首先我们得知道SQL是什么，structured qurey language结构化查询语言，它也是一门高级语言，就像js和java这种一样，它也是一门单独的语言。最初的时候我以为它只是一种代名词，一种概念而已，现在才发现自己大错特错。一.数据类型MongoDB存储的数据类型为BSON(Binary-json)二进制JSON数据。二.和用SQL写出来的数据库对比MongoDB是NOSQL的代表类数
在上一篇博客中，通过Date.ToText和Date.DayOfWeekName函数创建了新的数据列，如下图所示。有时需要使用年月和年月日等日期格式，有两种实现方法。利用前面已经提取的年、月、日，转换为text，然后再进行字符串组合使用Date.ToText函数转换日期格式（此方法更直接和简洁，下文将采用这个方法）依次单击【添加列】=>【自定义列】，在【添加自定义列】对话框中，指定【新列名】
经常需要进行更新操作的属性 1、表的主键、外键必须有索引；2、数据量超过300的表应该有索引；3、经常与其他表进行连接的表，在连接字段上应该建立索引；4、经常出现在Where子句中的字段，特别是大表的字段，应该建立索引；5、索引应该建在选择性高的字段上；6、索引应该建在小字段上，对于大的文本字段甚至
转载
2019-04-28 16:30:00
213阅读
2评论
1. 索引是什么？ 索引是一种能提高数据库查询效率的数据结构。它可以比作一本字典的目录，可以帮你快速找到对应的记录。索引一般存储在磁盘的文件中，它是占用物理空间的。正所谓水能载舟，也能覆舟。适当的索引能提高查询效率，过多的索引会影响数据库表的插入和更新功能。2. MySQL索引有哪些类型 数据结构维度B+树索引：所有数据存储在叶子节点，复杂度为O(logn)，适合范
# 如何实现“mysql 时间列适合建索引吗”
## 简介
在数据库中，对于时间列的索引建立是非常常见的操作，它可以加快查询速度，提高数据库性能。在MySQL中，我们可以通过一些步骤来实现对时间列的索引建立。
## 流程
下面是建立时间列索引的具体步骤：
```mermaid
pie
title 索引建立步骤
"创建索引" : 25
"查看索引" : 25
"
工作中处理数据时，发现某个表的数据达近亿条，所以要为表建索引提高查询性能，以下两篇文章总结的很好，记录一下，以备后用。 数据库建立索引常用的规则如下： 1、表的主键、外键必须有索引； 2、数据量超过300的表应该有索引； 3、经常与其他表进行连接的表，在连接字段上应该建立索引； 4、经常出现在Whe
转载
2021-08-01 15:23:53
4309阅读
复合索引的建立需要进行仔细分析；尽量考虑用单字段索引代替： 频繁进行数据操作的表，不要建立太多的索引 添加索引示例: Create index注意n如果是大表建立索引，切记加上ONLINE参数 源文：https://blog.csdn.net/c814276009/article/details/8
转载
2020-01-21 13:30:00
213阅读
2评论
--5.1 表的基本概念
--5.2 数据类型
--char和varchar：汉字是占两个字节,英文,数字或字符占一个字节
--性别 男 女
--char(2)或varchar(2)
--括号内是字符数
--nchar 和nvarchar:无论是汉字还是英文，数字，字符都占两个字节
--性别 男 女
--nchar(1)或者nvarchar(1)
--固定长度与非固定长度
-
问题为什么要给表加上主键？为什么加索引后会使查询变快？为什么加索引后会使写入、修改、删除变慢？什么情况下要同时在两个字段上建索引？这些问题他们可能不一定能说出答案。知道这些问题的答案有什么好处呢？如果开发的应用使用的数据库表中只有1万条数据，那么了解与不了解真的没有差别， 然而， 如果开发的应用有几百上千万甚至亿级别的数据，那么不深入了解索引的原理， 写出来程序就根本跑不动，就好比如果给货车装个轿
# MySQL时间格式适合建立索引吗？
在数据库中，索引是一种提高查询效率的重要手段。当我们设计数据库表时，选择合适的字段建立索引是至关重要的。而在与时间相关的字段上建立索引，则需要遵循一定的原则和步骤。本文将带你探索如何使用MySQL中的时间格式来建立索引，确保你能合理利用索引来优化性能。
## 流程概述
在开始之前，我们先概述一下流程。下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述
