SELECT t.val, m.username FROM  test.tmp_table AS t LEFT JOIN cehome.uc_members AS m USE INDEX(`mobile`) ON t.val=m.mobile 上面的left join  uc_members表的mobile字段没有用到索引,是因为uc_members表的 ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=gbk 和 tmp_table表类型的表编码不一致 最好两个表的类型和编码要一致,

为什么我们的项目里出现两个配置类继承WebMvcConfigurationSupport时,只有一个会生效.我在网上找了半天都是说结果的,没有人分析源码到底是为啥,博主准备讲解一下,希望可以帮到大家! 大家基本遇到过一种情况,就是我配置类中已经配置了,为什么就是没有生效呢?其中一种原因就是,自己写的配置类也继承了WebMvcConfigurationSupport,当项目出现两个配置类都继承该类时,只会讲第一个配置类生效,至于为什么,就是今天博主需要讲解的,我们必须了解一些springboot的

我们以Oracle自带的表来做例子 主要两张表:dept.emp 一个是部门,一个是员工表结构如下: emp name null? Type Empno not null number(4) ename   varchar2(10) job   varchar2(9) mgr   number(4) hiredate   date sal   number(7,2) comm   number(7,2) deptno   number(2) dept name null? Type deptno

mysql一直号称是免维护的,但是我发现它往往连最表基本索引都不能自动维护,情景如下: 1.我用mysqldump导出一个大表longformh; 2.用mysql.exe导入到一个新库中: 3.查看表结构,其原来的索引.主键均在,使用explain,也可以看到相关的索引被引用: 4.使用select查询,速度非常慢,貌似索引.主键都没有起作用: 5.重建索引: ALTER TABLE `longformh`DROP INDEX `si`,ADD INDEX `si` (`SURVEYOBJEC

按照本文操作和体会,会对sql优化有个基本最简单的了解,其他深入还需要更多资料和实践的学习: 1. 建表: 复制代码代码如下: create table site_user ( id int IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY, [name] varchar(20), code varchar(20), date datetime )  2. 插入8万条数据 复制代码代码如下: declare @m int set @m=1 while @m<80000 begin INSERT

1和2相比,删除掉了str左右的空白字符,2和3相比,删除掉了上下的空白字符

这是mysql系列的下篇,上篇文章地址我附在文末. 什么是数据库索引?索引有哪几种类型?什么是最左前缀原则?索引算法有哪些?有什么区别? 索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构.一个非常恰当的比喻就是书的目录页与书的正文内容之间的关系,为了方便查找书中的内容,通过对内容建立索引形成目录.索引是一个文件,它是要占据物理空间的. 主键索引: 数据列不允许重复,不允许为NULL.一个表只能有一个主键. 唯一索引: 数据列不允许重复,允许为NULL值,一个表允许多个列创建唯一索引. 可以通过

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面试题: hive 内部表和外部表的区别? hive 是如何实现分区的? Hive 有哪些方式保存元数据,各有哪些优缺点? hive中order by.distribute by.sort by和cluster by的区别和联系 hive 中的压缩格式 RCFile. TextFile. SequenceFile 各有什么区别? hive 如何优化? hive 内部表和外部表的区别? 未被external修饰的是内部表(managed table),被external修饰的为外部表(extern

本博文的主要内容如下: Hive文件存储格式 Hive 操作之表操作:创建外.内部表 Hive操作之表操作:表查询 Hive操作之表操作:数据加载 Hive操作之表操作:插入单表.插入多表 Hive语法结构:where 查询.all 和 distinct 选项.基于 Partition 的查询.基于 HAVING 的查询. LIMIT 限制查询. GROUP BY 分组查询. ORDER  BY 排序查询.SORT BY 查询.DISTRIBUTE BY 排序查询.CLUSTER BY 查询 H

个人博客网:https://wushaopei.github.io/    (你想要这里多有) 一.Join 查询 1.SQL执行顺序(一般情况下) 1.1 手写顺序: SELECT DISTINCT < select_list > FROM < left_table > < join_type > JOIN < right_table > ON < join_condition > WHERE < where_condition >

http://www.cnblogs.com/LBSer/p/4417074.html 1 背景 以商家(Poi)维度来展示各种服务(比如团购(deal).直连)正变得越来越流行(图1a), 比如目前美食.酒店等品类在移动端将团购信息列表改为POI列表页展示.                   图1   a:商家维度展示信息: b:join示意 这给筛选带来了复杂性.之前的筛选是平面的,如筛选poi列表时仅仅利用到poi的属性(如评价.品类等),筛选deal列表时也仅仅根据deal的属性(房态

