作为职场办公者，特别是hr者，都跟excel密切打着交道。不要说你只会excel的一些简单技巧应用，函数也是我们必须懂的一部分哦。了解了 excel的函数应用，你会发现很多问题都简单解决了。这期我们来了解一下excel的函数之一：VLOOKUP函数。VLOOKUP函数是Excel中的一个纵向查找函数，通俗一点说，是用于搜索指定区域内首列满足条件的元素，确定待检测单元格在区域中的行序号，再进一步返回
很多人都误以为在大数据解决方案中，处理对象的规模总是越大越好。事实上，人们往往会从不同的立场出发，对“越大越好”这一命题给出自己的答案。过去的经验表明，充分发挥规模化优势能够切实提升分析机制所带来的实践价值。不过如果把大数据看作一柄榔头，可并不是所有问题都属于等待敲下的钉子。 很多人都误以为在大数据解决方案中，处理对象的规模总是越大越好。事实上，人们往往会从不同的立场出发，对“越大越好”
当oracle存储大数据量数据时的常用操作**一、分区表索引失效** 原因：当表重新规划分区时可能会出现索引失效情况，此时需要重建索引 1、查看失效的索引:select * from dba_ind_partitions where status != 'USABLE';2、将查询结果拼接成重建索引的sql语句select 'alter index ' || index_name || ' reb
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2024-03-18 19:20:03
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SQL Server 索引结构及其使用（四）作者：freedk一、深入浅出理解索引结构二、改善SQL语句三、实现小数据量和海量数据的通用分页显示存储过程聚集索引的重要性和如何选择聚集索引 在上一节的标题中，笔者写的是：实现小数据量和海量数据的通用分页显示存储过程。这是因为在将本存储过程应用于“办公自动化”系统的实践中时，笔者发现这第三种存储过程在小数据量的情况下，有如下现象：1、分页速度一
对一大表(百万级以上)建立索引时应当注意的事项及提高性能的手段一、注意事项： 1、表空间和磁盘空间是否足够。索引也是一种数据，在建立索引的时候势必也会占用大量表空间。因此在对一大表建立索引的时候首先应当考虑的是空间容量问题。2、在对建立索引的时候要对表进行加锁，因此应当注意操作在业务空闲的时候进行。 二、性能调整方面：1、磁盘I/O物理上，应当尽量把索引与数据分散到不同的磁盘上(不考虑阵列的情况)
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2024-02-28 11:02:00
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MySQL索引失效的几种情况1.索引不存储null值更准确的说，单列索引不存储null值，复合索引不存储全为null的值。索引不能存储Null，所以对这列采用is null条件时，因为索引上根本没Null值，不能利用到索引，只能全表扫描。为什么索引列不能存Null值？将索引列值进行建树，其中必然涉及到诸多的比较操作。Null值的特殊性就在于参与的运算大多取值为null。这样的话，null值实际上是
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超长字段，不要建索引； 7、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：
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2024-05-13 16:55:10
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oracle数据库数据量增大的优化措施。1、硬件优化2、数据库表分区（范围分区，散列分区，列表分区和复合分区。）3、分表4、索引优化对海量的数据处理，对大表建立索引是必行的，建立索引要考虑到具体情况，例如针对大表的分组、排序等字段，都要建立相应索引，一般还可以建立复合索引，对经常插入的表则建立索引时要小心，笔者在处理数据时，曾经在一个ETL流程中，当插入表时，首先删除索引，然后插入完毕，建立索引，
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2024-02-23 19:03:23
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# 如何优化MySQL中大数据量的索引建立时间
## 引言
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，它具有高可靠性、高性能和可扩展性的特点。然而，当数据量较大时，数据库的索引建立过程可能会非常耗时。在本篇文章中，我们将讨论如何优化MySQL中大数据量的索引建立时间。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[连接到MySQL数据库]-->B[选择要建立索引的
原创
2023-12-26 03:25:47
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# MySQL 数据量大不走索引
在现代应用程序的数据库管理系统中，MySQL 是最受欢迎的选择之一。随着数据量的激增，如何高效地查询数据成为了一个重要问题。虽然索引是提高数据库查询性能的重要工具，但在特定情况下，MySQL 可能不会使用索引，导致查询性能大幅下降。本文将探讨这一现象的原因，并用代码示例展示如何优化查询。
## 1. 什么是索引？
索引是数据库表中一个特殊的数据结构，旨在加速
原创
2024-08-07 06:41:47
