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  • ③影响能源消费结构的因素主要包括能源价格、能源禀赋、经济增长、人口、产业结构、能源消耗量、碳排放约束等;④未来基于清洁煤技术和可再生能源博弈的能源结构转型路径优化的研究可为我国能源行业发展提供借鉴和...
  • 它可归因为包括计划经济决策机制及城市发展政策等在内的多种方面。区别于运用分形理论、熵论、功能论等研究城市土地结构问题的是本文运用耗散结构理论,以广义流Ji和广义力Xi为模型参数,构建动态的、系统的、历史性...
  • 针对500 kV PMFCL经济性分析实例,分析了电磁变量对PMFCL经济性的影响,并建立其经济优化模型,求得了PMFCL的最优成本和对应的结构参数。结果表明,在高压大容量应用场合,PMFCL具有较好的经济性优势。Ansoft ...
  • 中国经济当前处于流动性过剩...金融结构优化的具体措施包括多层次资本市场的完善,大力发展机构投资者。发行债券收购国家外汇储备的增量,推进银行业的综合化经营以及进行结构化产品创新和房地产投资信托产品创新等。
  • 利用钱学森关于农业系统工程以及对复杂巨系统综合集成的思想、理论和方法, 对长清县大农业系统(包括种植业、畜牧业、林业、水产业和加工业等)生产结构优化问题进行了研究. 通过定性定量相结合的综合集成、 模型体系...
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  • Simulia TOSCA Structure v8.1流体力学结构优化软件 FE-DESIGN有限公司,基于有限元分析(FEA)和计算流体动力学(CFD)工程和软件公司进行数值优化解决方案,宣布Tosca Structure 8.1的发布,是市场领先的技术,...

    Simulia TOSCA Structure v8.1流体力学结构优化软件
    FE-DESIGN有限公司,基于有限元分析(FEA)和计算流体动力学(CFD)工程和软件公司进行数值优化解决方案,宣布Tosca Structure 8.1的发布,是市场领先的技术,结构优化的基于行业标准FEA包(Abaqus,ANSYS,MSC Nastran)。它允许轻量化,刚性和耐用的部件和系统快速,可靠的设计。采用拓扑优化用Tosca Structure.topology您在设计理念已获得最佳的设计方案。分别通过形状和珠优化(用Tosca Structure.shape和Tosca Structure.bead分别)的具体细节上的改进让你的设计为生产做好准备。用Tosca Structure.sizing你发现即使是高达设计变量的数以百万计的大规模应用而优化的片材的厚度。其结果是体重,刚度和动态性能之间的最佳关系设计。
     
    Tosca Structure 8.1增强功能
     
    - 内置来自Abaqus 6.13-AP2的Abaqus/ CAE优化模块
    - 全面支持FE-安全的疲劳分析的形状优化使用
    - 形状优化,现在Tosca 扩展了ANSYS Workbench中可用
    - 改进Tosca Structure 的内部数据处理
    - 舒缓僵硬的优化和增加考虑热负荷
    - 使用元素校正增强网格平滑的形状优化
    - 改进的软删除算法高度非线性几何造型

     


    Geologynet.FieldTools.v1.2.0.0 1CD(钻探记录,横截面,等高线图和钻孔图的绘制和绘图程序)

    Geosoft产品:(一套非常著名的应用软件.用于地质堪探,地球物理堪探,地球化学分析,石油钻探,环境堪测等的数据处理)

    Geosoft Oasis.Montaj.8.4 1CD(用于矿脉钻探、天然气钻探、包含大地环境的地科研究项目,与未爆弹侦测等作业)

    Geosoft Target.for.ArcGIS.v3.5.0 1CD(基于Oasis Montaj 的一款分析工具,在于ESRI GIS环境下对地下钻孔数据的可视化简易分析)

    Geosoft Target.v7.0.1 1CD(适用于地下钻孔数据可视化的简易分析,从期初规划到研发阶段提供较佳的项目管理)

    GEOSOFT CoStat v6.4 1CD

    Geosoft Eletom 32 v3.0.13 1CD

    Geosoft Eletom v3.0013 1CD

    Geosoft Insitu v2003 1CD(解释静态和动态土质技术的软件)

    Geosoft Liquiter v2003 1CD(土壤液化分析软件,用于测定与遭受地震袭击后的渗透地形 液化相关的安全)

    GeoFEA v8.0 1CD(岩土工程有限元分析软件)

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    Cgtech Vericut v7.3.3.Win32_64-ISO 1DVD(最强的数控模拟仿真,中 、英文版)

    Vericut 4.4 中文教程 1CD

    Vericut 实体验证教程

     

     


    NEiFusion v2.0 Win32-ISO 1DVD有限元分析(FEA)软件
    NEi Fusion是有限元分析最好的工具,因为它包含有限元分析中使用最广的分析功能,如线性 静力学分析、稳态热分析、模态分析、屈曲分析、预应力分析、复合材料分析、接触分析和优化 分析等。

     

     


