• 关于 主键索引和唯一索引 的搜索结果

回答

mysql的聚簇索引是指innodb引擎的特性,mysiam并没有,如果需要该索引,只要将索引指定为主键(primary key)就可以了。比如:create table blog_user( user_Name char(15) not null check(user_Name !=''), user_Password char(15) not null, user_emial varchar(20) not null unique, primary key(user_Name) )engine=innodb default charset=utf8 auto_increment=1;其中的 primary key(user_Name) 这个就是聚簇索引索引了;聚簇索引的叶节点就是数据节点,而非聚簇索引的叶节点仍然是索引节点,并保留一个链接指向对应数据块。聚簇索引主键的插入速度要比非聚簇索引主键的插入速度慢很多。相比之下,聚簇索引适合排序,非聚簇索引(也叫二级索引)不适合用在排序的场合。因为聚簇索引本身已经是按照物理顺序放置的,排序很快。非聚簇索引则没有按序存放,需要额外消耗资源来排序。当你需要取出一定范围内的数据时,用聚簇索引也比用非聚簇索引好。另外,二级索引需要两次索引查找,而不是一次才能取到数据,因为存储引擎第一次需要通过二级索引找到索引的叶子节点,从而找到数据的主键,然后在聚簇索引中用主键再次查找索引,再找到数据。innodb索引分类:聚簇索引(clustered index)    1)  有主键时,根据主键创建聚簇索引    2)  没有主键时,会用一个唯一且不为空的索引列做为主键,成为此表的聚簇索引    3) 如果以上两个都不满足那innodb自己创建一个虚拟的聚集索引辅助索引(secondary index)   非聚簇索引都是辅助索引,像复合索引、前缀索引、唯一索引 myisam索引:因为myisam的索引和数据是分开存储存储的,myisam通过key_buffer把索引先缓存到内存中,当需要访问数据时(通过索引访问数据),在内存中直接搜索                         索引,然后通过索引找到磁盘相应数据,这也就是为什么索引不在key buffer命中时,速度慢的原因     innodb索引:innodb的数据和索引放在一起,当找到索引也就找到了数据 自适应哈希索引:innodb会监控表上的索引使用情况,如果观察到建立哈希索引可以带来速度的提升,那就建立哈希索引,自 适应哈希索引通过缓冲池的B+树构造而来,                               因此建立的速度很快,不需要将整个表都建哈希索引,InnoDB 存储引擎会自动根据访问的频率和模式来为某些页建立哈希索引。自适应哈希索引不需要                               存储磁盘的,当停库内容会丢失,数据库起来会自己创建,慢慢维护索引。     聚簇索引:MySQL InnoDB一定会建立聚簇索引,把实际数据行和相关的键值保存在一块,这也决定了一个表只能有一个聚簇索引,即MySQL不会一次把数据行保存在二个地方。     1)  InnoDB通常根据主键值(primary key)进行聚簇     2) 如果没有创建主键,则会用一个唯一且不为空的索引列做为主键,成为此表的聚簇索引     3) 上面二个条件都不满足,InnoDB会自己创建一个虚拟的聚集索引 优点:聚簇索引的优点,就是提高数据访问性能。聚簇索引把索引和数据都保存到同一棵B+树数据结构中,并且同时将索引列与相关数据行保存在一起。这意味着,当你访问同一数据页不同行记录时,已经把页加载到了Buffer中,再次访问的时候,会在内存中完成访问,不必访问磁盘。不同于MyISAM引擎,它将索引和数据没有放在一块,放在不同的物理文件中,索引文件是缓存在key_buffer中,索引对应的是磁盘位置,不得不通过磁盘位置访问磁盘数据。  缺点:1) 维护索引很昂贵,特别是插入新行或者主键被更新导至要分页(page split)的时候。建议在大量插入新行后,选在负载较低的时间段,通过OPTIMIZE TABLE优化表,因为必须被移动的行数据可能造成碎片。使用独享表空间可以弱化碎片   2) 表因为使用UUId作为主键,使数据存储稀疏,这就会出现聚簇索引有可能有比全表扫面更慢,所以建议使用int的auto_increment作为主键 3) 如果主键比较大的话,那辅助索引将会变的更大,因为辅助索引的叶子存储的是主键值;过长的主键值,会导致非叶子节点占用占用更多的物理空间  辅助索引在聚簇索引之上创建的索引称之为辅助索引,辅助索引访问数据总是需要二次查找。辅助索引叶子节点存储的不再是行的物理位置,而是主键值。通过辅助索引首先找到的是主键值,再通过主键值找到数据行的数据叶,再通过数据叶中的Page Directory找到数据行。