PowerDesigner是一款功能非常强大的建模工具软件,足以与Rose比肩,同样是当今最著名的建模软件之一.Rose是专攻UML对象模型的建模工具,之后才向数据库建模发展,而PowerDesigner则与其正好相反,它是以数据库建模起家,后来才发展为一款综合全面的Case工具. PowerDesigner主要分为7种建模文件: 1.  概念数据模型 (CDM) 对数据和信息进行建模,利用实体-关系图(E-R图)的形式组织数据,检验数据设计的有效性和合理性. 2.  逻辑数据模型 (LDM)

本文出处:http://www.cnblogs.com/wy123/p/6008477.html 关于统计信息对数据行数做预估,之前写过对非相关列(单独或者单独的索引列)进行预估时候的算法,参考这里. 今天来写一下统计信息对于复合索引在预估时候的计算方法和潜在问题. 本文原形来自于是个实际业务问题,某SQL在利用一个符合索引做查询的时候,发现始终会出现预估误差较大的情况, 而改变复合索引的列顺序,这个预估行数的误差会发生变化, 也就是说,Create index idx_index1 ON Ta

当Mysql使用索引字段作为条件时,如果该索引是复合索引,必须使用该索引中的第一个字段作为条件才能保证系统使用该索引,否则该索引不会被使用,并且应尽可能地让索引顺序和字段顺序一致

最新在做一个项目,由于查询字段较多,且查询较频繁,所以我做了一个复合索引,将所有需要查询的字段都做到索引里,做了一个名为s_1_m_1_c_1_v_1_year_1_month_1_week_1_day_1_hour_1_minute_1的索引. 我要查询的字段一般都是s,m,c,v这四个,一般是一起使用,这么久以来,也没碰到过什么问题,忽然间,我有一次在查询s,c这二个字段的时候,用了explain()查看效率,忽然间,看到了我在老版本中不可思异的东西,他居然使用了索引. 跳过了m这个字段,继

说说复合索引 写索引的博客太多了,一直不想动手写,有一下两个原因:一是觉得有炒剩饭的嫌疑,有兄弟曾说:索引吗,只要在查询条件上建索引就行了,真的可以这么暴力吗?二来觉得,索引是个非常大的话题,很难概括出所有的情况,你不整出点新意来,倒是有抄袭照搬的嫌疑 既然写了,就写一点稍微不一样的东西出来,好了,废话打住,开搞 搭建测试环境: 创建一张表,模拟实际业务中的一个表,往里面填入数据,时间字段上,相对按照时间均匀地填充,其他字段以GUID填充 Create table BusinessInfoTab

这一篇再说下索引的最后一个主题,索引覆盖,当然学习比较好的捷径是看看那些大师们设计的索引,看从中能提取些什么营养的东西,下面我们看 看数据库中一个核心的Orders表. 一:查看表的架构 <1> 先查看这个表的大概架构信息 --查看表的架构信息 SELECT c.column_id,c.name,t.name FROM sys.columns AS c JOIN sys.types t ON c.system_type_id=t.system_type_id WHERE c.object_id

周末终于搬进出租房了,装了宽带....才发现没网的日子...那是一个怎样的与世隔绝呀...再也受不了那样的日子了....好了,既然网 安上去了,还得继续我的这个系列. 索引和锁,这两个主题对我们开发工程师来说,非常的重要...只有理解了这两个主题,我们才能写出高质量的sql语句,在之前的博客中,我所说的 索引都是单列索引...当然数据库不可能只认单列索引,还有我这篇的复合索引,说到复合索引,可能熟悉的人又会说到include索引,那这两个索引到底 有什么区别呢,当然我也是菜鸟一枚...所以下面的

查看原表: SQL> select count(*) from t1; COUNT(*) ---------- 3229088 SQL> select count(*) from t1 where object_id is null; COUNT(*) ---------- 32 SQL> 创建单键索引: SQL> create index idx_t1 on t1(object_id); SQL> alter system flush buffer_cache; SQL&g

在MySQL数据库中,创建复合索引的时候,不知道在创建过程中哪个列在前面,哪个列该在后面,用以下方式即可: select count(distinct first_name)/count(*) as first_name_selectivity,count(distinct last_name)/count(*) as last_name_selectivity,count(*)from actor\G mysql> select count(distinct first_name)/count

          索引这块从存储结构来分,有2大类,聚集索引和非聚集索引,而非聚集索引在堆表或者在聚集索引表都会对其 键值有所影响,这块可以详细查看本系列第二篇文章:SQL SERVER大话存储结构_(2)_非聚集索引如何查找到行记录.     非聚集索引内又分为多类:单列索引.复合索引.包含索引.过滤索引等.之前文章有具体分析过非聚集索引的存储情况,但是没有对复合索引及包含索引做过多说明,本文来讲讲这两个索引.         如果转载,请注明博文来源: www.cnblogs.com/xi

摘要: 对于MongoDB的多键查询,创建复合索引可以有效提高性能. 什么是复合索引? 复合索引,即Compound Index,指的是将多个键组合到一起创建索引,这样可以加速匹配多个键的查询.不妨通过一个简单的示例理解复合索引. students集合如下: db.students.find().pretty(){ "_id" : ObjectId("5aa7390ca5be7272a99b042a"), "name" : "zhang

