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MySQL数据库:结构优化

我们无法改变数据库中需要存储的数据,但是我们可以在数据的存储方式方面做一些优化。 一、数据类型的选择: 下面关于字段类型的优化建议主要适用于记录条数较多,数据量较大的场景。...4、ENUM & SET: 对于状态字段,可以尝试使用 ENUM 来存放,因为可以极大的降低存储空间,而且即使需要增加新的类型,只要增加于末尾,修改结构也不需要重建数据。...二、结构设计: 上面几点的优化都是为了减少每条记录的存储空间大小,让每个数据库中能够存储更多的记录条数,以达到减少 IO 操作次数,提高缓存命中率。...下面这个优化建议可能很多开发人员都会觉得不太理解,因为这是典型的反范式设计,而且也和上面的几点优化建议的目标相违背。...当我们的中存在类似于 TEXT 或者是很大的 varchar 类型的大字段的时候,如果我们大部分访问这张的时候都不需要这个字段,我们可以将其拆分到另外的独立中,以减少常用数据所占用的存储空间。

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MySQL多层级树形结构的搜索查询优化

MySQL多层级树形结构的搜索查询优化 业务中有思维导图的功能,涉及到大量的树形结构搜索、查询相关的功能,使用场景上查询量远高于增删改操作,记录一下当前的解决方案。...一、结构 简化的结构类似 create table nodes ( id int primary key auto_increment, name varchar(255) not null...comment '上级节点', index nodes_parent_id_index (parent_id), index nodes_name_index (name) ); 二、当前解决方案 更新结构...查询ID为“5”的节点的所有子级、孙子级中name包含“搜索词”的记录 更新后的查询方式: -- 查询父级节点记录,获取到父级的path select * from nodes where id =...MySQL多层级树形结构的搜索查询优化 使用WordPress作为小程序后端——APPID有效性前置检查 使用WordPress作为小程序后端——小程序请求前置检查 Windows rclone挂载sftp

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flowable 结构

分类 ACT_RE_* 仓库数据:流程定义,流程资源(图片,规则等)等静态信息。 ACT_RU_* 运行时数据:流程实例,用户任务,变量,作业等运行时数据。...这可以保证运行时性能。 ACT_HI_* 历是数据:已经完成的流程实例,变量,任务等等历史数据。 ACT_GE_* 通用数据:用于保存变量用例。...通用数据 名 描述 act_ge_bytearray 流程模型定义,流程相关资源 act_ge_property 系统属性 仓库数据 名 描述 act_re_deployment 流程的部署信息...act_re_procdef 流程定义 act_re_model 模型信息 运行时数据 名 描述 act_ru_variable 运行时变量 act_ru_task 运行时任务(流程当前节点) 字段...运行时流程执行实例 act_ru_event_subscr 运行时事件 act_ru_identitylink 运行时用户关系信息,存储任务节点与参与者的相关信息 act_ru_job 运行时作业 历是数据

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优化(二)

优化(二) 调整计算值 调优操作根据中的代表性数据计算和设置统计信息: ExtentSize,它可能是中的实际行数(行数),也可能不是。 中每个属性(字段)的选择性。...“备注”列 管理门户优化信息选项为每个字段显示一个备注列。此字段中的值是系统定义的,不可修改。它们包括以下内容: RowID字段:一个有一个RowID,由系统定义。...在测试环境中,创建的具有相同的定义,但数据少得多。 通过从生产导出调优统计信息并将它们导入测试表,可以在测试表上对生产优化建模。...要复制生产系统:生产完全填充了实际数据,并使用tune Table进行了优化。将创建具有相同定义的第二个生产。...通过从第一个导出调优统计信息并将其导入第二个,您可以为第二个提供与第一个表相同的优化,而无需第二次运行调优或等待第二个填充有代表性的数据。