    FEM-Design.v8.0  1CD(基于有限元方法的套装软件,可处理各种梁、柱、墙、板层,也可以3D模型同时处理以上因素)
    FEM-Design Suite是一款先进的建模软件,主要用于承重混凝土、钢材、木材结构(按照欧洲设计规范)的有限元分析和设计。独特的用户友好的工作环境是基于熟悉的CAD工具(使模型创建和结构编辑变的简单与直观)。

    FEM-Design快速和容易的特点,使得它对于所有的建设任务类型(从单一的元素设计到大型结构的全局稳定性分析)来说都是非常理想的,并使其成为结构工程师的最佳实践工具。

     

     


    PC OMR v3.0 1CD (光学标记阅读机(OMR)软件。可以帮你快速录入数据或校对相关信息)

    Pvsol.v3.07 1CD(仿真设计光电系统)
    PVSOL? 专家版内建3D可视觉化设计工具可针对平面屋顶及屋顶一体化太阳光电并联系统进行遮阴分析及细部设计规划工作。

    全部三个版本有下列功能

    可自动或手动进行全部光电模组履盖设计功能。
    可连结全球超过8000个气象站的气象资料进行设计。(PV*SOL? Pro(专业版) 及 PV*SOL? Expert(专家版)
    可使用软体内建11,000个太阳光电模板及2300个逆变器资料库进行设计规划。
    可自行在不同类型的屋顶上图象化计算太阳光电模板的数量。
    可进行简要或详细的遮影分析(PV*SOL? Expert 专家版才有3D功能)
    可计算太阳光电系统经济效益分析并产出简要或详细的专案报告。


    Valentin软体公司为可持续供应能源的建筑物开发一系列以亲切的使用者界面为主的规划与模拟软体。我们的服务范围包括为特定产业所开发的太阳能光电和太阳热能软体,同时提供个别化的建置执行解决方案。

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  • 经济普查全国数据库优化方案

    千次阅读 2005-12-16 13:08:00
    国家级数据处理的主要任务包括下面几项: 1给各省级单位报送的数据建立处理环境,执行统一的审核、汇总程序,并将结果与同时上报的审核错误清单和汇总数据进行比较,如果两者不同或有其他问题,通知原报送单位重新...

      随着各省、自治区、直辖市(以下简称:各省级单位)的第一次全国经济普查(以下简称:经济普查)数据上报工作接近尾声,国家级数据处理工作正大规模地展开,经济普查全国数据库的建设也被提上日程。国家级数据处理的主要任务包括下面几项:

      1给各省级单位报送的数据建立处理环境,执行统一的审核、汇总程序,并将结果与同时上报的审核错误清单和汇总数据进行比较,如果两者不同或有其他问题,通知原报送单位重新报送;

      2将各省级单位报送的数据合并到一个处理环境中,执行各专业要求的审核、汇总程序,并由各专业做进一步的审核、查询得出最终确定的数据集。将来在此数据集基础上可以构建全国基本单位名录库和其他专业的全国数据库,提供给各级政府统计部门、其他政府部门和科研机构使用,即建立经济普查全国数据库。

      3按处理地从全国处理环境中合并导出各省级单位数据并建立独立的处理环境,再次分别执行统一的审核、汇总程序,并由各专业确认无误后反馈各地区。

      国家级数据处理的流程和省级、地(市)级没有本质的差别,国家级和省级处理的最明显差别是数据量上的差别,填报目录(法人单位+产业活动单位)记录超过了700万条,其他30余张专业基层表的记录从几十万到数百万不等。因此,实现快速地从如此大容量的数据库中提取数据(查询)、分析、统计以及提取数据后进行数据展示,已成为亟待解决的难题。

      经济普查数据汇集到国家级的时候,数据库的性质已经逐渐地发生了改变,从一个联机事务处理(OLTP)系统转变为一个决策支持(DSS)系统。联机事务处理系统有大量的用户同时连接,并发操作很多,有大量的数据增删改,而每次更改涉及的记录数较少,对系统的响应时间要求较高。决策支持系统是大数据量的查询,大批量的数据导入和导出,涉及的记录数很多,对系统的响应时间要求不太高,但是对一个长时间操作耗费的总时间要求提高。

      由于两种类型系统应用特点的巨大差异,在联机事务处理系统中有效率的设计,在决策支持系统中变得不再有效率,需要进行分析、调整、优化。

      在国家级数据处理过程中,我们遇到了诸多的问题,例如:数据导入、导出、审核、汇总、查询速度慢;按某个指标分组的总计数据和分项数据之和不相等;执行各种操作占用的计算机资源过大等。下面针对上述问题,按产生的原因分别归纳出以下几项优化内容。

