-- 表索引select * from pg_indexes where tablename='person_wechat_label';select * from pg_statio_all_indexes where relname='person_wechat_label';-- 所有表SELECT * FROM pg_tables;-- 所有视图SELECT * FROM pg_views;-- 表结构SELECT a.attnum,a.attname AS field,t.typnam

---收缩数据库日志文件 USE [master]ALTER DATABASE yourdatabasename SET RECOVERY SIMPLE WITH NO_WAITALTER DATABASE yourdatabasename SET RECOVERY SIMPLE USE yourdatabasename DBCC SHRINKFILE (N'yourdatabasename _Log' , 0,TRUNCATEONLY) --数据库日志文件名(数据库右键-属性-日志逻辑文件名)

--查看oracle数据库的单个表结构 select dbms_metadata.get_ddl('TABLE','TABLE_NAME') from dual; 括号里面有两个参数,第一个参数是我们要查询的对象,这里查的是表结构,所以是'TABLE'. 第二个参数是我们要查的表的表名,这里的表名必须大写. 注意:执行完上面这条语句你可能只是看到整个建表语句的一部分,因此我们在执行命令的时候可以加上下面的语句: SQL> SET LONG 3000SQL> SET PAGESIZE 0SQL&

引言 这一系列文章主要关注PostgreSQL中的索引. 可以从不同的角度考虑任何主题.我们将讨论那些使用DMBS的应用开发人员感兴趣的事项:有哪些可用的索引:为什么会有这么多不同的索引:以及如何使用索引来加速查询.这个主题可以之用寥寥数语就被涵盖,但是,在内心深处,我们希望那些充满好奇心.同时也对内部细节感兴趣的开发人员,特别是因为对这些细节的理解,不会只是听从别人的理解,而是形成自己的结论. 开发新类型的索引超出了范畴.这需要了解C编程语言,需要系统程序员而不是应用程序开发人员的专业知识.出

[转]MYSQL索引结构原理.性能分析与优化 第一部分:基础知识 索引 官方介绍索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构.笔者理解索引相当于一本书的目录,通过目录就知道要的资料在哪里, 不用一页一页查阅找出需要的资料. 唯一索引(unique index) 强调唯一,就是索引值必须唯一. 创建索引: create unique index 索引名 on 表名(列名); alter table 表名 add unique index 索引名 (列名); 删除索引: drop index 索引名

说实话我从没有在实际项目中使用过索引,仅知道索引是一个相当重要的技术点,因此我也看了不少文章知道了索引的区别.分类.优缺点以及如何使用索引.但关于索引它最本质的是什么笔者一直没明白,本文是笔者带着这些问题研究msdn的一点小结以及一大堆疑惑. 1.表结构 当开发者在数据库中创建一个表时,此时默认为这个表创建了一个分区,注意是一个分区.分区是一种数据组织单元,在这个分区中可存在2种结构,分别是堆结构或B树结构(索引结构),也就是说一个分区里要么是堆结构要么是B树结构.为了在某些方面提高性能以及便于

sp_helptext: 是MS SQL Server的一个系统存储过程,可以通过它来查看存储过程或者视图.函数源码 示例:sp_helptext viewName (viewName  即要查询的存储过程名或视图名,查询结果可以选择经文本格式显示结果效果更清晰) sp_help :快速查看表结构信息,包括字段,主键,外键,索引信息 示例:sp_help viewTable (viewTable 即表名,结果会列出表相关创建信息,列信息,主键,外键等相关信息)

mysql查看表结构命令,如下: desc 表名; show columns from 表名; describe 表名; show create table 表名; use information_schema select * from columns where table_name='表名'; 顺便记下: show databases; use 数据库名; show tables; 原有一unique索引AK_PAS_Name(PAC_Name)在表tb_webparamcounter中,

第一部分:基础知识 第二部分:MYISAM和INNODB索引结构 1. 简单介绍B-tree B+ tree树 2. MyisAM索引结构 3. Annode索引结构 4. MyisAM索引与InnoDB索引相比较 第三部分:MYSQL优化 1.表数据类型选择 2.sql语句优化 (1)     最左前缀原则 (1.1)  能正确的利用索引 (1.2)  不能正确的利用索引 (1.3)  如果一个查询where子句中确实不需要password列,那就用“补洞”. (1.4)  like (2) 

摘要: 第一部分:基础知识 第二部分:MYISAM和INNODB索引结构 1.简单介绍B-tree B+ tree树 2.MyisAM索引结构 3.Annode索引结构 4.MyisAM索引与InnoDB索引相比较 第三部分:MYSQL优化 1.表数据类型选择 2.sql语句优化 (1)     最左前缀原则 (1.1)  能正确的利用索引 (1.2)  不能正确的利用索引 (1.3)  如果一个查询where子句中确实不需要password列,那就用“补洞”. (1.4)  like (2)

mysql查看表结构命令 mysql查看表结构命令,如下: desc 表名;show columns from 表名;describe 表名;show create table 表名; use information_schemaselect * from columns where table_name='表名'; 顺便记下:show databases;use 数据库名;show tables; 原有一unique索引AK_PAS_Name(PAC_Name)在表tb_webparamcou