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InnoDB优化

InnoDB存储优化 适时的使用 OPTIMIZE TABLE 语句来重组,压缩浪费的空间。这是在其它优化技术不可用的情况下最直接的方法。...去除不必要的事务ID,有助于减少每次读写操作必须访问的内部数据结构大小。...这样,则需要进行额外的重建过程,造成不必要的性能影响。 InnoDB查询优化 创建适当的索引以优化查询,通用指引如下: 将关键查询最常用的的列包含近主键中。 主键列不要使用过多的列或者过长的列。...对于极少使用的列及列选择性不大的列创建索引对于查询优化不会有太大帮助。如果针对一个的查询非常多,则需要找到能够有助于最多查询的多列主键。...因为主键InnoDB的存储结构是高度整合的,主键的变更会引起整张的重构。最好将逐渐定义包含在创建语句中,避免不必要的后期更改。

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优化(一)

优化(一) 要确保InterSystems IRIS®Data Platform上的InterSystems SQL的最高性能,可以执行多种操作。优化可以对针对该运行的任何查询产生重大影响。...本章讨论以下性能优化注意事项: ExtentSize、Selective和BlockCount用于在用数据填充之前指定数据估计;此元数据用于优化未来的查询。...运行tune Table来分析填充中的代表表数据;生成的元数据用于优化未来的查询。...如果优化所做的假设导致查询优化器的结果不是最优的,则可以使用显式设置的统计信息,而不是优化生成的统计信息。 在Studio中,类编辑器窗口显示类源代码。...如果连接之间的比率更改了一个数量级,则需要更新ExtentSize。这对于JOIN语句很重要,因为SQL优化器在优化连接顺序时使用ExtentSize。

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数据库导出结构语句_sqlserver导出结构

COLUMN_COMMENT 备注 FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS WHERE -- test_database为数据库名称,到时候只需要修改成你要导出结构的数据库即可...table_name = 'test_table' 运行之后显示: 之后选中复制粘贴到文档中即可 这种方法的不足之处是 查询整个数据库所有的结构时 比较混乱,建议单个进行查询。...---- 第二种 :利用SQLyog的导出html功能 SQLyog的使用就不多说,直接去官网下载傻瓜式安装运行即可 运行之后连接数据库,右键选中需要导出结构的数据库,选择最下面的Create Schema...character_set_connection = utf8; 第三种 :利用项目导出 在我寻找导出文档工具的过程中,有幸碰到一个博主的文章,是关于java导出mysql或者oracle数据库结构设计文档...:https://www.jianshu.com/p/884aff422649 项目下载运行之后: 如上填写完信息之后 测试连接成功之后 就可以 导出文档: 唯一的不足之处是不能选择导出某个或几个结构

5.7K10

抽象数据结构抽象数据结构

抽象数据结构 抽象数据结构(ADT)是一些操作的集合,集合了一些必要且重用性高的操作,这些操作在一个项目中只被编写一次。...抽象数据结构只定义操作的存在,并不定义操作的实现 概念 是一种基础的数据结构,是一系列逻辑上"顺序"的数据(顺序指具有连续的数值索引)。...例如$A_{0},A_{1},A_{2}$就是一个,数据具有连续索引1,2,3。...数组实现:查找快,插入与删除慢,大小固定,内存中一般连续 链表实现:查找较慢,插入与删除相对较快,大小可变,内存中一般不连续 需要的方法 is_empty:判断是否为空 is_last:判断是否为结尾...find:根据值获得在中的节点(find_previous:获得前驱元) visit:根据位置获得值(find) delete:删除元素 insert:插入元素 实现 接口与结构体 //中数据类型