      一、减少数据冗余提高空间使用效率

      在数据采集阶段,调查对象的数据的一些统计特征,例如某专业基层表的填满率,数据量地区分布等是未知的,尽管可以从历史数据中获得某些信息,

      但全国的统计特征信息不一定适用于地方,因此数据采集系统中不需要考虑数据的统计特征。数据汇集到国家级后,即使个别数据还会进行订正、增补,但总体来说,数据的整体特征已经固定,不会有大的改变。为了提高进一步处理的效率,就得针对既有数据的统计特征进行数据结构的调整,其中最首要的,是减少数据冗余。所谓冗余数据,有两种含义,第一种,是指在数据库中多个地方重复存储的数据;第二种,指的是基层没有填写,而由于应用程序设计的原因在数据库表中填充并遗留下的大量空白。减少数据冗余并不应该随着硬件系统处理能力、运算速度和存储容量的提高而被忽视,相反,重视并减少冗余更能发挥硬件系统的能力。

      通过对几张定长二维表的统计,我们发现它们均存在第二种冗余,冗余的比例从60%至80%不等。以规模以上工业企业能源购进、消费及库存表的二维子表(下面简称606表)为例,参加填报的单位约有27万,共530万条记录,而其中至少一个有效字段(不包括全局唯一标识uuid和数据项行代码)有数的记录仅95.4万,冗余比率达到了82%。而恰恰是606表,其导出文件长度和导入耗费时间均列第一批上报的各表的首位。经过测试,我们用数据库的SQL命令删除冗余记录后,应用程序的执行没有发生错误,而无论是审核、汇总、导入、导出还是查询时间都大幅度下降(对比见下表)。原因有以下几方面,物理存储数据块的减少使I/O访问的次数减少,记录数的减少一方面使表扫描行数和叠加计算的次数减少,另一方面使索引文件的长度变小,维护开销降低。

      也许开发人员会提出异议,606表在业务规则中是定长二维表,删除冗余记录后就变成了不定长表,这是不是违背了业务的需求?这种担心是有道理的,但不是不可解决的,我们完全可以在数据展示上给用户呈现一张定长二维表,后台存储格式是用户不关心的,但对应用程序的执行性能却是关键的。事实上,经济普查数据处理程序ePras已经做到了将不定长表存储格式数据展示成为定长二维表。只是按不定长表存储定长二维表在数据导入时需要和不定长表一样考虑空行覆盖等问题。

      606表产生如此巨大的冗余,这是由企业生产经营情况决定的,大部分企业都只购进、消费及库存了22种能源的少数几种,这个比例就是1减去上面给出的82%,即18%。

      607,612,621表也都存在和606表相同的第二种冗余,可以用同一种办法加以优化。

      除了定长二维表,不定长表也存在数据冗余,不过主要是第一种,其影响也不如上述各表大。以规模以上工业企业产品生产、销售、库存表为例(下面简称603表),603表的字段设计完全与表样一致,除了保存产品代码外,还保存了产品名称和计量单位,实际上,产品代码本身就涵盖了产品名称和计量单位信息,在工业企业产品目录中一一对应。ePras程序也正是通过检索录入的产品代码,从产品目录中取得对应产品名称和计量单位填充到相应的字段的。这种冗余在数据采集阶段,对数据展示有一定程度的帮助,不必每次显示每个产品都查表了,能提高显示速度。但对于国家数据处理,上文已经提及,只对个别基层数据还会进行订正、增补,显示的响应时间不是那么重要,何况,产品代码在603表和产品目录中都是主键的一部分,数据库管理系统会利用索引去取数,效率也不低。当然,汇总表中产品数量巨大,保存这些冗余信息,以空间换取时间还是值得的。

      如果我们在603表中不存储产品名称和计量单位,将可以节省1/5的存储空间。我们用SQL命令更新冗余字段后,经过测试,应用程序的执行没有发生错误,而无论是审核、汇总、导入、导出还是查询时间都大幅度下降(对比见下表)。

      605,611,613表也都存在和603表相同的第一种冗余,可以用同一种办法加以优化。

      二、改变主键改善查询性能

      采用uuid作为主键或主键的一部分的初衷是为了解决基层数据重码覆盖问题,但到了上报阶段,各省上报的数据在省内都已经消除了重码,采用处理地行政区划码+单位代码的方式完全可以保证唯一性。这里的“+”号表示将多个字符串合并后填回uuid字段,而不是指用多个字段组合作为主键,因此uuid存在的前提变得不再成立,而随着记录数的扩大,由uuid的产生算法带来的随机性、长度冗余在查询中的负面影响日益严重。

      主键的随机性使得大批量导入的时候维护索引的开销巨大,而32个字符长度包含的信息又很有限,它跟业务无关,仅仅是区分一个填报单位,成本和回报不匹配。主键的重新设置有多种选择方案,一种是上文提到的处理地行政区划码+单位代码,这种编码的优点是对于分地区查询、汇总很方便,缺点是分专业处理不方便,我们也可以采取行政区划码+单位所属专业代码+单位代码的编码,这种编码对于分地区处理、分专业查询、汇总都很方便,缺点是代码长度更长,有不符合关系数据库规范化要求的地方。我们应针对业务的不同需要,采用适当的办法重新设置主键。经过改造以后的主键将可以脱离main_table,J601,J602的束缚,在查询的时候直接分地区或分专业处理专业基层表。