复合索引由多列创建的索引称为符合索引,在符合索引中的前导列必须出现在where条件中,索引才会被使用ALTER TABLE test.users ADD INDEX idx_users_id_name (name(10) ASC, id ASC) ; 前缀索引当索引的字符串列很大时,创建的索引也就变得很大,为了减小索引体积,提高索引的扫描速度,就用索引的前部分字串索引,这样索引占用的空间就会大大减少,并且索引的选择性也不会降低很多。而且是对BLOB和TEXT列进行索引,或者非常长的VARCHAR列,就必须使用前缀索引,因为MySQL不允许索引它们的全部长度。使用:列的前缀的长度选择很重要,又要节约索引空间,又要保证前缀索引的选择性要和索引全长度选择性接近。 唯一索引唯一索引比较好理解,就是索引值必须唯一,这样的索引选择性是最好的 主键索引主键索引就是唯一索引,不过主键索引是在创建表时就创建了,唯一索引可以随时创建。说明主键和唯一索引区别     1) 主键是主键约束+唯一索引     2) 主键一定包含一个唯一索引,但唯一索引不是主键     3) 唯一索引列允许空值,但主键列不允许空值     4) 一个表只能有一个主键,但可以有多个唯一索引 索引扫描方式:紧凑索引扫描(dense index):在最初,为了定位数据需要做权表扫描,为了提高扫描速度,把索引键值单独放在独立的数据的数据块里,并且每个键值都有个指向原数据块的指针,因为索引比较小,扫描索引的速度就比扫描全表快,这种需要扫描所有键值的方式就称为紧凑索引扫描 松散索引扫描(sparse index):为了提高紧凑索引扫描效率,通过把索引排序和查找算法(B+trre),发现只需要和每个数据块的第一行键值匹配,就可以判断下一个数据块的位置或方向,因此有效数据就是每个数据块的第一行数据,如果把每个数据块的第一行数据创建索引,这样在这个新创建的索引上折半查找,数据定位速度将更快。这种索引扫描方式就称为松散索引扫描。 覆盖索引扫描(covering index):包含所有满足查询需要的数据的索引称为覆盖索引,即利用索引返回select列表中的字段,而不必根据索引再次读取数据文件索引相关常用命令:1) 创建主键 CREATE TABLE pk_tab2 (  id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,  a1 varchar(45) DEFAULT NULL,  PRIMARY KEY (id)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; 2) 创建唯一索引create unique index indexname on tablename(columnname); alter table tablename add unique index indexname(columnname); 3) 创建单列一般索引create index indexname on tablename(columnname);alter table tablename add index indexname(columnname); 4) 创建单列前缀索引create index indexname on tablename(columnname(10));    //单列的前10个字符创建前缀索引alter table tablename add index indexname(columnname(10)); //单列的前10个字符创建前缀索引 5) 创建复合索引create index indexname on tablename(columnname1,columnname2);    //多列的复合索引create index indexname on tablename(columnname1,columnname2(10));    //多列的包含前缀的复合索引alter table tablename add index indexname(columnname1,columnname2); //多列的复合索引alter table tablename add index indexname(columnname1,columnname(10)); //多列的包含前缀的复合索引 6) 删除索引drop index indexname on tablename;;alter table tablename drop  index indexname; 7) 查看索引show index from tablename;show create table pk_tab2;作者:大树叶 来源:CSDN 原文:https://blog.csdn.net/bigtree_3721/article/details/51335479 版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接!