二级索引与索引Join是Online业务系统要求存储引擎提供的基本特性.RDBMS支持得比较好,NOSQL阵营也在摸索着符合自身特点的最佳解决方案. 这篇文章会以HBase做为对象来探讨如何基于Hbase构建二级索引与实现索引join.文末同时会列出目前已知的包括0.19.3版secondary index,?ITHbase, Facebook和官方Coprocessor方案的介绍. 理论目标 在HBase中实现二级索引与索引Join需要考虑三个目标: 1,高性能的范围检索. 2,数据的低冗余(

有一个业务是查询最新审核的5条数据 SELECT `id`, `title` FROM `th_content` WHERE `audit_time` < 1541984478 AND `status` = 'ONLINE' ORDER BY `audit_time` DESC, `id` DESC LIMIT 5; 查看当时的监控情况 cpu 使用率是超过了100%,show processlist看到很多类似的查询都是处于create sort index的状态. 查看该表的结构 CREAT

转自:http://www.oschina.net/question/12_32573 二级索引与索引Join是Online业务系统要求存储引擎提供的基本特性.RDBMS支持得比较好,NOSQL阵营也在摸索着符合自身特点的最佳解决方案.这篇文章会以HBase做为对象来探讨如何基于Hbase构建二级索引与实现索引join.文末同时会列出目前已知的包括0.19.3版secondary index, ITHbase, Facebook和官方Coprocessor方案的介绍. 理论目标在HBase中实现

了解sql的朋友都知道,我们在查询的时候能够採用join查询,即对有一定关联关系的对象进行联合查询来对多维的数据进行整理.这个联合查询的方式挺方便的.跟我们现实生活中的托人找关系类似,我们想要完毕一件事.先找自己的熟人,然后通过熟人在一次找到其它,终于通过这样的手段找到想要联系到的人. 有点类似于"世间万物皆有联系"的感觉. lucene的join包提供了索引时join和查询时join的功能. Index-time join 大意是索引时join提供了查询时join的支持,且Index

SYNOPSIS CREATE [ UNIQUE ] INDEX name ON table [ USING method ] ( { column | ( expression ) } [ opclass ] [, ...] ) [ WHERE predicate ] DESCRIPTION 描述 CREATE INDEX 在指定的表上构造一个名为 index_name 的索引.索引主要用来提高数据库性能.但是如果不恰当的使用将导致性能的下降. 索引的键字字段是以字段名的方式声明的,或者是可选

SQLSERVER聚集索引与非聚集索引的再次研究(上) 上篇主要说聚集索引 下篇的地址:SQLSERVER聚集索引与非聚集索引的再次研究(下) 由于本人还是SQLSERVER菜鸟一枚,加上一些实验的逻辑严谨性, 单写<SQLSERVER聚集索引与非聚集索引的再次研究(上)>就用了12个小时,两篇文章加起来最起码写了20个小时, 本人非常非常用心的努力完成这两篇文章,希望各位看官给点意见o(∩_∩)o 为了搞清楚索引内部工作原理和结构,真是千头万绪,这篇文章只是作为参考,里面的观点不一定正确 有

1. MySQL的架构介绍1.1 MySQL简介: MySQL是一个关系型数据库管理系统,由瑞典MySQL AB公司开发,目前属于Oracle公司. MySQL是一种关联数据库管理系统,将数据保存在不同的表中,而不是将所有数据放在一个大仓库内,这样就增加了速度并提高了灵活性. Mysql是开源的,所以你不需要支付额外的费用. Mysql支持大型的数据库.可以处理拥有上千万条记录的大型数据库. MySQL使用标准的SQL数据语言形式. Mysql可以允许于多个系统上,并且支持多种语言.这些编程语言

索引概念 B+树索引分为聚集索引和非聚集索引(辅助索引),但是两者的数据结构都和B+树一样,区别是存放的内容. 可以说数据库必须有索引,没有索引则检索过程变成了顺序查找,O(n)的时间复杂度几乎是不能忍受的.我们非常容易想象出一个只有单关键字组成的表如何使用B+树进行索引,只要将关键字存储到树的节点即可.当数据库一条记录里包含多个字段时,一棵B+树就只能存储主键,如果检索的是非主键字段,则主键索引失去作用,又变成顺序查找了.这时应该在第二个要检索的列上建立第二套索引. 这个索引由独立的B+树来组

UPDATE:UPDATE A SET ApproverID=NULL FROM [SH_MaterialApplyBuyBill] A LEFT JOIN [SH_MaterialApplyBuyBillDetail] B ON A.ID=B.[MaterialApplyBuyBillID]WHERE A.id=125 AND @InDetailCount=0DELETE:DELETE A FROM [SH_ClosingBalance] A LEFT JOIN [SH_StoreHouse]