      更改主键的一种应用是抽取一个居委会或村委会的数据,过去我们只能先根据J601,J602的单位所在地行政区划码查出相应的uuid集合,再从各个基层表查询包含在uuid集合中的uuid单位的数据,SQL语句如下:(以603表为例)

      select b.* from J601 a, J603 b where a. Z01_03 = 230101001001 and a. uuid = b. uuid

      而现在只要对各个基层表的主键进行条件查询,SQL语句如下:(以603表为例)

      select * from J603 b where a. uuid like 230101001001%

      更改主键的另一种应用是给各地反馈数据。国家要给各省级反馈处理地属于该地区的数据(也即是国家审定的该地区上报的数据),如果用应用程序来做,需要3个步骤:1.筛选出属于该地区的填报目录(main_table),设为表A;2.将各基层表和表A通过uuid产生关联;3.输出关联成功的单位。而通过Oracle的exp实用程序来做,只需要在命令行加一个参数query=where uuid like 2%即可。

      批量改变全国数据的uuid,我们可以通过下面办法实现:

      1.构造uuid和新id的对照表idtab,并设uuid为主键。

      2.更新每个基层表和填报目录的uuid,注意填报目录还要对产业活动单位的par_orgn_code进行替换,否则产业活动单位将和所属法人单位失去关联。

      改变uuid的实质是让各表的主键具有更多对统计活动有用的信息,这种信息原本来自多个基层表,用空间换取时间,达到减少重复取信息、加快处理的目的。

      当然,批量改变全国数据的uuid是一项耗时巨大的工作,但是正如谚语所说的“磨刀不误砍柴工”,我们对主键一次性的处理以后,会为将来的工作带来极大的利益。由于我们保留了uuid和新id的对照表,如果有必要也可以很容易查到某单位的uuid。

      三、清除垃圾数据维护数据一致性和正确性

      垃圾数据指的是那些由于各种原因应该从数据库中删除而未删除的数据,包括下面几种。1.main_table中有,而其他基层表中没有的单位,2.main_table中没有,而其他基层表中有的单位,3.基层表子表中有,而其对应基层表主表中没有的单位。

      这些数据遗留在数据库中,影响了汇总审核的正确性,比如:有些汇总表从填报目录读取单位数,从调查表读取价值量,如果填报目录有某单位的记录而调查表没有该单位的记录则会产生矛盾的结果。有时候还会引起完整性约束方面的问题,产生插入、删除异常。比如,某单位只填写了子表,主表为空,则该单位的某些数据就无法保存和参加运算。

      查找并删除第一种垃圾数据的办法是:

      将main_table和相应的基层表按照uuid做左外连接,附加应填报此表的专业代码和行业代码等条件。基层表的uuid为null的main_table中剩余的uuid即为所求。

      查找并删除第二种垃圾数据的办法是:

      将main_table和相应的基层表按照uuid做右外连接,附加应填报此表的专业代码和行业代码等条件。main_table的uuid为null的基层表中剩余的uuid即为所求。

      查找并删除第三种垃圾数据的办法是:

      将基层表子表和相应的基层表主表按照uuid做左外连接。基层表主表uuid为null的基层表子表中剩余的uuid即为所求。

      垃圾数据被清除后,系统中数据关系更加合理,有利于保证各种计算、分析结果正确。

      四、相关人员发挥作用解决工作难题

      数据库系统的优化是一个长期动态的过程,需要符合不同阶段的工作需要,系统设计应满足而不拘泥于业务需求,充分认识性能和效率问题的重要性并在应用程序中实现。

      业务高级管理人员负责制定并重新考察业务规则和流程,从而为应用设计提供一种清晰而适当的模型。他们必须确定规则和流程的特定类型而这将影响到整个系统的性能。

      应用设计人员必须绕过潜在的系统瓶颈进行设计。此外,他们还应当与系统设计人员进行交流,从而使得每个人都可以理解应用的数据流。

      应用开发人员必须与其所选择的实现策略进行充分的交互,使得其在进行语句优化的时候可以顺利地较快确定模块和SQL语句。

      数据库管理员必须仔细地监视系统的活动并将其归档,以此来识别和修正异常的系统性能。有时还需与系统管理员就系统配置进行交互从而方便其他人可以高效地设计和管理系统。

      最终用户和二次开发人员也有责任用适当的方法来使用经济普查全国数据库,我们应遵循下面的原则:

      1限定(尽量缩小)查询的范围,例如:在销售额超过10亿的商业企业中查询全国销售额前100位将比直接在所有商业企业中查询有效率。

      2利用存储的中间结果,例如:汇总不必每次对所有基层单位,可以利用粒度较细的分地区、分行业的汇总结果得出更加宏观的数据。

      3避免经常地导出、导入大量数据,如有可能,可请求开发人员或数据库管理员配合在后台直接存取,绕过中间层的开销。

      总结

    本文论及的优化方法都是在保留现有的数据结构不变的前提下进行的,这些优化可以使应用程序不作修改或作少量修改就能提高性能,而如果要做成一个真正的决策支持系统,还需要对用户的需求作详尽的分析,重构一个适应决策分析要求的系统。

