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
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2024-02-26 10:31:13
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前言索引可以加快数据库查询速度，减少数据库I/O，提高数据库性能。建立有效的索引，对于系统来说是非常重要的。一般来说，我们面临的数据搜索场景主要包括两类：表的每条记录都具有一个特征字段，与其他记录进行区分，一次查询即能定位到较少记录；表字段选择性差，基数（Cardinality）较小，一次查询可能会命中大量记录。B-tree索引B-tree（多路搜索树）类型索引是比较常见的。适用场合：选择性高的字
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2024-04-07 13:45:40
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Mybatis环境：JDK1.8；IDEA；Mysql5.7；maven3.6.1；1、简介1.1、什么是MybatisMyBatis 是一款优秀的持久层框架MyBatis 避免了几乎所有的 JDBC 代码和手动设置参数以及获取结果集的过程MyBatis 可以使用简单的 XML 或注解来配置和映射原生信息，将接口和 Java 的 实体类 【Plain Old Java Objects,普通的 Ja
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2024-10-30 17:25:22
50阅读
1.如果对于某个表中的某个字段使用了等式或范围谓语查询时，可以考虑将此列做为索引。2.复合索引应该注意引导列的选择，如果在查询中，引导列选择不当，常常查询时此列经常不做为条件时，那么这样就会使得查询为全表扫描3.有NULL值的列不宜添加索引，NULL本无实义，如果将有NULL列做为索引，那么在查询必然出现全表扫描，故常常作为索引的列需要添加NOT NULL声明，避免NULL的出现4.谓语的基数也很
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2024-03-22 21:40:11
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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
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2024-03-25 19:00:22
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外键列上缺少索引会带来两个问题，限制并发性、影响性能。而这两个问题中的任意一个都可能会造成严重性能问题。 无论是Oracle的官方文档，还是在Tom的书中都说明了两种情况下可以忽略外键上的索引。其实我认为不需要那么麻烦，与增加一个索引所带来的性能开销和磁盘空间开销相比，确实索引可能引发的问题要严重得多。因此，我会选择在所有的外键列上添加索引，虽然可能导致创建了部分多余的索引，但是这样
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2024-07-29 19:31:03
48阅读
一：数据字段-选择优化的数据类型Ⅰ：更小的通常更好一般情况下，应该尽量使用使用正确存储数据的最小数据类型，更小的数据类型通常更快，因为他们占用更少的磁盘／内存和cpu缓存，并且处理时需要的cup周期也更少。但是要确保没有低估要存储的值的范围，因为在schema中的多个地方增加数据类型的范围是一个非常耗时和痛苦的操作，如果无法确定哪个数据类型时最好的，就选择你认为不会超过范围的最小类型Ⅱ：简单就好简
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2023-10-21 22:02:44
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索引永远是最好的查询解决方案嘛？索引并不总是最好的工具。总的来说，只有当索引帮助存储引擎快速查找到记录带来的好处大于其带来的额外工作(比如插入操作后索引的维护)时，索引才是高效的。对于非常小的表：大部分情况下简单的全表扫描更高效。中到大型表：索引非常高效。特大型表：建立和使用索引的代价非常高，可以使用分库分表或分区技术代替。高性能的索引策略索引的选择性越高则查询效率越高因为选择性高的索引可以让My
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2024-10-21 19:10:42
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1.尽量为用来搜索、分类或分组的数据列编制索引，不要为作为输出显示的数据列编制索引。换句话说，最适合有索引的数据列是那些在WHERE子句出现的数据列、在联接子句中给出的数据列，或者是在ORDER BY 或者GROUP BY子句中出现的数据列。根据SELECT关键字仅出现在输出数据列清单里的数据列最好不要有索引。2.综合考虑各数据列的维度势。数据列的维度等于它所容纳的非重复值的个数。数据列的维度越高
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2023-08-20 14:06:18
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高性能使用索引策略 1.独立的列，即指索引列不能是表达式的一部分，或者是函数参数，如果查询中的列不是独立的，则无法使用索引 例如：select act_id from actor where act_id+1=5 2.有时候需要索引很长的字段，这会让索引变大且慢，一个策略是前面提出的使用模拟哈希索引，但是这样还不够，所以 通常可以索引开始的部分字符，可以节省索引空间，从而提高效率，但这样会
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2024-02-09 02:37:31