1.倒排索引原理 倒排索引来源于搜索引擎的技术,可以说是搜索引擎的基石.正是有了倒排索引技术,搜索引擎才能有效率的进行数据库查找.删除等操作.在详细说明倒排索引之前,我们说一下与之相关的正排索引并与之比较. 1.1正排索引 在搜索引擎中,正排表是以文档的ID为关键字,表中记录文档中每个字的位置信息,查找时扫描表中每个文档中字的信息直到找出所有包含查询关键字的文档. 正排表结构如图1所示,这种组织方法在建立索引的时候结构比较简单,建立比较方便且易于维护;因为索引是基于文档建立的,若是有新的文档加入

作者:freedk 一.深入浅出理解索引结构 改善SQL语句 很多人不知道SQL语句在SQL SERVER中是如何执行的,他们担心自己所写的SQL语句会被SQL SERVER误解.比如: select * from table1 where name=''zhangsan'' and tID > 10000 和执行: select * from table1 where tID > 10000 and name=''zhangsan'' 一些人不知道以上两条语句的执行效率是否一样,因为如果简单

分形树简介 原文:http://www.bitstech.net/2015/12/15/tokudb-index-introduction/ 分形树是一种写优化的磁盘索引数据结构. 在一般情况下, 分形树的写操作(Insert/Update/Delete)性能比较好,同时它还能保证读操作近似于B+树的读性能.据Percona公司测试结果显示, TokuDB分形树的写性能优于InnoDB的B+树), 读性能略低于B+树. 类似的索引结构还有LSM-Tree, 但是LSM-Tree的写性能远优于读性

摘要: 第一部分:基础知识 第二部分:MYISAM和INNODB索引结构 1.简单介绍B-tree B+ tree树 2.MyisAM索引结构 3.Annode索引结构 4.MyisAM索引与InnoDB索引相比较 第三部分:MYSQL优化 1.表数据类型选择 2.sql语句优化 (1)     最左前缀原则 (1.1)  能正确的利用索引 (1.2)  不能正确的利用索引 (1.3)  如果一个查询where子句中确实不需要password列,那就用“补洞”. (1.4)  like (2)

目前SQL Server 的索引结构如下: 这个是聚集索引的存放形式: 非聚集索引的方式如下: 它们是以B+树的数据结构存放的. 相信大家都看过类似的图,但是没有直观的认识,下面举一个实际的例子来说明图的结构. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 USE Test --1.创建表,指定主键(会自动创建聚集索引) CREATE TABLE Person ( Id int NOT NULL IDENTITY, Name varchar(10) NOT NULL, Sex varchar(

说实话我从没有在实际项目中使用过索引,仅知道索引是一个相当重要的技术点,因此我也看了不少文章知道了索引的区别.分类.优缺点以及如何使用索引.但关于索引它最本质的是什么笔者一直没明白,本文是笔者带着这些问题研究msdn的一点小结以及一大堆疑惑. 1.表结构 当开发者在数据库中创建一个表时,此时默认为这个表创建了一个分区,注意是一个分区.分区是一种数据组织单元,在这个分区中可存在2种结构,分别是堆结构或B树结构(索引结构),也就是说一个分区里要么是堆结构要么是B树结构.为了在某些方面提高性能以及便于

sqlserver 查看表结构 exec sp_help @TableName --得到表信息.字段,索引.constraint. exec sp_pkeys @TableName --得到主键. exec sp_fkeys @TableName --得到表的外键 exec sp_primarykeys @table_server --得到远程表主键. -- 查看某個表的索引 SELECT * FROM sys.sysindexes WHERE id=object_id('RelactionGr

前一篇简单介绍了索引,并给出了基本的索引使用,这一次,我们进一步说一下MongoDB中的索引,包括如何查看查询是否走索引,如何管理索引和地理空间索引等. [使用explain和hint] 前面讲高级查询选项时,提到过"$explain" 和 ”$hint“可以作为包装查询的选项关键字使用,其实这两个本身就可以作为操作游标的函数调用!游标调用explain函数会返回一个文档,用于描述当 前查询的一些细节信息.这也不同于我们前面介绍的游标函数,前面提到的游标处理函数都是返回游标,可组成方法

前言 Hello我又来了,快年底了,作为一个有抱负的码农,我想给自己攒一个年终总结.自上上篇写了手动搭建Redis集群和MySQL主从同步(非Docker)和上篇写了动手实现MySQL读写分离and故障转移之后,索性这次把数据库中最核心的也是最难搞懂的内容,也就是索引,分享给大家. 这篇博客我会谈谈对于索引结构我自己的看法,以及分享如何从零开始一层一层向上最终理解索引结构. 从一个简单的表开始 create table user( id int primary key, age int, hei

从一个简单的表开始 create table user( id int primary key, age int, height int, weight int, name varchar(32) )engine = innoDb; 相信只要入门数据库的同学都可以理解这个语句,我们也将从这个最简单的表开始,一步步地理解MySQL的索引结构. 首先,我们往这个表中插入一些数据. INSERT INTO user(id,age,height,weight,name)VALUES(2,1,2,7,'小