视图而言的.普通视图是虚拟表,应用的局限性大,任何对视图的查询,Oracle都实际上转换为视图SQL语句的查询.这样对整体查询性能的提高,并没有实质上的好处. 1.物化视图的类型:ON DEMAND.ON COMMIT 二者的区别在于刷新方法的不同,ON DEMAND顾名思义,仅在该物化视图“需要”被刷新了,才进行刷新(REFRESH),即更新物化视图,以保证和基表数据的一致性:而ON COMMIT是说,一旦基表有了C

语法:CREATE [索引类型] INDEX 索引名称ON 表名(列名)WITH FILLFACTOR = 填充因子值0~100 GO USE 库名GO IF EXISTS (SELECT * FROM SYSINDEXES WHERE NAME='IX_TEST_TNAME')--检测是否已经存在IX_TEST_TNAME索引DROP INDEX TEST.IX_TEST_TNAME--如果存在则删除--创建索引CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_TEST_TNAME -

先说点废话 以前有 DBA 在身边的时候,从来不曾考虑过数据库性能的问题,但是,当一个应用程序从头到脚都由自己完成,而且数据库面对的是接近百万的数据,看着一个页面加载速度像乌龟一样,自己心里真是有种挫败感.代码的优化问题,这是属于程序员的职责范围之内,对于我来说,这一方面比较好探查些,因为都是自己熟悉的,用 EF 或 SQL Server Profiler 跟踪一下程序代码产生的 SQL,如果有问题,直接优化程序代码就可以了,如果 SQL 没问题,那就得优化数据库了,对于我来说,这是一个无人区.

语法:CREATE [索引类型] INDEX 索引名称ON 表名(列名)WITH FILLFACTOR = 填充因子值0~100GO /*实例*/USE 库名GOIF EXISTS (SELECT * FROM SYSINDEXES WHERE NAME='IX_TEST_TNAME')--检测是否已经存在IX_TEST_TNAME索引DROP INDEX TEST.IX_TEST_TNAME--如果存在则删除 --创建索引CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_TEST_TN

前面一篇说法了索引结构,和几种索引在数据表上的结构,了解了索引可以为查询服务,这篇说一说如何创建索引. >平时可能的创建方式 这个系统中要用到A字段,B字段,C字段做为查询的条件,联接的条件较多,有些地方有A,B组合查询的,有些地方有A,C组合查询的,这些是前提,我大概认为是这样的.到目前为止我看到的同学们建索引都是 A,B,C各建一个索引,下面慢慢说这里有什么问题,也有可能没有问题,得看情况. >建索引应该考虑条件(查询,联接等),查询字段,数据的分布 1)条件,这个很个很是被大家接受,很多

语法:CREATE [索引类型] INDEX 索引名称ON 表名(列名)WITH FILLFACTOR = 填充因子值0~100GO /*实例*/USE 库名GOIF EXISTS (SELECT * FROM SYSINDEXES WHERE NAME='IX_TEST_TNAME')--检测是否已经存在IX_TEST_TNAME索引DROP INDEX TEST.IX_TEST_TNAME--如果存在则删除 --创建索引CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_TEST_TN

索引视图创建注意事项 对视图创建的第一个索引必须是唯一聚集索引. 创建唯一聚集索引后,可以创建更多非聚集索引. 为视图创建唯一聚集索引可以提高查询性能,因为视图在数据库中的存储方式与具有聚集索引的表的存储方式相同. 查询优化器可使用索引视图加快执行查询的速度. 要使优化器考虑将该视图作为替换,并不需要在查询中引用该视图. 索引视图中列的 large_value_types_out_of_row 选项的设置继承的是基表中相应列的设置. 此值是使用 sp_tableoption设置的.从表达式组成的

先说点废话 以前有 DBA 在身边的时候,从来不曾考虑过数据库性能的问题,但是,当一个应用程序从头到脚都由自己完成,而且数据库面对的是接近百万的数据,看着一个页面加载速度像乌龟一样,自己心里真是有种挫败感.代码的优化问题,这是属于程序员的职责范围之内,对于我来说,这一方面比较好探查些,因为都是自己熟悉的,用 EF 或 SQL Server Profiler 跟踪一下程序代码产生的 SQL,如果有问题,直接优化程序代码就可以了,如果 SQL 没问题,那就得优化数据库了,对于我来说,这是一个无人区.

