索引的目的是大大提高查询效率,还有读写效率. kettle向sql里面插入,更新时,也要建立索引,可以大大提升处理时间. 但是建立索引报错:Specified key was too long; max key length is 1000 bytes 这是mysql中,索引字段的类型设置的总体过长,看一下fields里面字段类型,总体加起来不超过1000字节 注意,字段长度,是char长度乘以自身字段类型的位数,累加和不能超过限定的key长1000: latin1 = 1 byte = 1 c

mysql 如何创建索引 一.总结 一句话总结:MySQL中可以使用alter table这个SQL语句来为表中的字段添加索引. 使用alter table语句来为表中的字段添加索引的基本语法是:ALTER TABLE <表名> ADD INDEX (<字段>); 我们来尝试为test中t_name字段添加一个索引. mysql> alter table test add index(t_name); 1.有哪5种常见的索引? 1.添加PRIMARY KEY(主键索引) my

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

场景: KEY `index_gscode_f4_f7` (`gscode`,`f4`,`f7`) USING BTREE KEY `index_gscode_f7_f4` (`gscode`,`f7`,`f4`) USING BTREE 原因: MYSQL在碰到复合索引时,只要碰到范围(<,>,<=,>=)的查询字段,过滤该条件后就去回表了,不管后面的字段有没有可以索引可以走. 结论: 创建索引时,把能过滤无效数据的字段放在前面.

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.

1 MySQL存储过程和函数 过程和函数,它们被编译后保存在数据库中,称为持久性存储模块(Persistent Stored Module,PSM),可以反复调用,运行速度快. 1.1 存储过程 存储过程是由过程化 SQL 语句书写的过程,这个过程经编译和优化后存储在数据库服务器中,因此称它为存储过程,使用时只要调用即可. 1.2 函数 这里指自定义函数,因为是用户自己使用过程化 SQL 设计定义的.函数和存储过程类似,都是持久性存储模块.函数的定义和存储过程也类似,不同之处是函数必须指定返回类

DROP TEMPORARY TABLE IF EXISTS tmp_record_t2;CREATE TEMPORARY TABLE tmp_record_t2(consumption_id INT(11) UNSIGNED NOT NULL,-- 店铺IDcreated_org INT,return_money DECIMAL(11,2),-- 退菜金额cash DECIMAL(11,2),-- 现金member_card DECIMAL(11,2),-- 会员卡bank_card DECI

1. 创建索引 (看这里) 2.索引在什么情况下才会起作用(重点)

一.联合唯一索引 项目中需要用到联合唯一索引: 例如:有以下需求:每个人每一天只有可能产生一条记录:处了程序约定之外,数据库本身也可以设定: 例如:t_aa 表中有aa,bb两个字段,如果不希望有2条一模一样的记录(即:aa字段的值可以重复: bb字段的值也可以重复,但是一条记录(aa,bb)组合值不允许重复),需要给 t_aa 表添加多个字段的联合唯一索引: alter table t_aa add unique index(aa,bb); 例如: alter table use_info a

1.添加PRIMARY KEY(主键索引) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY ( `column` ) 2.添加UNIQUE(唯一索引) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE ( `column` ) 3.添加INDEX(普通索引) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column` ) 4.添加FULLTEX

用SELECT INTO OUTFILE导出记录,TRUNCATE 此TABLE,建立索引,用LOAD DATA INIFILE再导入 缺点:不支持热操作

测试数据本机一张表users有100百万条记录.在创建此表前没有未相应字段添加索引,所以此时需要为表添加索引.但是因为数据量大的原因,索引添加可能不成功,想了很多办法,终于挖坑成功. 开始准备工作, user表结构: CREATE TABLE `users` ( `id` ) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` ) CHARACTER SET utf8mb4 DEFAULT NULL, `add_time` ) DEFAULT NULL, PRIMA