    参考资料:

       1.《经济普查数据上报准备工作》(梁卫华)

       2.《经普项目中基层表物理存储结构的变化》(卓光)

       3.《Oracle8i性能设计与优化》(北京希望电子出版社)

     

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  • MySQL优化技巧

    万次阅读 多人点赞 2017-09-10 14:14:00
    MySQL优化三大方向① 优化MySQL所在服务器内核(此优化一般由运维人员完成)。② 对MySQL配置参数进行优化(my.cnf)此优化需要进行压力测试来进行参数调整。③ 对SQL语句以及表优化。MySQL参数优化1:MySQL 默认的最大...

    MySQL优化三大方向

    ① 优化MySQL所在服务器内核(此优化一般由运维人员完成)。
    ② 对MySQL配置参数进行优化(my.cnf)此优化需要进行压力测试来进行参数调整。
    ③ 对SQL语句以及表优化。

    MySQL参数优化

    1:MySQL 默认的最大连接数为 100,可以在 mysql 客户端使用以下命令查看
    mysql> show variables like 'max_connections';
    2:查看当前访问Mysql的线程
    mysql> show processlist;
    3:设置最大连接数
    mysql>set globle max_connections = 5000;
    最大可设置16384,超过没用
    4:查看当前被使用的connections
    mysql>show globle status like 'max_user_connections'

    对MySQL语句性能优化的16条经验

    ① 为查询缓存优化查询
    ② EXPLAIN 我们的SELECT查询(可以查看执行的行数)
    ③ 当只要一行数据时使用LIMIT 1
    ④ 为搜索字段建立索引
    ⑤ 在Join表的时候使用相当类型的列,并将其索引
    ⑥ 千万不要 ORDER BY RAND  ()
    ⑦ 避免SELECT *
    ⑧ 永远为每张表设置一个ID
    ⑨ 可以使用ENUM 而不要VARCHAR
    ⑩ 尽可能的使用NOT NULL
    ⑪ 固定长度的表会更快
    ⑫ 垂直分割
    ⑬ 拆分打的DELETE或INSERT语句
    ⑭ 越小的列会越快
    ⑮ 选择正确的存储引擎
    ⑯ 小心 "永久链接"
    具体描述如下:
    (一) 使用查询缓存优化查询
    大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存。这是提高性能最有效的方法之一,而且这是被MySQL引擎处理的。当有很多相同的查询被执行了多次的时候,这些查询结果会被放入一个缓存中,这样后续的相同查询就不用操作而直接访问缓存结果了。
    这里最主要的问题是,对于我们程序员来说,这个事情是很容易被忽略的。因为我们某些查询语句会让MySQL不使用缓存,示例如下:
    1:SELECT username FROM user WHERE    signup_date >= CURDATE()
    2:SELECT username FROM user WHERE    signup_date >= '2014-06-24‘
    上面两条SQL语句的差别就是 CURDATE() ,MySQL的查询缓存对这个函数不起作用。所以,像 NOW() 和 RAND() 或是其它的诸如此类的SQL函数都不会开启查询缓存,因为这些函数的返回是会不定的易变的。所以,你所需要的就是用一个变量来代替MySQL的函数,从而开启缓存。
    (二) 使用EXPLAIN关键字检测查询
    使用EXPLAIN关键字可以使我们知道MySQL是如何处理SQL语句的,这样可以帮助我们分析我们的查询语句或是表结构的性能瓶颈;EXPLAIN的查询结果还会告诉我们索引主键是如何被利用的,数据表是如何被被搜索或排序的....等等。语法格式是:EXPLAIN +SELECT语句;


