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AND方式出现在

RNA提取和建库流程对mRNA-Seq的影响 已有 10460 次阅读 2014-8-14 14:21 |个人分类:转录组测序|系统分类:科研笔记|关键词:转录组测序,RNA-Seq,,链特异性RNA-Seq,转录组文库构建,总RNA提取| RNA-seq, 转录组测序, 链特异性RNA-Seq, 转录组文库构建, 总RNA提取   目前RNA-Seq是挖掘不同生长时期及不同胁迫条件下.不同组织细胞中其差异表达基因通常所采用的研究方法,同时还可以鉴定获得新的转录本信息以及不同的可变剪切事件,因而

MySQL 查询 存储过程 视图 触发器 函数 索引 建表语句 数据库版本 当前登录用户 当前数据库名称   INFORMATION_SCHEMA.TABLES INFORMATION_SCHEMA.TABLES是MySQL自带的(被视作)一个信息数据库,保存着MySQL服务器所维护的其他数据库的信息.INFORMATION_SCHEMA.TABLES其中有数个只读表,实际上是视图,不是基本表,因此无法看到任何相关的文件.INFORMATION_SCHEMA.TABLES中各种字段名见此 查询(

这里是参考B站上的大佬做的面试题笔记.大家也可以去看视频讲解!!! 文章目录 1.简述MySQL中索引类型对数据库的性能的影响 2.RDB和AOF机制 3.Redis的过期键的删除策略 4.Redis线程模型,单线程为什么这么快 5.缓存雪崩.缓存穿透.缓存击穿 1.简述MySQL中索引类型对数据库的性能的影响 普通索引:允许被索引的数据列包含重复的数据 唯一索引:可以保证数据记录的唯一性 主键:是一种特殊的唯一索引,在一张表中只能定义一个主键索引,主键用于唯一标识一条记录,使用关键字prima

说说复合索引 写索引的博客太多了,一直不想动手写,有一下两个原因:一是觉得有炒剩饭的嫌疑,有兄弟曾说:索引吗,只要在查询条件上建索引就行了,真的可以这么暴力吗?二来觉得,索引是个非常大的话题,很难概括出所有的情况,你不整出点新意来,倒是有抄袭照搬的嫌疑 既然写了,就写一点稍微不一样的东西出来,好了,废话打住,开搞 搭建测试环境: 创建一张表,模拟实际业务中的一个表,往里面填入数据,时间字段上,相对按照时间均匀地填充,其他字段以GUID填充 Create table BusinessInfoTab

首先什么是全表扫描和索引扫描?全表扫描所有数据过一遍才能显示数据结果,索引扫描就是索引,只需要扫描一部分数据就可以得到结果.如果数据没建立索引. 无索引的情况下搜索数据的速度和占用内存就会比用索引的检索慢和高.下面是一个例子 1:无索引的情况 Product表,里面没有任何索引,如下图: 从上图中,我悲剧的看到了,物理读是9次,也就说明走了9次硬盘,你也可以想到,走硬盘的目的是为了拿数据,逻辑读有1636次,要注意的是这里 的"次"是"页"的意思,也就是在内存中走了

主键也是索引的一种,在索引中,不仅存储了索引列上的数据,而且还存储了一个ROWID的值.ROWID是表中一个伪列,是数据库服务自动添加的,表中的每一行数据都有一个ROWID值,它代表这一行的标识,即一行数据在存储空间的物理位置.在访问表中的数据时,都要根据这个伪列的值找到数据的实际存储位置,然后再进行访问.由于索引列上的数据已经进行了排序,在索引中很快能找到这行数据,然后根据RowID就能直接到表中找到这行数据了. 有了索引以后,插入数据时,索引空间也要插相应的值:删数据时,索引空间里也要相应删

一.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 table_name add primary key (column_list) ; 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,table_name是要增加索引

表结构: create table hy_emp( id number(7,0) primary key, name nvarchar2(20) not null, salary number(5,0) not null) 充值: insert into hy_emp select rownum,dbms_random.string('*',dbms_random.value(1,20)),dbms_random.value(1,99999) from dual connect by level