孟志昂 2019-12-02 01:45:11 0 浏览量 回答数 0

回答

定义: 主键--唯一标识一条记录,不能有重复的,不允许为空 外键--表的外键是另一表的主键, 外键可以有重复的, 可以是空值 索引--该字段没有重复值,但可以有一个空值 作用: 主键--用来保证数据完整性 外键--用来和其他表建立联系用的 索引--是提高查询排序的速度 个数: 主键--主键只能有一个 外键--一个表可以有多个外键 索引--一个表可以有多个唯一索引

珍宝珠 2019-12-02 03:16:30 0 浏览量 回答数 0

回答

1、索引(indexes)就好像书籍的目录或者字典里的字母表和偏旁部首表(这也是 索引(index) 的本意),它在你需要根据字母或者偏旁从书或字典里查找内容的时候发挥作用;2、表的主键、外键和唯一键 、联合主键 会自动创建索引,如 单表的 id 字段 为 主键,那么 在 做查询的时候,where id = 'xxx' 就可能开始起作用了,注意的 的是 什么情况情况下 创建索引,使用索引,以及索引失效,3、group by、 having是做分组、筛选用的

蛮大人123 2019-12-02 01:46:10 0 浏览量 回答数 0

新用户福利专场,云服务器ECS低至102元/年

新用户专场,1核2G 102元/年起,2核4G 699.8元/年起

回答

建立索引是为了更快地查询、检索。 建立主键和外键是为了保证数据有效性和完整性。 触发器是用于在对某表进行插入、删除、或更新后,根据增加、删除及改变的数据进行一些相关的操作。 只要打开帮助就可以查到有关的例子。帮助是取好的科书 这是微软件帮助文档中对索引的描述: 索引 与在任何关系数据库中一样,索引对数据仓库的性能具有重要作用。每个维度表都必须在主键上建立索引。在其它列(如标识层次结构级别的列)上,索引对某些专用查询的性能也很有用。 事实数据表必须在由维度表外键构成的组合主键上建立索引。 例: 给表AUTHORS的AU_ID列建立索引 CREATE INDEX au_id_ind ON authors (au_id) 主键: 定义主键 定义主键来强制不允许空值的指定列中输入值的唯一性。如果在数据库中为表定义了主键,则可将该表与其它表相关,从而减少冗余数据。表只能有一个主键。 外键: FOREIGN KEY 约束 外键 (FK) 是用于建立和加强两个表数据之间的链接的一列或多列。通过将保存表中主键值的一列或多列添加到另一个表中,可创建两个表之间的链接。这个列就成为第二个表的外键。 当创建或更改表时可通过定义 FOREIGN KEY 约束来创建外键。 “答案来源于网络,供您参考”

