聚集索引 聚集索引确定表中数据的物理顺序。聚集索引类似于电话簿，后者按姓氏排列数据。由于聚集索引规定数据在表中的物理存储顺序，因此一个表只能包含一个聚集索引。但该索引可以包含多个列（组合索引），就像电话簿按姓氏和名字进行组织一样。 聚集索引对于那些经常要搜索范围值的列特别有效。使用聚集索引找到包含第一个值的行后，便可以确保包含后续索引值的行在物理相邻。例如，如果
一、常用ABAP T-code:
SE30运行待检查的程序，查看各操作的百分比。
SLIN进行扩展检查，根据SAP提供的反馈信息，优化代码。
ST05
SE11创建使用索引
SE3
索引堆的核心思想，根据data数组改变index 数组，比较的
原创
2022-08-11 10:15:10
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作者：disappearedgod
3.4 散列表 使用散列的查找算法分为两步。 第一步是用散列函数将被查找的键转化为数组的一个索引。理想情况下，不同的键都能转化为不同的索引值。 第二部是一个处理碰撞冲突的过程。（拉链法和线性探测法） 散列表是算法在时间和空间上做出平衡的经典例子。 散列表的理论： 散列表的理论依据是根据如下理论总结出来的。尽管验证这个假设很困难，假设J仍然是考察散列函数的
一.索引简介1.1 索引的含义和特点索引是创建在表上，是对数据库一列或多列的值进行排序的结构。不同储存引擎定义的最大索引数和长度不一样，所有引擎对每个表至少支持16个索引，总索引长度至少256字节。索引存储类型有两种：1.B树(BTREE) 2.哈希(HASH)InnoDB与MyISAM支持B树索引；MEMORY两种都支持，但是默认为HASH索引的优缺点：优点：提高数据检索速度、查询速度、分组与排
Innodb表限制：（详见MySQL官网http://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/innodb-restrictions.html）
1.单表最多1017个字段。 2.但表最多可建64个普通索引。 3.默认情况下（innodb_page_size=16K），前缀索引最多包含767个字节。如果开启innodb_larg
创建表时报错，索引列超过最大约束ERROR 1709 (HY000): Index column size too large. The maximum column size is 767 bytes. 1. 错误原因由于 MySQL Innodb 引擎表索引字段长度的限制为 767 字节，因此对 ...
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2021-07-28 09:49:00
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五.函数1.统计函数count， sum， avg， max/min2.字符串函数3.数学函数 说明：如果使用rand()每次返回不同的随机数（0~1.0） 如果使用rand(seed)返回随机数，如果seed(随便一个数字)不变，随机数不变4.日期函数 说明： ①.DATE_ADD和DATE_SUB中的interval后面可以是year，minute，second，day等 ②.DATEDIFF
表的索引 1、索引 目的：提高检索速度 原理：在操作系统高层次使用 二分思想 和 Binary Tree 来维护这个索引 特点：索引不用加内存，不用改程序，不用调sql，只要执行正确的create index，就可以提高查询速度。
文章目录覆盖索引联合索引/最左匹配原则注意为什么要使用联合索引？索引下推下推过程举例注意事项总结建索引的几大原则 上回我们主要研究了为什么使用索引，以及索引的数据结构。今天带你了解如何设计高性能的索引。其中，有这么一个点，说的是 InnoDB 引擎中使用的是聚簇索引，其主索引的实现树中的叶子结点存储的是完整的数据记录，而辅助索引中存储的则只是辅助键和主键的值。这样在用辅助索引进行查询时，会先查出
1、画出文件系统的层次模型，并描述各层的功能。2、某文件系统为一级目录，文件的数据一次性写入磁盘，已经写入的文件不可修改，但可以多次创建新文件，请回答：(1) 采用哪种文件物理结构形式更适合？说明理由，为定位文件数据块，需要FCB中设置哪些相关的描述字段？（10分）(2) 为快速找到文件，对于FCB是集中存储好，还是与对应文件数据块连续存储好？为什么？（10分）(1)连续更合适。因为一次写入不存在