    我们可以看到,前一个结果显示搜索了 7883 行,而后一个只是搜索了两个表的 9 和 16 行。查看rows列可以让我们找到潜在的性能问题。 
    (三)当只要一行数据时使用LIMIT 1
    加上LIMIT 1可以增加性能。MySQL数据库引擎会在查找到一条数据后停止搜索,而不是继续往后查询下一条符合条件的数据记录。
    (四)为搜索字段建立索引
    索引不一定就是给主键或者是唯一的字段,如果在表中,有某个字段经常用来做搜索,需要将其建立索引。
    索引的有关操作如下:
    1.创建索引
    在执行CREATE TABLE语句时可以创建索引,也可以单独用CREATE INDEX或ALTER TABLE来为表增加索引。
    1.1> ALTER TABLE
    ALTER TABLE 用来创建普通索引、唯一索引、主键索引和全文索引
    ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column_list);
    ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE (column_list);
    ALTER TABLE table_name ADD PRIMARY KEY (column_list);
    ALTER TABLE table_name ADD FULLTEXT (column_list);
    其中table_name是要增加索引名的表名,column_list指出对哪些列列进行索引,多列时各列之间使用半角逗号隔开。索引名index_name是可选的,如果不指定索引名称,MySQL将根据第一个索引列自动指定索引名称,另外,ALTER TABLE允许在单个语句中更改多个表,因此可以在同时创建多个索引。
    1.2> CREATE INDEX
    CREATE INDEX可对表增加普通索引或UNIQUE索引以及全文索引,但是不可以对表增加主键索引
    CREATE INDEX index_name ON table_name (column_list);
    CREATE UNIQUE index_name ON table_name (column_list);
    CREATE FULLTEXT index_name ON table_name (column_list);
    table_name、index_name和column_list具有与ALTER TABLE语句中相同的含义,索引名必须指定。另外,不能用CREATE INDEX语句创建PRIMARY KEY索引。
    2.索引类型
    普通索引INDEX:适用于name、email等一般属性
    唯一索引UNIQUE:与普通索引类似,不同的是唯一索引要求索引字段值在表中是唯一的,这一点和主键索引类似,但是不同的是,唯一索引允许有空值。唯一索引一般适用于身份证号码、用户账号等不允许有重复的属性字段上。
    主键索引:其实就是主键,一般在建表时就指定了,不需要额外添加。
    全文检索:只适用于VARCHAR和Text类型的字段。
    注意:全文索引和普通索引是有很大区别的,如果建立的是普通索引,一般会使用like进行模糊查询,只会对查询内容前一部分有效,即只对前面不使用通配符的查询有效,如果前后都有通配符,普通索引将不会起作用。对于全文索引而言在查询时有自己独特的匹配方式, 例如我们在对一篇文章的标题和内容进行全文索引时:
    ALTER TABLE article ADD FULLTEXT ('title', 'content'); 在进行检索时就需要使用如下的语法进行检索:
    SELECT * FROM article WHERE MATCH('title', 'content') AGAINST ('查询字符串');
    在使用全文检索时的注意事项:
    MySql自带的 全文索引只能用于数据库引擎为MYISAM的数据表,如果是其他数据引擎,则全文索引不会生效。此外, MySql自带的全文索引只能对英文进行全文检索,目前无法对中文进行全文检索。如果需要对包含中文在内的文本数据进行全文检索,我们需要采用Sphinx(斯芬克斯)/Coreseek技术来处理中文。另外使用MySql自带的全文索引时, 如果查询字符串的长度过短将无法得到期望的搜索结果。MySql全文索引所能找到的词默认最小长度为4个字符。另外,如果查询的字符串包含停止词,那么该停止词将会被忽略。
    3.组合索引
    组合索引又称多列索引,就是建立索引时指定多个字段属性。有点类似于字典目录,比如查询 'guo' 这个拼音的字时,首先查找g字母,然后在g的检索范围内查询第二个字母为u的列表,最后在u的范围内查找最后一个字母为o的字。比如组合索引(a,b,c),abc都是排好序的,在任意一段a的下面b都是排好序的,任何一段b下面c都是排好序的
    组合索引的生效原则是  从前往后依次使用生效,如果中间某个索引没有使用,那么断点前面的索引部分起作用,断点后面的索引没有起作用;
    造成断点的原因:
    前边的任意一个索引没有参与查询,后边的全部不生效。
    前边的任意一个索引字段参与的是范围查询,后面的不会生效。
    断点跟索引字字段在SQL语句中的位置前后无关,只与是否存在有关。在网上找到了很好的示例:
    比如:
    where a=3 and b=45 and c=5 .... #这种三个索引顺序使用中间没有断点,全部发挥作用;
    where a=3 and c=5... #这种情况下b就是断点,a发挥了效果,c没有效果
    where b=3 and c=4... #这种情况下a就是断点,在a后面的索引都没有发挥作用,这种写法联合索引没有发挥任何效果;
    where b=45 and a=3 and c=5 .... #这个跟第一个一样,全部发挥作用,abc只要用上了就行,跟写的顺序无关
    (a,b,c) 三个列上加了联合索引(是联合索引 不是在每个列上单独加索引)而是建立了a,(a,b),(a,b,c)三个索引,另外(a,b,c)多列索引和 (a,c,b)是不一样的。
