建立索引常用的规则如下: 1.表的主键.外键必须有索引: 2.数据量超过300的表应该有索引:3.经常与其他表进行连接的表,在连接字段上应该建立索引: 4.经常出现在Where子句中的字段,特别是大表的字段,应该建立索引:5.索引应该建在选择性高的字段上:6.索引应该建在小字段上,对于大的文本字段甚至超长字段,不要建索引:7.复合索引的建立需要进行仔细分析:尽量考虑用单字段索引代替: A.正确选择复合索引中的主列字段,一般是选择性较好的字段: B.复合索引的几个字段是否经常同时以AND方式出现在

本文实例讲述了MySQL查看.创建和删除索引的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: 1．索引作用 在索引列上,除了上面提到的有序查找之外,数据库利用各种各样的快速定位技术,能够大大提高查询效率.特别是当数据量非常大,查询涉及多个表时,使用索引往往能使查询速度加快成千上万倍. 例如,有3个未索引的表t1.t2.t3,分别只包含列c1.c2.c3,每个表分别含有1000行数据组成,指为1-1000的数值,查找对应值相等行的查询如下所示. SELECT c1,c2,c3 FROM t1,t2,t3

创建高性能的索引 1. 索引(在MySQL中也叫做"键(key)")是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构. 2. 索引可以包含一个或多个列的值.如果索引包含多个列,那么列的顺序也十分重要,因为MySQL只能高效低使用索引的最左前缀列. 3. B-Tree索引:当人们谈论索引的时候,如果没有特别执行索引类型,那多半说是B-Tree索引,它使用B-Tree数据结构来存储数据.     1). 可以使用B-Tree索引的查询类型:          a. 全职匹配:全值匹配指的是和索引中

今天写了一个sql,其中涉及的表中的数据量都差不多为50w左右,查询发现用了8s.这个只是测试服上数据,放到正式服上,肯定一运行就挂了. SELECT Orders. NO, GuidNo, Orders.CreateTime, sum(OrderItem.Quantity) AS Quantity, Brand. NAME AS BrandName, member.Mobile, Street AS deliveryaddress, Area FROM Orders INNER JOIN Or

1.dao层/** * 分页查询点卡集合信息 * @param tid 游戏类型编号 * @param gid 游戏编号 * @param searchInfo 包括(点卡名称,游戏名称,点卡面值,游戏类型名称) * @param index * @param pagesize * @return */List<Cards> searchList(@Param("tid") int tid, @Param("gid") int gid, @Param(&

修改后 详细见楼下链接 http://ustb80.blog.51cto.com/6139482/1287847

show index from 数据库名.表名: 如果是在Navicat这些客户端可以不用写数据库名.

什么是索引: SQL索引有两种,聚集索引和非聚集索引,索引主要目的是提高了SQL Server系统的性能,加快数据的查询速度与减少系统的响应时间. 聚集索引:该索引中键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序. 非聚聚索引:该索引中索引的逻辑顺序与磁盘上行的物理存储顺序不同. 下面举两个简单的例子: 我们拿出一本新华字典,它的目录实际上就是一种索引:非聚集索引.我们可以通过目录迅速定位我们要查的字.而字典的内容部分一般都是按照拼音排序的,这实际上又是一种索引:聚集索引. 创建索引的好处: 1. 加

一.什么是索引 索引(Index),可以看作一个指针,指向表里的数据.当数据库没有索引时,查找信息通常是全表扫描:使用了索引,它就会直接引导到数据在表里的准确物理位置. 优点:索引的主要目的是提高数据检索的性能,在数据量比较大时尤其明显. 缺点: 索引通常与相应的表是分开保存的,索引也会占据物理存储空间,而且可能比表本身还大. 索引的维护(索引项的添加和删除)有时间消耗,会影响数据检索的速度. 当为字段添加了索引后,索引里记录了与被索引字段相关联的位置值.当表里添加新数据时,索引里也会添加新项.

这篇文章主要介绍在navicat的命令界面操作mysql.主要涉及建立表结构,和对表中数据的增加删除修改查询等动作.站在一个新手角度的简单mysql表结构和数据操作. ☆ 准备工作 1,保证自己的电脑安装了mysql(my.ini下的字符集设置是utf8) 2,确保电脑同时安装navicat(任意版本) 3,保证mysql服务器已经启动 注:若对navicat操作不熟,请参照<<navicat从下载到使用>>这篇文章. ☆ 打开控制台 在navicat的tools(工具)菜单栏选择

1. 集合函数的使用场景: -- 单独使用: 不分组, 只查聚合结果 -- 分组使用: 按字段分组, 可查询分组字段与聚合结果 2. 导入聚合函数 from django.db.models import Avg, Max, Min, Count, Sum 3. 单独聚合查询: aggregate # 语法: aggregate(别名=聚合函数('字段')) # 规则: 1.可以同时对多个字段进行聚合处理:aggregate(别名1=聚合函数1('字段1'), ..., 别名n=聚合函数n('字

