一直对LINQ简洁高效的语法青睐有加,对于经常和资料库,SQL语法打交道的C#开发者来说,LINQ无疑是一个非常不错的选择,当要在List<T>(T为一个普通对象)集合中查找满足某些条件的某个对象时,写成 form t in T where t. Property1 == "A" && t. Property2== "B" …select t或者写成T.Where(t=>t. . Property1 == "A"

测试软件环境: 1.16G windows7 x64  32core cpu . 2.jdk 1.7  tomcat 6.x  solr 4.8 数据库软件环境: 1.16G windows7 x64  32core cpu . 2.Oracle 11g 一.Solr默认索引工具DIH. 使用Solr DIH索引数据,一千九百万数据,耗时45分钟左右,每秒钟6500条/s,合计39w条每分钟. 相关jvm最大堆内存为4G,solr index config使用默认参数. Solr DIH 导入截

使用 gin() 创建全文索引后,虽然有走索引,但是当结果集很大时,查询效率还是很底下, SELECT keyword,avg_mon_search,competition,impressions,ctr,position,suggest_bid,click,update_time FROM keyword WHERE update_time is not null and plainto_tsquery('driver') @@ keyword_participle ORDER BY avg_

索引在数据库中是一个很特殊的存在,它的目的就是为了提高数据查询得效率.同样,它也有弊端,更新一个带索引的表的时间比更新一个没有带索引的时间更长.有得有失.我希望做一些研究测试,搞清楚索引对于我们使用数据库有什么影响,以及如何控制这个影响. 先简单介绍两个相对立的概念:聚集索引和非聚集索引. 聚集索引根据数据行的键值在表或视图中排序和存储这些数据行.索引定义中包含聚集索引列.每个表只能有一个聚集索引,因为数据行本身只能按一个顺序排序.只有当表包含聚集索引时,表中的数据行才按排序顺序存储.如果表具有

转载地址: http://hi.baidu.com/idoneing/item/bc1cb914521c40603e87ce4d 1.RAMDirectory和FSDirectory对比 RAMDirectory在内存中所进行的操作比FSDirectory在磁盘上所完成的工作要快得多. 2.即使使用索引参数来使Lucene减少在磁盘上合并段的频率,基于FSDirectory的索引还要把它们写入磁盘,而RAMDirectory完全不用写磁盘. 3.将RAMDirectory做为一个缓冲器实现对索引

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1.背景 在之前的博客中,我分别介绍了基于网格的空间索引(http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/p/5148185.html)以及四叉树和网格结合的联合索引(http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/p/6641449.html),要解决的问题均是判断一个点落在了面图层中的哪个面要素中.单从算法层面上分析,以上两种索引

#region Dictionary<K,V> Dictionary<string, Person> dict = new Dictionary<string, Person>(); dict.Add("ylp", new Person()); //添加 dict.ContainsKey("ylp");//是否包含 dict.Remove("ylp");//移除 //dict["ylp"].

solr索引 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. lucene的工作方式 lucene提供的服务实际包含两部分:一入一出.所谓入是写入,即将你提供的源(本质是字符串)写入索引或者将其从索引中删除:所谓出是读出,即向用户提供全文搜索服务,让用户可以通过关键词定位源. l 写入

MySQL索引作为数据库优化的常用手段之一在项目优化中经常会被用到, 但是如何建立高效索引,有效的使用索引以及索引优化的背后到底是什么原理?这次我们深入数据库索引,从索引的数据结构开始说起. 索引原理 索引为什么能提高查询效率?当我们有一个索引index(a)之后,写一个查询语句where a = 4.索引是怎么工作的.在学数据结构的时候学过红黑树,这是现如今使用的最广泛了的数据结构之一了,原因就在于它查询高效. 上图就是一颗红黑树.它有一个基本特性 : 某个节点的左子树的值必然都小于当前节点的

一.存储引擎 存储引擎,MySQL中的数据用各种不同的技术存储在文件(或者内存)中.这些技术中的每一种技术都使用不同的存储机制.索引技巧.锁定水平并且最终提供广泛的不同的功能和能力.通过选择不同的技术,你能够获得额外的速度或者功能,从而改善你的应用的整体功能.InnoDB存储引擎是5.5版本后Mysql的默认数据库,事务型数据库的首选引擎,支持ACID事务,支持行级锁定.另外还有常见的MyISAM存储引擎,它拥有较高的插入,查询速度,但不支持事务.所以,很明显:插入不频繁,查询非常频繁,没有事务

