凡是数据库中,索引的存在就是为了提高查询速度的,数据库的索引有点类似于书本上面的目录的概念,因为在英文中都是index,事实上也就是目录. 其算法应该叫做“倒排索引”,这个其实也类似于搜索引擎里面的基本算法. 测试:10w条数据,没有索引的情况下,查询一条数据大约需要550ms以上. 建立索引后,数据库的体积增大了3倍左右,但是同样的查询却减少到8ms的级别,提升了70倍 有时候关于sqlite数据库出错或者没法用的情况看这里 下面是在android手机上面的测试代码 查看源代码   打印帮助

文章转自:http://www.cnblogs.com/zhengyun_ustc/p/slowquery2.html 写在前面的话: 之前曾说过"不要求每个人一定理解 联表查询(join/left join/inner join等)时的mysql运算过程",但对于字段选择性差意味着什么,组合索引字段顺序意味着什么,要求每个人必须了解: 重复上一次的话:把mysql客户端(如SQLyog,如HeidiSQL)放在桌面上,时不时拿出来 explain 一把,这是一种美德! 确保亲手查过S

我们在学sqlserver的时候,大多教科书和前辈们都说状态少的字段不要建索引,由此带来的开销还不如不建索引,但是这句话有多少人真的知道, 或者说有多少人真的对此有比较深刻的理解,而不是听别人道听途说...这样记得快,忘记的也不慢...这篇我来分析一下这句话到底有几个意思. 一:现象 首先我们还是用测试数据来发现问题,我先建立一个Person,有5个字段,建表sql如下: DROP TABLE dbo.Person ),Age ),isMan INT ) -- 在isMan字段创建非聚集索引(0

原创  sqlite建表语句(特别是外键问题) 下面图表示两个表关系: //表1User_invitecreate table User_invite(Invite_id INTEGER PRIMARY KEY,     //注意:这里就代表是自动增长user_id INTEGER, Invite_date DATE ,Invite_place VARCHAR(20) NOT NULL,Invite_kind VARCHAR(20), Invite_title VARCHAR(20),Invit

oracle中建索引可能大家都会,但是建索引是有几个选项参数却很少有人关注,在某些特殊环境下,可能会非常有用,下面一一说明: 1.NOSORT,记录排序可选项. 默认情况下,在表中创建索引的时候,会对表中的记录进行排序,排序成功后再创建索引.但是当记录比较多的是,这个排序作业会占用比较多的时间. 特殊情况下,我们就可以使用该参数加快建索引的速度. 例如: create index idx_scm_salaud_bill_hdr_relid on SCM_SALAUD_BILL_HDR (audr

要使用索引对数据库的数据操作进行优化,那必须明确几个问题:1.什么是索引2.索引的原理3.索引的优缺点4.什么时候需要使用索引,如何使用围绕这几个问题,来探究索引在数据库操作中所起到的作用. 1.数据库索引简介 回忆一下小时候查字典的步骤,索引和字典目录的概念是一致的.字典目录可以让我们不用翻整本字典就找到我们需要的内容页数,然后翻到那一页就可以.索引也是一样,索引是对记录按照多个字段进行排序的一种展现.对表中的某个字段建立索引会创建另一种数据结构,其中保存着字段的值,每个值还包括指向与它相关记

首先看官方文档上的解释: Managing External Tables Oracle Database allows you read-only access to data in external tables. External tables are definedas tables that do not reside in the database, and can be in any format forwhich an access driver is provided. By

1,建索引非常easy.一行代码 g:/service/coreseek/bin/indexer -c g:/service/coreseek/etc/csft_mysql.conf   person 前面是你bin文件夹下的indexer程序 后面-c指后面会跟配置文件 然后是配置文件地址 最好都用绝对地址 在后面是索引 也能够用--all 即对配置文件的全部部分都做索引 然后写成一个批处理文件.这样比較方便. 2.如今就能够在命令行下做測试了. 測试英文:g:\service\coresee

建索引时.我们为了建索引快.会加上并行,加上并行之后.此列索引就会是并行了. 訪问有并行度的索引时,CBO可能可能会考虑并行运行.这可能会引发一些问题,如在server资源紧张的时候用并行会引起更加严重的争用.当使用并行后,须要把并行度改回来. SQL> drop table test purge; SQL> create table test as select * from dba_objects; SQL> create index ind_t_object_id on test(

场景一,数据表规模不大,就几千行,即使不建索引,查询语句的返回时间也不长,这时建索引的意义就不大.当然,若就几千行,索引所占的空间也不多,所以这种情况下,顶多属于"性价比"不高. 场景二,某个商品表里有几百万条商品信息,同时每天会在一个时间点,往其中更新大概十万条左右的商品信息,现在用where语句查询特定商品时(比如where name = 'XXX')速度很慢.为了提升查询效率可以建索引,但当每天更新数据时,又会重建索引,这是要耗费时间的. 这时就需要综合考虑,甚至可以在更新前删除

