MS sqlserver 对4张表进行left join join字段是varchar类型长度20,也都建了索引,但是光查一个count(Id) 耗时就超过了8秒,数据量只有100多万条,该怎么优化呢? 文章:SQL查询优化 LEFT JOIN和INNER JOIN 需要专门研究下这个问题.

在SQL Server中,视图是一个保存的T-SQL查询.视图定义由SQL Server保存,以便它能够用作一个虚拟表来简化查询,并给基表增加另一层安全.但是,它并不占用数据库的任何空间.实际上,在你查询它之前,视图并不做任何事情. 索引视图 在SQL Server 2000和2005中,你能够给视图增加索引.但是,如果视图只是一个保存在数据库中的查询定义,在运行前没有自己的数据,你如何给那个定义建立一个索引呢?嗯,这比较麻烦. 索引视图是一个已被物化或保存在数据库中的视图.当基本表更新时,给视

创建唯一非聚集索引典型实现 唯一索引可通过以下方式实现: PRIMARY KEY 或 UNIQUE 约束 在创建 PRIMARY KEY 约束时,如果不存在该表的聚集索引且未指定唯一非聚集索引,则将自动对一列或多列创建唯一聚集索引. 主键列不允许空值. 在创建 UNIQUE 约束时,默认情况下将创建唯一非聚集索引,以便强制 UNIQUE 约束. 如果不存在该表的聚集索引,则可以指定唯一聚集索引. 有关详细信息,请参阅 Unique Constraints and Check Constraint

将两个 DataFrame 拼接后,想要对拼接后的 DataFrame 重新设置索引要用 reset_index 方法,要想让之前的索引消失,传入参数:drop=True.具体事例: data2017 = pd.read_csv('data\dataset\data20171207.csv', nrows=50, names=['std_mac', 'date', 'ap_mac', 'rss', 'timestamp']) data2018 = pd.read_csv('data\datase

Pandas之Dataframe索引,排序,统计,重新设置索引 一:叠加 import pandas as pd a_list = [df1,df2,df3] add_data = pd.concat(a_list,ignore_index = True) 其中的ignore_index参数代表是否重新建立索引. 如果df比较多,可以采用如下方法建立a_list a_list = [] for i in range(len(df)): a_list.append(df[i]) 二:排序 df.s

前言 前一篇的文章介绍了通过建立索引来提高数据库的查询性能,这其实只是个开始.后续如果缺少适当的维护,你先前建立的索引甚至会成为拖累,成为数据库性能的下降的帮凶. 查找碎片 消除碎片可能是索引维护最常规的任务,微软官方给出的建议是当碎片等级为 5% - 30% 之间时采用 REORGANIZE 来“重整”索引,如果达到 30% 以上则使用 REBUILD 来“重建”索引.决定采用何种手段和操作时机可能需要考虑许多的因素,以下4条是你必须要考虑的: 备份的计划服务器的负载磁盘剩余空间回复(Reco

--如何知道是否发生了索引碎片 SELECT object_name(dt.object_id) Tablename,si.name IndexName,dt.avg_fragmentation_in_percent AS ExternalFragmentation,dt.avg_page_space_used_in_percent AS InternalFragmentation FROM ( SELECT object_id,index_id,avg_fragmentation_in_per

http://www.cnblogs.com/LBSer/p/4417074.html 1 背景 以商家(Poi)维度来展示各种服务(比如团购(deal).直连)正变得越来越流行(图1a), 比如目前美食.酒店等品类在移动端将团购信息列表改为POI列表页展示.                   图1   a:商家维度展示信息: b:join示意 这给筛选带来了复杂性.之前的筛选是平面的,如筛选poi列表时仅仅利用到poi的属性(如评价.品类等),筛选deal列表时也仅仅根据deal的属性(房态

1.添加PRIMARY KEY(主键索引) 语法:ALTER TABLE `表名` ADD PRIMARY KEY ( `列名称` ) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY ( `column` ) 2.添加UNIQUE(唯一索引) 语法:ALTER TABLE `表名` ADD UNIQUE ( `列名称`) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE ( `column`) 3.添加INDEX(

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.

