索引

　　8.2.1 用CREATE INDEX 命令创建索引 　　CREATE INDEX 既可以创建一个可改变表的物理顺序的簇索引，也可以创建提高查询性能的非簇索引。其语法如下： 　　CREATE [UNIQUE] [CLUSTERED | NONCLUSTERED] 　　INDEX index_name ON {table | view } column [ ASC | DESC ] [,...n]) 　　[WITH 　　[PAD_INDEX] 　　[ [, ] FILLFACTOR = fillfactor] 　　[ [, ] IGNORE_DUP_KEY] 　　[ [, ] DROP_EXISTING] 　　[ [, ] STATISTICS_NORECOMPUTE] 　　[ [, ] SORT_IN_TEMPDB ] 　　] 　　[ON filegroup] 　　各参数说明如下： UNIQUE 　　创建一个惟一索引，即索引的键值不重复。在列包含重复值时，不能建惟一索引。如要使用此选项，则应确定索引所包含的列均不允许NULL 值，否则在使用时会经常出错。 CLUSTERED 　　指明创建的索引为簇索引。如果此选项缺省，则创建的索引为非簇索引。 NONCLUSTERED 　　指明创建的索引为非簇索引其索引。数据页中包含了指向数据库中实际的表数据页的指针。 index_name 　

1、MySQL 查询统计数据表行数三种方式：select count(*) 、select count(1) 、select count(具体字段)，三者查询效率是怎么样的呢？ 解答： 在MySQL InnoDB 存储引擎中，count(*) 和count(*) 都是对所有结果进行count。如果有where 子句，则是对所有筛选条件的数据行进行统计；如果没有where子句，则是对数据表的数据行数进行统计。 因此count(*) 和 count(1) 本质上并没有区别，执行的复杂度都是O(N)，也就是采用全表扫描，进行循环+计数的方式进行统计。 如果是MySQL MyISAM 存储引擎，统计数据表的行数只需要O(1)的复杂度，这是因为每张MyISAM的数据表都有一个meta信息存储了row_count值，而一致性则由表级锁来保证，因为InnoDB支持事务，采用行级锁和MVCC机制，所以无法像MyISAM一样，只维护一个row_count变量，因此采用扫描全表，进行循环+计数的方式来完成统计； 在执行过程中，count(*) 和 count(1)执行时间略有差别，不过效率可以基本看成是相等的。 一般情况，三者的执行效率count(1) = count(*) >count(字段)。我们尽量使用count(*),当然如果你知道你要统计的是某个字段的非空数据行数，则另当别论

一、适合读者对象 ：数据库开发程序员，数据库的数据量很多，涉及到对SP（存储过程）的优化的项目开发人员，对数据库有浓厚兴趣的人。 　 二、介绍 ：在数据库的开发过程中，经常会遇到复杂的业务逻辑和对数据库的操作，这个时候就会用SP来封装数据库操作。如果项目的SP较多，书写又没有一定的规范，将会影响以后的系统维护困难和大SP逻辑的难以理解，另外如果数据库的数据量大或者项目对SP的性能要求很，就会遇到优化的问题，否则速度有可能很慢，经过亲身经验，一个经过优化过的SP要比一个性能差的SP的效率甚至高几百倍。 　 三、内容： 　 1、开发人员如果用到其他库的Table或View，务必在当前库中建立View来实现跨库操作，最好不要直接使用“databse.dbo.table_name”，因为sp_depends不能显示出该SP所使用的跨库table或view，不方便校验。 2、开发人员在提交SP前，必须已经使用set showplan on分析过查询计划，做过自身的查询优化检查。 　 3、高程序运行效率，优化应用程序，在SP编写过程中应该注意以下几点： a)SQL的使用规范 ： 　i.　尽量避免大事务操作，慎用holdlock子句，提高系统并发能力。 　ii.　尽量避免反复访问同一张或几张表，尤其是数据量较大的表，可以考虑先根据条件提取数据到临时表中，然后再做连接。 　iii.

