事务四个基本特征或 ACID 特性事务是并发控制的单位，是用户定义的一个操作序列。这些操作要么都做，要么都不做，是一个不可分割的工作单位。 一个转账必须 A账号扣钱成功，B账号加钱成功，才算正真的转账成功。事务必须满足四大特征:原子性,一致性,隔离性,持久性/持续性原子性：表示事务内操作不可分割。要么都成功、要么都是失败. 一致性：要么都成功、要么都是失败.后面的失败了要对前面的操作进行回滚。
1.处理数据库的单个键type key_name //命令用于返回 key 所储存的值的类型。del key_name // 命令用于删除已存在的键。不存在的 key 会被忽略。exists key_name //查看键是否存在于数据库中rename oldKey newKey /
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2024-07-12 19:55:52
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前言数据库索引，相信大家都不陌生吧。索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。作为辅助查询的工具，合理的设计索引能很大程度上减轻db的查询压力，db我们都知道，是项目最核心也是最薄弱的地方，如果压力太大很容易产生故障，造成难以预计的影响。所以，不管是日常开发还是面试，索引这一块知识体系都是必须掌握的。当然，虽说是必须掌握，但索引的知识点很多，很多初
每个 SQL Server 实例的数据库个数 32,767 32,767 每个数据库的文件组个数 256 256 每个数据库的文件个数 32,767 32,767 文件大小（数据） 32 TB 32 TB 文件大小（日志） 4 TB 32 TB 每个数据表的外键表引用 253 253
原创
2022-09-07 09:28:13
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.1)什么是数据库索引 在数据库系统中，除了存储数据库表的结构与数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。通俗的讲，索引就是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构。.2)为什么要建立数据库索引 &n
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2024-03-20 20:36:14
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如何在Redis中配置指定的数据库索引
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何在Redis中配置指定的数据库索引。以下是整个过程的步骤：
1. 连接到Redis服务器
2. 选择要配置的数据库索引
3. 配置数据库索引
接下来，我将详细介绍每个步骤应该做什么，并提供相应的代码示例。
### 步骤1：连接到Redis服务器
要连接到Redis服务器，你需要使用Redis客户端库。以下是使用
原创
2023-12-20 08:59:03
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# SQL Server 重建索引整个数据库的流程及步骤
在SQL Server中，随着数据的不断插入、更新和删除，索引可能会变得不再高效。因此，定期重建索引是确保数据库性能的一个重要维护步骤。本文将指导你通过具体的步骤，教会你如何在SQL Server中重建整个数据库的索引。
## 一、重建索引的流程
以下是重建索引的整体流程：
| 步骤 | 描述
索引：索引一种数据库存储数据的物理结构，所以索引会占据磁盘空间，创建越多的索引，就会占据更多的空间。当你修改，增加，删除数据的时候，都需要维护这种结构(索引)，所以并不是创建越多的索引就越好，反而有时候索引越多，修改数据的时候越慢。索引类似于字典的拼音或者部首索引，比如说您查新华字典，你要查找“程”这个字，根据拼音，你会先找C这个开头的，然后在一步一步去查找，索引就是这样的作用。适时的创建索引可以
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2024-03-21 09:11:56
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什么是索引索引是帮助数据库高效获取数据的数据结构。索引是在基于数据库表创建的，它包含一个表中某些列的值以及记录对应的地址，并且把这些值存储在一个数据结构中。索引是以索引文件的形式存放于磁盘中。实际上，索引也是一张表，该表保存了主键与索引字段，并指向实体表的记录。索引的优缺点在mysql优化中，当我们定位到了慢查询语句后，我们都会适当给它建立索引来提高查询效率。是的，索引的作用就是高效提高查询效率，
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2024-05-04 19:56:40
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一、什么是索引？ 索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录，所有MySQL索引都以B-树的形式保存。如果没有索引，执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记录，直至找到符合要求的记录。表里面的记录数量越多，这个操作的代价就越高。如果作为搜索条件的列上已经创建了索引，MySQL无需扫描任何记录即可迅速得到目标记录所在的位置。如果表有1000个
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2024-03-21 22:22:32
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1、什么是索引2、使用索引为什么能够加快查询速度3、在什么样的条件下使用索引比较合适，而在什么样的条件下不能使用索引4、索引的优缺点一、索引的定义 1、索引是一个单独的、物理的数据库结构，它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。 2、索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构。 &n
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2024-03-22 21:25:14
