3、如何选择合适的列建立索引 1、在where从句，group by从句，order by从句，on从句中的列添加索引 2、索引字段越小越好（因为数据库数据存储单位是以“页”为单位的，数据存储的越多，...A、我们先查看一下表结构 desc payment; ? B、分别查看这两个字段中不同的id的数量，数量越多，则表明离散程度越大：因此可以通过下图看出：customer_id 离散程度大。 ?...结论：由于customer_id 离散程度大，使用index（customer_id，staff_id）好 C、mysql联合索引 ① 命名规则 ：表名_字段名 1、需要加索引的字段，要在where条件中...2、利用索引中的附加列，您可以缩小搜索的范围，但使用一个具有两列的索引 不同于使用两个单独的索引。...所以说创建复合索引时，应该仔细考虑列的顺序。对索引中的所有列执行搜索或仅对前几列执行搜索时，复合索引非常有用；仅对后面的任意列执行搜索时，复合索引则没有用处。
正确地创建和使用索引是实现高性能查询的基础，本文笔者介绍MySQL中的前缀索引和多列索引。...不要对索引列进行计算 如果我们对索引列进行了计算，那么索引会失效，例如 explain select * from account_batch where id + 1 = 19298 复制代码 就会进行全表扫描...，第二行进行了全表扫描 前缀索引 如果索引列的值过长，可以仅对前面N个字符建立索引，从而提高索引效率，但会降低索引的选择性。...当出现索引合并时表明表上的所有是有值得优化的地方，判断是否出现索引合并可以观察Extra列是否出现了如下信息 Using union(account_batch_batch_no_index,account_batch_source_system_index...); Using where 复制代码 如果是在AND操作中，说明有必要建立多列联合索引，如果是OR操作，会耗费大量CPU和内存资源在缓存、排序与合并上。
包含列索引 概述 包含列索引也是非聚集索引，索引结构跟聚集索引结构是一样，有一点不同的地方就是包含列索引的非键列只存储在叶子节点；包含列索引的列分为键列和非键列，所谓的非键列就是INCLUDE中包含的列...在计算索引键列数或索引键大小时，数据库引擎不考虑它们。 当查询中的所有列都作为键列或非键列包含在索引中时，带有包含性非键列的索引可以显著提高查询性能。...这样可以实现性能提升，因为查询优化器可以在索引中找到所有列值；不访问表或聚集索引数据，从而减少磁盘 I/O 操作。（当索引包含查询引用的所有列时，它通常称为“覆盖查询”。）...除非先删除索引，否则无法从表中删除非键列。 除进行下列更改外，不能对非键列进行其他更改： 注意事项 键列的大小尽量小，有利用提高效率 将用于搜索和查找的列为键列，键列尽量不要包含没必要的列。...因此，它们既驻留在索引中，也驻留在基表中。 索引维护可能会增加对基础表或索引视图执行修改、插入、更新或删除操作所需的时间
分区的原因： 对于非常大的表在进行诸如数据库维护、备份或者还原操作的时候会消耗大量的时间；除此之外还会增加标的死锁或者并发性的问题的概率。...create partition scheme yearscheme as partition years to y01,y02… 4.创建分区函数创建表或索引...创建分区表的语法跟常规表相同，唯一不同是在分区架构而不是特定或默认的文件组中创建。...最后我们还要考虑存储对齐和索引对齐带来的好处。...同时我们也要注意其影响的一下功能，如：数据库的备份还原，索引的维护，数据管理策略，工作负载，并发性（查询并发和表分区锁）等。
分区的原因： 对于非常大的表在进行诸如数据库维护、备份或者还原操作的时候会消耗大量的时间；除此之外还会增加标的死锁或者并发性的问题的概率。...create partition scheme yearscheme as partition years to y01,y02… 4.创建分区函数创建表或索引...创建分区表的语法跟常规表相同，唯一不同是在分区架构而不是特定或默认的文件组中创建。 ...最后我们还要考虑存储对齐和索引对齐带来的好处。...同时我们也要注意其影响的一下功能，如：数据库的备份还原，索引的维护，数据管理策略，工作负载，并发性（查询并发和表分区锁）等。
千里共如何，微风吹兰杜。 大家好，我是皮皮。 一、前言 前几天在Python最强王者交流群【逸】问了一个Pyhton处理Excel的问题，这里拿出来给大家分享下。...二、实现过程 针对这个问题，一开始我想到的就是字符串拼接，后来在网上查了下，原来真的有现成的代码，不然挨个自己手写，真的不一定写得出来，这里拿出来给大家一起分享。...： 没想到这个代码还是蛮实用的： 原文链接：https://blog.csdn.net/u013595395/article/details/116603463 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pyhton处理Excel的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【逸】提问，感谢【Eric】给出的思路和代码解析，感谢【群除我佬】等人参与学习交流。
