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

t-sql的基本用法讲到第八章也差不多了,最后就讲下字段索引和数据加密,这两个内容对编程人员可能用的地方不是太多,还是那句老话“防患于未然”. 下面我就简单的说下字段索引和数据加密的内容,只是简单概述,对初学者起到抛砖引玉的作用,大牛们请飘过!!! 一,字段索引 索引是什么,使用索引可快速访问数据库表中的特定信息.索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构,例如 employee 表的姓名(name)列.如果要按姓查找特定职员,与必须搜索表中的所有行相比,索引会帮助您更快地获得该信息.

mysql中不同表的相同字段索引是可以重名的,因为索引文件一表一个: 命名规则: 普通索引:idx_字段名 唯一索引:ux_字段名

17-索引   一.索引的介绍 数据库中专门用于帮助用户快速查找数据的一种数据结构.类似于字典中的目录,查找字典内容时可以根据目录查找到数据的存放位置吗,然后直接获取. 二 .索引的作用 约束和加速查找 三.常见的几种索引: - 普通索引- 唯一索引- 主键索引- 联合索引(多列) - 联合主键索引 - 联合唯一索引 - 联合普通索引 无索引: 从前往后一条一条查询 有索引:创建索引的本质,就是创建额外的文件(某种格式存储,查询的时候,先去格外的文件找,定好位置,然后再去原始表中直接查询.但是创

cas是多个系统的中心认证,认证的过程就是用户的登录信息和数据库中的信息匹对的过程,假设某一时刻登录的人数非常多,须要频繁的读取数据库,数据库连接的管理就是问题. 前天測试评教时无意之中把单点登录的问题暴露出来了,平时通过cas登录管理端是没有问题的,而200人同一时候通过cas登陆学生端时出现异常 org.springframework.jdbc.CannotGetJdbcConnectionException: Could not get JDBC Connection; nested ex

错误场景:仅限于手动设置unique时.在navicat中根据流程:右键表名 -> 设计表 -> 索引 -> 设置某列为unique -> 保存错误图示: 错误原因:这句错误提示的意思是说,该表NAME作为unique,这列中有重复数据,所以报错.解决办法:把数据库中重复的数据删除后,保存就没毛病了.

alter table order_info add area varchar(50) create index group_compar on ry_order (group_compar);   字段加索引 一.修改字段默认值 alter table 表名 drop constraint 约束名字   ------说明:删除表的字段的原有约束 alter table 表名 add constraint 约束名字 DEFAULT 默认值 for 字段名称 -------说明:添加一个表的字段的

不同于oracle,在mysql的Innodb存储引擎中,对索引的总长度有限制.在mysql 5.7中(https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/innodb-restrictions.html),默认为3072. If innodb_large_prefix is enabled (the default), the index key prefix limit is 3072 bytes for InnoDB tables that use DYNAMI

看了下该表的数据结构发现col2字段类型是text ,查询了下发现是:MySQL只能将BLOB/TEXT类型字段设置索引为BLOB/TEXT数据的钱N个字符.索引指定下col2的长度就可以了 : alter table foo add index col_2 (col2(10))

把两个单独的索引合并成一个组合索引,即把where条件字段的索引和group by的分组字段索引组合成一个. 如果分组的字段需要用函数处理,可以用索引函数 Generated Column(函数索引) mysql5.7版本,函数索引用虚拟列,virtual是查询时在内存中计算,而store是计算好后存放在磁盘中.一般作为索引,默认用virtual. 语法: <type> [ GENERATED ALWAYS ] AS ( <expression> ) [ VIRTUAL|STORE

一.Schema介绍 1. Schema 是什么? Schema:模式,是集合/内核中字段的定义,让solr知道集合/内核包含哪些字段.字段的数据类型.字段该索引存储. 2. Schema 的定义方式 Solr中提供了两种方式来配置schema,两者只能选其一 2.1 默认方式,通过Schema API 来实时配置,模式信息存储在内核目录的conf/managed-schema文件中. 2.2 传统的手工编辑conf/schema.xml的方式,编辑完后需重载集合/内核才会生效. 3. sche

