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  • 一个表上的索引不能超过几个
    千次阅读
    2020-11-12 15:34:50

    一个表哪怕只做查询操作,索引也不宜过多, 因为所以太多会导致查询选择索引出现开销(当然指定了索引可以最低限度的降低开销).
    从我自己的实际工作情况来看, 所以得建立要全局考虑,就是不要仅仅只考虑一张表的索引怎么建,而是要考虑你整个模块应用的索引怎么建,一般在一个表上索引不要超过5个!

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  • 往InnoDB新增数据时,都会基于主键给自动建立聚簇索引。 随着我们不停的在表里插入数据,会不停的在数据页里插入数据。一个数据页放满后,就会分裂成多数据页,这时就需要索引页去指向各个数据页。 若数据页太多...

    往InnoDB表新增数据时,都会基于主键给自动建立聚簇索引。 随着我们不停的在表里插入数据,会不停的在数据页里插入数据。一个数据页放满后,就会分裂成多个数据页,这时就需要索引页去指向各个数据页。

    若数据页太多,那么索引页里里的数据页指针也就会太多了,索引页也必然会放满的,于是索引页也会分裂,再形成更上层的索引页。

    默认MySQL建立的聚簇索引都是基于主键的值来组织索引,聚簇索引的叶子节点都是数据页,里面放的就是插入的一行行完整数据。

    • 数据页/索引页里面的记录都是组成一个单向链表,按数据大小有序排列
    • 数据页/索引页互相之间组成双向链表,也都按数据大小有序排列

    所以B+索引树是个完全有序的数据结构,无论是页内还是页间,这才能让查找数据时,直接从根节点开始按照数据值大小一层一层往下找,效率很高。

    MySQL的表里建立一些字段对应的索引,有啥好处?

    可直接根据某个字段的索引B+树来查找数据,无需全表搜索,性能提升很高。但也有坏处:

    空间

    每个B+树都要占用很多磁盘空间,索引太多,就很费磁盘空间。

    搞很多索引,增删改查时,每次都需要维护各个索引的数据有序性,因为每个索引B+树都要求页内是按照值大小排序的,页之间也是有序的:

    下 一 个 页 的 所 有 值 必 须 > 上 一 个 页 的 所 有 值 下一个页的所有值必须>上一个页的所有值

    所以不停增删改查,必然会导致各个数据页之间的值大小可能会没有顺序,比如下一个数据页里插入了一个比较小的值,居然比上一个数据页的值要小!此时就没办法了,只能进行数据页的挪动,维护页之间的顺序。

    时间

    不停插入数据,各索引的数据页就要不停分裂,不停增加新的索引页,这过程都很耗时。

    所以你要是一个表里搞的索引太多,很可能导致你的增删改的速度较差,也许查询速度确实是可以提高,但是增删改就会受到影响,因此不建议一个表里搞的索引太多的!

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  • 关于MySQL的最多建多少个索引

    万次阅读 2021-01-18 21:18:31
    在某个网站,忽然看到了简短的问答“在MySQL数据库单个普通表上,最多可以创建多少个索引?”老实说,看到这问题的瞬间我是有点懵的状态,我原本只只知道Innodb引擎的,最多只有1017列(至于为什么不是1024,...

    在某个网站上,忽然看到了个简短的问答“在MySQL数据库单个普通表上,最多可以创建多少个索引?”

    老实说,看到这个问题的瞬间我是有点懵的状态,我原本只只知道Innodb引擎的表,最多只有1017列(至于为什么不是1024,可以百度一下),

    下意识地就觉得索引最多可以创建1017个,但是仔细一想,不对啊, 索引可以是复合索引啊,那绝对不止1017,难道索引的数量会是1个很大的数据吗?

    再仔细想想,以Innodb的抠门个性,不可能会是1个大的数值,然后去翻了下官方文档,看到如下内容。

    15.22 InnoDB Limits

    This section describes limits for InnoDB tables, indexes, tablespaces, and other aspects of the InnoDB storage engine.

    A table can contain a maximum of 1017 columns. Virtual generated columns are included in this limit.

    A table can contain a maximum of 64 secondary indexes

    上面就清楚地写着, 1个表最大只能创建64个2级索引。 加上主键,那么上面的问题就有了答案,65个。

    我试着填了65 的答案上去之后,点击提交,网站给我的回复是错误,我花了1个积分查看了正确答案【我回答是为了赚积分,没想到还赔了1个积分!!】

    网站给的答案是:16.

    纳尼! 怎么比官方的6

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  • 索引使用简介、 关于索引的知识要写出运行效率高的sql,需要对索引的机制有一定了解,下面对索引的基本知识做介绍。1、 索引的优点和局限索引可以提高查询的效率,但会降低dml操作的效率。所以建立索引时需要...

    索引使用简介

    一、 关于索引的知识

    要写出运行效率高的sql,需要对索引的机制有一定了解,下面对索引的基本知识做一介绍。

    1、 索引的优点和局限

    索引可以提高查询的效率,但会降低dml操作的效率。

    所以建立索引时需要权衡。对于dml操作比较频繁的表,索引的个数不宜太多。

    2、 什么样的列需要建索引?

    经常用于查询、排序和分组的列(即经常在where、order或group by子句中出现的列)。

    3、 主键索引和复合索引

    对于一张表的主键,系统会自动为其建立索引。

    如果一张表的几列经常同时作为查询条件,可为其建立复合索引。

    4、 建立索引的语句

    create index i_staff on staff (empno);

    create index i_agent on agent (empno, start_date);

    5、 删除索引的语句

    drop index I_staff;

    drop index I_agent;

    6、 查询索引的语句 法一:利用数据字典

    表一:all_indexes 查看一张表有哪些索引以及索引状态是否有效

    主要字段: index_name, table_name, status

    例如:select index_name, status

    from all_indexes

    where table_name=’STAFF_INFO’;

    INDEX_NAME STATUS

    --------------------- -----------

    I_STAFF VALID

    表二:all_ind_columns 查看一张表在哪些字段上建了索引

    主要字段: table_name, index_name, column_name, column_position

    例如: select index_name, column_name, column_position

    from all_ind_columns

    where table_name=’AGENT’

    INDEX_NAME COLUMN_NAME COLUMN_POSITON

    --------------------- ----------------------- --------------------------

    I_AGENT EMPNO 1

    I_AGENT START_DATE 2

    由此可见,agent表中有一个复合索引(empno, start_date )

    法二:利用toad工具

    toad用户界面比sql*plus友好,并且功能强大。你可以在toad编辑器中键入表名,按F4,便可见到这张表的表结构以及所有索引列等基本信息。

    7、 索引的一些特点

    1): 不同值较多的列上可建立检索,不同值少的列上则不要建。比如在雇员表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值,因此就没必要建立索引。如果建立索引不但不会提高查询效率,反而会严重降低更新速度。

    2): 如果在索引列上加表达式,则索引不能正常使用

    例如:b1,c1分别是表b,c的索引列

    select * from b where b1/30<1000;

    select * from c where to_char(c1,’YYYYMMDD HH24:MI:SS’)= ‘20020314:01:01’;

    以上都是不正确的写法

    3): where子句中如果使用in、or、like、!=,均会导致索引不能正常使用例如:select * from b where b1=30or b1=40;4): 使用复合索引进行查询时必须使用前置列

    例如表a上有一个复合索引(c1,c2,c3),则c1为其前置列

    如果用c1或c1+c2或c1+c2+c3为条件进行查询,则该复合索引可以发挥作用,反之,用c2或c3或c2+c3进行查询,则该索引不能起作用。

    二. 书写sql注意事项:

    1、 避免给sql语句中引用的索引列添加表达式:

    典型实例:

    b1,c1分别是表b,c的索引列:

    1) select * from b where b1/30< 1000 ;

    2) select * from c where to_char(c1,’YYYYMMDD HH24:MI:SS’)= ‘20020314:01:01’;

    替代方案:

    1) select * from b where b1 < 30000;

    2) select * from c where c1= to_date(‘2002030114:01:01’, ‘YYYYMMDD HH24:MI:SS’);

    注:在lbs中有两个重要字段,pol_info中的undwrt_date和prem_info中的payment_date,这两个日期是带时分秒的,所以经常有同事用to_char 来查询某一时间段的数据。

    例如:select count(*) from pol_info where to_char(undwrt_date,’YYYYMMDD’)=’20020416’;select count(*) from prem_info where to_char(undwrt_date,’YYYYMM’)=’200203’;替代方案:

    select count(*) from pol_info

    where undwrt_date>=to_date(’20020416’,’YYYYMMDD’) and

    undwrt_date select count(*) from prem_info

    where payment_date>=to_date(’20020301’,’YYYYMMDD’) and

    payment_date

    2、 避免在where子句中使用in、or、like、!=

    典型实例:

    a1是a表上的索引列:

    1) select * from a

    where ( a1 = ‘0’ and ...) or (a1 = ‘1’ and ...);

    2) select count(*) from a where a1 in (‘0’,’1’) ;

    替代方案:

    1) select * from a where a1 = ‘0’ and ...

    union

    select * from a where a1 = ‘1’ and ...

    2) select count(*) from a where a1 = ‘0’;

    select count(*) from a where a1 = ‘1’;

    然后做一次加法运算;或者直接用存储过程来实现;

    小结:

    对字段使用了 ‘in,or,like’ 做条件、对字段使用了不等号 ‘!=’,均会使索引失效;如果不产生大量重复值,可以考虑把子句拆开;拆开的子句中应该包含索引,或者使用union连结符代替。另一种方式是使用存储过程,它使SQL变得更加灵活和高效。

    3、 建立适当的索引

    曾经接过开发的一个统计sql, select … from tablea where cola=… and …

    运行效率非常慢,经查tablea数据量巨大,再查all_ind_columns,发现cola是tablea的一个复合索引中的一列,但不是前置列。象这种情况,就需要与开发商量,是否针对cola建一个索引。

    4、 like和substr

    对于‘like’和‘substr’,其效率并没有多大分别。但是,当所搜索的值不存在时,使用‘like’的速度明显大于‘substr’。

    所以:select * from a where substr(a1,1,4) = '5378' 可以用like替代

    select * from a where a1 like ‘5378%’;

    5、 写where条件时,有索引字段的判断在前,其它字段的判断在后;如果where条件中用到复合索引,按照索引列在复合索引中出现的顺序来依次写where条件;

    6、使用多表连接时,在from子句中,将记录数少的表放在后面,可提高执行效率;

    7、避免使用not in

    not in 是效率极低的写法,尽量使用minus或外连接加以替代

    典型实例:

    1) select col1 from tab1 where col1 not in (select col1 from tab2);

    2) select sum(col2) from tab1 where col1 not in (select col1 from tab2);

    替代方案

    select col1 from tab1 minus select col1 from tab2;

    select sum(a.col2) from tab1 a, tab2 b

    where a.col1=b.col2(+) and b.col1 is null;

    8、多表查询时,如果其中一个表的记录数量明显大于其他表,则可以先对此表进行查询后,再与其他小表进行表连接。

    典型实例:

    select a.plan_code, b.dno, c,tno, sum(a.tot_modal_prem),

    from prem_info a, dept_ref b, plan_type c

    where substr(a.deptno,1,7) = substr(b.deptno,1,7)

    and a.plan_code = c.plan_code

    group by b.dno, c.tno, a.plan_code;

    替代方案:

    select b.dno, c.tno, a.plan_code, a.tot_amount

    from (select plan_code, deptno, sum(tot_modal_prem) tot_amount

    from prem_info

    group by deptno, plan_code) a

    dept_ref b,

    plan_type c

    where substr(a.deptno,1,7) = substr(b.deptno,1,7)

    and a.plan_code = c.plan_code

    group by b.dno, c.tno, a.plan_code;

    小结:

    由于prem_info表的记录数远远大于dept_ref表和plan_type表中的记录数, 所以首先从prem_info表中查询需要的记录,此时记录数已经被大量缩小,然后再和其他两个表连接,速度会得到很大改善!

    9、查询数量较大时,使用表连接代替IN,EXISTS,NOT IN,NOT EXISTS等。

    典型实例:

    a、使用IN:

    select sum(col2) from tab1 where col1 in (select col1 from tab2);

    使用EXISTS::

    select sum(col2) from tab1 a

    where exists ( select * from tab2 where col1=a.col1);

    b、使用NOT IN:

    select sum(col2) from tab1 where col1 not in (select col1 from tab2);

    使用NOT EXISTS:

    select sum(col2) from tab1 a

    where not exists ( select * from tab2 where col1=a.col1);

    替代方案:

    a、使用连接:

    select sum(a.col2) from tab1 a,tab2 b where a.col1=b.col2;

    b、使用外连接:

    select sum(a.col2) from tab1 a,tab2 b

    where a.col1=b.col2(+) and b.col1 is null;

    \•索引是建立在表的一列或多个列上的辅助对象,它有利于快速访问表的数据。

    •索引由于其内在的结构,它具有某些内在的开销,这些开销依赖于为了检索由索引中ROWID指定的行所访问的表中的块数,并且这个开销可能会超过进行全表扫描的成本。

    聚集索引确定表中数据的物理顺序。聚集索引类似于电话簿,按姓氏排列数据。由于聚集索引规定数据在表中的物理存储顺序,因此一个表只能包含一个聚集索引。但该索引可以包含多个列(组合索引),就像电话簿按姓氏和名字进行组织一样。

    聚集索引对于那些经常要搜索范围值的列特别有效。使用聚集索引找到包含第一个值的行后,便可以确保包含后续索引值的行在物理相邻。例如,如果应用程序执行的一个查询经常检索某一日期范围内的记录,则使用聚集索引可以迅速找到包含开始日期的行,然后检索表中所有相邻的行,直到到达结束日期。这样有助于提高此类查询的性能。同样,如果对从表中检索的数据进行排序时经常要用到某一列,则可以将该表在该列上聚集(物理排序),避免每次查询该列时都进行排序,从而节省成本。

    当索引值唯一时,使用聚集索引查找特定的行也很有效率。例如,使用唯一雇员 ID 列 emp_id 查找特定雇员的最快速的方法,是在 emp_id 列上创建聚集索引或 PRIMARY KEY 约束。

    非聚集索引与聚集索引一样有 B 树结构,但是有两个重大差别:

    数据行不按非聚集索引键的顺序排序和存储。非聚集索引的叶层不包含数据页。 相反,叶节点包含索引行。每个索引行包含非聚集键值以及一个或多个行定位器,这些行定位器指向有该键值的数据行(如果索引不唯一,则可能是多行)。 非聚集索引可以在有聚集索引的表、堆集或索引视图上定义。在 Microsoft®SQL Server™ 2000 中,非聚集索引中的行定位器有两种形式:

    如果表是堆集(没有聚集索引),行定位器就是指向行的指针。该指针用文件标识符 (ID)、页码和页上的行数生成。整个指针称为行 ID。如果表没有聚集索引,或者索引在索引视图上,则行定位器就是行的聚集索引键。如果聚集索引不是唯一的索引,SQL Server 2000 将添加在内部生成的值以使重复的键唯一。用户看不到这个值,它用于使非聚集索引内的键唯一。SQL Server 通过使用聚集索引键搜索聚集索引来检索数据行,而聚集索引键存储在非聚集索引的叶行内。 由于非聚集索引将聚集索引键作为其行指针存储,因此使聚集索引键尽可能小很重要。如果表还有非聚集索引,请不要选择大的列作为聚集索引的键。

    关于索引(转)

    索引的三個問題

    索引( Index )是常见的数Database 的性能。虽然有许多,还是有不少的人对它存在误解Oracle 8.1.7 OPS on HP N se使用不同的方法后,数据的比较明白事情的关键。 据库对象,它的设置好坏、使用是否资料讲索引的用法, DBA 和 Develo,因此针对使用中的常见问题,讲三ries ,示例全部是真实数据,读者不。本文所讲基本都是陈词滥调,但是 得当,极大地影响数据库应用程序和per 们也经常与它打交道,但笔者发现个问题。此文所有示例所用的数据库是需要注意具体的数据大小,而应注意在笔者试图通过实际的例子,来真正让您

    第一讲、索引并非总是最佳选择

    如果发现Oracle 在有索引,Oracle 确实会选择全表扫描 的情况下,没有使用索引,这并不是(Full Table Scan),而非索引扫描 Oracle 的优化器出错。在有些情况下(Index Scan)。这些情况通常有:

    1. 表未做statistics, 或 者 statistics 陈旧,导致 Oracle 判断失误。

    2. 根据该表拥有的记录数和数据块数,实际上全表扫描要比索引扫描更快。

    对第1种情况,最常见的例子,是以下这句sql 语句:

    select count(*) from mytable;

    在未作statistics 之前,它使用全表扫描,statistics 之后,使用的是 INDEX (FAST FULL S得不好,也会导致Oracle 不使用索引。 需要读取6000多个数据块(一个数据块是8k), 做了CAN) ,只需要读取450个数据块。但是,statistics 做

    第2种情况就要复杂得多。一般概念上都认为扫描快。为了讲清楚这个问题,这里先介绍一下Or:CF(Clustering factor) 和 FF(Filtering fact 索引比表快,比较难以理解什么情况下全表扫描要比索引acle 在评估使用索引的代价(cost)时两个重要的数据or).

    CF: 所谓 CF, 通俗地讲,就是每读入一个索引块,要对应读入多少个数据块。

    FF: 所谓 FF, 就是该sql 语句所选择的结果集,占总的数据量的百分比。

    大约的计算公式是:FF * (要读入的数据块块数。需要读入全表扫描需要读入的数据块数等 CF + 索引块个数) ,由此估计出,的数据块越多,则 cost 越大,Orac于该表的实际数据块数) 一个查询, 如果使用某个索引,会需le 也就越可能不选择使用 index. (

    其核心就是, CF 可能会比实际的数据块数量建立时,索引中的记录与表中的记录有良好的对应对应关系越来越乱,CF 也越来越大。此时需要 DB 大。CF 受到索引中数据的排列方式影响,通常在索引刚关系,CF 都很小;在表经过大量的插入、修改后,这种A 重新建立或者组织该索引。

    如果某个sql 语句以前一直重新整理该索引了。 使用某索引,较长时间后不再使用, 一种可能就是 CF 已经变得太大,需要

    FF 则是Oracle 根据 stati,最大值是409654,考虑以下sq stics 所做的估计。比如, mytablesl 语句: 表有32万行,其主键myid的最小值是1

    Select * from mytables where myid>=1; 和

    Select * from mytables where myid>=400000

    这两句看似差不多的 sql 者的 FF 可能只有 1%。如果它实际上,在我们的数据库上的测 语句,对Oracle 而言,却有巨大的的CF 大于实际的数据块数,则Oracl试验证了我们的预测. 以下是在HP 差别。因为前者的 FF 是100%, 而后e 可能会选择完全不同的优化方式。而

    第二讲、索引也有好坏

    索引有 B tree 索引, Bit全称是Balanced , 其意义是,有一个字段(Single column),Function-based index. 许多de map 索引, Reverse b tree 索引,从 tree 的 root 到任何一个leaf 也可以有多个字段(Composite),veloper 都倾向于使用单列B 树索引 等。最常用的是 B tree 索引。 B 的,要经过同样多的 level. 索引可以只最多32个字段,8I 还支持 。

    所谓索引的好坏是指:

    1,索引不是越多越好。特别是大量从来或者个索引即会降低性能,而且在一个sql 中, Oracl 几乎不用的索引,对系统只有损害。OLTP系统每表超过5e 从不能使用超过 5个索引。

    2,很多时候,单列索引不如复合索引有效率。

    3,用于多表连结的字段,加上索引会很有作用。

    那么,在什么情况下单列索所查询的列,全部都出现在复合使用多个单列索引要快得多。( 引不如复合索引有效率呢?有一种情索引中时,此时由于 Oracle 只需要此时,这种优化方式被称为 Index o 况是显而易见的,那就是,当sql 语句查询索引块即可获得所有数据,当然比nly access path)

    第三讲、索引再好,不用也是白搭

    抛开前面所说的,假设你设不用,那么,需要做的第一件事 置了一个非常好的索引,任何傻瓜都情,是审视你的 sql 语句。 知道应该使用它,但是Oracle 却偏偏

    Oracle 要使用一个索引,有一些最基本的条件:

    1, where 子句中的这个字段,必须是复合索引的第一个字段;

    2, where 子句中的这个字段,不应该参与任何形式的计算

    具体来讲,假设一个索引是按 f1, f2, f3的= : var2, 则因为 f2 不是索引的第1个字段,无 次序建立的,现在有一个 sql 语句, where 子句是 f2 法使用该索引。

    第2个问题,则在我们之中非常严重。以下是从 实际系统上面抓到的几个例子:

    Select jobid from mytabs where isReq='0' and to_date (updatedate) >= to_Date ( '2001-7-18', 'YYYY-MM-DD');

    以上的例子能很容易地进行和 内存资源。 改进。请注意这样的语句每天都在我 们的系统中运行,消耗我们有限的cpu

    除了1,2这两个我们必须牢记于心的原则外,。这里我只讲哪些操作或者操作符会显式(explic 还应尽量熟悉各种操作符对 Oracle 是否使用索引的影响itly)地阻止 Oracle 使用索引。以下是一些基本规则:

    1, 如果 f1 和 f2 是同一个表的两个字段,则 f1>f2, f1>=f2, f1

    2, f1 is null, f1 is no t null, f1 not in, f1 !=, f1 lik e ‘%pattern%’;

    3, Not exist

    4, 某些情况下,f1 in 也会不用索引;

    对于这些操作,别无办法,许可以将 in 操作改成 比较操 只有尽量避免。比如,如果发现你的作 + union all。笔者在实践中发现 sql 中的 in 操作没有使用索引,也很多时候这很有效。

    但是,Oracle 是否真正使用索引,使用索引,对所写的复杂的 sql, 在将它写入应用程序之前Oracle 对该 sql 的解析(plan),可以明确地看是否真正有效,还是必须进行实地的测验。合理的做法是,先在产品数据库上做一次explain . explain 会获得到 Oracle 是如何优化该 sql 的。

    如果经常做 explain, 就会划往往不尽如人意。事实上,将然这已经是题外话了。发现,喜爱写复杂的 sql 并不是个复杂的 sql 拆开,有时候会极大地好习惯,因为过分复杂的sql 其解析计提高效率,因为能获得很好的优化。当没有对name建索引之前,oracle使用全表扫描。时间长短视数据库参数db_file_multiblock_read_count的设置,一次读取db_file_multiblock_read_count*db_block_size(db_cache_dize)的数据.

    建立索引之后,oracle使用index range scan,一次读取一条索引。

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  • 会引起全扫描的种SQL如下 1、模糊查询效率很低:  原因:like本身效率就比较低,应该尽量避免查询条件使用like;对于like ‘%...%’(全模糊)这样的条件,是无法使用索引的,全扫描自然效率很低;另外,...
  • Oracle分区及分区索引的创建

    万次阅读 多人点赞 2018-07-08 11:21:22
    关于分区和分区索引(About Partitioned Tables and Indexes)对于10gR2而言,基本可以分成类:• Range(范围)分区• Hash(哈希)分区• List(列表)分区• 以及组合分区:Range-Hash,Range-List。 对于而...
  • Oracle创建索引的基本规则

    千次阅读 2021-05-03 05:20:03
    在WHERE子句中最频繁使用的字段联接语句中的联接字段选择高选择性的字段(如果很少的字段拥有相同值,即有很多独特值,则选择性很好)Oracle在UNIQUE和主键字段自动建立索引在选择性很差的字段索引只有在这字段...
  • mysql 如何创建索引?mysql 如何创建索引呢,这其实很简单 create index或者为己有字段增加索引 ALTER TABLE `table_name...特别是当数据量非常大,查询涉及多个表时,使用索引往往使查询速度加快成千上万倍。mys...
  • 数据库索引详解

    万次阅读 多人点赞 2021-11-17 19:16:13
    数据库索引,是数据库管理系统中一个排序的数据结构,以协助快速查询,更新数据库中的数据。索引的实现通常使用B树和变种的B+树(MySQL常用的索引就是B+树)。除了数据之外,数据库系统还维护为满足特定查找算法的...
  • 维基百科对数据库索引的定义:数据库索引,是数据库管理系统(DBMS)中一个排序的数据结构,以协助快速查询、更新数据库中数据 怎么理解这定义呢? 首先数据是以文件的形式存放在磁盘上面的,每行数据都有它...
  • 索引设计规范原则

    千次阅读 2016-11-01 10:38:32
    1.1.1. 引设计原则 ...5.配置数据类的,如数据量比较少,除了主键外原则上不索引 6.接口类和工单类的,尽可能减少索引数量或者不建索引 7.索引引用字段的顺序尽可能与使用该索引的查询中ORDER B
  • 那些字段适适合建索引

    千次阅读 2021-02-02 14:36:59
    数据量超过300的应该有索引;经常与其他进行连接的,在连接字段应该建立索引;经常出现在Where子句中的字段,特别是大的字段,应该建立索引索引应该建在选择性高的字段索引应该建在小字段,对于大...
  • Mysql索引:图文并茂,深入探究索引的原理和使用

    万次阅读 多人点赞 2020-11-25 16:43:44
    关于Mysql索引的走心总结,建议收藏,反复阅读。
  • 【第三篇】MySQL 索引失效的常见原因【重点】

    千次阅读 多人点赞 2022-03-03 15:35:45
    1.1 概述    有时候知道小伙伴有没有跟我一样的情况,明明已经建立了索引,但是通过explain发现语句并没有使用...1.2.3 索引设计的几个建议 1.3 索引示例 1.3.1 准备工作 创建一张 test1 CREATE TABLE `test1`
  • 个索引之中,MySQL为什么选择这个索引?本文带你进行计算分析
  • PostgreSQL中大小、索引大小

    千次阅读 2019-05-25 17:29:01
    、PostgreSQL中大小、索引大小 ...如果一个表有着可能会很宽(尺寸大)的列, 则另外还有一个TOAST文件与这个表相关联, 它用于存储因为太宽而不能存储在主里面的值(http://www.postgres.cn/docs/9.6/stor...
  • 堆组织说了,其索引中记录了记录所在位置的rowid,查找的时候先找索引,然后再根据索引rowid找到块中的行数据 索引组织,其行数据以索引形式存放,因此找到索引,就等于找到了行数据。 -- 堆组织的...

空空如也

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一个表上的索引不能超过几个