数据库索引与书籍的索引类似,有了索引就不需要翻整本书,数据库可以直接在索引中查找,在索引中找到条目后,就可以直接跳到目标文档的位置,这可以让查找的速度提高几个数量级. 一.创建索引 我们在person这个集合的age键上创建一个索引,比较一下创建索引前后,一个查询的语句的性能区别. 创建索引:db.person.ensureIndex({"age":1}).这里我们使用了ensureIndex在age上建立了索引.“1”:表示按照age进行升序,“-1”:表示按照age进行降序. 没有

1,单个字段唯一索引 db.collection.createIndex({name:1},{unique:true} 2,多个字段联合索引示例 db.collection.createIndex({name_one:1,name_two:1},{unique:true}) 3,创建稀疏索引db.collection.createIndex({ "phone": 1 }, { sparse: true }) eg: 参考文档:https://www.jianshu.com/p/4dd0

稀疏索引(或者称间隙索引)就是只包含有索引字段的文档的条目,即使索引字段包含一个空值.也就是说间隙索引可以跳过那些索引键不存在的文档.因为他并非包含所有的文档,因此称为稀疏索引.与之相对的非稀疏索引或者说普通索引则包含所有的文档以及为那些不包含索引的字段存储null值. 一.间隙索引创建描述 稀疏索引(或者称间隙索引)就是只包含有索引字段的文档的条目,跳过索引键不存在的文档 本文中后面的描述使用间隙索引 创建索引的语法: db.collection.createIndex(keys, optio

查询 1. MongoDB使用find来进行查询.find的第一个参数决定了要返回哪些文档,这个参数是一个文档,用于指定查询条件.空的查询会匹配集合的全部内容.要是不指定查询,默认是{}. 2. 可以通过find的第二个参数来指定想要的键.这样即会节省传输的数量,又能节省客户端解码文档的时间和内存消耗.举例:db.users.find({},{"username":1,"email":1}) 3. 默认情况下"_id"这个键总是被返回,即便是没有

B树 即二叉搜索树: 1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right): 2.所有结点存储一个关键字: 3.非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树,右指针指向大于其关键字的子树: 如: B树的搜索,从根结点开始,如果查询的关键字与结点的关键字相等,那么就命中:否则,如果查询关键字比结点关键字小,就进入左儿子:如果比结点关键字大,就进入右儿子:如果左儿子或右儿子的指针为空,则报告找不到相应的关键字: 如果B树的所有非叶子结点的左右子树的结点数目均保持差不多(平衡),那么B树的搜索性能逼

这篇文章主要介绍了MongoDB性能篇之创建索引,组合索引,唯一索引,删除索引和explain执行计划的相关资料,需要的朋友可以参考下 一.索引 MongoDB 提供了多样性的索引支持,索引信息被保存在system.indexes 中,且默认总是为_id创建索引,它的索引使用基本和MySQL 等关系型数据库一样.其实可以这样说说,索引是凌驾于数据存储系统之上的另一层系统,所以各种结构迥异的存储都有相同或相似的索引实现及使用接口并不足为 奇. 1.基础索引 在字段age 上创建索引,1(升序);-

oracle唯一索引与普通索引的区别和联系 区别:唯一索引unique index和一般索引normal index最大的差异是在索引列上增加一层唯一约束.添加唯一索引的数据列可以为空,但是只要尊在数据值,就必须是唯一的. 联系:1)unique index就是额外添加唯一性的约束.该约束严格的保证索引列的取值是唯一的,这在一些数据列上的业务约束是很重要的功能.比如一个数据列,不能作为主键,而且允许为空,但是业务上要求唯一特性,这个时候用唯一性索引就是最好的旋转.2)性能上两者并无很大区别. u

Mysql索引概念:说说Mysql索引,看到一个很少比如:索引就好比一本书的目录,它会让你更快的找到内容,显然目录(索引)并不是越多越好,假如这本书1000页,有500也是目录,它当然效率低,目录是要占纸张的,而索引是要占磁盘空间的.Mysql索引主要有两种结构:B+树和hash. hash:hsah索引在mysql比较少用,他以把数据的索引以hash形式组织起来,因此当查找某一条记录的时候,速度非常快.当时因为是hash结构,每个键只对应一个值,而且是散列的方式分布.所以他并不支持范围查找和排

原文:Mysql主键索引.唯一索引.普通索引.全文索引.组合索引的区别 Mysql索引概念: 说说Mysql索引,看到一个很少比如:索引就好比一本书的目录,它会让你更快的找到内容,显然目录(索引)并不是越多越好,假如这本书1000页,有500也是目录,它当然效率低,目录是要占纸张的,而索引是要占磁盘空间的. Mysql索引主要有两种结构:B+树和hash. hash:hsah索引在mysql比较少用,他以把数据的索引以hash形式组织起来,因此当查找某一条记录的时候,速度非常快.当时因为是has

一.索引 MongoDB 提供了多样性的索引支持,索引信息被保存在system.indexes 中,且默认总是为_id创建索引,它的索引使用基本和MySQL 等关系型数据库一样.其实可以这样说说,索引是凌驾于数据存储系统之上的另一层系统,所以各种结构迥异的存储都有相同或相似的索引实现及使用接口并不足为 奇. 1.基础索引 在字段age 上创建索引,1(升序);-1(降序): db.users.ensureIndex({age:1}) _id 是创建表的时候自动创建的索引,此索引是不能够删除的.当