import heapqre = map(list(res).index, heapq.nlargest(5, res)) # 求最大的五个索引 nsmallest与nlargest相反，求最小这里res是输入的一维数组，对长度没有要求。nlargest(5, res)中的5表示求前五个最大的。如果需要求前6个，改为6即可，其他以此类推。
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2023-05-28 17:34:48
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# MongoDB 表最大
MongoDB是一种流行的NoSQL数据库，它以其灵活性和可扩展性而闻名。在MongoDB中，数据被组织为集合（Collections），而不是传统关系数据库中的表。每个集合都可以包含无结构或半结构的JSON文档。
随着数据量的增长，我们需要了解MongoDB中集合的最大限制。在本文中，我们将探讨MongoDB表的最大大小限制，并提供相应的代码示例。
## Mon
如何解决表空间不足即数据文件达到最大值问题Oracle在实际业务应用中，随着业务的发展，数据量逐渐增多，会遇到一个普遍性问题，那就是表空间不足的问题。表空间不足问题的本质是数据文件中存储数据的大小达到了数据文件容量的最大值。如果，不幸的遇到了表空间不足的问题时，我们要该如何处理呢？1、可以先查询对应的表空间的最大空间，和可用空间，查找出哪个表空间查找不足的情况，具体代码如下： SELECT UPP
目录一、索引基础1、存储引擎和索引2、设计索引的原则3、索引生效3.1 索引生效的场景3.2 索引不生效的场景3.3 查看索引使用情况3.4 创建索引的一般建议二、高性能的索引策略1、独立的列2、前缀索引和索引选择性2.1 前缀索引2.2 索引的选择性2.3 确定前缀索引长度的方法2.4 前缀索引的缺点3、多列索引4、索引列顺序5、聚簇索引5.1 聚簇索引的优点5.2 聚簇索引
有时候需要索引很长的字符列，这会让索引变得大且慢。其中有一种策略是通过自定义哈希索引的方式来模拟哈希索引，但是这样会存在一定的局限性。通常来讲我们可以采用前缀索引的方式，这样可以大大节约索引空间，从而提高索引效率。但是与此同时，这也会一定程度上的降低索引的选择性。索引的选择性是指，不重复的索引值(也称为基数，cardinality)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
在我们传统的印象中，索引和表是两个不同的东西。我们总是先创建表，然后根据查询，建立相应的索引。表和索引在物理上属于不同的存储空间。 例如你建立了一个好友的通讯录，你经常需要通过指定好友的姓名来查询他的有关信息，为了提高查询的性能（假设你的好友多如牛毛），你可能希望在他们的姓名上建立
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2009-04-15 09:46:57
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1. 索引的介绍索引在MySQL中也叫做“键”，它是一个特殊的文件，它保存着数据表里所有记录的位置信息，更通俗的来说，数据库索引好比是一本书前面的目录，能加快数据库的查询速度。应用场景:当数据库中数据量很大时，查找数据会变得很慢，我们就可以通过索引来提高数据库的查询效率。 2. 索引的使用查看表中已有索引:show index from 表名;说明:主键列会自动创建索引索引的创建:--
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2023-10-19 12:58:00
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以下内容都是重点表的内连和外连内连接外连接左外连接右外连接索引特性创建索引查询索引删除索引索引创建原则 表的内连和外连内连接 语法：select 字段 from 表1 inner join 表2 on 连接条件 and 其他条件；
先算出整体的笛卡尔积，再进行where子句对其进行筛选
inner 可以不写外连接左外连接 语法：select 字段名 from 表名1 left join 表名2
表连接连接方式内连接 inner join , join
外连接 left join，left outer join，right join，right outer join，union
模拟表：内连接 两张表可以不用连接，直接使用where匹配SELECT a.*,b.* FROM t_user a,t_class b WHERE a.fk_class_id = b.class_id in