SELECT t0.ID as id, t0.`NAME` as name, t0.PHONE as phone, t0.`CITY_CODE` as cityCode, t0.SHOOTING_TIME as shootingTime, t0.REMARK as remark, t0.SOURCE_FROM as sourceFrom,-- 平台来源 t0.REFER as refer, t0.UPDATE_TIME as updateTime, CONCAT(IFNULL(t0.SHOOTI

SqlServer 服务器运行一段时间发现内存逐渐增长 飙升到98%了 解决方法: 重启主机 重启SqlServer服务 设置最大内存 前两种方法不太适合线上环境 且指标不治本 建议用设置最大内存 如果有SqlServer服务器不断吃内存 除了添加物理内存之外 建议运行一下命令查看当前数据库的缓存占用了系统多少内存 select counter_name, ltrim(cntr_value*1.0/1024/1024)+'G' as memoryGB from master.sys.dm_os_

在pandas中,经常对数据进行处理 而导致数据索引顺序混乱,从而影响数据读取.插入等. 小笔总结了以下几种重置索引的方法: import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape((5, 4)),columns=['a', 'b', 'c', 'd']) #得到df: a b c d 0 0 1 2 3 1 4 5 6 7 2 8 9 10 11 3 12 13 14 15 4 16 17 1

步骤一: 编辑/opt/splunk/etc/apps/search/local/indexs.conf ,在每个索引下面 加入最后两行内容 [messages] coldPath = $SPLUNK_DB/messages/colddb enableDataIntegrityControl = 0 enableTsidxReduction = 0 homePath = $SPLUNK_DB/messages/db thawedPath = $SPLUNK_DB/messages/thawedd

第一步:索引管理中查看都有哪些索引文件,然后添加索引模式(后面的日期用*表示) 第二步:索引生命周期管理 自带的有一个log,就使用这个,不用再新建了,根据需求修改里面的配置就行了 第三步:添加索引模板 索引设置中配置该索引使用的索引生命周期,以及索引副本数.其他的保持不变,一直下一步,直到结束 { "index": { "lifecycle": { "name": "logs" }, "number_of_repl

SQL Server 表使用下列两种方法之一来组织其分区中的数据页: 聚集表是有聚集索引的表.数据行基于聚集索引键按顺序存储.聚集索引按 B 树索引结构实现,B 树索引结构支持基于聚集索引键值对行进行快速检索.索引中每个级别的页(包括叶级别的数据页)链接在一个双向链接的列表中.但是,通过使用键值来执行从一个级别到另一级别的导航. 堆是没有聚集索引的表.数据行不按任何特殊的顺序存储,数据页也没有任何特殊的顺序.数据页不在链接列表内链接. 索引视图与聚集表具有相同的存储结构. 当堆或聚集表具有多个分

LEFT JOIN LEFT JOIN 关键字会从左表那里返回所有的行,即使在右表中没有匹配的行. 即LEFT JOIN 的 ON 条件不会对数据行造成影响 RIGHT JOIN RIGHT JOIN 关键字会从右表那里返回所有的行,即使在左表中没有匹配的行. INNER JOIN INNER JOIN 关键字会从右表那里返回所有的行,即使在左表中没有匹配的行. INNER JOIN 的ON 条件会对数据行进行筛选 因此 INNER JOIN的 ON条件 放在ON后 或 WHERE后是一样的效果

                                       存储过程和函数具体的区别: 核心提示:本质上没区别.只是函数有限制只能返回一个标量,而存储过程可以返回多个.并且函数是可以嵌入在SQL中使用的,可以在SELECT等SQL语句中调用,而存储过程不行.执行的本质都一样. 函数限制比较多,如不能用临时表,只能用表变量等,而存储过程的限制相对就比较少. 1. 一般来说,存储过程实现的功能要复杂一点,而函数的实现的功能针对性比较强. 2. 对于存储过程来说可以返回参数,而函数只

由于程序bug,导致之前很多数据入库后信息不全,好在有基础信息表,可以通过基础信息表更新缺失字段信息 1.通过 inner join语法实现多关联更新 update a set a.name = b.name from product_detail a inner join product_base_info b on a.id = b.id 2.也可以直接用where语句 update a set a.name = b.name from product_detail a,product_ba

#include <stdio.h>#include <stdlib.h> #include <chrono> // std::chrono::seconds#include <iostream> // std::cout#include <thread> // std::thread, std::this_thread::sleep_for //http://www.cnblogs.com/haippy/p/3236136.htmlvoid t

1.exec sp_attach_db 'test','E:\db\test.mdf','E:\db\test_log.ldf' 2.sp_password Null,'123','sa' 推荐一个微型sql管理工具HaoSQL,好用的SQL.本程序的目的只有一个:将数据库的安装过程简单化.傻瓜化.免安装绿色版,大小只有10M左右,解压即可,纯绿色的:启动只需一键.带控制面板,带SQL管理工具.支持服务非服务两种模式启动.支持数据库:MongoDB.MySQL.PostgreSQL.MSSQL2