没有索引时mysql是如何查询到数据的 索引对查询的速度有着至关重要的影响,理解索引也是进行数据库性能调优的起点.考虑如下情况,假设数据库中一个表有10^6条记录,DBMS的页面大小为4K,并存储100条记录.如果没有索引,查询将对整个表进行扫描,最坏的情况下,如果所有数据页都不在内存,需要读取10^4个页面,如果这10^4个页面在磁盘上随机分布,需要进行10^4次I/O,假设磁盘每次I/O时间为10ms(忽略数据传输时间),则总共需要100s(但实际上要好很多很多).如果对之建立B-Tree索

索引是一种特殊的文件(InnoDB 数据表上的索引是表空间的一个组成部分),它们 包含着对数据表里所有记录的引用指针. 普通索引(由关键字 KEY 或 INDEX 定义的索引)的唯一任务是加快对数据的访问速度. 普通索引允许被索引的数据列包含重复的值.如果能确定某个数据列将只包含彼 此各不相同的值,在为这个数据列创建索引的时候就应该用关键字 UNIQUE 把它 定义为一个唯一索引. 也就是说,唯一索引可以保证数据记录的唯一性. 主键,是一种特殊的唯一索引,在一张表中只能定义一个主键索引,主键用于

索引是一种特殊的文件(InnoDB 数据表上的索引是表空间的一个组成部分),它们 包含着对数据表里所有记录的引用指针. 普通索引(由关键字 KEY 或 INDEX 定义的索引)的唯一任务是加快对数据的访问速 度. 普通索引允许被索引的数据列包含重复的值.如果能确定某个数据列将只包含彼 此各不相同的值,在为这个数据列创建索引的时候就应该用关键字 UNIQUE 把它 定义为一个唯一索引.也就是说,唯一索引可以保证数据记录的唯一性. 主键,是一种特殊的唯一索引,在一张表中只能定义一个主键索引,主键用于

索引就是用来加速查询的.创建数据库索引就像确定如何组织书的索引一样.但是你的优势是知道今后做何种查询,以及哪些内容需要快速查找.比如:所有的查询都包括"date"键,那么很可能(至少)需要建立一个关于"date"的索引.如果要查询用户名,则不必索引"user_num"键,因为根本不会对其进行查询.现在要依照某个键进行查找:> db.people.find({"username" : "mark"})当

创建索引的语句很简单. 1.单键索引的创建:db.test.ensureIndex({name:1},{name:'index_name'}) 2.复合索引的创建:db.test.ensureIndex({name:1,age:1,sex:1},{name:'index_nas'}) 复合索引与索引前缀 索引前缀指的是复合索引的子集 假如存在如下索引 { "item": 1, "location": 1, "stock": 1 } 那存在下列索引

MongoDB优化,建立索引实例及索引机制原理讲解 为什么需要索引? 当你抱怨MongoDB集合查询效率低的时候,可能你就需要考虑使用索引了,为了方便后续介绍,先科普下MongoDB里的索引机制(同样适用于其他的数据库比如mysql). mongo-9552:PRIMARY> db.person.find() { "_id" : ObjectId("571b5da31b0d530a03b3ce82"), "name" : "jac

版权声明:本文发布于http://www.cnblogs.com/yumiko/,版权由Yumiko_sunny所有,欢迎转载.转载时,请在文章明显位置注明原文链接.若在未经作者同意的情况下,将本文内容用于商业用途,将保留追究其法律责任的权利.如果有问题,请以邮箱方式联系作者(793113046@qq.com). Oracle唯一索引.普通索引及约束的关系 在总结索引扫描类型前(不同于前面总结的五大类索引类型,索引类型主要是索引类别的划分,而索引扫描类型是索引在进行索引扫描时的具体方法),需要了

Hash 索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引. 可能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢?任何事物都是有两面性的,Hash 索引也一样,虽然 Hash 索引效率高,但是 Hash 索引本身由于其特殊性也带来了很多限制和弊端,主要有以

我们在使用SQL Server数据库的时候常常会创建主键和索引,那么主键和索引到底有什么样的不同呢?本文我们主要介绍了主键和索引的区别. 主键和索引的区别如下: 主键是索引,但索引不一定是主键. 主键具有唯一性,而只有唯一性索引才具有唯一性;主键的值不能为空,不能重复. 索引可以在程序中动态创建删除.也可以是任何有序的字段. 如果在一个表中,列A.B.C   被设为主键的情况下,当需要将A,B,C 设为索引时,A,B,C被设为主键,数据库自动会建立索引,不需要再建索引:另外需要对列A,B,C,D

唯一索引(UNIQUE  INDEX) 当主键创建时如果不设置为聚集索引,那么就一定是唯一的非聚集索引.实际上,唯一索引,故名思议就是它要求该列上的值是唯一的.唯一索引能够保证索引键中不包含重复的值,从而使表中的每一行从某种方式上具有唯一性. 创建 UNIQUE 约束和创建与约束无关的唯一索引并没有明显的区别.进行数据验证的方式相同,而且对于唯一索引是由约束创建的还是手动创建的,查询优化器并不加以区分. 但是,创建列的 UNIQUE 约束会使索引目标更清晰. Unique Constraints