今天聊聊目前业界使用比较多的 ORM 框架:GORM.GORM 相关的文档原作者已经写得非常的详细,具体可以看这里,这一篇主要做一些 GORM 使用过程中关键功能的介绍,GORM 约定的一些配置信息说明,防止大家在使用过程中踩坑. 以下示例代码都可以在 Github : gorm-demo 中找到. GORM 官方支持的数据库类型有: MySQL, PostgreSQL, SQlite, SQL Server. 连接 MySQL 的示例: import ( "gorm.io/driver/mys

对实体类的的多个字段建立唯一索引,达到复合主键的效果 package com.sxd.swapping.domain; import lombok.Getter; import lombok.Setter; import javax.persistence.*; /** * 多个字段 key2 和key3 建立唯一索引,需要 这两个字段都nullable = false,才能创建成功 * 也可以创建普通索引,例如user_name 或者password */ @Entity @Table(nam

6个字段组成联合唯一索引 索引名称code_level_metric_type_week_year sql语句联合索引 CREATE UNIQUE INDEX code_level_metric_type_week_year ON dept_utilization (dept_code,dept_level,metric,statistical_type,week_of_year,year);

这个知识点是最近一位面试老师问我的,当时对这种方法不了解,所以只能说那个中效率低的方法了,也就是先进性select判断,然后在执行更新或者插入操作,显然这种是很麻烦的,也自我反思一下,确实有很多的知识点需要去继续学习: 下面就一种新的方便的方法进行说明: 在我们往数据库插入数据的时候,需要判断某个字段是否存在,如果存在则执行更新操作,如果不存在则执行插入操作,如果每次首先查询一次判断是否存在,再执行插入或者更新操作,就十分不方便.下面给大家分享个方法,方便大家实现这一功能,下面来一起看看吧. O

①唯一索引 唯一索引的目的是为了让数据库的某个字段的值唯一,为了确保数据的都是合法的,但是唯一索引在插入数据时会对数据进行检查,一旦重复会抛出异常,效率会比较低,唯一索引只是保证数据库数据唯一的最后一种手段,而不是最佳方式,更不是唯一方式,为了保证效率最好采用别的解决方案来保证数据的唯一合法性,尽量减少数据库的压力. ②唯一索引 > db.foo.ensureIndex({"username": 1}, {"unique": true}) {        

唯一索引唯一索引不允许两行具有相同的索引值. 如果现有数据中存在重复的键值,则大多数数据库都不允许将新创建的唯一索引与表一起保存. 当新数据将使表中的键值重复时,数据库也拒绝接受此数据.例如,如果在 employee 表中的职员姓氏(lname) 列上创建了唯一索引,则所有职员不能同姓. 主键索引主键索引是唯一索引的特殊类型.数据库表通常有一列或列组合,其值用来唯一标识表中的每一行.该列称为表的主键.在数据库关系图中为表定义一个主键将自动创建主键索引.主键索引要求主键中的每个值是唯一的.当在查询

线上问题:org.springframework.dao.DuplicateKeyException: PreparedStatementCallback; SQL [update fl_table set id = ?, password = ?, email = ? where id = '3583954800']; Duplicate entry ' ' for key 'email'; nested exception is com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4

最近一个项目,涉及到sql server 2008,因为业务需求,希望建立一个唯一索引,但是发现在sql server中,唯一索引字段不能出现多个null值,下面是报错信息: CREATE UNIQUE NONCLUSTERED INDEX weixin_openid_ui ON Users(weixin_openid); 因为发现对象名称 'dbo.Users' 和索引名称 'weixin_openid_ui' 有重复的键,所以 CREATE UNIQUE INDEX 语句终止.重复的键值为

项目中需要用到联合唯一索引: 例如:有以下需求:每个人每一天只有可能产生一条记录:处了程序约定之外,数据库本身也可以设定: 例如:user表中有userID,userName两个字段,如果不希望有2条一模一样的记录,需要给user表添加多个字段的联合唯一索引: alter table user add nuique index(user_id,user_name); 例如: alter table user_daily_money_info add unique index agd(user_a

一.联合唯一索引项目中需要用到联合唯一索引: 例如:有以下需求:每个人每一天只有可能产生一条记录:处了程序约定之外,数据库本身也可以设定: 例如:t_aa 表中有aa,bb两个字段,如果不希望有2条一模一样的记录(即:aa字段的值可以重复: bb字段的值也可以重复,但是一条记录(aa,bb)组合值不允许重复),需要给 t_aa 表添加多个字段的联合唯一索引: alter table t_aa add unique index(aa,bb); 效果:  注意mysql 5.7 版本不支持使用alt

假设目前已经引入了 pandas,同时也拥有 pandas 的 DataFrame 类型数据. import pandas as pd 数据集如下 df.head(3) date open close high low volume code 0 2006-12-18 3.905 3.886 3.943 3.867 171180.67 600001 1 2006-12-19 3.886 3.924 3.981 3.867 276799.39 600001 2 2006-12-20 3.934 3