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数据结构 Hash(哈希

参考链接:数据结构(严蔚敏) 文章发布很久了,具体细节已经不清晰了,不再回复各种问题 文章整理自严蔚敏公开课视频 可以参考 https://www.bilibili.com/video/av22258871.../ 如果链接失效 可以自行搜索 数据结构严蔚敏视频 @2021/07/12 一、什么是Hash 要想知道什么是哈希,那得先了解哈希函数 哈希函数 对比之前博客讨论的二叉排序树 二叉平衡树 红黑树...即 地址index=H(key) 说白了,hash函数就是根据key计算出应该存储地址的位置,而哈希是基于哈希函数建立的一种查找 二、哈希函数的构造方法 根据前人经验,统计出如下几种常用hash...决定hash查找的ASL因素: 1)选用的hash函数 2)选用的处理冲突的方法 3)hash的饱和度,装载因子 α=n/m(n表示实际装载数据长度 m为长) 一般情况,假设hash函数是均匀的...也不是,就像100的长只存一个数据,α是小了,但是空间利用率不高啊,这里就是时间空间的取舍问题了。通常情况下,认为α=0.75是时间空间综合利用效率最高的情况。 上面的这个可是特别有用的。

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HBase 的结构

HBase 是一个NoSQL数据库,用于处理海量数据,可以支持10亿行百万列的大,下面就了解一下数据是如何存放在HBase中的 关系型数据库的结构 为了更好的理解HBase的思路,先回顾一下关系数据库中表的处理方式...以后再增加需求时,就继续新增字段,或者添加一个扩展 上面的内容主要说明的是: 建的方式,需提前指定名和字段 插入记录的方式,指定名和各字段的值 数据是二维结构,行和列 添加字段不灵活 下面看一下...HBase的处理方式 HBase的结构时要指定的是:名、列族 建表语句 create 'user_info', 'base_info', 'ext_info' 意思是新建一个,名称是user_info...,包含两个列族base_info和ext_info 列族 是列的集合,一个列族中包含多个列 这时的结构: row key base_info ext_info ... ... ......插入数据的过程可以看出 HBase 存储数据的特点了 和关系数据库一样,也是使用行和列的结构时,定义的是名和列族(字段的集合),而不是具体字段 列族中可以包含任意个字段,字段名不需要预定义,每一行中同一列族中的字段也可以不一致

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Mysql优化-分区

SQL优化、索引、缓存、参数配置 架构调整:分区、分、分库(读写分离或者业务拆分) 读写分离主从复制的优势 主从复制,解决的是容灾类的问题,容灾需要保证数据库切换的实时性和数据的一致性,主机挂了的时候...错误的分操作,会带来bug 分的性能更好,不需要查询优化器来选择读取哪张,但是分编码更复杂,要通过代码指定数据存储到特定的 分区只用操作数据库进行分区操作,代码不需要任何更改 数据库分库(物理层面进行拆分...水平分区:对表的行进行分区,不同分组中物理分隔的数据组合在一起,中的所有列都可以在每个分区找到,维持了的属性结构。...SQL经过优化请求时间依旧较长 数据量大 中的数据是分段的 对数据的操作往往只涉及一部分数据,而不是所有的数据 分区解决的问题 和单个磁盘或文件系统分区相比,可以存储更多的数据。 优化查询。...使用range分区时结构要么没有主键,要么分区字段必须是主键。 可以使用PRIMARY KEY (id,xxx)来将多个字段作为主键。

4.2K11

Flowable-结构

一、flowable结构     数据库命名规则: ACT_RE_*:其中“RE”表示repository(存储)的意思,是RepositoryService 接口操作的。...数据库,不同版本可能会有些许出入: 1)通用数据(2个) act_ge_bytearray:二进制数据,如流程定义、流程模板、流程图的字节流文件; act_ge_property:属性数据(不常用...; 4)流程定义、流程模板相关(3个,RepositoryService接口操作的) act_re_deployment:部属信息,存储流程定义、模板部署信息; act_re_procdef:流程定义信息...中,以字节形式存储; 5)流程运行时(6个,RuntimeService接口操作的) act_ru_task:运行时流程任务节点,存储运行中流程的任务节点信息,重要,常用于查询人员或部门的待办任务时使用...:运行时流程变量数据,存储运行中的流程各节点的变量信息; 数据库结构描述 1.