散列（hash）也就是哈希，是信息存储和查询所用的一项基本技术。在搜索引擎中网络爬虫在抓取网页时为了对网页进行有效地排重必须对URL进行散列，这样才能快速地排除已经抓取过的网页。...虽然google、百度都是采用分布式的机群进行哈希排重，但实际上也是做不到所有的网页都分配一个唯一散列地址。但是可以通过多级哈希来尽可能地解决，但却要会出时间代价在解决哈希冲突问题。...所以这是一个空间和时间相互制约的问题，我们知道哈希地址空间如果足够大可以大大减少冲突次数，所以可以通过多台机器将哈希表根据一定的特征局部化，分散开来，每一台机器都是管理一个局部的散列地址。 ...所以我可以将原始的URL进行一次标准化处理后再做哈希这样就会有很大的改善，本人通过大量的实验发现先对URL进行一次MD5的加密，然后再对加密后的这个串再哈希这样大大提高了哈希的效率。...而采用MD5再哈希的方法明显对散列地址起到了一个均匀发布的作用。
可以发现按照日期的分布产生了不同文件组的数据插入到了不同的文件里面和索引里面了。...接下来我们通过分区切换来更好的理解分区的意义，首先要建立新的文件组（DailyF7）来切换分区，同时创建一个分区表OrdersDailyLoad，并向这个表里面插入5000条数据创建索引等以上的操作单独对此表进行一遍重复操作...5000条数据，而7中变为了空。...，我们能了解如何使用分区。...但是要知道分区也是一把双刃剑，它可以看做是一个性能选项、管理选项、可扩展工具，在提高数据查询、维护性能的同时也对数据库的备份还原策略、索引的维护、并发性以及变分区锁等有副作用，所以具体是否选用表分区要根据实际情况来判断
可以发现按照日期的分布产生了不同文件组的数据插入到了不同的文件里面和索引里面了。...接下来我们通过分区切换来更好的理解分区的意义，首先要建立新的文件组（DailyF7）来切换分区，同时创建一个分区表OrdersDailyLoad，并向这个表里面插入5000条数据创建索引等以上的操作单独对此表进行一遍重复操作...条数据，而7中变为了空。...，我们能了解如何使用分区。...但是要知道分区也是一把双刃剑，它可以看做是一个性能选项、管理选项、可扩展工具，在提高数据查询、维护性能的同时也对数据库的备份还原策略、索引的维护、并发性以及变分区锁等有副作用，所以具体是否选用表分区要根据实际情况来判断
在本文中，我们将深入探讨使用 Python 和 PyMySQL 库连接 MySQL 表的列值的过程。...提供了有关如何连接到MySQL数据库，执行SQL查询，连接列值以及最终使用Python打印结果的分步指南。...游标是内存中的临时工作区，允许我们从数据库中获取和操作数据。在此示例中，我们假设我们有一个名为 Employees 的表，其中包含以下列：id、first_name 和 last_name。...这将打印 employee 表中每一行的first_name列和last_name列的串联值。...结论 总之，我们已经学会了如何使用Python连接MySQL表的列值，这对于任何使用关系数据库的人来说都是一项宝贵的技能。
oracle中查询表的信息，包括表名，字段名，字段类型，主键，外键唯一性约束信息，索引信息查询SQL如下，希望对大家有所帮助： 1、查询出所有的用户表 select * from user_tables...表中的table_name字段都会自动变为大写字母， 所以必须通过内置函数upper将字符串转化为大写字母进行查询，否则，即使建表语句执行通过之后，通过上面的查询语句仍然查询不到对应的记录。...2、查询出用户所有表的索引 select * from user_indexes 3、查询用户表的索引(非聚集索引): select * from user_indexes where uniqueness...='NONUNIQUE' 4、查询用户表的主键(聚集索引): select * from user_indexes where uniqueness='UNIQUE' 5、查询表的索引 select...= 外键名称 查询引用表的键的列名： select * from user_cons_columns cl where cl.constraint_name = 外键引用表的键名 9、查询表的所有列及其属性