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推荐：Windows Server 2003 下配置 MySQL 集群(Cluster)教程这篇文章主要介绍了Windows Server 2003 下配置 MySQL 集群(Cluster)教程,本文先是讲解了原理知识,然后给出详细配置步骤和操作方法,需要的朋友可以参考下 MySQL 群集是 MySQL 适合于分布式计算环境的高可用、高冗余版本。它采用了 NDB Cluster 存储引擎，允许在
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2024-02-26 15:26:04
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数据库核心：数据结构哈希索引SSTables和LSM-Tree构建和维护SSTable从SSTable到LSM-Tree性能优化B-trees优化B-tree对比LSM-Tree与B-TreeLSM-Tree的优点LSM-Tree的缺点数据库常用的索引结构一个最简单的数据库：#!/bin/bash
db_set() {
echo "$1, $2" >> database
}
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2024-03-18 09:57:22
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什么是索引？索引是数据库存储引擎用于快速查找到指定数据的一种数据结构。可以用新华字典做类比：如果新华字典中对每个字的详细解释是数据库中表的记录，那么按部首或拼音等排序的目录就是索引，使用它可以让我们快速查找的某一个字详细解释的位置。在MySQL中，存储引擎也是用了类似的方法，先在索引中找到对应的值，然后再根据匹配的索引值找到对应表中记录的位置。面试中为什么问索引？之所以在索引在面试中经常被问到，就
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2024-05-16 20:10:29
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索引索引= 排序后的数据结构在没有索引的情况下我们执行一条sql语句，那么是表进行全局遍历，磁盘寻址（注意逻辑上相邻的记录在磁盘上也并不是一定物理相邻的）。用了索引之后,索引的数据结构是二叉查找树，每个节点分别包含索引键值和一个指向对应数据记录物理地址的指针，这样就可以运用二叉查找快速获取到相应数据。索引分类普通索引：仅加速查询唯一索引：加速查询 + 列值唯一（可以有null）主键索引：加速查询
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2024-03-20 22:01:22
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优化器的逻辑
选择索引是优化器的工作。
而优化器选择索引的目的，是找到一个最优的执行方案，并用最小的代码去执行语句。在数据库里面，扫描行数是影响执行代价的因素之一。扫描的行数越少，意味着访问磁盘数据的次数越少，消耗的 CPU 资源越少。
那么，扫描行数是怎么判断的？
MySQL在真正执行开始执行语句之前，并不能精确地知道满足这个条件的记录有多少条，而只能根据统计信息来估算记录数。
索引选
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2024-04-14 00:03:28
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索引索引类型问题1：mysql索引类型normal，unique，full text的区别是什么？normal：表示普通索引unique：表示唯一的，不允许重复的索引，如果该字段信息保证不会重复例如身份证号用作索引时，可设置为uniquefull textl: 表示 全文搜索的索引。 FULLTEXT 用于搜索很长一篇文章的时候，效果最好。用在比较短的文本，如果就一两行字的，普通的 INDEX 也
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2024-03-18 11:58:29
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索引在数据库中，毋庸置疑扮演了极其重要的角色。在这篇文章中，我们即将要讨论这些和索引相关的事情：优化器是如何选择索引的；应该如何正确的建立索引；如何判断优化器选择了正确的索引；如何找出哪些已经不再被使用的索引；简介：索引可以帮助查询更快的定位到所需的记录上，从而避免整表扫描。如果索引引用的列，可以完全包含查询所需的字段，这类索引叫做 覆盖索引（convering index），完全不用回读（针对非
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2024-05-11 19:16:09
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索引的定义：数据库索引实际与书籍目录类似，如果数据库表是一本书，那么通过索引时数据库查询程序无需扫描整个表而获取需要的信息。书的索引是相应内容的页码，而数据库索引是某个表中一列或者是若干列的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单，也就是提供指向库中指定数据的指针，然后根据指定的排序顺序对指针排序。实际利用特殊的数据结构（B树）加大查表的速度。索引的分类：聚簇索引
实际上，汉
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2024-03-20 12:51:06
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4、表的缓冲(缓存)类型有3种：单记录缓冲，常规缓冲，完全缓冲。（技术设置） 单记录缓冲：适合于select single 语句对于select single 找不到记录的情况，buffer中也会记录这种情况下找不到，下次使用这个语句时就不会再读取数据库了。常规缓冲：访问到得记录的 key的左连接（left join）被缓存。完全缓冲：比较小的表，很少被修改适合 fully buffer
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2024-03-18 20:49:52
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