# -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/12/28 10:01 AM # @Author : cxa import pymongo db_configs = { 'type': 'mongo', 'host': '地址', 'port': '端口', 'user': 'spider_data', 'passwd': '密码', 'db_name': 'spider_data' } class Mongo(): def __init__(self, db=db

pymongo创建索引.更新.删除     索引创建 ## collection 为数据集合collection.create_Index({'需创建索引字段': 1})collection.ensure_Index({'需创建索引字段': 1})## 获取索引信息,数据库中使用db.getCollection('tablename').getIndexes() 更新 # 更新匹配到的第一条数据collection.update_one(k, {'$set': v})# 更新匹配到的所有数据co

索引(index),在MySQL中也被叫做键(key),是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构.索引优化是对查询性能优化最有效的手段.   5.1 索引基础   索引的类型   索引是在存储引擎层而不是服务器层实现的.所以,并没有统一的索引标准:   B-Tree 索引   不同的存储引擎以不同的方式使用B-Tree索引,性能也各有不同:例如,MyISAM使用前缀压缩技术使得索引更小,而InnoDB则按照原数据格式进行存储.再如MyISAM索引通过数据的物理位置引用被索引的行,而InooDB则

创建高性能的索引 1. 索引(在MySQL中也叫做"键(key)")是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构. 2. 索引可以包含一个或多个列的值.如果索引包含多个列,那么列的顺序也十分重要,因为MySQL只能高效低使用索引的最左前缀列. 3. B-Tree索引:当人们谈论索引的时候,如果没有特别执行索引类型,那多半说是B-Tree索引,它使用B-Tree数据结构来存储数据.     1). 可以使用B-Tree索引的查询类型:          a. 全职匹配:全值匹配指的是和索引中

一.书签查找的概念 书签可以帮助SQL Server快速从非聚集索引条目导向到对应的行,其实这东西几句话我就能说明白. 如果表有聚集索引(区段结构),那么书签就是从非聚集索引找到聚集索引后,利用聚集索引定位到数据.此处的书签就是聚集索引.如果表没有聚集索引(堆结构).那么扫描非聚集索引后,通过RID定位到数据,那么此处书签就是RID. 所谓的书签查找,就是通过聚集索引,然后利用聚集索引或RID定位到数据. 不论表示堆结构还是区段结构,数据的存放都是数据库文件的某文件->某页->某行,因此定位数

开始之前 典型实现 可以通过下列方法实现非聚集索引: UNIQUE 约束 在创建 UNIQUE 约束时,默认情况下将创建唯一非聚集索引,以便强制 UNIQUE 约束. 如果不存在该表的聚集索引,则可以指定唯一聚集索引. 有关详细信息,请参阅 Unique Constraints and Check Constraints. 独立于约束的索引 默认情况下,如果未指定聚集,将创建非聚集索引. 对于每个表可创建的最大非聚集索引数为 999. 这包括使用 PRIMARY KEY 或 UNIQUE 约束创

是什么 索引用于快速的查询某些特殊列的某些行.如果没有索引, MySQL 必须从第一行开始,然后通过搜索整个表来查询有关的行.表越大,查询的成本越大.如果表有了索引的话,那么 MySQL 可以很快的确定数据的位置,而不用查询整个表格.这比顺序的读取每一行要快的多.索引就像我们查字典时的目录一样,我们通过查询字典的目录,可以定位到某一行数据. 大多数的 MySQL 的索引(主键索引,唯一索引,普通索引,全文索引)都是 B-trees  结构.例外的情况有:在空间数据类型使用 R-trees 结构.

本文实例讲述了MySQL查看.创建和删除索引的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: 1．索引作用 在索引列上,除了上面提到的有序查找之外,数据库利用各种各样的快速定位技术,能够大大提高查询效率.特别是当数据量非常大,查询涉及多个表时,使用索引往往能使查询速度加快成千上万倍. 例如,有3个未索引的表t1.t2.t3,分别只包含列c1.c2.c3,每个表分别含有1000行数据组成,指为1-1000的数值,查找对应值相等行的查询如下所示. SELECT c1,c2,c3 FROM t1,t2,t3

在数据库中合理的使用索引是提升mysql数据库的一种高效和快捷的方式,但是在索引的使用上在我的使用中发现有很多坑,因为自己之前没有认识到,所以来总结一下 索引的介绍 索引是一种特殊的文件,其中包含着对数据表中的所有记录的引用指针 添加索引的条件 字段中存储的内容重复性不能过高,比如性别,颜色等这些可区分性很低的字段 字段会经常性的用作查询语句. 因为创建索引也是需要存储的空间的,而且创建了索引会造成insert等语句的速度变慢 字段更新的斌率不高的字段适合添加索引.数据的更新会带来索引的更新.

本文系阅读<高性能MySQL>,Baron Schwartz等著一书中第五章 创建高性能的索引的笔记,索引是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构. 索引对于良好的性能非常关键,尤其是当表中的数据量越来越大时,索引对性能的影响愈发重要.在数据量较小且负载较低时,不恰当的索引对性能的影响可能还不明显,但当数据量逐渐增大时,性能则会急剧下降. 索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了.索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引有时比一个好的索引性能要好两个数量级. 索引基础 在mysql中

1.Lucene基础 (1) 简介 Lucene是apache下的一个开放源代码的全文检索引擎工具包.提供完整的查询引擎和索引引擎:部分文本分析引擎. Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包,以方便在目标系统中实现全文检索的功能. (2) 应用场景 对于数据量大,数据结构不固定的数据可采用全文检索方式搜索,比如百度,Google等搜索引擎,论坛搜索,电商网站站内搜索等. 2. Lucene实现全文检索的流程 下面这张图足以说明索引的流程 (1) 绿色表示索引过程,对要搜索的原