Mysql如何创建短索引 为什么要用短索引 有时需要索引很长的字符列,它会使索引变大并且变慢.一个策略就是模拟哈希索引.但是有时这也不够好,那么应该怎么办呢?通常可以索引开始的几个字符,而不是全部值,以节约空间并得到好的性能.这使索引需要的空间变小,但也会降低选择性.索引选择性(INDEX SELECTIVITY)是不重复的索引值(也叫基数(Cardinality))和表(#T)中所有行的比值,它的值在1/#T和1之间.高选择性的索引有好外,因为它使MYSQL在查找匹配的时候可以过滤掉更多的行,

索引的创建可以在CREATE TABLE语句中进行,也可以单独用CREATE INDEX或ALTER TABLE来给表增加索引.删除索引可以利用ALTER TABLE或DROP INDEX语句来实现.(1)使用ALTER TABLE语句创建索引.语法如下:alter table table_name add index index_name (column_list) ;alter table table_name add unique (column_list) ;alter table ta

1.介绍: 所有mysql索引列类型都可以被索引,对来相关类使用索引可以提高select查询性能,根据mysql索引数,可以是最大索引与最小索引,每种存储引擎对每个表的至少支持16的索引.总索引长度为256字节. mysim和innodb存储引擎的表默认创建索引都是btree索引,目前mysql还不支持函数索引,但支持前缘索引,对字段前N个字符创建索引 2.mysql创建索引语法 CREATE [UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL] INDEX index_name [index_t

段都有编码设置.出现乱码肯定是你现在用的编码混乱造成的 解决办法: 第一步 先改数据库编码 先修改你的数据库,如果你页面用的是UTF-8编码那么你数据库内的编码也需要设置为UTF-8,每个字段都需要设置.要保持内外一致,你可以用Navicat for MySQL工具,这个工具里能看得很清除,如果表\字段很多的话你可以导出SQL语句,然后把SQL语句中相应的编码替换例如gb2312替换成utf8,然后再重新创建一个库,创建的时候字符集选择utf8的再把SQL语句导入,检查一下所有的编码都是utf8

有一个问题,一张表有3百万条记录,随着时间的增加,记录量会更多,此时查询速度很慢.在创建此表前没有未相应字段添加索引,所以此时需要为表添加索引.但是因为数据量大的原因,索引添加不成功,想了很多办法,终于在短时间内解决了. 办法如下: 1.进入mysql界面.mysql -uroot -hlocalhost -plovelive gm; 2.导出相应表的数据.select * from tab into outfile 'tab.txt'; 此处tab.txt文件在mysql的data目录里 3.

演示使用solr管理后台,以mysql为数据源,批量建索引的方法 测试于:Solr 4.5.1, mmseg4j 1.9.1, Jdk 1.6.0_45, Tomcat 6.0.37 | CentOS 5.7 配置数据源 [root@devnote ~]# cd /root/solr-4.5.1/example/example-DIH/solr/db/conf[root@devnote conf]# touch mysql-data-config.xml 编辑mysql-data-config.

原文地址:http://blog.csdn.net/zwan0518/article/details/11972853 目录(?)[-] 一查询优化 1创建索引 2缓存的配置 3slow_query_log分析 4分库分表 5子查询优化 二数据转移 21插入数据   如今随着互联网的发展,数据的量级也是撑指数的增长,从GB到TB到PB.对数据的各种操作也是愈加的困难,传统的关系性数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求.这个时候NoSQL的出现暂时解决了这一危机.它通过降低数据的安全性,减少对

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 WHERE c1=c2 AND c1=c3 此查询结果应该为1000行,每行包含3个相

在mysql中使用索引的原则有以下几点: 1. 对于查询频率高的字段创建索引: 2. 对排序.分组.联合查询频率高的字段创建索引: 3. 索引的数目不宜太多 原因:a.每创建一个索引都会占用相应的物理控件:           b.过多的索引会导致insert.update.delete语句的执行效率降低: 4.若在实际中,需要将多个列设置索引时,可以采用多列索引 如:某个表(假设表名为Student),存在多个字段(StudentNo, StudentName, Sex, Address, P