数据库约束: 约束是在表上强制执行的数据校验规则,主要用于保证数据库里数据的完整性。 除此之外,当表中的数据存在相互依赖性时,可以保证相关的数据不被删除。
索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录,所有MySQL索引都以B-树的形式保存。如果没有索引,执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记录,直至找到符合要求的记录。表里面的记录数量越多,这个操作的代价就越高。如果作为搜索条件的列上已经创建了索引,MySQL无需扫描任何记录即可迅速得到目标记录所在的位置。
大数据发展至今,各大公司的数据量已经是非常庞大了,虽然通用计算框架Spark/Presto等已经能满足用户的很多查询需求,但是更快的查询还是大家向往的。OLAP框架Doris/StarRocks/Clickhouse等在业界已经很火了,虽然有着非常强的计算层,但是在存储层的优化也是非常多的,不仅有特殊的编码、压缩还有一大堆的可配置索引,例如BitMap/HLL维度类型可以快速的计算去重的场景等,ZSTD算法等极致压缩,倒排索引点查等等。
数据库使用索引以找到特定值,然后顺指针找到包含该值的行。在表中建立索引,然后在索引中找到符合查询条件的索引值,最后通过保存在索引中的ROWID(相当于页码)快速找到表中对应的记录。索引的建立是表中比较有指向性的字段,相当于目录,比如说行政区域代码,同一个地域的行政区域代码都是相同的,那么给这一列加上索引,避免让它重复扫描,从而达到优化的目的!
关于周一 Eygle 在文章《千头万绪:从一道面试题看数据库性能和安全的方方面面》讲到的 SELECT* FROM girls WHERE age BETWEEN 18 and 24 and boyfriend='no' 这个 SQL,他 从数据库 SQL优化、数据安全、SQL审核、开发规范、IN-Memory 特性方面做了深入的分析。
在SQL数据库中,UNIQUE约束是一种用于确保数据唯一性的重要工具。本文将深入探讨UNIQUE约束的概念、应用场景以及使用方法,以帮助读者更好地理解和利用UNIQUE约束来保证数据的一致性和准确性。
如果某个字段在查询中经常被用作过滤条件,那么在这个字段上创建索引可能会提高查询性能。例如,如果你经常根据员工的姓氏查询,那么在姓氏字段上创建索引可能是有益的。
在 PostgreSQL 中,收集的统计信息分为三类:为一张表收集的统计信息,为一个列收集的统计信息,以及为了一组列收集的统计信息。
索引在数据库中可以说是相当重要的一块知识点了,也是面试经常被问的,这篇文章就总结一下索引相关的知识点,包括索引的底层实现原理,索引的分类,最左匹配原则等。
1.唯一索引是在表上一个或者多个字段组合建立的索引,这个或者这些字段的值组合起来在表中不可以重复。
在 TiDB 里,SQL 优化的过程可以分为逻辑优化和物理优化两个部分,在物理优化阶段需要为逻辑查询计划中的算子估算运行代价,并选择其中代价最低的一条查询路径作为最终的查询计划。这里非常关键的一点是如何估算查询代价,本文所介绍的统计信息是这个估算过程的核心模块。
在数据库中处理查询请求时,如果可以尽早的将无关数据过滤掉,那么后续的算子就可以少做无用功,提升整个 SQL 的执行效率。过滤数据最常用的手段是使用索引,TiDB 的优化器也会尽量采用索引过滤的方式处理请求,利用索引有序的特点来提升查询效率。比如当查询条件为 a = 1 时,如果 a 这一列上有索引,我们就可以利用索引很快的把满足 a = 1 的数据拿出来,而不需要逐行检查 a 的值是否为 1。当然是否会选择索引过滤也取决于代价估算。
最近公司在做关联图谱的项目,想挖掘团伙犯罪。在准备关系数据时需要根据两列组合删除数据框中的重复值,两列中元素的顺序可能是相反的。
SQL NOT NULL 约束用于强制确保列不接受 NULL 值。这意味着该字段始终包含一个值,而不允许插入新记录或更新记录时不提供此字段的值。
有一位格友利用活字格开发了一套应用系统,在系统中使用的数据库是sqlserver。数据库内主要保存了司机的位置,数据量约有800多万行。由于业务访问需要,希望把这个表中的一些数据展示在使用活字格的开发的页面中。考虑到数据量比较大,在页面端采用分页的方式会提升用户访问的效能,优化访问体验。看起来这个方案非常的完美,可是实际上的效果却不尽人意。当打开使用活字格做出来的页面时,打开的时间足足花费了2分钟。真是不可思议,为什么会这样呢?