前言: 索引优化应该是对查询性能优化的最有效的手段了.索引能够轻易将查询性能提高几个数量级. // 固态硬盘驱动器有和机械硬盘启动器,有着完全不同的性能特性: 然而即使是固态硬盘,索引的原则依然成立, 只是那些需要尽量避免的糟糕索引对固态硬盘的影响没有机械硬盘那么糟糕. 现在很多公司都将数据库的优化工作都依托于 DBA 去完成,在我看来,这些都应该是程序员必备的技能, 有经验和没经验的程序员在数据库使用起来也有很大的差异,这些差异取决开发人员对索引内部的数据结构认识, 对所有负责的业务熟悉程度,

索引是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构.索引优化是对查询性能优化的最有效手段.索引能够轻易将查询性能提高几个数量级.创建一个最优的索引经常需要重写查询.5.1 索引基础 在MySQL中,存储引擎首先在索引中找到对应值,然后根据匹配的索引记录找到对应的数据行. 索引可以包含一个或多个列的值.如果索引包含多个列,那么列的顺序也十分重要,因为MySQL只能高效地使用索引的最左前缀列. 5.1.1 索引的类型 索引有很多类型,可以为不同的场景提供更好的性能.在MySQL中,索引是在储存引擎层而不是

 一.什么是索引? 索引是对数据库表中的一列或多列值进行排序的一种结构,使用索引可以快速访问数据库表中的特定信息. 二.索引的作用? 索引相当于图书上的目录,可以根据目录上的页码快速找到所需的内容,提高性能(查询速度) 三.优点: 通过创建唯一性索引,可以保证数据库表中的每一行数据的唯一性. 可以加快数据的检索速度 可以加速表与表之间的连接 在使用分组和排序进行检索的时候,可以减少查询中分组和排序的时间 四.缺点 创建索引和维护索引要耗费时间,这种时间随着数据量的增加而增加. 索引需要占用物理空

-- ---------------------------- -- 商品属性表 -- AUTO_INCREMENT=1为设置了自增长的字段设置起点,1为起点 -- ENGINE选择:MyISAM类型不支持事务处理等高级处理,而InnoDB类型支持. -- NOT NULL 设置字段不为空,DEFAULT NULL设置字段默认值 -- COMMENT注释 -- DEFAULT CHARSET=utf8为字段设置默认编码(如果表字段没有设置编码,那么默认就是这里指定的编码) -- characte

前言:目前自己在做使用Lucene.net和PanGu分词实现全文检索的工作,不过自己是把别人做好的项目进行迁移.因为项目整体要迁移到ASP.NET Core 2.0版本,而Lucene使用的版本是3.6.0 ,PanGu分词也是对应Lucene3.6.0版本的.不过好在Lucene.net 已经有了Core 2.0版本(4.8.0 bate版),而PanGu分词,目前有人正在做,貌似已经做完,只是还没有测试~,Lucene升级的改变我都会加粗表示. Lucene.net 4.8.0 https

创建辅助XML索引 使用 CREATE INDEX (Transact-SQL)Transact-SQL DDL 语句可创建辅助 XML 索引并且可指定所需的辅助 XML 索引的类型. 创建辅助 XML 索引时注意下列事项: 除了 IGNORE_DUP_KEY 和 ONLINE 之外,允许对辅助 XML 索引使用所有适用于非聚集索引的索引选项. 对于辅助 XML 索引,这两个选项必须始终设置为 OFF. 辅助索引的分区方式类似于主 XML 索引. DROP_EXISTING 可以删除用户表的辅助

创建唯一聚集索引典型实现 唯一索引可通过以下方式实现: PRIMARY KEY 或 UNIQUE 约束 在创建 PRIMARY KEY 约束时,如果不存在该表的聚集索引且未指定唯一非聚集索引,则将自动对一列或多列创建唯一聚集索引. 主键列不允许空值. 在创建 UNIQUE 约束时,默认情况下将创建唯一非聚集索引,以便强制 UNIQUE 约束. 如果不存在该表的聚集索引,则可以指定唯一聚集索引. 有关详细信息,请参阅 Unique Constraints and Check Constraints

聚集索引与非聚集索引,其实已经有很多的文章做过详细介绍. 非聚集索引 简单来说,聚集索引是适合字段变动不大(尽可能不出现Update的字段).出现字段重复率小的列,因为聚集索引是对数据物理位置相同的索引,所以一张表中只能出现一个聚集索引. 聚集索引的特征:代表全部数据存储的位置索引,不能经常去更新这个字段,最好不出现重复. 聚集索引 非聚集索引也有很多人叫法上细分为唯一索引.全文索引.普通索引,我们在进项条件查询时,作为条件过滤的字段通常被设置为非聚集索引,这样就不需要去读取原始记录,直接查询索

在12C中,可以在相同的列的集合上创建多个索引,但是多个索引的类型要不同.同一时刻,只有一个是可见的. SQL> create table emp_tab as select * from emp; SQL> create index emp_tab_ix_01 on emp_tab(job,hiredate); --在创建另一个索引之前,要将上一步创建的索引变成invisible状态 SQL> alter index emp_tab_ix_01 invisible; SQL> c

创建索引: (1)在SQL Server Management Studio中,选择并右击要创建索引的表,从弹出菜单中选择“设计”,打开表设计器.右键单击表设计器,从弹出菜单中选择“索引/键”命令,打开“索引/键”对话框.对话框中列出了已经存在的索引,如下图所示. (2)单击“添加”按钮.在“选定的主/唯一键或索引”框显示系统分配给新索引的名称. (3)在“列”属性下选择要创建索引的列.可以选择多达16列.为获得最佳性能,最好只选择一列或两列.对所选的每一列,可指出索引是按升序还是降序组织列值.