MongoDB 简介和命令一、MongoDB 简介一、MongoDB是什么？MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB 是一个介于 关系型数据库 和 非关系型数据库 之间的产品，是非关系型数据库当中功能最丰富，最像关系型数据库的。MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>
varchar设置长度的区别？举例： varchar(32) 和 varchar(64)区别是啥？ 首先，varchar 大家都知道是动态长度分配,他们空间开销是一样的。区别和联系：对于内存的消耗是不同的。对于VARCHAR数据类型来说，硬盘上的存储空间虽然都是根据实际字符长度来分配存储空间的，也就是上面所说空间开销一样。但是对于内存来说，则不是。其时使用固定大小的内存块来保存值。就是使用字符类型
数据库建立索引常用的规则如下：表的主键、外键必须有索引；数据量超过300的表应该有索引；经常与其他表进行连接的表，在连接字段上应该建立索引；经常出现在Where子句中的字段，特别是大表的字段，应该建立索引；索引应该建在选择性高的字段上；索引应该建在小字段上，对于大的文本字段甚至超长字段，不要建索引；复合索引的建立需要进行仔细分析；尽量考虑用单字段索引代替：正确选择复合索引中的主列字段，一般是选择性
之前写了一篇【性能优化】的博客，里面只是简单介绍一下sql性能优化的编写习惯与规则，本文还是讨论sql方面的优化吧。这篇文章中知识点是同事ZhaoL整理总结出来的，还是比较有实际意义，和大家分享一下。（里面牵涉到公司平台优化的内容已经去掉） 1 索引应该尽量小，使用字节数小的列建索引好（参照
现在mysql中有一张表journal_update_logs，数据量比较大，有3000多万条数据，现在查询比较慢，需要建立索引。第一步，查看该表的索引：SHOW INDEX FROM journal_update_logs; 每张表都会有原始的主键索引PRIMARY，下面的索引是我后面加的，date_range_index是日期的范围索引，如果需要查询某个时间段内的记录，并且字段是日期类型，建立
一、索引MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的，索引可以大大提高MySQL的检索速度。如：我们通过汉字字典查找汉字有两种方式（1）一页一页挨着找，直到找到为止，这种查找方式属于全字典扫描（2）通过汉语字典的目录页（索引），按拼音、笔画、偏旁部首等排序的目录（索引）缩小查找范围快速查找到需要的字select * from t_user where name = 'zhangsan';
Now, the question is, do you really WANT an index on a BIT column? We're going to run some experiments, but in general, it is highly unlikely that you will get much use out of such an index. The exception is when the data is heavily weighted towards, say, 1 (e.g. 95-99% of the table), and you ar
转载
2012-04-09 21:14:00
88阅读
2评论
1>数据库中索引的结构是一种排序的数据结构。2>数据库索引是通过B树和变形的B+树实现的。3>什么情况下不适合建立索引？ 1.对于在查询过程中很少使用或参考的列，不应该创建索引。 2.对于那些只有很少数据值的列，不应该创建索引。 3.对于那些定义为image，text和bit数据类型的列，不应该创建索引。 4.当修改性能远大于检索性能，不应该建立索引。4>建立索引的
那些情况下适合创建索引呢，大概的总结下字段的数值有唯一性限制 索引本身可以起到约束索引的作用，比如唯一索引、主键索引都是可以起到唯一性约束的。因此在我们的数据表中如果某个字段是唯一性的，就可以直接创建唯一性索引，或者主键索引。这样可以更快速地通过该索引来确定某条记录。频繁作为where查询条件的字段 某个字段在select语句的where条件中经常被使用到，那么就需要这个字段创建索引了。尤其是在数
澄清：请看评论区，这里只是本人当初在学习时在网上搜罗的答案，不代表个人观点，请自行判断。准备用一datetime列存储 登记时间； 1、索引最好建立在重复性较多的列，datetime很明显重复性很少，建立索引有用吗？ 2、重复性较少的记录，如果建立索引，是否索引要耗去很多存储空间？ 3、如果SQL查询一般是按天来查，是否有必要新增一个date冗余列来存储 登记日期？ 4、char(8),date,