①复合索引 对多个字段创建索引被称为复合索引或者组合索引 ②创建组合索引 创建组合索引(以后台模式创建) db.user.ensureIndex({"username": 1, "age": 1}, {"background": true}) ③hint()强制使用索引查询 如果查询时发现没有使用到索引,可以使用hint函数强制使用索引查询 db.user.find().hint({"username": 1, "a

有关普通索引和组合索引问题: 索引分单列索引和组合索引:单列索引,即一个索引只包含单个列,一个表可以有多个单列索引,但这不是组合索引:组合索引,即一个索包含多个列.   MySQL索引类型包括:   (1)普通索引是最基本的索引,它没有任何限制.它有以下几种创建方式:   ◆创建索引   CREATE INDEX indexName ON mytable(username(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

更新时间:2018年03月26日 10:17:37   作者:Fundebug    我要评论 对于MongoDB的多键查询,创建复合索引可以有效提高性能.这篇文章主要给大家介绍了关于MongoDB复合索引的相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习   为什么需要索引? 当你抱怨MongoDB集合查询效率低的时候,可能你就需要考虑使用索引了,为了方便后续介绍,先科普下MongoDB里的索引机制(同样适用于其他的数据库比如mysql). ? 1 2 3 4 5 6 mongo-955

复合索引不是那么容易被catch到的. 两个查询条件都是等于的时候,才会被catch到. mysql> select count(*) from tf_user_index where sex = 2 and score > 80; +----------+ | count(*) | +----------+ | 1261904 | +----------+ 1 row in set (10.65 sec) mysql> select count(*) from tf_user wher

索引和锁,这两个主题对我们开发工程师来说,非常的重要...只有理解了这两个主题,我们才能写出高质量的sql语句,在之前的博客中,我所说的 索引都是单列索引...当然数据库不可能只认单列索引,还有我这篇的复合索引,说到复合索引,可能熟悉的人又会说到include索引,那这两个索引到底 有什么区别呢,当然我也是菜鸟一枚...所以下面的也是我的个人见解... 一:从数据页角度看问题 1. 做两个表,插入两条数据,在test1上做复合索引,在test2上做include索引,如下图: 1 -- 在tes

一. 1.索引越少越好,在修改数据时,第个索引都要进行更新,降低写速度.2.最窄的字段放在键的左边3.避免file sort排序,临时表和表扫描. 二.复合索引的建立原则: 如果您很可能仅对一个列多次执行搜索,则该列应该是复合索引中的第一列.如果您很可能对一个两列索引中的两个列执行单独的搜索,则应该创建另一个仅包含第二列的索引.如上图所示,如果查询中需要对年龄和性别做查询,则应当再新建一个包含年龄和性别的复合索引.包含多个列的主键始终会自动以复合索引的形式创建索引,其列的顺序是它们在表定义中出现

对于复合索引:Mysql从左到右的使用索引中的字段,一个查询可以只使用索引中的一部份,但只能是最左侧部分.例如索引是key index (a,b,c). 可以支持a | a,b| a,b,c 3种组合进行查找,但不支持 b,c进行查找 .当最左侧字段是常量引用时,索引就十分有效.下面用几个例子对比查询条件的不同对性能影响. create table test(a int,b int,c int,KEY a(a,b,c)); 优: select * from test where a=10 and

MySql 性能到底能有多高?用了php半年多,真正如此深入的去思考这个问题还是从前天开始.有过痛苦有过绝望,到现在充满信心!MySql 这个数据库绝对是适合dba级的高手去玩的,一般做一点1万篇新闻的小型系统怎么写都可以,用xx框架可以实现快速开发.可是数据量到了10万,百万至千 万,他的性能还能那么高吗?一点小小的失误,可能造成整个系统的改写,甚至更本系统无法正常运行!好了,不那么多废话了.用事实说话,看例子: 数据表 collect ( id, title ,info ,vtype) 就这

声明:虽然题目是Oracle.但同样适合MySQL InnoDB索引          在大多数情况下.复合索引比单字段索引好     很多系统就是靠新建一些合适的复合索引.使效率大幅度提高     复合索引比单字段索引复杂.有两个原则需把握:前缀性和可选性     但是.可叹的是.国内很多IT系统开发人员没有意识到应该优先设计复合索引     更没有充分理解复合索引的前缀性和可选性这两个重要原则          ㈠ 前缀性(Prefixing)                  在谓词条件中

这两天有个非常强烈的感觉就是自己在一些特别的情况下还是hold不住,脑子easy放空或者说一下子不知道怎么去分析问题了,比方,问"hash和btree索引的差别",这非常难吗.仅仅要掌握了这两种数据结构稍加分析就能得出答案,结果是一下子不知道从何说起.进入正题吧.这两者有啥差别. 1. hash索引查找数据基本上能一次定位数据.当然有大量碰撞的话性能也会下降. 而btree索引就得在节点上挨着查找了,非常明显在数据精确查找方面hash索引的效率是要高于btree的. 2. 那么不精确查