这篇文章主要介绍了MongoDB性能篇之创建索引,组合索引,唯一索引,删除索引和explain执行计划的相关资料,需要的朋友可以参考下 一.索引 MongoDB 提供了多样性的索引支持,索引信息被保存在system.indexes 中,且默认总是为_id创建索引,它的索引使用基本和MySQL 等关系型数据库一样.其实可以这样说说,索引是凌驾于数据存储系统之上的另一层系统,所以各种结构迥异的存储都有相同或相似的索引实现及使用接口并不足为 奇. 1.基础索引 在字段age 上创建索引,1(升序);-

概念: 主键(primary key) 能够唯一标识表中某一行的属性或属性组.一个表只能有一个主键,但可以有多个候选索引.主键常常与外键构成参照完整性约束,防止出现数据不一致.主键可以保证记录的唯一和主键域非空,数据库管理系统对于主键自动生成唯一索引,所以主键也是一个特殊的索引. 外键(foreign key) 是用于建立和加强两个表数据之间的链接的一列或多列.外键约束主要用来维护两个表之间数据的一致性.简言之,表的外键就是另一表的主键,外键将两表联系起来.一般情况下,要删除一张表中的主键必须首

oracle唯一索引与普通索引的区别和联系 区别:唯一索引unique index和一般索引normal index最大的差异是在索引列上增加一层唯一约束.添加唯一索引的数据列可以为空,但是只要尊在数据值,就必须是唯一的. 联系:1)unique index就是额外添加唯一性的约束.该约束严格的保证索引列的取值是唯一的,这在一些数据列上的业务约束是很重要的功能.比如一个数据列,不能作为主键,而且允许为空,但是业务上要求唯一特性,这个时候用唯一性索引就是最好的旋转.2)性能上两者并无很大区别. u

1.普通索引 普通索引(由关键字KEY或INDEX定义的索引)的唯一任务是加快对数据的访问速度.因此,应该只为那些最经常出现在查询条件(WHEREcolumn=)或排序条件(ORDERBYcolumn)中的数据列创建索引.只要有可能,就应该选择一个数据最整齐.最紧凑的数据列(如一个整数类型的数据列)来创建索引. 2.唯一索引 普通索引允许被索引的数据列包含重复的值.比如说,因为人有可能同名,所以同一个姓名在同一个“员工个人资料”数据表里可能出现两次或更多次. 如果能确定某个数据列将只包含彼此各不

聚集索引.非聚集索引.非聚集唯一索引 我们都知道建立适当的索引能够提高查询速度,优化查询.先说明一下,无论是聚集索引还是非聚集索引都是B树结构. 聚集索引默认与主键相匹配,在设置主键时,SQL Server会默认在主键列创建聚集索引.但是可以手动更改为在任意一个列创建聚集索引,然后在另一个字段或多个字段上定义主键.这时主键将会被作为一个唯一的非聚集索引(唯一索引)被创建.通过指定NONCLUSTERED关键字就可以做到. CREATE TABLE MyTableKeyExample { Colu

通常我们在做这个选择的时候,考虑得最多的应该是如果我们需要让 Database MySQL 来帮助我们从数据库层面过滤掉对应字段的重复数据我们会选择唯一索引,如果没有前者的需求,一般都会使用普通索引.这篇文章将会站在性能的角度来分析一下两者的区别对性能的影响. 这里还是用一张之前分析索引用到的图. 查询过程 在我们查询的时候我们使用 select id from T where k=5.这个查询语句通过查询逐渐搜索到 B+Tree 的叶子节点,然后取到对应的数据页,然后在数据页内部找到对应记录.

笔记记录自林晓斌(丁奇)老师的<MySQL实战45讲> (本篇内图片均来自丁奇老师的讲解,如有侵权,请联系我删除) 9) --普通索引和唯一索引,应该怎么选择? 假如你在维护一个市民系统,每个人都有唯一的身份证号,而且业务代码也已经保证了不会写入两个相同的身份证号.如果需要按身份证号来查找,你可能会执行类似这样的SQL语句: select name from CUser where id_card = 'xxxxxxxxyyyyyzzz'; 由于身份证号id_card字段较长,不建议将身份证号

一.索引 MongoDB 提供了多样性的索引支持,索引信息被保存在system.indexes 中,且默认总是为_id创建索引,它的索引使用基本和MySQL 等关系型数据库一样.其实可以这样说说,索引是凌驾于数据存储系统之上的另一层系统,所以各种结构迥异的存储都有相同或相似的索引实现及使用接口并不足为 奇. 1.基础索引 在字段age 上创建索引,1(升序);-1(降序): db.users.ensureIndex({age:1}) _id 是创建表的时候自动创建的索引,此索引是不能够删除的.当

mysql 的唯一索引要求所有参与的列都不能够为 null 值,如果唯一索引中的任何一个元素含有 null 值,则唯一约束将不起作用. 示例代码 create table tb ( a int, b int, c int, unique index (a,b,c) ); insert into tb(a,b,c) values (null,null,null); -- ok insert into tb(a,b,c) values (null,null,null); -- still ok in

工作中处理数据时,发现某个表的数据达近亿条,所以要为表建索引提高查询性能,以下两篇文章总结的很好,记录一下,以备后用. 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