索引类似大学图书馆建书目索引,可以提高数据检索的效率,降低数据库的IO成本.MySQL在300万条记录左右性能开始逐渐下降,虽然官方文档说500~800w记录,所以大数据量建立索引是非常有必要的.MySQL提供了Explain,用于显示SQL执行的详细信息,可以进行索引的优化. 一.导致SQL执行慢的原因 1.硬件问题.如网络速度慢,内存不足,I/O吞吐量小,磁盘空间满了等. 2.没有索引或者索引失效.(一般在互联网公司,DBA会在半夜把表锁了,重新建立一遍索引,因为当你删除某个数据的时候,索引

1. MongoDB中数据查询的方法 (1)find函数的使用: (2)条件操作符: (3)distinct找出给定键所有不同的值: (4)group分组: (5)游标: (6)存储过程. 文档查找 1.数据准备,find函数() var persons = [{ name:"jim", age:25, email:"75431457@qq.com", c:89,m:96,e:87, country:"USA", books:["JS&

之前我们创建索引,查询数据,都是使用的默认的分词器,分词效果不太理想,会把text的字段分成一个一个汉字,然后搜索的时候也会把搜索的句子进行分词,所以这里就需要更加智能的分词器IK分词器了. 1. ik分词器的下载和安装,测试 第一: 下载地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases ,这里你需要根据你的Es的版本来下载对应版本的IK,这里我使用的是6.3.2的ES,所以就下载ik-6.3.2.zip的文件. 第二:

在数据库中合理的使用索引是提升mysql数据库的一种高效和快捷的方式,但是在索引的使用上在我的使用中发现有很多坑,因为自己之前没有认识到,所以来总结一下 索引的介绍 索引是一种特殊的文件,其中包含着对数据表中的所有记录的引用指针 添加索引的条件 字段中存储的内容重复性不能过高,比如性别,颜色等这些可区分性很低的字段 字段会经常性的用作查询语句. 因为创建索引也是需要存储的空间的,而且创建了索引会造成insert等语句的速度变慢 字段更新的斌率不高的字段适合添加索引.数据的更新会带来索引的更新.

又两天没写博客,关于SOLR的东西,写了一周了还没写完我也是醉了,毕竟会的东西真不多,周四晚上加班没写,周五晚上公司同事聚会也没写,今天在家,还是把最后的一点写完吧,我会的剩下的也就是一个对多个表创建索引了,表可以是关联的,也可以是不关联的,下面开始. 一.无关联多表创建索引 1.1数据库准备 首先在数据库创建一张表,本来有一个tuser表了,我又创建了一个role表,就两三个字段,没什么特殊的,然后在里面随便添加几条数据即可,看一下数据库:

由于业务上的需求 ,最近在研究elasticsearch的相关知识 ,在网上查略了大部分资料 ,基本上对elasticsearch的数据增删改都没有太大问题 ,这里就不做总结了  .但是,在网上始终没找到合适的Java语言自动创建索引映射mapping的文章 , 经过自己的研究测试 ,这里做个简单总结 ,方便自己以后查略 . 首先声明 ,本代码只对elasticsearch5.6.4版本做了测试 ,其他版本,未测 ,根据以往经验 ,至少5.x版本应该是没有问题的 ,好了直接上代码 . packa

索引是为了提高数据检索效率而创建的一种独立于表的存储结构,由Oracle系统自动进行维护. 索引的概述        索引是一种可选的与表或簇相关的数据库对象,能够为数据的查询提供快捷的存储路径,减少数据查询的磁盘I/O,提高数据的检索效率. Oracle建议将索引与表分散存储在不同的表空间中. 在索引结构中,有索引值(其实相当于目录的标题)及其相应记录的物理地址ROWID(相当于内容的页码). 在创建索引后.对表进行DML操作时,Oracle自动使用和维护索引.索引自动更新的步骤为 (1)在向

MySQL 创建索引(Create Index)的方法和语法结构及例子 MySQL 创建索引(Create Index)的方法和语法结构及例子   CREATE INDEX Syntax CREATE [UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL] INDEX index_name [index_type] ON tbl_name (index_col_name,...) [index_type] index_col_name: col_name [(length)] [ASC | DESC

查看语句执行计划: explain() 在mongodb3+版本后输出格式发生改变: 详情参见:https://docs.mongodb.com/v3.0/reference/method/cursor.explain/ 查看执行耗时:db.collection名称.find().explain('executionStats') 一,索引介绍 mongodb具有两类索引,分别为单键索引和复合索引. 1.单键索引是最简单的一种索引,创建单键索引的开销要比复合索引小很多.单键索引主要用于针对单值查

一.问题描述: Kibana创建索引:kibana > management > index patterns > create index pattern 索引名称: merchant-receipt-log-2019.06.04 点击创建按钮后,什么也没发生, 索引没有创建成功. 打开浏览器开发工具[f12] 发现如下错误: POST http://ip:5601/api/saved_objects/index-pattern 7 403 (forbidden) 二.问题分析: Ki

之前我们创建索引,查询数据,都是使用的默认的分词器,分词效果不太理想,会把text的字段分成一个一个汉字,然后搜索的时候也会把搜索的句子进行分词,所以这里就需要更加智能的分词器IK分词器了. 1. ik分词器的下载和安装,测试 第一: 下载地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases ,这里你需要根据你的Es的版本来下载对应版本的IK,这里我使用的是6.3.2的ES,所以就下载ik-6.3.2.zip的文件. 第二: