表被更新后，索引性能可能会下降。 这种下降表现在下列方面：叶子页碎片化。叶子页碎片化之后，必须读取更多的叶子页才能访存表页，因此 I/O 操作成本会增加。物理索引页的顺序不再与那些页中键的顺序相匹配，从而产生低密度索引1。叶子页具有低密度时，顺序预取操作的效率将降低，I/O 等待数将增加。但是，如果启用了智能索引预取，并且存在低密度索引，那么查询优化器会切换至提前读预取。这可帮助减少低密度索引对
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2024-03-05 05:56:32
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1.索引的分类在mysql中索引可以分为四类:1） 主键索引:设置为主键的列会创建主键索引，主键唯一非空。2） 单列索引：即索引中只包含一个列，一张表可以有多个单列索引3） 唯一索引:索引列的值必须唯一，允许有空值4）复合索引:即索引中可以包含多个列2.创建索引可以在创建表的同时创建索引，也可以在已有表的基础上去创建索引环境准备创建数据库和表: CREATE DATABASE de
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2024-03-20 20:16:04
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文章目录索引和算法B+树索引聚集索引辅助索引B+ 树索引的分裂B+ 树索引的管理Cardinality 值B+ 树索引的使用联合索引覆盖索引优化器选择不使用索引的情况索引提示Multi-Range Read 优化(MRR)Index Condition Pushdown优化(ICP)哈希索引全文索引倒排索引InnoDB全文检索的实现全文检索 索引和算法B+树索引B+ 树索引的本质就是 B+ 树在
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2024-07-28 22:03:49
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引言上一篇文章《MySQL索引那些事》主要讲了MySQL索引的底层原理，且对比了B+Tree作为索引底层数据结构相对于其他数据结构（二叉树、红黑树、B树）的优势，最后还通过图示的方式描述了索引的存储结构。但都是基于单值索引，由于文章篇幅原因也只是在文末略提了一下联合索引，并没有大篇幅的展开讨论，所以这篇文章就单独去讲一下联合索引在B+树上的存储结构。本文主要讲解的内容有：联合索引在B
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2024-06-04 21:59:20
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1.索引的分类在mysql中索引可以分为四类:1） 主键索引:设置为主键的列会创建主键索引，主键唯一非空。2） 单列索引：即索引中只包含一个列，一张表可以有多个单列索引3） 唯一索引:索引列的值必须唯一，允许有空值4）复合索引:即索引中可以包含多个列2.创建索引可以在创建表的同时创建索引，也可以在已有表的基础上去创建索引环境准备创建数据库和表: CREATE DATABASE dem
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2024-04-16 10:46:45
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1。索引 A：常用查询字段一定要创建索引 B ：like 查询的字段 创建索引提高查询速度 C： in 查询的字段，创建索引提高查询速度2。select 的列数 A： 取记录数 count(*) 尽量写成count(1),
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2024-03-16 08:54:48
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其实“主键是唯一的索引”这话有点歧义的。举个例子，我们在表中创建了一个ID字段，自动增长，并设为主键，这个是没有问题的，因为“主键是唯一的索引”，ID自动增长保证了唯一性，所以可以。此时，我们再创建一个字段name，类型为varchar，也设置为主键，你会发现，在表的多行中你是可以填写相同的name值的，这岂不是有违“主键是唯一的索引”这句话么？所以我才说“主键是唯一的索引”是有歧义的。应该是
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2024-04-29 22:49:47
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今年我的一个项目是用的DB2数据库。所以也学习了一把DB2数据库。本人学艺不精，遇到了很多困难。不过就我工作中使用DB2的感受而言，DB2对于统计信息和索引 碎片整理的使用频率比SQL SERVER的要高很多。所以现在我将两种数据库的相关内容都整理在这里，作为参考之用，对于高手来说，仅博一笑而已。对于SQL SERVER来说，统计指定表信息的查询方法如下：--查询指定表的统计信息(sys.stat
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2024-03-28 06:41:16
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12月1日，IBM数据库解决方案架构师马远老师，在DBA+社群DB2用户群进行了一次主题为“闲谈索引、谓词和DB2运行架构”的线上分享。嘉宾简介：马远 数据库解决方案架构师就职于IBM中国实验室，支持中国区的DB2主要合作伙伴，同时具有多年主机DB2（DB2 for z/OS）和DB2工具的研发经验演讲实录 DB2索引的节点都是页（page），由一个根节点，
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2024-03-19 20:59:00
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1.确定何时重组表和索引 对表数据进行大量更改之后，在逻辑上连续的数据可能会存储在不连续的物理数据页中，在许多更新操作创建溢出(overflow)记录后尤其如此。按这种方式组织数据时，数据库管理器必须执行额外的读操作才能访问所需的数据。另外，在删除大量的行之后，空间没有释放（Deleted Record），也需要执行额外的读操作。关于此任务 表 reorg 操作会通过整理数据碎片 来 减少浪费
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2024-03-25 22:00:38
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联合索引使用结论: 1):查询条件中出现联合索引第一列,或者全部,则能利用联合索引. 2):条件列中只要条件相连在一起,以本文例子来说就是: last_name=’1′ and first_name=’1′ 与 first_name=’1′ and last_name
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2024-07-30 13:51:05
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Mangodb学习–索引 文章目录Mangodb学习--索引一、创建索引二、索引类型详解1.单键索引2.复合索引3.多键索引4.地理空间索引5.全文索引6.通配符索引三、感谢 一、创建索引db.collection.createIndex(keys,options) 示例：// 创建索引
db.books.createIndex({title:1})
// 查询索引
db.books.getInd
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2024-03-18 21:15:54
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写在前面这篇文章是在网络上看到其他作者的优秀博文，自己消化理解之后所做的记录。文章基于 MySQL 中的 InnoDB 存储引擎。索引在没有深入了解之前，我们对索引一般会有如下认知：索引可以加快数据库的检索速度索引会降低插入、删除和修改等「维护表数据」操作的速度索引需要额外的存储空间索引分为「聚集索引」和「非聚集索引」Mysql 的索引有「Hash索引」和「B+索引」两种数据结构但是面试时，往往需
表空间是数据库及存储在该数据库中的表之间的逻辑层。表空间在数据库中创建，表在表空间中创建。 使用表空间的一个明显的好处是能够把数据合理的分布存储在不同的磁盘上或者存储在磁盘的不同位置上，有助于提高数据存取的效率。 DB2 的表空间按管理方式分为两种：系统管理空间（System Management Space，SMS）和数据库管理空间（Database Management Space，DMS）。
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2024-02-18 17:54:14
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注意：DB2中创建主键，会自动隐式创建索引 PRIMARY KEY 子句告诉 DB2 自动生成索引，由此索引来强制实施该列的惟一性。此外，整个表仅有一个主键，因此没有其他任何列会包含该子句。若多个列需要保证该行的惟一性，则必须在表定义后加上 PRIMARY KEY 子句：CREATE TABLE EMPLOYEE
(
EMPNO INT NOT NULL,
LAST
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2024-02-29 21:07:49
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索引(Index)是数据库管理系统中一个非常重要的数据结构，索引的合理使用能够极大提高数据库系统的性能。那么，什么是索引？索引有时如何提高数据库系统性能的呢？索引概念以一本书为例，通常一本书开头会有目录，而后才是正文，通过目录中每行左侧的标题和右侧的页码，我们可以快速定位到需要阅读的页面，而无需一页一页翻阅到该页面。数据库中的索引就像目录，它能帮助数据库管理系统快速定位到表中符合查询条件的数据行。
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2024-07-30 10:45:29
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死锁： 锁被一个客户端长期占据， 一直处于锁定状态； 对方持有对方的锁，进入僵持状态； 活锁：是指线程1可以使用资源，但它很礼貌，让其他线程先使用资源，线程2也可以使用资源，但它很绅士，也让其他线程先使用资源。这样你让我，我让你，最后两个线程都无法使用资源。 饥饿：是指如果线程T1占用了资源R，线程T2又请求封锁R，于是T2等待。T3也请求资源R，当T1释放了R上的封锁后，系统首先批准了T3的请求
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2024-07-30 14:54:45
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一、实践中如何优化mysql 1) SQL语句及索引的优化 2) 数据库表结构的优化 3) 系统配置的优化 4) 硬件优化 二、索引的底层实现原理和优化2.1 底层实现 在DB2数据库中索引采用的是B+树的结构，索引的叶子节点上包含索引键的值和一个指向数据地址的指针。DB2先查询索引，然后通过索引里记录的指针，直接访问表的数据页。 B+
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2024-07-30 13:58:45
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1. 一个表如果建有大量索引会影响 INSERT、UPDATE 和 DELETE 语句的性能，因为在表中的数据更改时，所有索引都须进行适当的调整。另一方面，对于不需要修改数据的查询（SELECT 语句），大量索引有助于提高性能，因为数据库有更多的索引可供选择，以便确定以最快速度访问数据的最佳方法。2. 组合索引：组合索引即多列索引，指一个索引含有多个列。一个组合索引相当于多个单列索引，如索引(C
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2024-06-25 19:23:52
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>1。 初步判断是select较多,还是insert较多
>如果是select较多，建议建立索引；
>如果是insert较多，则建立索引不一定能提高效率，反而相应的操作要在索引和表上
>进行两次，降低了效率。可以insert之后再建立索引。
>[索引设计建议]
>缺省情况下建立的索引是非集群索引,但有时并不是最
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2024-02-26 23:02:47
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