一、mysqlcheck 进行表的检查和修复 1、检查mysqlisam存储引擎表的状态 #mysqlcheck -uuser -ppassword database table -c #检查单个表是否损坏 #mysqlcheck -uuser -ppassword database -c #检查整个库那些表损坏 2、首先检查数据库的那些表损坏，如果能定位到那张表损坏可以直接对表修复 #mysqlcheck -uuser -ppassword database table -r # 修复数据表 #mysqlcheck -uuser -ppassword database -r # 修复整个数据库 二、myisamchk 修复mysql表 Myisamchk是MyISAM表维护的一个非常实用的工具。可以使用myisamchk实用程序来获得有关数据库表的信息或检查、修复、优化他们。myisamchk适用MyISAM表(对应.MYI和.MYD文件的表)。 Myisamchk 选项解释 –debug=debug_options, -# debug_options 输出调试记录文件。debug_options字符串经常是’d:t:o,filename’。 –silent，-s 沉默模式。仅当发生错误时写输出。 –wait, -w 如果表被锁定，不是提示错误终止，而是在继续前等待到表被解锁。

1. 实体类加上 lombok的@builder之后 就不能新建对象了，，，构造函数被覆盖了？ 加上两个标签之后解决 2.Lombok存在的一些问题 lombok问题 @Builder和@NoArgsConstructor同时使用时会报错 两个同时使用时需要加上@AllArgsConstructor全参构造函数 数据库对应实体的BO使用了@Builder必须要需要加上@NoArgsConstructor和@AllArgsConstructor 因为mybatis必须要有@NoArgsConstructor创建无参构造函数才能进行操作 实体类上如果有属性有初始化值需要在属性上加@Builder.Default @Accessors(chain = true)使用注意：使用了这个注解，clone对象不能被赋值 序列化问题 枚举加了@JsonSerialize(using = JsonEnumSerializer.class)注解，序列化时用jackson会报错，需要用fastJson 使用select... for update加悲观锁的sql语句必须加事务 spring中update操作会自动commit,select不会自动commit https://juejin.im/post/5ce6092ce51d4510b71da563 mysql 字段越多查询越慢

索引 　　　　是一个数据结构，用来查询数据库表的数据 　　　　主键索引： 　　　　　　primary key 　　　　　　作用：确认表中一条特定数据记录的位置，不能为空，一个表只有一个主键 　　　　外键索引：表中的一个字段（非主键）指向另一张表中的主键，称该字段为主键。 　　　　　　foreign key(外键名) references 主表（主键） ； 　　　　　　作用：多表查询时方便联系两表数据。限制：表类型必须是innodb（有约束效果） 　　　　唯一索引：确定某一列不能出现重复的值 　　　　　　unique 　　　　普通索引： 　　　　　　create index 索引名 on 表名（列名） 　　　　索引操作： 　　　　　　创建：create index 索引名 on 表名（列名） 　　　　　　查看：show index from 表名 　　　　　　删除：drop index 索引名 on 表名 　　 视图 　　　　是一个虚拟的表，不占用物理内存、不存放数据，数据只存在基表中，相互影响 　　　　优点：简单、方便，查看数据更清楚；安全性：保护数据；不占物理内存 　　　　缺点：性能差；查询效率偏低，需要转换；修改限制：对于复杂视图（多表查询）修改是麻烦的 　　　　创建：create view 视图名 as select语句 　　　　查询：show creaw view 视图名

视图可以看作定义在SQL Server上的虚拟表.视图正如其名字的含义一样，是另一种查看数据的入口.常规视图本身并不存储实际的数据，而仅仅存储一个Select语句和所涉及表的metadata. 视图简单的理解如下: 通过视图，客户端不再需要知道底层table的表结构及其之间的关系。视图提供了一个统一访问数据的接口。 为什么要使用视图(View) 从而我们不难发现，使用视图将会得到如下好处: 视图隐藏了底层的表结构，简化了数据访问操作 因为隐藏了底层的表结构，所以大大加强了安全性，用户只能看到视图提供的数据 使用视图，方便了权限管理，让用户对视图有权限而不是对底层表有权限进一步加强了安全性 视图提供了一个用户访问的接口，当底层表改变后，改变视图的语句来进行适应，使已经建立在这个视图上客户端程序不受影响 视图(View)的分类 视图在SQL中可以分为三类 普通视图(Regular View) 索引视图(Indexed View) 分割视图(Partitioned View) 下面从这几种视图类型来谈视图 普通视图(Rugular View) 普通视图由一个Select语句所定义，视图仅仅包含其定义和被引用表的metadata.并不实际存储数据。MSDN中创建视图的模版如下: CREATE VIEW [ schema_name . ] view_name [ (column [ ,..