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经过2周多的努力，HubbleDotNet 的内存索引功能终于搞好了。有了内存索引，搜索不再去读硬盘，实时性大大提高了。hubble的内存索引不同于lucene 的内存索引，本文将具体介绍一下hubble 的内存索引功能。hubbledotnet 的内存索引被设计为一个可管理的可以持久化的内存索引，它和lucene 的内存索引有很大不同。lucene 的内存索引是不能持久化的，就是如果你用luce
最近一直在想一个问题 MySQL数据量日益庞大，目前单表总记录数有 300W+，导致sql语句执行的速度变慢，如果一直这样增长下去，总有一天会爆炸的。怎么办？？怎么办？？ 第一：想到的必然是 添加索引，可是索引偏偏是把双刃剑，提升了查询的速度，却活生生的影响了插入的效率 所以索引的话，也只是能做到在一定数据量下，达到查询与插入的最优化，但是遇到持续增长的数据
# MySQL 数据量大 不走索引
## 前言
在使用 MySQL 数据库时，我们经常会遇到一个问题，即当数据量很大时，查询速度变得非常慢，即使我们已经为表添加了索引。这是因为 MySQL 在某些情况下可能会选择不走索引，而是扫描整个表来执行查询操作。本文将深入探讨这个问题，并提供一些解决方案。
## 为什么数据量大时不走索引？
当一个表的数据量很大时，MySQL 在执行查询操作时可能会选
原创
2024-01-02 06:15:53
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# 在线创建MySQL索引：在大数据量情况下的最佳实践
在处理大规模数据的数据库管理中，索引是提高查询效率的关键因素。MySQL索引的作用类似于书籍的目录，帮助数据库快速定位所需数据。然而，对于数据量极大的表，如何在不影响正常操作的前提下在线创建索引，成为了数据库管理员面临的一项重要挑战。本文将为您详细介绍在线创建MySQL索引的过程，并提供相应的代码示例。
## 何为MySQL索引？
My
# MySQL数据量大不命中索引的原因与解决方案
## 引言
在数据库管理系统中，索引是一种非常重要的性能优化手段。特别是在处理大数据量时，索引能够显著提高查询效率。然而，当数据量急剧增加时，我们会发现查询性能可能下降，即使数据库中有索引。这种现象被称为“数据量大不命中索引”。本文将探讨其原因及解决方案，并通过代码示例加以说明。
## 什么是索引？
*索引* 是一种数据结构，用来快速查找数
原创
2024-08-08 16:00:37
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最近整理了一些数据库常见的笔试题，对自己也是个复习，希望对大家也有所帮助。 1.触发器的作用？触发器是一类特殊的存储过程，主要是通过事件来触发而被执行的。它可以强化约束，来维护数据的完整性和一致性，可以跟踪数据库内的操作从而不允许未经许可的更新和变化。可以联级运算。如，某表上的触发器上包含对另一个表的数据操作，而该操作又会导致该表触发器被触发。&nb
索引为什么失效。说实在的，失效的原因有多种：
但是如果是同样的sql如果在之前能够使用到索引，那么现在使用不到索引，以下几种主要情况:1. 随着表的增长，where条件出来的数据太多，大于15%，使得索引失效（会导致CBO计算走索引花费大于走全表）2. 统计信息失效 需要重新搜集统计信息3. 索引本身失效 &n
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2024-02-28 11:09:15
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一、索引 索引是存储引擎用于快速查找记录的一种数据结构，它可以是一列，也可以是多列，多列时字段的顺序也很关键。针对mysql而言，为何索引能提升查询效率？首先一般的顺序查找，复杂度为O(n)，而mysql的索引结构为B+tree，这种树的结构大大的降低了复杂度，还有就是索引能减少IO读取消耗（这和磁盘的预读以及索引的一个node节点可能含有多条信息有关）。二、InnoDB与MyISAM引擎下的索引
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2024-08-16 19:07:23
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二、改善SQL语句很多人不知道SQL语句在SQL SERVER中是如何执行的，他们担心自己所写的SQL语句会被SQL SERVER误解。比如：select * from table1 where name='zhangsan' and tID > 10000和执行:select * from table1 where tID > 10000 and name='zhangsan'一些人
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2024-01-17 16:42:33
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1.表的索引数量不应有上限，只要所有的SQL都能够流畅的运行。一个页从磁盘读取到数据缓冲池中，一个页包含多条记录，我们可能需要该页上的所有行或一部分行或一行，但花费的成本都相同，约10ms. 在计算领域中， 10ms是一个很长的时间。 10ms怎么计算出来的：排队时间 + 寻道时间 + 半圈旋转时间 + 传输时间 Q:平均排队时间 U: 平均驱动器繁忙度 S：平均服务时间 Q = (u/(1-u)
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2024-03-29 07:40:55
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