    具体实例可以说明:
    (0) select * from mytable where a=3 and b=5 and c=4;
    #abc三个索引都在where条件里面用到了,而且都发挥了作用
    (1) select * from mytable where  c=4 and b=6 and a=3;
    #这条语句为了说明 组合索引与在SQL中的位置先后无关,where里面的条件顺序在查询之前会被mysql自动优化,效果跟上一句一样
    (2) select * from mytable where a=3 and c=7;
    #a用到索引,b没有用,所以c是没有用到索引效果的
    (3) select * from mytable where a=3 and b>7 and c=3;
    #a用到了,b也用到了,c没有用到,这个地方b是范围值,也算断点,只不过自身用到了索引
    (4) select * from mytable where b=3 and c=4;
    #因为a索引没有使用,所以这里 bc都没有用上索引效果
    (5) select * from mytable where a>4 and b=7 and c=9;
    #a用到了  b没有使用,c没有使用
    (6) select * from mytable where a=3 order by b;
    #a用到了索引,b在结果排序中也用到了索引的效果,前面说了,a下面任意一段的b是排好序的
    (7) select * from mytable where a=3 order by c;
    #a用到了索引,但是这个地方c没有发挥排序效果,因为中间断点了,使用 explain 可以看到 filesort
    (8) select * from mytable where b=3 order by a;
    #b没有用到索引,排序中a也没有发挥索引效果
    注意:在查询时,MYSQL只能使用一个索引,如果建立的是多个单列的普通索引,在查询时会根据查询的索引字段,从中选择一个限制最严格的单例索引进行查询。别的索引都不会生效。
    4. 查看索引
    mysql> show index from tblname;
    mysql> show keys from tblname;
    5.删除索引
    删除索引的mysql格式 :DORP INDEX IndexName ON tab_name;
    注意:不能使用索引的情况 
    对于普通索引而言 在使用like进行通配符模糊查询时,如果首尾之间都使用了通配符,索引时无效的。
    假设查询内容的关键词为'abc'
    SELECT * FROM tab_name WHERE index_column LIKE  'abc%';  #索引是有效的
    SELECT * FROM tab_name WHERE index_column LIKE  '%abc';  #索引是无效的
    SELECT * FROM tab_name WHERE index_column LIKE  '%cba';  #索引是有效的
    SELECT * FROM tab_name WHERE index_column LIKE  '%abc%';  #索引是无效的
    当检索的字段内容比较大而且检索内容前后部分都不确定的情况下,可以改为全文索引,并使用特定的检索方式。
    (五)在join表的时候使用相当类型的列,并将其索引
    如果在程序中有很多JOIN查询,应该保证两个表中join的字段时被建立过索引的。这样MySQL颞部会启动优化JOIN的SQL语句的机制。 注意:这些被用来JOIN的字段,应该是相同类型的。 例如:如果要把 DECIMAL 字段和一个 INT 字段Join在一起,MySQL就无法使用它们的索引。对于那些STRING类型,还需要有相同的字符集才行。(两个表的字符集有可能不一样)  
    例如:
    SELECT company_name FROM users LEFT JOIN companies ON (users.state = companies.state) WHERE users.id = “user_id”
    两个 state 字段应该是被建过索引的,而且应该是相当的类型,相同的字符集。
    (六)切记不要使用ORDER BY RAND()
    如果你真的想把返回的数据行打乱了,你有N种方法可以达到这个目的。这样使用只让你的数据库的性能呈指数级的下降。这里的问题是:MySQL会不得不去执行RAND()函数(很耗CPU时间),而且这是为了每一行记录去记行,然后再对其排序。就算是你用了Limit 1也无济于事(因为要排序) 
    (七)避免使用SELECT *
    从数据库里读出越多的数据,那么查询就会变得越慢。并且,如果我们的数据库服务器和WEB服务器是两台独立的服务器的话,这还会增加网络传输的负载。 所以,我们应该养成一个需要什么就取什么的好的习惯。
    Hibernate性能方面就会差,它不用*,但它将整个表的所有字段全查出来 
    优点:开发速度快
    (八)永远为每张表设置一个ID主键
    我们应该为数据库里的每张表都设置一个ID做为其主键,而且最好的是一个INT型的(推荐使用UNSIGNED),并设置上自动增加的 AUTO_INCREMENT标志。 就算是我们 users 表有一个主键叫 “email”的字段,我们也别让它成为主键。使用 VARCHAR 类型来当主键会使用得性能下降。另外,在我们的程序中,我们应该使用表的ID来构造我们的数据结构。 而且,在MySQL数据引擎下,还有一些操作需要使用主键,在这些情况下,主键的性能和设置变得非常重要,比如,集群,分区…… 在这里,只有一个情况是例外,那就是“关联表”的“外键”,也就是说,这个表的主键,通过若干个别的表的主键构成。我们把这个情况叫做“外键”。比如:有一个“学生表”有学生的ID,有一个“课程表”有课程ID,那么,“成绩表”就是“关联表”了,其关联了学生表和课程表,在成绩表中,学生ID和课程ID叫“外键”其共同组成主键。 