1.下载软件 https://elasticsearch.cn/download/ #点击上面的网址 下载rpm包 yum install elasticsearch-7.6.1-x86_64.rpm -y #安装 vi /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml #修改以下配置 network.host: 0.0.0.0 #修改监听端口为全局 discovery.seed_hosts: ["host1"] systemctl restart elasticsearch.service #启动服务 测试访问 #能显示这个页面说明成功了 2.安装 elasticsearch-head等工具 #用Google浏览器的的应用商店搜索 #输入ip:9200访问 #安装advanced rest client https://www.sojson.com/ #一个在线转换json 格式化的工具 安装Postman 软件 https://dl.pstmn.io/download/latest/win64 #下载 win7 如果无法安装 就更新KB2533623补丁 3.1、创建非结构化索引 创建空索引： PUT /haoke { "settings": { "index": { "number_of_shards": "2",#分片数 "number_of

B+树索引是B+树在数据库中的一种实现，是最常见也是数据库中使用最为频繁的一种索引。B+树中的B代表平衡（balance），而不是二叉（binary），因为B+树是从最早的平衡二叉树演化而来的。在讲B+树之前必须先了解二叉查找树、平衡二叉树（AVLTree）和平衡多路查找树（B-Tree），B+树即由这些树逐步优化而来。 二叉查找树 二叉树具有以下性质：左子树的键值小于根的键值，右子树的键值大于根的键值。 如下图所示就是一棵二叉查找树， 对该二叉树的节点进行查找发现深度为1的节点的查找次数为1，深度为2的查找次数为2，深度为n的节点的查找次数为n，因此其平均查找次数为 (1+2+2+3+3+3) / 6 = 2.3次 二叉查找树可以任意地构造，同样是2,3,5,6,7,8这六个数字，也可以按照下图的方式来构造： 但是这棵二叉树的查询效率就低了。因此若想二叉树的查询效率尽可能高，需要这棵二叉树是平衡的，从而引出新的定义——平衡二叉树，或称AVL树。 平衡二叉树（AVL Tree） 平衡二叉树（AVL树）在符合二叉查找树的条件下，还满足任何节点的两个子树的高度最大差为1。下面的两张图片，左边是AVL树，它的任何节点的两个子树的高度差<=1；右边的不是AVL树，其根节点的左子树高度为3，而右子树高度为1； 如果在AVL树中进行插入或删除节点，可能导致AVL树失去平衡

索引概述 在MySQL中，索引由数据表中一列或多列组合而成，创建索引的目的是为了优化数据库的查询速度。其中，用户创建的索引指向数据库中具体数据所在位置。当用户通过索引查询数据库中的数据时，不需要遍历所有数据库中的所有数据。这样，大幅度提高了查询效率。 MySQL索引概述 1.索引是一种将数据库中单列或者多列的值进行排序的结构。应用索引，可以大幅度提高查询的速度。 2.用户通过索引查询数据，不但可以提高查询速度，也可以降低服务器的负载。 3.应用MySQL数据库时，并非用户在查询数据的时候，总需要应用索引来优化查询。 4.整体来说，索引可以提高查询的速度，但是会影响用户操作数据库的插入操作。 MySQL索引分类 MySQL的索引包括普通索引、唯一性索引、全文索引、单列索引、多列索引和空间索引等。 创建索引 创建索引是指在某个表中至少一列中建立索引，以便提高数据库性能。其中，建立索引可以提高表的访问速度。本节通过几种不同的方式创建索引。其中包括在建立数据库时创建索引、在已经建立的数据表中创建索引和修改数据表结构创建索引。 在建立数据表时创建索引 在建立数据表时可以直接创建索引，这种方式比较直接，且方便、易用。 基本语法结构如下: create table table_name( 属性名 数据类型[约束条件], 属性名 数据类型[约束条件] …… 属性名 数据类型 [UNIQUE |