第一:选择唯一性索引 唯一性索引的值是唯一的,可以更快捷的通过该索引来确定某条记录. 2.索引的列为where 后面经常作为条件的字段建立索引 如果某个字段经常作为查询条件,而且又有较少的重复列或者是唯一咧可以考虑作为索隐列 经常作为查询条件的列作为索引会提高速度 3.位经常需要进行排序.分组和联合操作的的字段建立索引. order by  group by  distinct union 这种情况下在查询的时候排序会浪费很多的时间, 如果为其建立索引可以有效的避免排序操作. 4.限制索引的的数

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

版权声明:本文发布于http://www.cnblogs.com/yumiko/,版权由Yumiko_sunny所有,欢迎转载.转载时,请在文章明显位置注明原文链接.若在未经作者同意的情况下,将本文内容用于商业用途,将保留追究其法律责任的权利.如果有问题,请以邮箱方式联系作者(793113046@qq.com). Oracle索引种类 一 Oracle索引类型概述 oracle索引的种类主要有以下几种: B树索引:oracle默认的索引类型,内部采用二叉树结构,根据rowid实现访问行的快速定位

索引是为了提高数据检索效率而创建的一种独立于表的存储结构,由Oracle系统自动进行维护. 索引的概述        索引是一种可选的与表或簇相关的数据库对象,能够为数据的查询提供快捷的存储路径,减少数据查询的磁盘I/O,提高数据的检索效率. Oracle建议将索引与表分散存储在不同的表空间中. 在索引结构中,有索引值(其实相当于目录的标题)及其相应记录的物理地址ROWID(相当于内容的页码). 在创建索引后.对表进行DML操作时,Oracle自动使用和维护索引.索引自动更新的步骤为 (1)在向

索引可以提高数据的检索效率,也可以降低数据库的IO成本,并且索引还可以降低数据库的排序成本.排序分组操作主要消耗的就是CPU资源和内存,所以能够在排序分组操作中好好的利用索引将会极大地降低CPU资源的消耗. 如何判定是否需要创建索引? 1.较频繁地作为查询条件的字段 这个都知道.什么是教频繁呢?分析你执行的所有SQL语句.最好将他们一个个都列出来.然后分析,发现其中有些字段在大部分的SQL语句查询时候都会用到,那么就果断为他建立索引. 2.唯一性太差的字段不适合建立索引 什么是唯一性太差的字段.

环境搭建 1.到apache下载solr,地址:http://mirrors.hust.edu.cn/apache/lucene/solr/ 2.解压到某个目录 3.cd into D:\Solr\solr-4.10.3\example 4.Execute the server by “java -jar startup.jar”Solr会自动运行在自带的Jetty上 5.访问http://localhost:8983/solr/#/ PS:solr-5.0 以上默认对schema的管理是使用m

Atitit.数据索引 的种类以及原理实现机制 索引常用的存储结构 1. 索引的分类1 1.1. 按照存储结构划分btree,hash,bitmap,fulltext1 1.2. 索引的类型  按查找方式分,两种,分块索引 vs编号索引1 1.3. 顺序索引  vs 散列索引2 1.4. 按索引与数据的查找顺序可分为 正排与倒排索引2 1.5. 单列索引与多列索引 复合索引2 1.6. 分区索引和全局索引 2 1.7.  Trie树一般指字典树 又称单词查找树,Trie树2 1.8. 稠密索引 

一个表只能有一个聚集索引,数据行以此聚集索引的顺序进行存储,一个表却能有多个非聚集索引.我们已经讨论了聚集索引的结构,这篇我们会看下非聚集索引结构. 非聚集索引的逻辑呈现 简单来说,非聚集索引是表的子集.当我们定义了一个非聚集索引时,SQL Server把整套非聚集索引键存在不同的页里.我们来看下一个包含BusinessEntityID(PK),PersonType,FirstName,LastName这4列的表,这个表上有一个非聚集索引定义.主体表按BusinessEntityID列(聚集索引

原文地址:http://blog.csdn.net/zwan0518/article/details/11972853 目录(?)[-] 一查询优化 1创建索引 2缓存的配置 3slow_query_log分析 4分库分表 5子查询优化 二数据转移 21插入数据   如今随着互联网的发展,数据的量级也是撑指数的增长,从GB到TB到PB.对数据的各种操作也是愈加的困难,传统的关系性数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求.这个时候NoSQL的出现暂时解决了这一危机.它通过降低数据的安全性,减少对

前言: 在前面一文中,已经提到了三类常见的索引问题,那么问题来了,当系统出现这些问题时,该如何应对? 简单而言,需要分析现有系统的行为,然后针对性地对索引进行处理: 对于索引不足的情况:检查缺少索引的情况,也需要检查现有索引定义是否有问题. 对于索引过多的情况:分析每一个索引的使用情况,判断是否有存在的必要或者可合并.可修改的可能. 对于索引不合理的情况:也要分析每个索引的定义,及其使用情况,确定索引是否有存在必要,如果有,是否能很好地支持查询并且对现有系统的影响也不大. 从上面描述可知,我们的

pandas学习(创建多层索引.数据重塑与轴向旋转) 目录 创建多层索引 数据重塑与轴向旋转 创建多层索引 隐式构造 Series 最常见的方法是给DataFrame构造函数的index参数传递两个或更多的数组,Series也可以创建多层索引. s = Series(np.random.randint(0,150,size=6),index=[['a','a','b','b','c','c'],['期中','期末','期中','期末','期中','期末']]) # 输出 a 期中 59 期末 4

