语法:CREATE [索引类型] INDEX 索引名称ON 表名(列名)WITH FILLFACTOR = 填充因子值0~100GO /*实例*/USE 库名GOIF EXISTS (SELECT * FROM SYSINDEXES WHERE NAME='IX_TEST_TNAME')--检测是否已经存在IX_TEST_TNAME索引DROP INDEX TEST.IX_TEST_TNAME--如果存在则删除 --创建索引CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_TEST_TN

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

CREATE INDEX PersonIndex ON 表名 (字段名)   DROP INDEX PersonIndex ON 表名

---------添加索引方法--------- .添加PRIMARY KEY(主键索引) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY ( `column` ) .添加UNIQUE(唯一索引) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE ( `column` ) .添加INDEX(普通索引) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name (

SQLSERVER聚集索引与非聚集索引的再次研究(上) 上篇主要说聚集索引 下篇的地址:SQLSERVER聚集索引与非聚集索引的再次研究(下) 由于本人还是SQLSERVER菜鸟一枚,加上一些实验的逻辑严谨性, 单写<SQLSERVER聚集索引与非聚集索引的再次研究(上)>就用了12个小时,两篇文章加起来最起码写了20个小时, 本人非常非常用心的努力完成这两篇文章,希望各位看官给点意见o(∩_∩)o 为了搞清楚索引内部工作原理和结构,真是千头万绪,这篇文章只是作为参考,里面的观点不一定正确 有

SQLSERVER聚集索引与非聚集索引的再次研究(下) 上篇主要说了聚集索引和简单介绍了一下非聚集索引,相信大家一定对聚集索引和非聚集索引开始有一点了解了. 这篇文章只是作为参考,里面的观点不一定正确 上篇的地址:SQLSERVER聚集索引与非聚集索引的再次研究(上) 下篇主要说非聚集索引 先上非聚集索引的结构图 先创建Department8表 --非聚集索引 USE [pratice] GO CREATE TABLE Department8( DepartmentID ,) NOT NULL

nvicat-->mysql表设计-->创建索引. (1)使用ALTER TABLE语句创建索引,其中包括普通索引.UNIQUE索引和PRIMARY KEY索引3种创建索引的格式: PRIMARY KEY 主键索引:mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY ( `column` ) NIQUE唯一索引:mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE ( `column` ) INDEX普通索引

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

准备数据 Sql脚本如下,两张表,一张客户表Customers只包含customerid和city字段,一张订单表Orders包含orderid和customerid(关联Customers的customerid字段) IF OBJECT_ID('dbo.Orders') IS NOT NULL DROP TABLE dbo.Orders; IF OBJECT_ID('dbo.Customers') IS NOT NULL DROP TABLE dbo.Customers; GO CREATE

SQLSERVER读懂语句运行的统计信息 对于语句的运行,除了执行计划本身,还有一些其他因素要考虑,例如语句的编译时间.执行时间.做了多少次磁盘读等. 如果DBA能够把问题语句单独测试运行,可以在运行前打开下面这三个开关,收集语句运行的统计信息. 这些信息对分析问题很有价值. 1 SET STATISTICS TIME ON 2 SET STATISTICS IO ON 3 SET STATISTICS PROFILE ON SET STATISTICS TIME ON 请先来看看SET STA

XamarinSQLite教程添加索引 索引可以提升数据库表的查询速度.下面为已存在的表添加索引,操作步骤如下: (1)右击Students,选择Add index…(beta)命令,弹出Add Index to table Students对话框,如图1.23所示. (2)在Index name:文本框中输入索引名称,如scoreIndex.在Columns选项框中,选取对应的列,为指定的列添加索引,如Score.设置后,如图1.24所示. (3)单击Script!按钮,退出Add Index

之前遇到过SqlServer添加触发器死锁的情况,纠结了很长时间 最近发现原来是因为我在建表的时候,把id设成主键后,系统默认了加一个聚集的索引 就是聚集索引把表锁住了

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

使用solr-5.3.1\example\exampledocs下的post.jar来完成数据导入 1.将想要导入的文件放在solr-5.3.1\example\exampledocs中,如aaa.xml, bbb.json 2.xml文件导入执行命令: java  -Dport=solr端口号  -Dc=目标集合名  -jar  post.jar  aaa.xml json文件导入执行命令: java  -Dport=solr端口号  -Dtype=application/json  -Dc=

添加索引优化器更高效率地执行语句 假设我们有两个数据表t1和t2,每个有1000行,包含的值从1到1000.下面的查询查找出两个表中值相同的数据行: mysql> SELECT t1.i1, t2.i2 FROM t1, t2 WHERE t1.i1 = t2.i2; +------+------+ | i1 | i2 | +------+------+ | 1 | 1 | | 2 | 2 | | 3 | 3 | | 4 | 4 | | 5 | 5 | mysql> SELECT t1.i1,

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

尽管添加索引可以优化SQL语句的性能,但是添加索引的同时也会带来不小的开销.尤其是在有大量的索引的情况下. mysql添加索引造成的影响如下: 1.DML(数据操作语言)影响,在表上添加缩影会直接影响写操作性能(因为添加记录的同时还有创建相应记录的索引,这也是要耗资源的.). 2.DDL(数据定义语言)影响,随着表大小的不断增加,对性能的影响也会不断增加.比如:ALTER语句会耗费更多的时间. 3.磁盘空间的影响,往往在添完一个索引后表占用的空间大小会成倍的增加.

引言:MySQL之所以能成为经典,不是没有道理的,B+树足矣! 一.索引概念 InnoDB引擎支持三种常见的索引:B+树索引,全文索引和(自适应)哈希索引.B+树索引是传统意义上的索引,构造类似二叉树,从平衡二叉树演化而来,在InnoDB中使用较多,即一般意义上的索引构建都是B+树,所以这里主要介绍B+树索引. 索引是 应用程序设计和开发一个非常重要的方面.一般情况下,索引的添加可以提高查询性能,但也不是索引创建得越多越好,多了也会对性能造成一定的影响.所以找到一个平衡点也是关键. 数据库中的B

MySQL实验 内连接优化order by+limit 以及添加索引再次改进 在进行子查询优化双参数limit时我萌生了测试更加符合实际生产需要的ORDER BY + LIMIT的想法,或许我们也可以对ORDER BY + LIMIT 也进行适当优化   实验准备 使用MySQL官方的大数据库employees进行实验,导入该示例库见此 准备使用其中的employees表,先查看一下表结构和表内的记录数量 mysql> desc employees; +------------+--------

一.首先先说一下我们都需要建立那些表 mysql> CREATE TABLE IF NOT EXISTS `student`( -> `sno` CHAR(8) NOT NULL, -> `sname` CHAR(4) NOT NULL, -> `ssex` enum('男','女') not null default '男', -> `sage` INT, -> `sdept` CHAR(10), -> PRIMARY KEY ( `sno` ) -> )

场景: 在最近的项目中,用到了Mongodb,用它来保存大量工业数据.同时是会根据用户自动建立对应的数据表.这要求同时建立索引来加快查询. 解决: 1.在Nuget包中查询"mongocsharpdriver",进行安装,这个安装包不同于MongoDB.Driver,这个包包括了MongoDB.Driver.MongoDB.Bson等.同时可以对数据库中每个表进行更加细致的操作,比如index,cursor等.而MongoDB.Driver只能满足一般的增删改查. 2.添加如下代码: