索引详讲索引管理空间索引 for(var i = 0 ; i<200000 ;i++){ db.books.insert({number:i,name:i+"book"}) } 1.创建简单索引 数据准备index.js1.1.先检验一下查询性能 var start = new Date() db.books.find({number:65871}) var end = new Date() end - start 1.2.为number 创建索引,1表示正序,-1表示倒序 db

mysql在线修改表结构大数据表的风险与解决办法归纳 - 王滔 - 博客园 http://www.cnblogs.com/wangtao_20/p/3504395.html MySQL 加索引 加字段 锁表问题-CSDN问答https://ask.csdn.net/questions/261051 MySQL中的锁(表锁.行锁) - 雪山飞猪 - 博客园https://www.cnblogs.com/chenqionghe/p/4845693.html MySQL 加索引 加字段 锁表问题-CS

原文:http://www.thinkphp.cn/topic/41577.html 如果使用针对InnoDB的表使用行锁,被锁定字段不是主键,也没有针对它建立索引的话.行锁锁定的也是整张表.锁整张表会造成程序的执行效率会很低.具体测试步骤如下:1. 创建测试表注意表类型设置成为InnoDB2. 插入测试数据3. 不使用索引的情况,线程1进行查询结果如下这时候来启动另一个查询窗口,使用线程2进行查询发现虽然查询条件不一样,但是记录同样被锁死,查询不到结果,线程1进行事务提交后,线程2显示查询结果

结论:添加索引时,若果有对该表的慢查询,会导致索引添加延时等待   添加索引语句:alter table tb_name add index idx_xx(col_name);   执行添加索引的SQL: 通过show processlist; 发现有锁表等待的线程: | 1205189 | root            | localhost             | erp  | Query   |    50 | Waiting for table metadata lock     

这个系列文章会分为两篇来写: 第一篇:入门篇,学习使用MongoDB数据库索引 第二篇:进阶篇,研究数据库索引原理--B/B+树的基本原理 1. 准备工作 在学习使用MongoDB数据库索引之前,有一些准备工作要做,之后的探索都是基于这些准备工作. 首先需要建立一个数据库和一些集合,这里我就选用一个国内手机号归属地的库,大约32W条记录,数据量不大,不过做一些基本的分析是够了. 首先我们建立一个数据库,叫做db_phone,然后导入测试数据.测试数据就是一些手机号归属地的信息.单个文档长这个样子

MySQL 表锁和行锁机制 行锁变表锁,是福还是坑?如果你不清楚MySQL加锁的原理,你会被它整的很惨!不知坑在何方?没事,我来给你们标记几个坑.遇到了可别乱踩.通过本章内容,带你学习MySQL的行锁,表锁,两种锁的优缺点,行锁变表锁的原因,以及开发中需要注意的事项.还在等啥?经验等你来拿! MySQL的存储引擎是从MyISAM到InnoDB,锁从表锁到行锁.后者的出现从某种程度上是弥补前者的不足.比如:MyISAM不支持事务,InnoDB支持事务.表锁虽然开销小,锁表快,但高并发下性能低.行锁

首先我们来了解索引,如果有基础的可以直接看最后面的操作. 可参照 DoNotStop 的CSDN 博客 ,全文地址请点击: https://blog.csdn.net/u013725455/article/details/52037897 创建索引: mongodb使用createIndex()和ensureIndex()方法来创建索引,前者用于3.0及以上版本,后者用于3.0以下版本.语法:db.COLLECTION_NAME.ensureIndex(keys[,options])keys:要

oracle 使用的过程中,有时候会遇到锁表的情况,数据库增.删.改.查都是会锁表的,但是锁的类型会不同, 大多是行锁,部分会是表锁. 在oracle运行中,一直是有表在锁的,只不过很快一个操作结束,锁就释放了. 但是,总是有操作很慢的时候. 如:一张纪录用户实时数据的大表(1000W数据),为了查询快,加了好几个索引,导致,更新表很慢,一直锁表. 死锁的时候,数据库会一直打trace文件,文件的会比较大(100+M), 如果硬盘空间不足,会导致数据库进程沾满,无法正常使用.并且,死锁是很占用系

1 mongoDB索引的管理 本节介绍mongoDB中的索引,熟悉mysql/sqlserver等关系型数据库的小伙伴应该都知道索引对优化数据查询的重要性.我们先简单了解一下索引:索引的本质就是一个排序的列表,在这个列表中存储着索引的值和包含这个值的数据(数据row或者document)的物理地址,索引可以大大加快查询的速度,这是因为使用索引后可以不再扫描全表来定位某行的数据,而是先通过索引表找到该行数据对应的物理地址(多数为B-tree查找),然后通过地址来访问相应的数据. 索引可以加快数据检

锁,在现实生活中是为我们想要隐藏于外界所使用的一种工具.在计算机中,是协调多个进程或县城并发访问某一资源的一种机制.在数据库当中,除了传统的计算资源(CPU.RAM.I/O等等)的争用之外,数据也是一种供许多用户共享访问的资源.如何保证数据并发访问的一致性.有效性,是所有数据库必须解决的一个问题,锁的冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素.从这一角度来说,锁对于数据库而言就显得尤为重要. MySQL锁 相对于其他的数据库而言,MySQL的锁机制比较简单,最显著的特点就是不同的存储引擎支持不

表.约束.索引.表空间.分区.序列.统计信息 一.表及其操作 1.创建表 create table 表名 ( 字段名1 字段类型 默认值 是否为空 , 字段名2 字段类型 默认值 是否为空, 字段名3 字段类型 默认值 是否为空, ...... 字段名n 字段类型 默认值 是否为空 ); 2.删除表 delete from 表名; delete删除数据是一条一条的删除数据,后面可以添加where条件,不删除表结构.注意:如果表中有identity产生的自增id列,delete from后仍然从上

索引 什么是索引? 索引是一种磁盘上的数据结构,建立在表或视图的基础上.使用索引可以使数据的获取更快更高校,也会影响其他的一些性能,如插入或更新等. 索引主要分为两种类型:聚集索引和非聚集索引. 字典的目录就是一个索引,按照拼音查询想要的字就是聚集索引(物理连续,页码与目录一一对应),偏旁部首就是一个非聚集索引(逻辑连续,页码与目录不连续). 聚集索引存储记录是物理上连续存在的,而非聚集索引是逻辑上的连续,物理存储并不连续. 聚集索引一个表中只能有一个,而非聚集索引一个表中可以有多个. 索引的利

注明: 本文转载自http://www.hollischuang.com/archives/914 在计算机科学中,锁是在执行多线程时用于强行限制资源访问的同步机制,即用于在并发控制中保证对互斥要求的满足. 在数据库的锁机制中介绍过,在DBMS中,可以按照锁的粒度把数据库锁分为行级锁(INNODB引擎).表级锁(MYISAM引擎)和页级锁(BDB引擎 ). 行级锁 行级锁是Mysql中锁定粒度最细的一种锁,表示只针对当前操作的行进行加锁.行级锁能大大减少数据库操作的冲突.其加锁粒度最小,但加锁的

(该文章为方便自己查阅,也希望对大家有所帮助,转载于互联网) 1. 锁机制 当前MySQL支持 ISAM, MyISAM, MEMORY (HEAP) 类型表的表级锁,BDB 表支持页级锁,InnoDB 表支持行级锁. 很多时候,可以通过经验来猜测什么样的锁对应用程序更合适,不过通常很难说一个锁比别的更好,这全都要依据应用程序来决定,不同的地方可能需要不同的锁. 想要决定是否需要采用一个支持行级锁的存储引擎,就要看看应用程序都要做什么,其中的查询.更新语句是怎么用的.例如,很多的web应用程序大