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

mysql 排序字段与索引有关系吗?答案与否需要你explain一下你的sql脚本 另外记住:date_add()方法会影响Index_modify_time索引(即:时间字段索引)  一般遇到这样的情况我们可以添加过期字段来提升速度

MySQL 或 MariaDB 对象 http://www.navicat.com.cn/manual/online_manual/cn/navicat/win_manual/index.html 要开始使用服务器对象,你应该创建并打开一个连接.如果服务器是空的,你需要在连接窗格的连接上右击并选择 新建数据库 来创建一个新的数据库. 要编辑一个现有的数据库属性,在连接窗格中的数据库上右击并选择 编辑数据库.请注意,这个时候 MySQL 不支持通过它的界面重命名数据库.访问保存数据库的目录.默认情

[索引] 帮助快速查询 MyISAM ,InnoDB支持btree索引 Memory 支持 btree和hash索引 存储引擎支持 每个表至少16个索引   总索引长度至少256字节   创建索引的优点: 1, 加快查询速度 2, 创建唯一索引来保证数据表中数据的唯一性 3,  实现数据的完整性 4, 实现数据的完整性,,加速表和表之间的连接, 5, 减少分组和排序的时间 索引的分类 1,唯一索引和普通索引 2,单列索引和组合索引最左前缀 3,全文索引 fulltext  在定义的索引的列上 可

最近事情比较多,本篇文章算是把遇到的问题杂糅到一起了. 背景:笔者最近在写一个mongo查询小程序,由于建立索引时字段名用大写,而查询的时候用小写. 代码如下: db.getCollection("xxx.aa").find({second_email:"/^mylove_foryou@qq.com/"}) 1200万的数据,第一次执行耗时:43.741秒,这在正式环境肯定是不允许的. 通过查询执行计划,发现并没有使用时索引,导致查询的时候很慢. 笔者在mongo3

1 检查mysql 是否安装 rpm -qa|grep -i mysql 2 ntsysv 查看和设置开机启动列表 3 mysql 在 centos 上默认 的数据目录是 /var/lib/mysql 4 mysql 默认 安装配置文件在 /etc/my.cnf 5 mysql 命令所在目录 /usr/bin 6 mysql 默认 配置文件 位置 /usr/share/mysql 7 查询mysql 编码 show VARIABLES LIKE '%char%' 8 修改字符 在 /etc/my

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.

写在前面 最近在做的一个项目,页面访问的时候很慢(大概几秒钟的样子),然后用日志记录的方式,来排查这个问题,最后发现是 Entity Framework 初始化的一个坑(大概要花 6-7 秒),详见:<来,给Entity Framework热热身>,但是除了这个问题,还发现当一些用户数据量很大的时候,访问也是有些慢,这个就不是 Entity Framework 的问题了(因为初始化已完成),用 Sql Server Profiler 来跟踪页面访问的时 SQL 的执行情况,因为应用程序很简单,

目录 返回目录:http://www.cnblogs.com/hanyinglong/p/5464604.html 本项目Demo已上传GitHub,欢迎大家fork下载学习:https://github.com/kencery/Lucene_Compass(项目内部有很详细的注释) 1. 发生在我们身边的搜索? a. 当我们去淘宝或者京东买东西的时候经常会用到搜索功能,而他们海量的数据都是存储在数据库的,那么程序猿在实现这个搜索功能的时候,是如何实现的呢?使用数据库的like这时候就变得捉襟见

方法参考自: http://stackoverflow.com/questions/8422455/performing-a-like-comparison-on-an-int-field 也就是使用CAST转换指定字段,然后进行比较.具体样例代码如下: SELECT ProductID, ProductName FROM Products WHERE CAST(ProductID as CHAR) LIKE '%15%' 但是这样做的话,MySQL不能使用对应int字段索引,而且like本身就