索引的I/O与复制 所有的函数都是深复制,我们不需要关心对象关系. I/O函数: write_index(index, "large.index"): 写索引到文件 Index * index = read_index("large.index") 读索引 复制函数: Index* index2 = clone_index(index): 返回索引的深复制 Index *index_cpu_to_gpu = index_cpu_to_gpu(resource, de

一,非聚集索引组合索引 用户可以在多个列上建立索引,这种索引叫做复合索引(组合索引).但复合索引在数据库操作期间所需的开销更小,可以代替多个单一索引.当表的行数远远大于索引键的数目时,使用这种方式可以明显加快表的查询速度. 同时有两个概念叫做窄索引和宽索引,窄索引是指索引列为1-2列的索引,如果不特殊说明的话一般是指单一索引.宽索引也就是索引列超过2列的索引. 设计索引的一个重要原则就是能用窄索引不用宽索引,因为窄索引往往比组合索引更有效.拥有更多的窄索引,将给优化程序提供更多的选择余地,这通常

第一篇:MySQL 系列(一) 生产标准线上环境安装配置案例及棘手问题解决 第二篇:MySQL 系列(二) 你不知道的数据库操作 第三篇:MySQL 系列(三)你不知道的 视图.触发器.存储过程.函数.事务.索引.语句 前天有一个五年java开发经验工程师,问我存储过程怎么写? My god, 你这个也太 low 了! 本章内容: 视图.增/删/改/查 触发器.增/删/改/查 存储过程.增/删/改/查 存储过程三种传参,pymysql 怎么用? 函数.增/删/改/查/return值 内置函数 事

参考资料:http://www.cnblogs.com/hustcat/archive/2009/10/28/1591648.html ———————————— 全文: 写在前面:索引对查询的速度有着至关重要的影响,理解索引也是进行数据库性能调优的起点.考虑如下情况,假设数据库中一个表有10^6条记录,DBMS的页面大小为4K,并存储100条记录.如果没有索引,查询将对整个表进行扫描,最坏的情况下,如果所有数据页都不在内存,需要读取10^4个页面,如果这10^4个页面在磁盘上随机分布,需要进行1

思考: 我们知道mysql最好的数据存储量级是百万级别,是的往往在百万级别或者几十万级别就会出现慢查询(我对慢查询的定义是大于1秒),几年前我所在的一个做pos机支付的联机交易的核心系统组,当时就做过一次索引优化最终的总的交易时间缩短了300毫秒,约占总耗时的1/3.就在近期我所在的部门的一个非常重要的商品结构组(目标是像淘宝商品看齐的),频频爆出慢查询据说最慢的有5-6秒,总感觉太不应该,虽然最重要的接口都是缓存在redis,但是太多慢查询有可能会拖垮整个数据库,当缓存被穿透了也是要查db的给

参考: http://blog.csdn.net/xluren/article/details/32746183 http://www.cnblogs.com/hustcat/archive/2009/10/28/1591648.html 关于MySQL索引的好处,如果正确合理设计并且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话,那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车.对于没有索引的表,单表查询可能几十万数据就是瓶颈,而通常大型网站单日就可能会产生几十万甚至几百万的数据,没有索引查询会变

转自:理解MySQL——索引与优化 写在前面:索引对查询的速度有着至关重要的影响,理解索引也是进行数据库性能调优的起点.考虑如下情况,假设数据库中一个表有10^6条记录,DBMS的页面大小为4K,并存储100条记录.如果没有索引,查询将对整个表进行扫描,最坏的情况下,如果所有数据页都不在内存,需要读取10^4个页面,如果这10^4个页面在磁盘上随机分布,需要进行10^4次I/O,假设磁盘每次I/O时间为10ms(忽略数据传输时间),则总共需要100s(但实际上要好很多很多).如果对之建立B-Tr

视图是查询命令结果构成的一个虚拟表(非真实存在),其本质是[根据SQL语句获取动态的数据集,并为其命名],用户使用时只需使用[名称]即可获取结果集合,并可以当作表来查询使用. 1创建视图 --格式:CREATE VIEW 视图名称 AS  SQL语句 CREATE VIEW v1 AS SELET nid, name FROM A WHERE nid > 4 2删除视图 --格式:DROP VIEW 视图名称 DROP VIEW v1 3修改视图 -- 格式:ALTER VIEW 视图名称 AS

SQLSERVER如何查看索引缺失 当大家发现数据库查询性能很慢的时候,大家都会想到加索引来优化数据库查询性能, 但是面对一个复杂的SQL语句,找到一个优化的索引组合对人脑来讲,真的不是一件很简单的事. 好在SQLSERVER提供了两种“自动”功能,给你建议,该怎么调整索引 第一种是使用DMV 第二种是使用DTA (database engine tuning advisor) 数据库引擎优化顾问 这篇文章主要讲第一种 从SQL2005以后,在SQLSERVER对任何一句语句做编译的时候,都会去

转载说明:http://www.nyankosama.com/2014/12/19/high-performance-index/ 1. 引言 随着互联网时代地到来,各种各样的基于互联网的应用和服务进入了人们的视线.然而这些各种各样的应用都是由成千上万的后端服务所支撑起来的,这些服务每天处理着海量的请求承载着巨大的压力.随着用户量的增加,逐渐地这些后端服务的某一个部分就会成为整个应用水平扩展的瓶颈,然而往往这个瓶颈就是存在于数据库.为此,对设计并维护一个高性能的数据库服务就成为了当今海量高负载服