订单的表结构采用了垂直分表的策略,将订单相关的不同模块的字段维护在不同表中 在订单处理这个页面,需要查询各种维度, 因此为了方便查询创建了v_sale_order视图(老版本) drop view v_sale_order; CREATE VIEW `v_sale_order` AS SELECT `so`.`sale_order_id` AS `v_sale_order_id`, `so`.`sale_order_id` AS `sale_order_id`, `so`.`sale_order

索引(index),在MySQL中也被叫做键(key),是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构.索引优化是对查询性能优化最有效的手段.   5.1 索引基础   索引的类型   索引是在存储引擎层而不是服务器层实现的.所以,并没有统一的索引标准:   B-Tree 索引   不同的存储引擎以不同的方式使用B-Tree索引,性能也各有不同:例如,MyISAM使用前缀压缩技术使得索引更小,而InnoDB则按照原数据格式进行存储.再如MyISAM索引通过数据的物理位置引用被索引的行,而InooDB则

-- ---------------------------- -- 商品属性表 -- AUTO_INCREMENT=1为设置了自增长的字段设置起点,1为起点 -- ENGINE选择:MyISAM类型不支持事务处理等高级处理,而InnoDB类型支持. -- NOT NULL 设置字段不为空,DEFAULT NULL设置字段默认值 -- COMMENT注释 -- DEFAULT CHARSET=utf8为字段设置默认编码(如果表字段没有设置编码,那么默认就是这里指定的编码) -- characte

工作中处理数据时,发现某个表的数据达近亿条,所以要为表建索引提高查询性能,以下两篇文章总结的很好,记录一下,以备后用. 数据库建立索引常用的规则如下: 1.表的主键.外键必须有索引: 2.数据量超过300的表应该有索引: 3.经常与其他表进行连接的表,在连接字段上应该建立索引: 4.经常出现在Where子句中的字段,特别是大表的字段,应该建立索引: 5.索引应该建在选择性高的字段上: 6.索引应该建在小字段上,对于大的文本字段甚至超长字段,不要建索引: 7.复合索引的建立需要进行仔细分析:尽量考

数据库建立索引常用的规则如下: 1.表的主键.外键必须有索引: 2.数据量超过300的表应该有索引: 3.经常与其他表进行连接的表,在连接字段上应该建立索引: 4.经常出现在Where子句中的字段,特别是大表的字段,应该建立索引: 5.索引应该建在选择性高的字段上: 6.索引应该建在小字段上,对于大的文本字段甚至超长字段,不要建索引: 7.复合索引的建立需要进行仔细分析:尽量考虑用单字段索引代替: A.正确选择复合索引中的主列字段,一般是选择性较好的字段: B.复合索引的几个字段是否经常同时以A

1. 显示数据库列表 show databases; # 查看当前所有数据库 show databases \G   #以行的方式显示 2. 在命令行中,执行sql语句 mysql -e 'show databases' -uroot -p123456 mysqlshow -uroot -p123456 # 不常用,记住上面那个就行了 3.创建数据库语法 create database 数据库名; 例如: create database `HA-test`; 4. 切换数据库 use HA-te

本文系阅读<高性能MySQL>,Baron Schwartz等著一书中第五章 创建高性能的索引的笔记,索引是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构. 索引对于良好的性能非常关键,尤其是当表中的数据量越来越大时,索引对性能的影响愈发重要.在数据量较小且负载较低时,不恰当的索引对性能的影响可能还不明显,但当数据量逐渐增大时,性能则会急剧下降. 索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了.索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引有时比一个好的索引性能要好两个数量级. 索引基础 在mysql中

前言: 索引优化应该是对查询性能优化的最有效的手段了.索引能够轻易将查询性能提高几个数量级. // 固态硬盘驱动器有和机械硬盘启动器,有着完全不同的性能特性: 然而即使是固态硬盘,索引的原则依然成立, 只是那些需要尽量避免的糟糕索引对固态硬盘的影响没有机械硬盘那么糟糕. 现在很多公司都将数据库的优化工作都依托于 DBA 去完成,在我看来,这些都应该是程序员必备的技能, 有经验和没经验的程序员在数据库使用起来也有很大的差异,这些差异取决开发人员对索引内部的数据结构认识, 对所有负责的业务熟悉程度,

数据库表设计时一对一关系存在的必要性 2017年07月24日 10:01:07 阅读数:694 在表设计过程中,我无意中觉得一对一关系觉得好没道理,直接放到一张表中不就可以了吗?真是说,网上信息什么都有,也可以说与我一样困惑的有好多人.感谢大神在网上的活跃,我知道了一对一关系存在的必要性. 1.首先就是这种关系出现的场景是什么样子,最好可以举个实际中的需求. 这样的场景有很多,比如:就拿最普通的用户信息来说,数据库中有一个表为user,一个表为user_auth.user表主要存放的字段为用户基

索引是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构.索引优化是对查询性能优化的最有效手段.索引能够轻易将查询性能提高几个数量级.创建一个最优的索引经常需要重写查询.5.1 索引基础 在MySQL中,存储引擎首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数据行. 索引可以包含一个或多个列的值.如果索引包含多个列,那么列的顺序也十分重要,因为MySQL只能高效地使用索引的最左前缀列. 5.1.1 索引的类型 索引有很多类型,可以为不同的场景提供更好的性能.在MySQL中,索引是在储存引擎层而不是