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

最近有一个困惑,生产服务器上有一表索引建得乱七八糟,经过整理后需要新建几个索引,再删除几个索引,建立索引时使用联机(ONLINE=ON)创建,查看下服务器负载(磁盘和CPU压力均比较低的情况)后就选择业务时间创建,但是到删除索引时却遇到问题:阻塞,删除索引需要架构修改锁(SCH_M),有阻塞很正常,虽然查询使用NOLOCK提示降低了对其他会话的影响,但还是会在页或表上生成一些意向共享锁(IS),这些意向共享锁与SCH_M无法兼容,因此阻塞无可避免,悲催的是在该表上多个会话重复执行查询且该查询执行

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,

遇到一个问题,有几个结构一个的查询,表的索引建的也一样,但是有的查询很快,有的却很慢,需要半分钟以上才能执行完. 查看执行计划,并没有什么区别.找了很久原因才发现是主查询和子查询所涉及的表的字符编码不一致.改为一致后,问题解决. sql如下: delete from t_diag_detection WHERE reportName NOT IN (SELECT reportName FROM t_diag_reportinfo) 原因是 t_diag_detection表的字符编码是utf8m

关于MySQL的优化,相信很多人都听过这一条:避免使用select *来查找字段,而是要在select后面写上具体的字段. 那么这么做的原因相信大家都应该知道:减少数据量的传输. 但我要讲的是另外一个原因:使用select *,就基本不可能使用到覆盖索引(什么是覆盖索引,后面会说). 而将一个本该可以用覆盖索引的查询变成了不能使用覆盖索引的查询,就会导致随机I/O或回表查询(回表查询在介绍聚簇索引的时候会说). 一.索引的类型 1.B-Tree索引 大部分的MySQL引擎都支持这种索引,它是使用

非聚集索引 概述 对于非聚集索引,涉及的信息要比聚集索引更多一些,由于整个篇幅比较大涉及接下来的要写的“包含列的索引”,“索引碎片”等一些知识点,可能要结合起来阅读理解起来要更容易一些.非聚集索引和聚集索引一样都是B-树结构,但是非聚集索引不改变数据的存储方式,所以一个表允许建多个非聚集索引:非聚集索引的叶层是由索引页而不是由数据页组成,索引行包含索引键值和指向表数据存储位置的行定位器, 既可以使用聚集索引来为表或视图定义非聚集索引,也可以根据堆来定义非聚集索引.非聚集索引中的每个索引行都包含非

一.前言 Oracle建议对于索引深度超过4级以及已删除的索引条目至少占有现有索引条目总数的20% 这2种情形下需要重建索引.有人持不同观点,就是强烈建议不要定期重建索引.索引重建是一个争论不休被不断热烈讨论的议题. 1.重建索引的理由     a.Oracle的B树索引随着时间的推移变得不平衡(误解)     b.索引碎片在不断增加     c.索引不断增加,删除的空间没有重复使用 d.索引 clustering factor (集群因子)不同步,可以通过重建修复(误解) 2.反对重建索引的理

摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 文章主要内容分为三个部分. 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础. 第二部分结合MySQL数据库中My

摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 文章主要内容分为三个部分. 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础. 第二部分结合MySQL数据库中My

包含列索引 概述 包含列索引也是非聚集索引,索引结构跟聚集索引结构是一样,有一点不同的地方就是包含列索引的非键列只存储在叶子节点:包含列索引的列分为键列和非键列,所谓的非键列就是INCLUDE中包含的列,至少需要有一个键列,且键列和非键列不允许重复,非键列最多允许1023列(也就是表的最多列-1),由于索引键列(不包括非键)必须遵守现有索引大小的限制(最大键列数为 16,总索引键大小为 900 字节)的要求所以引进了包含列索引. 正文 创建包含列索引 ----创建表 CREATE TABLE [

摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 文章主要内容分为三个部分. 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础. 第二部分结合MySQL数据库中My