关于MySQL的优化,相信很多人都听过这一条:避免使用select*来查找字段,而是要在select后面写上具体的字段。
说道GITS 索引,估计大部分熟悉 MYSQL , SQL SERVER , ORACLE 的客户都不大清楚这个索引又什么用,其他数据库已经通过 B+TREE 的方式的索引,或HASH, BITMAP 等方式的来处理复杂的查询,GITS 索引能为我们带来什么。
唯一索引允许空值的存在,空值将视为。如果由单列组成唯一索引,则此列仅允许一个空值存在;如果由多列组成唯一索引,则值与空值的组合仅允许一个存在。
在没有索引的情况下,如果要寻找特定行,数据库可能要遍历整个数据库,使用索引后,数据库可以根据索引找出这一行,极大提高查询效率。本文是对MySQL数据库中索引使用的总结。
蓝桥签约作者、大数据&Python领域优质创作者。维护多个大数据技术群,帮助大学生就业和初级程序员解决工作难题。
上一篇写了从全局的角度说数据库优化这件事情,我们面试经常会被问到数据库优化这块,我们很多时候能回答一些大而化之的策略,例如主从分离,分表分库之类,添加合理的索引,那继续追问,用的什么中间件主从分离,用的什么策略进行分表分库,什么是合理的索引,加了索引表扫描少了多少行,什么情况下索引会失效,好吧,笑容逐凝固,不知如何作答了,本篇就优先围绕sql查询优化本身来聊这个事情;
最近UP主在准备考试,所以更新频率略有下降。本期和大家分享的是Excel一个世界性难题!! 对就是上面那货! 二维表格的信息返回匹配是个难题,我们分享案例如下: 我有一张二维表,A列是投诉细项名称,B
选择KH_ID右击,设置为主键。主键:建立一列或多列的组合以唯一标识表中的每一行,主键可以保证实体的完整性,一个表只能有一个主键。
相信每个IT界大佬,简历上少不了Mysql索引这个关键字,但如果被问起来,你能说出多少干货呢?先看下面几个问题测试一下吧:
一个多列索引可以认为是包含通过合并(concatenate)索引列值创建的值的一个排序数组。 当查询语句的条件中包含last_name 和 first_name时
索引是表的目录,在查找内容之前可以先在目录中查找索引位置,以此快速定位查询数据。对于索引,会保存在额外的文件中。
程序员不要吐槽本文的标题,我知道 AutoExist 不是陷阱也不是 BUG,这只是为了那些没有必要花精力理解这个不需要理解的概念的业务伙伴搜索标题时用的。
在数据量非常大的情况下,在数据库中加入索引能够提升数据库查找的性能,常见的mysql索引分为以下几类: ①普通索引 可以直接创建索引:CREATE INDEX indexName ON table(column(length)) 如果是CHAR,VARCHAR类型,length可以小于字段实际长度;如果是BLOB和TEXT类型,必须指定 length 可以通过修改表结构来创建索引:ALTER tableADD INDEX indexName ON (column(length)) 可以在
比较简单的是单列索引(b+tree)。遇到多条件查询时,不可避免会使用到多列索引。联合索引又叫复合索引。
上一篇文章:mysql数据库索引优化 比较简单的是单列索引(b+tree)。遇到多条件查询时,不可避免会使用到多列索引。联合索引又叫复合索引。 b+tree结构如下: 每一个磁盘块在mysql中是一个页,页大小是固定的,mysql innodb的默认的页大小是16k,每个索引会分配在页上的数量是由字段的大小决定。当字段值的长度越长,每一页上的数量就会越少,因此在一定数据量的情况下,索引的深度会越深,影响索引的查找效率。 📷 对于复合索引(多列b+tree,使用多列值组合而成的b+tree索引)。遵循最左侧原
之前我们了解到了如何把2列数据进行合并的基本操作,Power Query中如何把多列数据合并?也就是把多个字段进行组合并转成表。那如果这类的数据很多,如何批量转换呢?我们需要把转换的这一部分做成循环的函数即可。
分组查询是一种 SQL 查询技术,通过使用 GROUP BY 子句,将具有相同值的数据行分组在一起,然后对每个组应用聚合函数(如 COUNT、SUM、AVG等)。这允许在数据集中执行汇总和统计操作,以便更清晰地理解和分析数据的特征。分组查询常用于对大量数据进行聚合和摘要,提供有关数据分布和特征的洞察。