高效使用索引的首要条件是知道什么样的查询会使用到索引,这个问题和B+Tree中的“最左前缀原理”有关,下面通过例子说明最左前缀原理. 一.最左前缀索引 这里先说一下联合索引的概念.MySQL中的索引可以以一定顺序引用多个列,这种索引叫做复合(联合)索引,一般的,一个联合索引是一个有序元组<a1, a2, …, an>,其中各个元素均为数据表的一列,实际上要严格定义索引需要用到关系代数,但是这里我不想讨论太多关系代数的话题,因为那样会显得很枯燥,所以这里就不再做严格定义.另外,单列索引可以看成联

前言: 索引优化应该是对查询性能优化的最有效的手段了.索引能够轻易将查询性能提高几个数量级. // 固态硬盘驱动器有和机械硬盘启动器,有着完全不同的性能特性: 然而即使是固态硬盘,索引的原则依然成立, 只是那些需要尽量避免的糟糕索引对固态硬盘的影响没有机械硬盘那么糟糕. 现在很多公司都将数据库的优化工作都依托于 DBA 去完成,在我看来,这些都应该是程序员必备的技能, 有经验和没经验的程序员在数据库使用起来也有很大的差异,这些差异取决开发人员对索引内部的数据结构认识, 对所有负责的业务熟悉程度,

理想的索引,高效的索引建立考虑: :查询频繁度(哪几个字段经常查询就加上索引) :区分度要高 :索引长度要小 : 索引尽量能覆盖常用查询字段(如果把所有的列都加上索引,那么索引就会变得很大) : 索引长度直接影响索引文件的大小,影响增删改的速度,并间接影响查询速度(占用内存多). 针对列中的值,从左往右截取部分,来建索引 : 截的越短, 重复度越高,区分度越小, 索引效果越不好 : 截的越长, 重复度越低,区分度越高, 索引效果越好,但带来的影响也越大--增删改变慢,并间影响查询速度. 所以,

Lucene的索引里面存了些什么,如何存放的,也即Lucene的索引文件格式,是读懂Lucene源代码的一把钥匙. 当我们真正进入到Lucene源代码之中的时候,我们会发现: Lucene的索引过程,就是按照全文检索的基本过程,将倒排表写成此文件格式的过程. Lucene的搜索过程,就是按照此文件格式将索引进去的信息读出来,然后计算每篇文档打分(score)的过程. 本文详细解读了Apache Lucene - Index File Formats(http://lucene.apache.or

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

关于MySQL索引相关的内容,一直是一个让人头疼的问题,尤其是对于初学者来说.笔者曾在很长一段时间内深陷其中,无法分清"覆盖索引,辅助索引,唯一索引,Hash索引,B-Tree索引--"到底是些什么东西,导致在面试过程中进入比较尴尬的局面. 很多人可能会抱怨"面试造火箭,工作拧螺丝,很多知识都是为了面试学的,工作中根本用不到!".庆幸的是,MySQL中索引不仅是面试必考知识,还是工作中用到最为频繁的必备技能,在笔者看来,索引是MySQL中性价比最高的一部分内容. 由

版权声明:本文发布于http://www.cnblogs.com/yumiko/,版权由Yumiko_sunny所有,欢迎转载.转载时,请在文章明显位置注明原文链接.若在未经作者同意的情况下,将本文内容用于商业用途,将保留追究其法律责任的权利.如果有问题,请以邮箱方式联系作者(793113046@qq.com). 位图索引 1.1 位图索引概述 位图索引通过位图向量,表示索引键值在表中的分布. 适用于没有大量更新操作的对象,如:OLAP数据库. 对于存在大量更新操作的索引列,不适用位图索引.因此

版权声明:本文发布于http://www.cnblogs.com/yumiko/,版权由Yumiko_sunny所有,欢迎转载.转载时,请在文章明显位置注明原文链接.若在未经作者同意的情况下,将本文内容用于商业用途,将保留追究其法律责任的权利.如果有问题,请以邮箱方式联系作者(793113046@qq.com). 理解oracle索引扫描类型的特点以及具体触发的条件,对于通过合理地使用索引,进行sql优化至关重要(例如组合索引的引导列的选择问题). 在总结索引扫描类型前,需要再次强调关于索引特点

版权声明:本文发布于http://www.cnblogs.com/yumiko/,版权由Yumiko_sunny所有,欢迎转载.转载时,请在文章明显位置注明原文链接.若在未经作者同意的情况下,将本文内容用于商业用途,将保留追究其法律责任的权利.如果有问题,请以邮箱方式联系作者(793113046@qq.com). 函数索引 1.1 概述 在实际应用中,当条件列使用函数运算进行数据匹配时,即使该列建立了索引,索引也不会被使用. 如下示例,其中在owner列上建立一个普通b-tree索引,观察两种查

版权声明:本文发布于http://www.cnblogs.com/yumiko/,版权由Yumiko_sunny所有,欢迎转载.转载时,请在文章明显位置注明原文链接.若在未经作者同意的情况下,将本文内容用于商业用途,将保留追究其法律责任的权利.如果有问题,请以邮箱方式联系作者(793113046@qq.com). 表簇索引(cluster index) 对于表簇索引而言,必须使用表簇. 由于簇索引与索引表簇关联紧密,无法单独拿出来总结,因此一并进行总结. 1.1 表簇的定义 表簇是一组通过相同公