为了给高并发情况下的mysql进行更好的优化,有必要了解一下mysql查询更新时的锁表机制. 一.概述 MySQL有三种锁的级别:页级.表级.行级.MyISAM和MEMORY存储引擎采用的是表级锁(table-level locking):BDB存储引擎采用的是页面锁(page-level locking),但也支持表级锁:InnoDB存储引擎既支持行级锁(row-level locking),也支持表级锁,但默认情况下是采用行级锁. MySQL这3种锁的特性可大致归纳如下: 表级锁:开销小,加

页级:引擎 BDB. 表级:引擎 MyISAM , 理解为锁住整个表,可以同时读,写不行 行级:引擎 INNODB , 单独的一行记录加锁 表级,直接锁定整张表,在你锁定期间,其它进程无法对该表进行写操作.如果你是写锁,则其它进程则读也不允许 行级,,仅对指定的记录进行加锁,这样其它进程还是可以对同一个表中的其它记录进行操作. 页级,表级锁速度快,但冲突多,行级冲突少,但速度慢.所以取了折衷的页级,一次锁定相邻的一组记录. MySQL .1支持对MyISAM和MEMORY表进行表级锁定,对BDB

关于mysql的锁行还是锁表,这个问题,今天算是有了一点头绪,mysql 中 innodb是锁行的,但是项目中居然出现了死锁,锁表的情况.为什么呢?先看一下这篇文章. 目时由于业务逻辑的需要,必须对数据表的一行或多行加入行锁,举个最简单的例子,图书借阅系统.假设 id=1 的这本书库存为 1 ,但是有 2 个人同时来借这本书,此处的逻辑为 ; -- 如果 restnum 大于 0 ,执行 update ; ; -- 如果 restnum 大于 0 ,执行 update ; 问题就来了,当 2 个

前面的话 本文将详细介绍MongoDB数据库索引构建情况分析 概述 创建索引可以加快索引相关的查询,但是会增加磁盘空间的消耗,降低写入性能.这时,就需要评判当前索引的构建情况是否合理.有4种方法可以使用 1.mongostat工具 2.profile集合介绍 3.日志 4.explain分析 mongostat mongostat是mongodb自带的状态检测工具,在命令行下使用.它会间隔固定时间获取mongodb的当前运行状态,并输出.如果发现数据库突然变慢或者有其他问题的话,首先就要考虑采用

转载:http://www.hollischuang.com/archives/914 数据库的读现象浅析中介绍过,在并发访问情况下,可能会出现脏读.不可重复读和幻读等读现象,为了应对这些问题,主流数据库都提供了锁机制,并引入了事务隔离级别的概念. 并发控制 在计算机科学,特别是程序设计.操作系统.多处理机和数据库等领域,并发控制(Concurrency control)是确保及时纠正由并发操作导致的错误的一种机制. 数据库管理系统(DBMS)中的并发控制的任务是确保在多个事务同时存取数据库中同

在计算机科学中,锁是在执行多线程时用于强行限制资源访问的同步机制,即用于在并发控制中保证对互斥要求的满足. 在数据库的锁机制中介绍过,在DBMS中,可以按照锁的粒度把数据库锁分为行级锁(INNODB引擎).表级锁(MYISAM引擎)和页级锁(BDB引擎 ). 行级锁 行级锁是Mysql中锁定粒度最细的一种锁,表示只针对当前操作的行进行加锁.行级锁能大大减少数据库操作的冲突.其加锁粒度最小,但加锁的开销也最大.行级锁分为共享锁 和 排他锁. 特点 开销大,加锁慢:会出现死锁:锁定粒度最小,发生锁冲

一.引言     好久没有写东西了,MongoDB系列的文章也丢下好长时间了.今天终于有时间了,就写了一篇有关索引的文章.一说到"索引",用过关系型数据库的人都应该知道它是一个什么东西.当我们要访问的数据量大了的时候,可以通过建立索引来提高查询速度.关系型数据库有"索引"的概念,我们的MongoDB数据库也有索引的概念,今天我就来抛砖引玉,简单的说一说MongoDB文档数据库中的"索引"的概念.二.简介     索引通常能够极大的提高查询的效率,