（一）》，我们简单介绍了MySQL中JSON数据类型，相信大家对JSON数据类型有了一定的了解，那么今天我们来简单看下如何在JSON列上添加索引？ InnoDB支持虚拟生成列的二级索引。...包含虚拟列的二级索引可以定义为UNIQUE。 在虚拟生成的列上创建辅助索引时，生成的列值将在索引的记录中具体化。...如果索引是覆盖索引（包含查询检索到的所有列的索引），则从索引结构中的物化值检索生成的列值，而不是“动态”计算。...即使有额外的写入成本，虚拟列上的二级索引也可能比生成的存储列更好，后者在聚簇索引中实现，从而导致需要更多磁盘空间和内存的较大表。...`c`,'$.name') 1 row in set (0.00 sec) 在MySQL 8.0.21和更高版本中，还可以JSON使用JSON_VALUE()带有表达式的函数在列上创建索引，该表达式可用于优化使用该表达式的查询
在MySQL数据库中，表设计的优劣同样对性能有非常重要的影响。本节将介绍表设计的优化方法，包括巧用多表关系、表结构设计优化和表拆分等。...表结构设计优化 在进行表结构设计时，选择合适的数据类型，慎用NULL值，适度冗余，适当进行表拆分等方法对提高性能是至关重要的。表结构设计优化采取的措施通常包括以下几个方面。...NULL值不利于索引，MySQL难以优化可为NULL的列查询。当可为NULL的列被索引时，每个索引记录需要一个额外的字节用于标识其是否可空。如果某列计划要创建索引，要尽量避免将其设计成可为NULL。...根据系统处理的业务不同，常见的水平拆分方式如下： 按照表中某一字段值的范围进行划分，如按照时间、地域、类型、等级或者某列的取值范围等，把数据拆分后放到不同的表中。...垂直拆分时要注意，主键列要在每一个表中都冗余出现，以作为这些表的连接条件。
现在我们来看看clickhouse都有哪些常规的优化点，今天主要学习一下创建表的时候需要注意的点 建表优化 1. 数据类型 1.1 null值尽量避免 1.2 日期都存储为日期类型 时间戳类型。...2.2 索引优化 我们先搞清楚，clickhouse的索引是如何存储的，当数据被插入到表中时，会创建多个数据片段并按主键的字典序排序。...在 Wide 格式下，每一列都会在文件系统中存储为单独的文件，在 Compact 格式下所有列都存储在一个文件中。Compact 格式可以提高插入量少插入频率频繁时的性能。...我们已经知道索引是如何存储的了，那我们就可以试着优化一下 从上面的结构我们可以看出他是一个稀疏索引，从图中我们可以清楚的看见他的创建规则，必须指定索引列，ClickHouse中的索引列即排序列，通过order...总结 建表优化，创建字段的时候尽量不要使用nullable 日期尽量都使用date类型 索引存储的规则 创建索引尽量选择基数大的，也就是重复相对较多的（因为是稀疏索引）在mysql中正好是相反的他需要创建索引的时候基数相对较大的
摘要 在存储优化(2)-排序引起的慢查询优化中我们提到过排序对查询选择索引的影响。但是的解决办法就是增加一个索引。在线上给mongo的大表增加一个索引要慎重。...在增加索引的过程中也遇到了一些问题，这边进行相关的记录与分析。 问题描述 表结构 _id,biz_Id,version,name 索引 1....":-1},"limit":1}} 增加一个索引 bizId,_id 增加索引过程 对于大表（该表记录数5亿），建立索引过程涉及到锁表，大量的读写操作、数据同步，肯定会影响线上的操作。...百思不得其解，在深入解析 MongoDB Plan Cache找到一些思路，MongoDB的执行计划 ? 其中扫描N次中N是10倍的执行计划缓存的索引扫描次数。...总结 最后解决是通过强制索引来避免索引误判，当然也可以将排序改成 sort({bizId:-1,_id:-1}) 这样也不会误判 总结一下： 大表加索引，需要确保不会block表的其他操作，尽量选择空闲时候
Excel中两列数据的差异对比，方法非常多，比如简单的直接用等式处理，到使用Excel2016的新功能Power Query（Excel2010或Excel2013可到微软官方下载相应的插件...vlookup函数除了适用于两列对比，还可以用于表间的数据对比，如下图所示： 三、使用数据透视进行数据对比 对于大规模的数据对比来说，数据透视法非常好用，具体使用方法也很简单，即将2列数据合并后...，构造成明细表，然后进行数据透视——这种方法适用于多表数据对比，甚至可以在一些数据不太规范的场合下，减少数据对比的工作量，如下例子： 表间数据不规范统一，用数据透视递进巧比对 比如很多公司的盘点数据对比问题...1、将需要对比的2个表的数据加载到Power Query 2、以完全外部的方式合并查询 3、展开合并的数据 4、添加差异比对列 5、按需要筛选去掉无差异部分 6、按需要调整相应的列就可以将差异结果返回...Excel里了 在线M函数快查及系列文章链接（建议收藏在浏览器中）： https://app.powerbi.com/view?
