navicat 为表添加索引 分析常用的查询场景,为字段添加索引,增加查询速度. 可以添加单列索引,可以添加联合索引. 右键,设计表中可以查看和添加修改索引! 索引一定要根据常用的查询场景进行添加! 写了sql语句测试了一下,确实使用了索引! 可以通过名称来判断使用了什么索引! 帮与跟,让我感受到了索引的使用方法. navicat软件还是很不错的! 我喜欢! 再谈优化查询,每一行代码,都能优化!每一个查询都能优化!写完接口之后,可以检查一下,哪里执行效率低了.数据少还看不出来,数据量一多.不好的

一个语句创建Oracle所有表的序列 -- 动态创建序列 2 declare 3 cursor c_job is 4 select TABLE_NAME from user_tables; 5 6 c_row c_job%rowtype; 7 v_sql varchar2(200); 8 begin 9 for c_row in c_job loop 10 begin 11 v_sql := 'create sequence SEQ_' || c_row.TABLE_NAME; 12 dbms_

ORA-26002: Table string has index defined upon it. Cause: Parallel load was specified into a table which has index defined upon it. Action: Drop index(es) defined upon table, or don't use parallel load, or use SKIP_INDEX_MAINTENANCE option.

mysql在线修改表结构大数据表的风险与解决办法归纳 - 王滔 - 博客园 http://www.cnblogs.com/wangtao_20/p/3504395.html MySQL 加索引 加字段 锁表问题-CSDN问答https://ask.csdn.net/questions/261051 MySQL中的锁(表锁.行锁) - 雪山飞猪 - 博客园https://www.cnblogs.com/chenqionghe/p/4845693.html MySQL 加索引 加字段 锁表问题-CS

问题: 今天下午突然发现数据库的一张表一直加载,也出不来数据,并且也不能关闭.解决办法: 在Navicat中中执行如下命令: SHOW PROCESSLIST; 如果state列中有lock字眼,通过info就可以知道那张表被锁住了 然后将进程杀死就可以了 kill 166840; //数字是进程的id 最后找到我们数据库出现这种问题的原因了,有人在查询这张表的时候,同时另一个人在设计这张表,导致这张表被锁住.

一.外键: 1.什么是外键 2.外键语法 3.外键的条件 4.添加外键 5.删除外键 1.什么是外键: 主键:是唯一标识一条记录,不能有重复的,不允许为空,用来保证数据完整性. 外键:是另一表的唯一性字段, 外键可以有重复的, 可以是空值,用来和其他表建立联系用的.所以说,如果谈到了外键,一定是至少涉及到两张表.例如下面这两张表: 上面有两张表:部门表(dept).员工表(emp).Id=Dept_id,而Dept_id就是员工表中的外键:因为员工表中的员工需要知道自己属于哪个部门,就可以通过外

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

一,缓存 数据库属于 IO 密集型的应用程序,其主要职责就是数据的管理及存储工作.而我们知道,从内存中读取一个数据库的时间是微秒级别,而从一块普通硬盘上读取一个IO是在毫秒级别,二者相差3个数量级.所以,要优化数据库,首先第一步需要优化的就是 IO,尽可能将磁盘IO转化为内存IO. query_cache_size/query_cache_type (global) Query cache 作用于整个 MySQL Instance,主要用来缓存 MySQL 中的 ResultSet,也就是一条S

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

外键加索引是常识,必须牢记.本来不想写这样的简单案例.可是连续遇到好几起外键不加索引导致性能问题,所以还是写一下. 一个兄弟问我 delete from Sa_Sales_Comm_Detail s where s.sales_commission_id=24240;  ---删除105条数据很慢.要跑几十秒到上百秒 这个表总数据才35万行,sales_commission_id 列有索引,运行计划也确实是走了索引. 走索引返回105 条数据.不可能跑几十秒跑上百秒的. 之后我问他 select

下载原版阿里JAVA开发手册  [阿里巴巴Java开发手册v1.2.0] 本文主要是对照阿里开发手册,注释自己在工作中运用情况. 本文内容:MySQL数据库 (建表规约.索引规约.SQL语句.ORM映射) 本文难度系数为三星(★★★) 本文为第四篇 第一篇 点评阿里JAVA手册之编程规约(命名风格.常量定义.代码风格.控制语句.注释规约) 第二篇 点评阿里JAVA手册之编程规约(OOP 规约 .集合处理 .并发处理 .其他) 第三篇 点评阿里JAVA手册之异常日志(异常处理 日志规约 ) 第四篇