回表 简单来说就是数据库根据索引找到了指定的记录所在行后,还需要根据rowid再次到数据块里取数据的操作. "回表"一般就是指执行计划里显示的"TABLE ACCESS BY INDEX ROWID". 例如select的字段里有索引不包含的列 根据tom的oracle编程艺术,建表big_table,300W数据. 建索引: create index idx_big_table_created on big_table(created); 下面语句不会回表,因为只

转自 http://www.2cto.com/database/201508/433975.html mysqlcount(*)会选哪个索引? 2015-08-19      0个评论    来源:Database.Code   收藏    我要投稿   今天在查询一个表行数的时候,发现count(1)和count(*)执行效率居然是一样的.这跟Oracle还是有区别的.遂查看两种方式的执行计划: ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 my

1.始终包含聚集索引 当表中不包含聚集索引时,表中的数据是无序的,这会降低数据检索效率.即使通过索引缩小了数据检索的范围,但由于数据本身是无序的,当从表中提取实际数据时,会产生频繁的定位问题,这也使得SQL Server基本上不会使用无聚集索引表中的索引来检索数据. 2.保证聚集索引唯一 由于聚集索引是非聚集索引的行定位器,如果它不唯一,则会使行定位器中包含辅助数据,同时也导致从表中提取数据时,需要借助行定位器中的辅助数据来定位,这会降低处理效率. 3.保证聚集索引最小 每个聚集键值都是所有非聚

索引是快速搜索的关键.MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的.下面介绍几种常见的MySQL索引类型 在数据库表中,对字段建立索引可以大大提高查询速度.假如我们创建了一个 mytable表: CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL );我们随机向里面插入了10000条记录,其中有一条:5555, admin.在查找username="admin"的记录 SELECT * FR

一.普通索引 这是最基本的索引,它没有任何限制.它有以下几种创建方式: 1.创建索引 CREATE INDEX [indexName] ON [mytable] ([column][(length)],...); 如果是CHAR,VARCHAR类型,length可以小于字段实际长度:如果是BLOB和TEXT类型,必须指定 length. 2.修改表结构 ALTER [mytable] ADD INDEX [indexName] ON ([column][(length)],...) 创建表的时候

MySQL索引的Index method中btree和hash的区别 在MySQL中,大多数索引(如 PRIMARY KEY,UNIQUE,INDEX和FULLTEXT)都是在BTREE中存储,但使用memory引擎可以选择BTREE索引或者HASH索引,两种不同类型的索引各自有其不同的使用范围. Hash 索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-T

1.1 什么是索引? SQL索引有两种,聚集索引和非聚集索引,索引主要目的是提高了SQL Server系统的性能,加快数据的查询速度与减少系统的响应时间 下面举两个简单的例子: 图书馆的例子:一个图书馆那么多书,怎么管理呢?建立一个字母开头的目录,例如:a开头的书,在第一排,b开头的在第二排,这样在找什么书就好说了,这个就是一个聚集索引,可是很多人借书找某某作者的,不知道书名怎么办?图书管理员在写一个目录,某某作者的书分别在第几排,第几排,这就是一个非聚集索引 字典的例子:字典前面的目录,可以按

一般来说.如果有where a=? and b=? and c=? 的语句. 如果表也有DML, 我一般只在a 上建索引.  这也是代价平衡的结果. 一方面 只在a 上建索引那么是 index range scan, 不像联合索引那样可以index  unique scan , 我觉得速度差的不多(数据量不大的情况). 另一方面,DML也会更新index,更新三个column肯定比更新一个column慢些. 所以我一般采取折中.只建单列或2列索引. 联合索引对于查询 where a=? and

索引是快速搜索的关键.MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的.下面介绍几种常见的MySQL索引类型. 在数据库表中,对字段建立索引可以大大提高查询速度.假如我们创建了一个 mytable表: CREATE TABLE mytable(   ID INT NOT NULL,    username VARCHAR(16) NOT NULL  );   我们随机向里面插入了10000条记录,其中有一条:5555, admin. 在查找username="admin"的记录

Hash 索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引. 可能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢?任何事物都是有两面性的,Hash 索引也一样,虽然 Hash 索引效率高,但是 Hash 索引本身由于其特殊性也带来了很多限制和弊端,主要有以

来源一 Hash 索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引. 可 能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢?任何事物都是有两面性的,Hash 索引也一样,虽然 Hash 索引效率高,但是 Hash 索引本身由于其特殊性也带来了很多限制和弊端