如何隐藏table 中的指定列？当页面需要显示的内容太多，而页面宽度又不够，不想内容显示太混乱，常常会将指定的列暂时隐藏掉，那么如何让实现呢？...js代码如下： /** * table列显示隐藏 * @param tableId * @param columns table列索引 例： 0,1，2,3 * @param type...显示隐藏列 1.显示table列 2.隐藏table列 */ function hideShowTableTd(tableId, columns, type) { var strs = new... } if (type == '2') { $('#' + tableId + ' tr').find(tableTd).hide(); } } 实现的逻辑和思路...：需要先将要隐藏列的下标进行分解，然后通过下标进行获取到对象，最后利用hide() 或者是show() 进行显示或者是隐藏。
1.如何优化查询速度？所谓的“大表”指的是一张表中有大量的数据，而通常情况下数据量越多，那么也就意味着查询速度越慢。...那问题来了，怎么优化查询速度呢？这个问题的主要优化方案有以下几个。1.1 创建适当的索引通过创建适当的索引，可以加速查询操作。...索引可以提高查询语句的执行效率，尤其是对于常用的查询条件和排序字段进行索引，可以显著减少查询的扫描范围和 IO 开销。1.2 优化查询语句优化查询语句本身，避免全表扫描和大数据量的关联查询。...可以优化查询条件，使用合适的索引、合理的查询策略，减少不必要的字段和数据返回。1.3 缓存查询结果对于一些相对稳定的查询结果，可以将其缓存在内存中，避免重复查询数据库，提高查询速度。...Vitess 提供了水平拆分、弹性缩放、负载均衡、故障恢复等功能，可以在大规模的数据集和高并发访问场景下提供高性能和可扩展性大数据量的表的查询优化方案有很多，例如：创建索引、优化查询语句、缓存查询结果、
type 常用的取值有: system: 表中只有一条数据， 这个类型是特殊的 const 类型。 const: 针对主键或唯一索引的等值查询扫描，最多只返回一行数据。...8.ref 这个表示显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话,是一个常量。前文的type属性里也有ref，注意区别。...可以对比key中的例子，一个没建立索引钱，rows是9，建立索引后，rows是4。...，明显看到type列的ALL变成ref，并且用到了索引，rows也从扫描9行变成了1行： 这里面一般有个规律是：左链接索引加在右表上面，右链接索引加在左表上面。...六、是否需要创建索引？ 索引虽然能非常高效的提高查询速度，同时却会降低更新表的速度。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，所以索引列也是要占用空间的。
经常会看到这样的例子： 当你需要统计表中有多少数据的时候，会经常使用如下语句 SELECT COUNT(*) FROM demo_info; 由于聚集索引和非聚集索引中的记录是一一对应的，而非聚集索引记录中包含的列...如果我们使用非聚集索引执行上述查询，即统计一下非聚集索引uk_key2中共有多少条记录，是比直接统计聚集索引中的记录数节省很多I/O成本。所以优化器会决定使用非聚集索引uk_key2执行上述查询。...，所以其实读取任意一个索引中的记录都可以获取到id字段，此时优化器也会选择占用存储空间最小的那个索引来执行查询。...而对于其他二级索引列，count(二级索引列)，优化器只能选择包含我们指定的列的索引去执行查询，只能去指定非聚集索引的B+树扫描 ，可能导致优化器选择的索引扫描代价并不是最小。...而对于count(非索引列)来说，优化器选择全表扫描，说明只能在聚集索引的叶子结点顺序扫描。
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