    (九)使用ENUM而不是VARCHAR
    ENUM 类型是非常快和紧凑的。在实际上,其保存的是 TINYINT,但其外表上显示为字符串。这样一来,用这个字段来做一些选项列表变得相当的完美。 如果我们有一个字段,比如“性别”,“国家”,“民族”,“状态”或“部门”,我们知道这些字段的取值是有限而且固定的,那么,我们应该使用 ENUM 而不是 VARCHAR。
    (十)尽可能的不要赋值为NULL
    如果不是特殊情况,尽可能的不要使用NULL。在MYSQL中对于INT类型而言,EMPTY是0,而NULL是空值。而在Oracle中 NULL和EMPTY的字符串是一样的。NULL也需要占用存储空间,并且会使我们的程序判断时更加复杂。现实情况是很复杂的,依然会有些情况下,我们需要使用NULL值。 下面摘自MySQL自己的文档: “NULL columns require additional space in the row to record whether their values are NULL. For MyISAM tables, each NULL column takes one bit extra, rounded up to the nearest byte.” 
    (十一) 固定长度的表会更快
    如果表中的所有字段都是“固定长度”的,整个表会被认为是 “static” 或 “fixed-length”。 例如,表中没有如下类型的字段: VARCHAR,TEXT,BLOB。只要我们包括了其中一个这些字段,那么这个表就不是“固定长度静态表”了,这样,MySQL 引擎会用另一种方法来处理。 固定长度的表会提高性能,因为MySQL搜寻得会更快一些,因为这些固定的长度是很容易计算下一个数据的偏移量的,所以读取的自然也会很快。而如果字段不是定长的,那么,每一次要找下一条的话,需要程序找到主键。 并且,固定长度的表也更容易被缓存和重建。不过,唯一的副作用是,固定长度的字段会浪费一些空间,因为定长的字段无论我们用不用,他都是要分配那么多的空间。另外在取出值的时候要使用trim去除空格 
    (十二)垂直分割
    “垂直分割”是一种把数据库中的表按列变成几张表的方法,这样可以降低表的复杂度和字段的数目,从而达到优化的目的。
    (十三)拆分大的DELETE或INSERT
    如果我们需要在一个在线的网站上去执行一个大的 DELETE 或 INSERT 查询,我们需要非常小心,要避免我们的操作让我们的整个网站停止相应。因为这两个操作是会锁表的,表一锁住了,别的操作都进不来了。Apache 会有很多的子进程或线程。所以,其工作起来相当有效率,而我们的服务器也不希望有太多的子进程,线程和数据库链接,这是极大的占服务器资源的事情,尤其是内存。如果我们把我们的表锁上一段时间,比如30秒钟,那么对于一个有很高访问量的站点来说,这30秒所积累的访问进程/线程,数据库链接,打开的文件数,可能不仅仅会让我们的WEB服务Crash,还可能会让我们的整台服务器马上掛了。所以在使用时使用LIMIT 控制数量操作记录的数量。
    (十四)越小的列会越快  
    对于大多数的数据库引擎来说,硬盘操作可能是最重大的瓶颈。所以,把我们的数据变得紧凑会对这种情况非常有帮助,因为这减少了对硬盘的访问。 参看 MySQL 的文档 Storage Requirements 查看所有的数据类型。 如果一个表只会有几列罢了(比如说字典表,配置表),那么,我们就没有理由使用 INT 来做主键,使用 MEDIUMINT, SMALLINT 或是更小的 TINYINT 会更经济一些。如果我们不需要记录时间,使用 DATE 要比 DATETIME 好得多。 
    (十五)选择正确的存储引擎
    在MYSQL中有两个存储引擎MyISAM和InnoDB,每个引擎都有利有弊。
    MyISAM适合于一些需要大量查询的应用,但是对于大量写操作的支持不是很好。甚至一个update语句就会进行锁表操作,这时读取这张表的所有进程都无法进行操作直至写操作完成。另外MyISAM对于SELECT  COUNT(*)这类的计算是超快无比的。InnoDB 的趋势会是一个非常复杂的存储引擎,对于一些小的应用,它会比 MyISAM 还慢。它支持“行锁” ,于是在写操作比较多的时候,会更优秀。并且,他还支持更多的高级应用,比如:事务。
    MyISAM是MYSQL5.5版本以前默认的存储引擎,基于传统的ISAM类型,支持B-Tree,全文检索,但是不是事务安全的,而且不支持外键。不具有原子性。支持锁表。
    InnoDB是事务型引擎,支持ACID事务(实现4种事务隔离机制)、回滚、崩溃恢复能力、行锁。以及提供与Oracle一致的不加锁的读取方式。InnoDB存储它的表和索引在一个表空间中,表空间可以包含多个文件。
    MyISAM和InnoDB比较,如下图所示:

    对于Linux版本的MYSQL  配置文件在 /etc/my.cnf中

    在5.5之后默认的存储引擎是INNODB
    可以单独进行修改也可以在创建表时修改:
    ALTER TABLE tab_name ENGINE INNODB;
    (十六)小心永久链接
    “永久链接”的目的是用来减少重新创建MySQL链接的次数。当一个链接被创建了,它会永远处在连接的状态,就算是数据库操作已经结束了。而且,自从我们的Apache开始重用它的子进程后——也就是说,下一次的HTTP请求会重用Apache的子进程,并重用相同的 MySQL 链接。 
    而且,Apache 运行在极端并行的环境中,会创建很多很多的了进程。这就是为什么这种“永久链接”的机制工作地不好的原因。在我们决定要使用“永久链接”之前,我们需要好好地考虑一下我们的整个系统的架构。


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