什么是索引 索引是对数据库表中一列或者多列的值进行排序的一种结构,所引用于快速找出在某个列中有一特定值的行.不使用索引,MySQL必须从第一条记录开始读完整个表,直到找出相关的行.表越大,查询数据所花费的时间越多,如果表中查询的列有一个索引,MySQL能快速到达一个位置去搜索数据文件,而不必查看所有数据. 索引的含义和特点 索引是一个单独的.存储在磁盘上的数据库结构,它们包含着对数据表里所有记录的引用指针.使用索引用于快速找出在某个或多个列中有一特定值的行,所有MySQL列类型都可以被索引,对相

转自http://www.cnblogs.com/hustcat/archive/2009/10/28/1591648.html 写在前面:索引对查询的速度有着至关重要的影响,理解索引也是进行数据库性能调优的起点.考虑如下情况,假设数据库中一个表有10^6条记录,DBMS的页面大小为4K,并存储100条记录.如果没有索引,查询将对整个表进行扫描,最坏的情况下,如果所有数据页都不在内存,需要读取10^4个页面,如果这10^4个页面在磁盘上随机分布,需要进行10^4次I/O,假设磁盘每次I/O时间为

一.视图 视图是查询命令结果构成的一个虚拟表(非真实存在),其本质是[根据SQL语句获取动态的数据集,并为其命名],用户使用时只需使用[名称]即可获取结果集合,并可以当作表来查询使用. 1创建视图 --格式:CREATE VIEW 视图名称 AS  SQL语句 CREATE VIEW v1 AS SELET nid, name FROM A WHERE nid > 4 2删除视图 --格式:DROP VIEW 视图名称 DROP VIEW v1 3修改视图 -- 格式:ALTER VIEW 视图

随着时间的累积,在没有很好的规划的情况下,数据库中也许会存在大量长期不被使用的索引,如果快速的定位这些索引以便清理便摆在案头.我们可以使用"alter index ××× monitoring usage;"命令将索引至于监控状态下,经过一定的监控周期,那些不被使用到的索引便会在具体Schema下的v$object_usage视图中得以体现.展示一下这个过程,供参考.友情提示:生产数据库中的索引添加和删除一定要慎重,需要做好充分的测试. 1.环境准备 --1.创建表T SQL>

1.关于索引 # 什么是索引 索引是表的目录,在查找内容之前可以先在目录中查找索引位置,以此快速定位查询数据. #索引的作用 加速查询和约束. # 为什么索引查询会变快 没创建一个索引会相应的创建一个索引表.索引表是由相应的数据和B-tree数字组成:                 30           10                        40      5         15            35             66   1   6     11    

写在前面:索引对查询的速度有着至关重要的影响,理解索引也是进行数据库性能调优的起点.考虑如下情况,假设数据库中一个表有10^6条记录,DBMS的页面大小为4K,并存储100条记录.如果没有索引,查询将对整个表进行扫描,最坏的情况下,如果所有数据页都不在内存,需要读取10^4个页面,如果这10^4个页面在磁盘上随机分布,需要进行10^4次I/O,假设磁盘每次I/O时间为10ms(忽略数据传输时间),则总共需要100s(但实际上要好很多很多).如果对之建立B-Tree索引,则只需要进行log100(

什么是索引? 1.索引 索引是表的目录,在查找内容之前可以先在目录中查找索引位置,以此快速定位查询数据.对于索引,会保存在额外的文件中. 2. 索引,是数据库中专门用于帮助用户快速查询数据的一种数据结构.类似于字典中的目录,查找字典内容时可以根据目录查找到数据的存放位置,然后直接获取即可. 索引由数据库中一列或多列组合而成,其作用是提高对表中数据的查询速度索引的优点是可以提高检索数据的速度索引的缺点是创建和维护索引需要耗费时间索引可以提高查询速度,会减慢写入速度 索引分类 1.普通索引    2

部分内容转自:http://www.2cto.com/database/201211/172380.html 比较好的文章:http://www.cnblogs.com/hustcat/archive/2009/10/28/1591648.html MyISAM MyISAM引擎使用B+Tree作为索引结构,叶节点的data域存放的是数据记录的地址.下图是MyISAM索引的原理图: 这里设表一共有三列,假设我们以Col1为主键,则上图是一个MyISAM表的主索引(Primary key)示意.可

转自:http://www.cnblogs.com/hustcat/archive/2009/10/28/1591648.html 写在前面:索引对查询的速度有着至关重要的影响,理解索引也是进行数据库性能调优的起点.考虑如下情况,假设数据库中一个表有10^6条记录,DBMS的页面大小为4K,并存储100条记录.如果没有索引,查询将对整个表进行扫描,最坏的情况下,如果所有数据页都不在内存,需要读取10^4个页面,如果这10^4个页面在磁盘上随机分布,需要进行10^4次I/O,假设磁盘每次I/O时间

原文链接:http://www.cnblogs.com/mailingfeng/archive/2012/09/26/2704344.html 对于任何DBMS,索引都是进行优化的最主要的因素.对于少量的数据,没有合适的索引影响不是很大,但是,当随着数据量的增加,性能会急剧下降.如果对多列进行索引(组合索引),列的顺序非常重要,MySQL仅能对索引最左边的前缀进行有效的查找. 例如:假 设存在组合索引it1c1c2(c1,c2),查询语句select * from t1 where c1=1 a

索引补充   1.索引 索引是表的目录,在查找内容之前可以先在目录中查找索引位置,以此快速定位查询数据.对于索引,会保存在额外的文件中. 2.索引种类 普通索引:仅加速查询 唯一索引:加速查询 + 列值唯一(可以有null) 主键索引:加速查询 + 列值唯一 + 表中只有一个(不可以有null) 组合索引:多列值组成一个索引,              专门用于组合搜索,其效率大于索引合并 全文索引:对文本的内容进行分词,进行搜索 索引合并,使用多个单列索引组合搜索 覆盖索引,select的数据