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Flowable-结构

一、flowable结构     数据库命名规则: ACT_RE_*:其中“RE”表示repository(存储)的意思,是RepositoryService 接口操作的。...数据库,不同版本可能会有些许出入: 1)通用数据(2个) act_ge_bytearray:二进制数据,如流程定义、流程模板、流程图的字节流文件; act_ge_property:属性数据(不常用...; 4)流程定义、流程模板相关(3个,RepositoryService接口操作的) act_re_deployment:部属信息,存储流程定义、模板部署信息; act_re_procdef:流程定义信息...中,以字节形式存储; 5)流程运行时(6个,RuntimeService接口操作的) act_ru_task:运行时流程任务节点,存储运行中流程的任务节点信息,重要,常用于查询人员或部门的待办任务时使用...:运行时流程变量数据,存储运行中的流程各节点的变量信息; 数据库结构描述 1.

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flowable 结构说明

1)通用数据(2个) act_ge_bytearray:二进制数据,如流程定义、流程模板、流程图的字节流文件; act_ge_property:属性数据(不常用); 2)历史(8个,HistoryService...接口操作的) act_hi_actinst:历史节点,存放流程实例运转的各个节点信息(包含开始、结束等非任务节点); act_hi_attachment:历史附件,存放历史节点上传的附件信息(不常用...:用户组信息,对应节点选定候选组信息; act_id_info:用户扩展信息,存储用户扩展信息; act_id_membership:用户与用户组关系; act_id_user:用户信息,对应节点选定办理人或候选人信息...; 4)流程定义、流程模板相关(3个,RepositoryService接口操作的) act_re_deployment:部属信息,存储流程定义、模板部署信息; act_re_procdef:流程定义信息...中,以字节形式存储; 5)流程运行时(6个,RuntimeService接口操作的) act_ru_task:运行时流程任务节点,存储运行中流程的任务节点信息,重要,常用于查询人员或部门的待办任务时使用

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2.9 PE结构:重建导入结构

在脱壳修复中,一般是通过将脱壳前和脱壳后的输入进行对比,找出IAT和INT中不一致的地方,然后将脱壳前的输入覆盖到脱壳后的程序中,以完成修复操作。...图片如上图就是导入中的IID数组,每个IID结构包含一个装入DLL的描述信息,现在有三个导入DLL文件,则第四个是一个全部填充为0的结构,标志着IID数组的结束,每一个结构有五个四字节构成,该结构体定义如下所示...的RVA每个IID结构的第四个字段指向的是DLL名称的地址,以第一个动态链接库为例,其RVA是0000 244A 将其减去1000h得到文件偏移144A,跳转过去看看,调用的是USER32.dll库。...图片上方提到的两个字段OrignalFirstThunk和FirstThunk都可以指向导入结构,在实际装入中,当程序中的OrignalFirstThunk值为0时,则就要看FirstThunk里面的数据...其地址为22C0,使用该值减去1000h 得到 12c0h,在偏移为12c0h处保存的就是一个IMAGE_THUNK_DATA32数组,他存储的内容就是指向 IMAGE_IMPORT_BY_NAME 结构的地址

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2.9 PE结构:重建导入结构

在脱壳修复中,一般是通过将脱壳前和脱壳后的输入进行对比,找出IAT和INT中不一致的地方,然后将脱壳前的输入覆盖到脱壳后的程序中,以完成修复操作。...如上图就是导入中的IID数组,每个IID结构包含一个装入DLL的描述信息,现在有三个导入DLL文件,则第四个是一个全部填充为0的结构,标志着IID数组的结束,每一个结构有五个四字节构成,该结构体定义如下所示...的RVA 每个IID结构的第四个字段指向的是DLL名称的地址,以第一个动态链接库为例,其RVA是0000 244A 将其减去1000h得到文件偏移144A,跳转过去看看,调用的是USER32.dll库。...上方提到的两个字段OrignalFirstThunk和FirstThunk都可以指向导入结构,在实际装入中,当程序中的OrignalFirstThunk值为0时,则就要看FirstThunk里面的数据,...其地址为22C0,使用该值减去1000h 得到 12c0h,在偏移为12c0h处保存的就是一个IMAGE_THUNK_DATA32数组,他存储的内容就是指向 IMAGE_IMPORT_BY_NAME 结构的地址

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