在关系数据库中,索引是一种单独的、物理的数对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构,它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。
在执行CREATE TABLE语句时可以创建索引,也可以单独用CREATE INDEX或ALTER TABLE来为表增加索引。
在 统计信息(上) 中,我们介绍了统计信息基本概念、TiDB 的统计信息收集/更新机制以及如何用统计信息来估计算子代价,本篇将会结合原理介绍 TiDB 的源码实现。
数据库中专门用于帮助用户快速查找数据的一种数据结构。类似于字典中的目录,查找字典内容时可以根据目录查找到数据的存放位置吗,然后直接获取
小勤:在Power Pivot或Power BI里,如果两个表之间有关系,从一端匹配数据到多端,可以直接用RELATED函数,详见文章《因为“有关系”,问题就简单了……》,但是,如果两个表之间没有关系呢?怎么办?
如果查询id为9,name为ii的,在表中需要查询9次,但是在二叉树中需要查询3次。
来源:DeepHub IMBA本文约2300字,建议阅读5分钟本文用25个示例详细介绍groupby的函数用法。 groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组,分组后的数据可以计算生成组的聚合值。 如果我们有一个包含汽车品牌和价格信息的数据集,那么可以使用groupby功能来计算每个品牌的平均价格。 在本文中,我们将使用25个示例来详细介绍groupby函数的用法。这25个示例中还包含了一些不太常用但在各种任务中都能派上用场的操作。 这里使用
groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组,分组后的数据可以计算生成组的聚合值。
工作一年了,也是第一次使用Mysql的索引。添加了索引之后的速度的提升,让我惊叹不已。隔壁的老员工看到我的大惊小怪,平淡地回了一句“那肯定啊”。
该文介绍了在技术社区中如何从海量数据中获取特定字段(OrderID)的查询优化方法,包括使用索引、避免使用通配符、使用DISTINCT、GROUP BY和UNION等,以便更快地获取并分析数据。
mysql性能优化(九) mysql慢查询分析、优化索引和配置
含有子查询的时候,表明各语句执行的先后顺序,如果数字相同,则按照先后顺序执行,如果为 null,则代表是结果集,不需要查询。
在实际做报表中,我们经常能遇到一些特殊情况需要我们对一张表来进行筛选。最开始白茶写的几期文章,讲解过利用CALCULATE函数和FILTER函数的筛选求和模式,但是当时的思路是限定一个点。比如说我有一份销售退货表,限定条件是“销售”,我不想知道退货的情况。这些都属于单点限制,利用的是“=”取值来判定。
今天是pandas数据处理专题的第二篇文章,我们一起来聊聊pandas当中最重要的数据结构——DataFrame。
1、参考书籍:MYSQL 5.5从零开始学 Mysql性能优化就算通过合理安排资源,调整系统参数使MYSQL运行更快,更节省资源。MYSQL性能优化包括查询速度优化,更新速度优化,mysql服务器优化等等。此处,介绍以下几个优化。包含,性能优化的介绍,查询优化,数据库结构优化,mysql服务器优化。 Mysql优化,一方面是找出系统的瓶颈,提高mysql数据库整体的性能,另外一个方面需要合理的结构设计和参数调整,以提高用户操作响应的速度。同时还要尽可能节省系统资源,以便系统可以提供更大负荷的服务。mysql数据库优化是多方面的,原则是减少系统的瓶颈,减少资源的占用,增加系统反应的速度。
前段时间因为项目需要搭建一个web服务器,后端Web框架我调研了几个,比如Python的Flask,Django, NodeJs的Express,JavaEE的Spring,以及C++的CppCMS, 经过权衡拓展性开发效率,最后选择了Django。 也许Python不是最好的选择,但至少目前来看工作的还挺顺利。
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