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

一.explain(),语句分析工具 MongoDB 3.0之后,explain的返回与使用方法与之前版本有了很大的变化,介于3.0之后的优秀特色和我们目前所使用给的是3.0.7版本,本文仅针对MongoDB 3.0+的explain进行讨论.3.0+的explain有三种模式,分别是:queryPlanner.executionStats.allPlansExecution.现实开发中,常用的是executionStats模式,主要分析这种模式. 给这个person集合创建age键的索引:db

200 ? "200px" : this.width)!important;} --> 介绍 mysql分区后每个分区成了独立的文件,虽然从逻辑上还是一张表其实已经分成了多张独立的表,从“information_schema.INNODB_SYS_TABLES”系统表可以看到每个分区都存在独立的TABLE_ID,由于Innodb数据和索引都是保存在".ibd"文件当中(从INNODB_SYS_INDEXES系统表中也可以得到每个索引都是对应各自的分区(prim

一,什么情况下使用索引1. 表的主关键字 自动建立唯一索引 2. 表的字段唯一约束 ORACLE利用索引来保证数据的完整性 3. 直接条件查询的字段 在SQL中用于条件约束的字段 如zl_yhjbqk(用户基本情况)中的qc_bh(区册编号) select * from zl_yhjbqk where qc_bh=’7001’ 4. 查询中与其它表关联的字段 字段常常建立了外键关系 如zl_ydcf(用电成份)中的jldb_bh(计量点表编号) select * from zl_ydcf a,z

一.JSON类型 答案是不可以 为Json类型建索引会报错 mysql)); ERROR (): JSON column 'card_pay_data' cannot be used in key specification. 二.text类型 答案是可以的,但是需要指定长度 mysql> CREATE INDEX idx2 ON user (tests); ERROR (): BLOB/TEXT column 'tests' used in key specification without

介绍 mysql分区后每个分区成了独立的文件,虽然从逻辑上还是一张表其实已经分成了多张独立的表,从“information_schema.INNODB_SYS_TABLES”系统表可以看到每个分区都存在独立的TABLE_ID,由于Innodb数据和索引都是保存在".ibd"文件当中(从INNODB_SYS_INDEXES系统表中也可以得到每个索引都是对应各自的分区(primary key和unique也不例外)),所以分区表的索引也是随着各个分区单独存储. 在INNODB_SYS_IN

索引分类:从物理结构上可分为两种:聚集索引和非聚集索引 (此外还有空间索引.筛选索引.XML索引) 因为聚集索引是索引顺序与物理存储顺序一致,所以只能建一个. 聚集索引就是把数据按主键顺序存储: 因为一张表中的数据只能有一个物理顺序,所以一张表只能有一个主键/聚集索引. 非聚集索引可以建1或者N个. 并不是所有字段上都可以建索引,有的字段类型如text.image.nvarchar(max)等是不可以建索引的. sql语句有多个条件用and连接时,多个字段都有索引的话,顺序很重要. 索引是存在磁

查询时,如果数据量很大,where 后面的条件与建索引的顺序相同,也没有什么多少差别,聚集索引稍微快点; 但where 后面的条件与建索引顺序不同,速度会慢下来,到底慢多少,不同的机器会不一样,没有绝对的说法. MSSQL引擎首先对条件进行优化,优化以后再查询.1,还是那句,先看执行计划.2.2008的话,对where的顺序它会自己优化,测试过,顺序对执行计划没有影响,不过2005好像有.所以从规范化来说,还是把筛选性高的放在where的前面,而不是考虑是否聚集索引3.对于建立索引,就有讲究了,

   SQL 建索引的几大原则: 最左前缀匹配原则,非常重要的原则,mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>.<.between.like)就停止匹配,比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引,d是用不到索引的,如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到,a,b,d的顺序可以任意调整. =和in可以乱序,比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序,mysql的查询

Java技术栈 www.javastack.cn 优秀的Java技术公众号 来源:小宝鸽 blog.csdn.net/u013142781/article/details/51706790 MySQL事实上使用不同的存储引擎也是有很大区别的,下面猿友们可以了解一下. 一.存储引擎的比较 注:上面提到的B树索引并没有指出是B-Tree和B+Tree索引,但是B-树和B+树的定义是有区别的. 在 MySQL 中,主要有四种类型的索引,分别为:B-Tree 索引, Hash 索引, Fulltext

参考: Phoenix与HBase集成进行数据分析 HBase查询速度慢原因排查 操作1,执行查询,如下: : jdbc:phoenix:node3::/hbase> SELECT * FROM ASSET_RECORD WHERE ASSET_ID='设345-1149640126759047168'; +-----------------------------------+---------------------------+-------------------+-----------