有一个问题,一张表有3百万条记录,随着时间的增加,记录量会更多,此时查询速度很慢.在创建此表前没有未相应字段添加索引,所以此时需要为表添加索引.但是因为数据量大的原因,索引添加不成功,想了很多办法,终于在短时间内解决了. 办法如下: 1.进入mysql界面.mysql -uroot -hlocalhost -plovelive gm; 2.导出相应表的数据.select * from tab into outfile 'tab.txt'; 此处tab.txt文件在mysql的data目录里 3.

Solr学习笔记之3.Solr导入SQLServer数据建立索引 一.下载MSSQLServer的JDBC驱动 下载:Microsoft JDBC Driver 4.0 for SQL Server 地址:http://www.microsoft.com/zh-CN/download/details.aspx?displaylang=en&id=11774 二.配置Solr dataimport for SQLServer 1.依赖jar包配置 将MSSQLServer的JDBC驱动中的sqlj

今天要给一张日志表(6000w数据)建立索引,导致生产系统行锁部分功能卡住 create index idx_tb_cid on tb_login_log(user_id); 开始执行后大概花费了20分钟 中途功能卡住无法使用 SQL> select sid,event from v$session_wait where event='enq: TX - row lock contention'; SID EVENT ---------- ----------------------------

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.

http://jingyan.baidu.com/article/3f16e003cb9a0f2591c10324.html?qq-pf-to=pcqq.c2c PL/SQL Developer是一个集成开发环境,专门开发面向Oracle数据库的应用.在访问oracle数据库比较常用的可视化查询工具. 在日常数据库查询维护过程中,我们都会遇到查询数据慢,时间长,导致不能及时查询到自己想要的数据.通常数据库工程师,都会适当将常用表的字段进行建立索引,从而快速访问数据库表中的特定信息. 利用plsq

如果希望同时对多个表进行全文检索,那我们该如何处理呢?利用DIH导入数据并建立索引时.schema.xml中配置了uniqueKey为id <uniqueKey>id</uniqueKey> 如果多表主键都为id的话索引会被覆盖 <!--deltaImportQuery和deltaQuery为增量导入时使用.--> <entity name="case" pk="id" query="SELECT id,title

一.给collection objectid赋自定义的值 MongoDB Enterprise > db.testid.insert({_id:{imsi:"4567890123",address:"测试数据"}}) MongoDB Enterprise > db.testid.createIndex({"_id.imsi":1}) MongoDB Enterprise > db.testid.createIndex({&quo

用过 Solr 的朋友都知道,Solr 可以直接在配置文件中配置数据库连接从而完成索引的同步创建,但是 ElasticSearch 本身并不具备这样的功能,那如何建立索引呢?方法其实很多,可以使用 Java API 的方式建立索引,也可以通过 Logstash 的插件 logstash-input-jdbc 完成,今天来探讨下如何使用 logstash-input-jdbc 完成全量同步以及增量同步. 环境 本文以及后续 es 系列文章都基于 5.5.3 这个版本的 elasticsearch

from:http://blog.csdn.net/tjvictor/article/details/4370771 SQL Server中的XML索引分为两类:主XML 索引和辅助XML索引.其中辅助XML索引又分为:PATH 辅助XML索引,VALUE 辅助XML索引,PROPERTY辅助XML索引. 创建XML索引的语法示例如下: create table XMLTable(Id int primary key, XMLCol xml); go --XML主索引 create primar

先大致介绍下项目的数据库信息. 数据库A:主要存放的通用的表,如User.Project.Report等. 数据库B.C.D:一个项目对应一个数据库,而且这几个项目的表是完全一样的. 数据库表的特点 A中的表:数据量几乎都比较小,比如User表中用户数,顶多也就几百上千. B中的表:X/Y/Z 3张表几乎是确定的,Data表 中的数据量比较大,几千万到上亿. 周期性的会加入一大批数据,比如,每月末增加几百万条数据. 即一般情况下,B中的表只有查询操作,而且特别是Data查询频繁且数据量很大. 建