      SQL SERVER的表结构及索引转换为MySQL的表结构及索引,其实在很多第三方工具中有提供,比如navicat.sqlyog等,但是,在处理某些数据类型.默认值及索引转换的时候,总有些不尽人意并且需要安装软件,懒人开始想法子,所以基于SQL SERVER,写了一个存储过程,可以根据表名直接转换为MySQL的建表建索引的SQL脚本(针对 MySQL Innodb引擎).目前不支持分区表的分区配置及区域数据类型的转换.         如果转载,请注明博文来源: www.cnblog

一,缓存 数据库属于 IO 密集型的应用程序,其主要职责就是数据的管理及存储工作.而我们知道,从内存中读取一个数据库的时间是微秒级别,而从一块普通硬盘上读取一个IO是在毫秒级别,二者相差3个数量级.所以,要优化数据库,首先第一步需要优化的就是 IO,尽可能将磁盘IO转化为内存IO. query_cache_size/query_cache_type (global) Query cache 作用于整个 MySQL Instance,主要用来缓存 MySQL 中的 ResultSet,也就是一条S

数据做压缩和解压缩会增加CPU的开销,但可以最大程度的减少文件所需的磁盘空间和网络I/O的开销,所以最好对那些I/O密集型的作业使用数据压缩,cpu密集型,使用压缩反而会降低性能. 而hive中间结果是map输出传给reduce,所以应该使用低cpu开销和高压缩效率,一般最好使用snappy. ------------------------------------------------------------------------------ hive表的存储格式有(参见http://bl

笔记记录自林晓斌(丁奇)老师的<MySQL实战45讲> (本篇内图片均来自丁奇老师的讲解,如有侵权,请联系我删除) 11) --怎么给字符串字段加索引? 日常工作中的登录系统,你很可能会使用emai这个字段.因此也很容易遇到类似这样的语句: mysql> select *from user where email = 'xxx'; 我们知道,如果没有索引那就只能使用全表扫描.并且MySQL是支持前缀索引的,也就是说,你可以顶一个字符串的一部分作为索引.默认地,如果你创建索引的语句不指定前

mysql 通过测试'for update',深入了解行锁.表锁.索引 条件 FOR UPDATE 仅适用于InnoDB存储引擎,且必须在事务区块(BEGIN/COMMIT)中才能生效. mysql默认情况下每个sql都是单独的一个事务,并且是自动提交事务. 测试之前需要设置成非自动提交事务,不然无法模拟并发访问: mysql> select @@autocommit; +--------------+ | @@autocommit | +--------------+ | 1 | +-----

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

有朋友和我说他的虚机里面的mysql无法跑sql,但是在本地环境是这个sql是可以跑出来的.碰到这个问题第一反应是:死锁. 于是让他查询数据库的几个状态: 发现连即时锁都非常少,不是锁的问题. 进一步排查,是否是系统瓶颈造成. 使用top命令,发现了端倪: 这是一个单核的服务器,cpu这么高,绝对有问题.登上mysql,发现只有14个线程,但都是在执行下面这个语句: select XX from orders c, area a, city y, province p, customers s,

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

查看Oracle中表的索引是否存在 用user_indexes和user_ind_columns系统表查看已经存在的索引 对于系统中已经存在的索引我们可以通过以下的两个系统视图(user_indexes和user_ind_columns)来查看其具体内容,例如是属于那个表,哪个列和,具体有些什么参数等等. user_indexes:     系统视图存放是索引的名称以及该索引是否是唯一索引等信息. user_ind_column:  系统视图存放的是索引名称,对应的表和列等. 查看索引个数和类别

用user_indexes和user_ind_columns系统表查看已经存在的索引 对于系统中已经存在的索引我们可以通过以下的两个系统视图(user_indexes和user_ind_columns)来查看其具体内容,例如是属于那个表,哪个列和,具体有些什么参数等等. user_indexes:     系统视图存放是索引的名称以及该索引是否是唯一索引等信息. user_ind_column:  系统视图存放的是索引名称,对应的表和列等. 查看索引个数和类别: SQL> select * fr