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MySQL数据库提供两种类型的索引，如果没正确设置，索引的利用效率会大打折扣却完全不知问题出在这。 1. CREATE TABLE test (
2. id INT NOT NULL,
3. last_name CHAR(30) NOT NULL,
4. first_name CHAR(30) NOT NULL,
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2024-02-26 10:17:11
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索引库就类似数据库表，mapping映射就类似表的结构。我们要向es中存储数据，必须先创建“库”和“表”。1.mapping映射属性mapping是对索引库中文档的约束，常见的mapping属性包括：type：字段数据类型，常见的简单类型有：字符串：text（可分词的文本）、keyword（精确值，例如：品牌、国家、ip地址）数值：long、integer、short、byte、double、fl
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2024-02-22 13:07:15
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Redis 全文搜索是依赖于 Redis 官方提供的 RediSearch 来实现的。RediSearch 提供了一种简单快速的方法对 hash 或者 json 类型数据的任何字段建立二级索引，然后就可以对被索引的 hash 或者 json 类型数据字段进行搜索和聚合操作。这里我们把被索引的 hash 或者 json 类型数据叫做源数据。本文大纲如下，使用体验简单场景下，用 RediSearch
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2024-10-15 10:26:42
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SQL:
数据库三范式：第一范式1NF：属性不可分割 ，表中每一列不可再拆分
第二范式2NF表中非主键列依赖于主键（联合主键情况下（多个主键存在），非主键列不能只依赖于主键的一部分）
第三范式3NF不存在依赖传递
如何删除一个表：drop table [if exists判断该表是否存在]表名
数据库管理系统的英文缩写 DBMS
sql查询语句中where子句，对空值的操作：1.Whe
# 如何在MySQL表字段上建立索引
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我们经常需要优化数据库查询性能。其中一个重要的方法就是在MySQL表字段上建立索引。在这篇文章中，我将教你如何实现这一过程。
## 整体流程
首先，让我们看一下整个建立索引的流程：
```mermaid
gantt
title 建立MySQL表字段索引流程
section 建立索引
定义需求
原创
2024-07-04 04:47:57
5阅读
在使用MySQL进行数据库设计和优化过程中，多字段索引的创建是一个关键步骤。多字段索引可以加速复杂查询的性能，尤其是在涉及多个列的情况下。本文将详细探讨如何建立多字段索引，包括相关的备份策略、恢复流程、潜在的灾难场景、工具链集成、日志分析以及扩展阅读建议。
## 备份策略
在创建多字段索引之前，确保你的数据库有充分的备份策略至关重要。这里我们提供了一张思维导图，展示了备份策略的核心要素，包括全量
源数据：现在要求：把日期一列指定为索引列把日期一列用作索引时，类型需要是DatetimeIndex同样的目的，可以有多种实现途径，只是先做哪一步后做哪一步、殊途同归而已。第一种方式，在导入数据时不指定过多条件，即不指定索引列、也不提前指定待用作索引列的数据类型。那么在导入后则需要先转换字符型日期列为时间戳类型，再进一步指定为索引列。import numpy as npimport pandas a
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2024-03-16 10:21:29
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Mysql-高性能索引策略正确的创建和使用索引是实现高性能查询的基础。我总结了以下几点索引选择的策略和索引的注意事项：索引的使用策略： （PS:索引的选择性是指：不重复的索引值，和数据表的记录总数（#T）的比值 ,范围从1/#T 到1之间，索引的选择性越高则查询效率越高，因为选择性搞得索引可以让Mysql在查找时可以过滤更多的行。唯一索引的选择性是1，这是最好的索引选择性，性能也是更好&
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2023-08-13 22:30:35
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基本概念：数据库：database数据库管理工具：DBMS，我们一般都是用数据库管理工具去操作数据库表（table）：某种特定数据类型的结构化清单模式（schema）：关于数据库和表的布局及特性信息列（column）：表中的一个字段，所有表都是由一个或多个列组成数据类型（datatype）：每个表列都有相应的数据类型，它限制可存储在列中的数据类型行（row）：表中的一条记录主键（primary k
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2024-09-12 16:58:58
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机器学习是时下流行AI技术中一个很重要的方向，无论是有监督学习还是无监督学习都使用各种“度量”来得到不同样本数据的差异度或者不同样本数据的相似度。良好的“度量”可以显著提高算法的分类或预测的准确率，本文中将介绍机器学习中各种“度量”，“度量”主要由两种，分别为距离、相似度和相关系数，距离的研究主体一般是线性空间中点；而相似度研