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

建立索引的优缺点: 为什么要创建索引呢? 这是因为,创建索引可以大大提高系统的性能.         第一.通过创建唯一性索引,可以保证数据库表中每一行数据的唯一性.         第二.可以大大加快 数据的检索速度,这也是创建索引的最主要的原因.         第三.可以加速表和表之间的连接,特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义.         第四.在使用分组和排序子句进行数据检索时,同样可以显著减少查询中分组和排序的时间.         第五.通过使用索引,可以在查询的过程中

数据库索引: 索引有单列索引,复合索引之说,如果某表的某个字段有主键约束和唯一性约束,则Oracle 则会自动在相应的约束列上建议唯一索引.数据库索引主要进行提高访问速度. 建设原则: 1.索引应该经常建在where 子句经常用到的列上.如果某个大表经常使用某个字段进行查询,并且检索行数小于总表行数的5%.则应该考虑. 2.对于两表连接的字段,应该建立索引.如果经常在某表的一个字段进行order By 则也经过进行索引. 3.不应该在小表上建设索引. 优缺点: 1.索引主要进行提高数据的查询速度

对于大数据量的表格,尤其是百万行以上的数据表,一定要对其建立索引,否则查询速度极慢.(参考后面的测试结果)建立索引时需注意: MySQL的索引有两种:单列索引(即在某一列上建索引).多列组合索引(即在多个列上建立同一个索引),不像SQL Server分聚集索引,非聚集索引. 如何建立单列索引: 格式:CREATE INDEX 索引名 on 表名(列名) 例如:CREATE INDEX idx_geoinfo_tiny_cabid ON geoinfo_tiny (cabid)#创建一个名为idx

时间 -- ::  CSDN博客 原文 http://blog.csdn.net/caohaicheng/article/details/ 看lucene主页(http://lucene.apache.org/)上目前lucene已经到4.9.0版本了, 参考学习的书是按照2.1版本讲解的,写的代码例子是用的3.0.2版本的,版本 的不同导致有些方 法的 使用差异,但是大体还是相同的. 源代码用到的jar包(3.0.2版本)下载地址 参考资料: 1.公司内部培训资料 2.<Lucene搜索引擎

索引建立场合: ① where后边字段 适合建立索引 ② order by 排序字段适合建立索引 ③ 索引覆盖 即 所要查询的字段本身就是索引 直接在索引中查询数据. 例如 select name,age from man 其中name,age 本身具有索引. ④ 连表查询 (外键设置索引) 在生产活动中,一般不使用外键索引.而是使用普通索引代替外键索引. ⑤建立索引字段需要离散度较高字段,例如性别这种字段不适合建立索引,(建立也会用不上索引会走表扫描形式) 索引使用原则 ① 字段独立 sele

1.建立索引的时机:若表中的某字段出现在select.过滤.排序条件中,为该字段建立索引是值得的.2.对于like '%xxx'的模糊查询,普通的索引是无法满足的,需要建立全文索引.3.对于有多个条件的,比如: "...where a=xxx and b=yyy","...where a=xxx order by b","...where a=xxx group by b".需要使用组合索引.但是组合索引只能在SQL语句中满足"最左前缀

需求: 从oracle数据库中根据记录的文件名filename_html(多个文件以逗号隔开),文件路径path,备用文件名bakpath中获取 主机172.21.0.31上对应的html文件内容,并且只能通过sftp访问html文件,获取文件内容建立索引.

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

基本上创建索引需要三个步骤: 1.创建索引库IndexWriter对象 2.根据文件创建文档Document 3.向索引库中写入文档内容 这其中主要涉及到了IndexWriter(索引的核心组件,用于创建或追加索引).Document(代表一些域Field的集合).Field(具体的域,如文档创建时间.作者.内容等).Analyzer(分词器).Directory(用于描述索引存放位置)这些主要的类. 我们参照上一节的代码来看建立索引. 1.创建IndexWriter // 索引文件的保存位置

建立索引过程 用户提交数据=>solr建立索引=>调用lucene包建立索引 官方建立索引和查询索引的例子如下: http://lucene.apache.org/core/4_10_3/demo/overview-summary.html#About_the_code http://lucene.apache.org/core/4_10_3/core/overview-summary.html#overview_description 其他参考文章如下: http://dataknocker