牧明 2019-12-02 02:15:29 0 浏览量 回答数 0

回答

从数据结构角度 1、B+树索引(O(log(n))):关于B+树索引,可以参考 MySQL索引背后的数据结构及算法原理:http://blog.codinglabs.org/articles/theory-of-mysql-index.html 2、hash索引:a 仅仅能满足"=","IN"和"<=>"查询,不能使用范围查询b 其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引c 只有Memory存储引擎显示支持hash索引 3、FULLTEXT索引(现在MyISAM和InnoDB引擎都支持了) 4、R-Tree索引(用于对GIS数据类型创建SPATIAL索引) 从物理存储角度 1、聚集索引(clustered index) 2、非聚集索引(non-clustered index) 从逻辑角度 1、主键索引:主键索引是一种特殊的唯一索引,不允许有空值 2、普通索引或者单列索引 3、多列索引(复合索引):复合索引指多个字段上创建的索引,只有在查询条件中使用了创建索引时的第一个字段,索引才会被使用。使用复合索引时遵循最左前缀集合 4、唯一索引或者非唯一索引 5、空间索引:空间索引是对空间数据类型的字段建立的索引,MYSQL中的空间数据类型有4种,分别是GEOMETRY、POINT、LINESTRING、POLYGON。MYSQL使用SPATIAL关键字进行扩展,使得能够用于创建正规索引类型的语法创建空间索引。创建空间索引的列,必须将其声明为NOT NULL,空间索引只能在存储引擎为MYISAM的表中创建 CREATE TABLE table_name[col_name data type]unique|fulltext|spatialindex_name[asc|desc]1、unique|fulltext|spatial为可选参数,分别表示唯一索引、全文索引和空间索引; 2、index和key为同义词,两者作用相同,用来指定创建索引 3、col_name为需要创建索引的字段列,该列必须从数据表中该定义的多个列中选择; 4、index_name指定索引的名称,为可选参数,如果不指定,MYSQL默认col_name为索引值; 5、length为可选参数,表示索引的长度,只有字符串类型的字段才能指定索引长度; 6、asc或desc指定升序或降序的索引值存储

西秦说云 2019-12-02 01:33:16 0 浏览量 回答数 0

回答

在B+树的索引中,叶子节点可能存储了当前的key值,也可能存储了当前的key值以及整行的数据,这就是聚簇索引和非聚簇索引。 在InnoDB中,只有主键索引是聚簇索引,如果没有主键,则挑选一个唯一键建立聚簇索引。如果没有唯一键,则隐式的生成一个键来建立聚簇索引。 当查询使用聚簇索引时,在对应的叶子节点,可以获取到整行数据,因此不用再次进行回表查询。

剑曼红尘 2020-03-31 10:54:42 0 浏览量 回答数 0

回答

KEY而INDEX在MySQL的同义词。他们是同一回事。在数据库中,您将使用索引来提高数据检索的速度。的索引在使用柱通常创建JOIN,WHERE和ORDER BY条款。 假设您有一个名为的表,users并且您要搜索姓氏为'Smith'的所有用户。没有索引,数据库将不得不遍历表的所有记录:这很慢,因为数据库中的记录越多,查找结果所要做的工作就越多。另一方面,索引将帮助数据库快速跳至保存“史密斯”记录的相关页面。这与我们人类如何通过电话簿目录查找姓氏的方式非常相似:只要我们以某种顺序插入信息,就不会从头到尾搜索目录。用于快速跳至“ S”页面。 主键和唯一键相似。主键是可以唯一标识行的列或列的组合。这是唯一密钥的特例。一个表最多可以有一个主键,但可以有多个唯一键。在列上指定唯一键时,表中的两个不同行都不能具有相同的值。 还要注意,定义为主键或唯一键的列在MySQL中会自动索引。来源:stack overflow

保持可爱mmm 2020-05-13 14:43:22 0 浏览量 回答数 0

回答

首先说一下主键和索引概念上的不同,主键只是个声明,通过哪些字段能标识出表的唯一纪录,只不过是通过唯一索引实现的。 关系型数据库中绝大部分的表,建议有唯一的主键(包括你说的自增ID或UUID方式),属于逻辑主键的范围,主要是为了程序后续开发方便,尤其是在Web应用上,这个Id可以很方便的在超链接中作为参数传递,如:editPost.do?id=123 在你说的文章标签关联表的例子中,一般会在文章展示和编辑页面中,显示关联的标签,就像segmentfault在提问的页面会显示所属的标签一样,如果没有这个id,编辑时删除一个标签,假设是通过一个Ajax请求实现的,可以按照这样的url:deleteTagOfPost.do?id=123,如果没有的话就会麻烦很多,需要把能够确定这一行记录的多个字段值都放到参数中,如:deleteTagOfPost.do?postId=123&tagId=456,显然有逻辑主键会更方便一些。 另外,用多个字段的组合作为主键来确定唯一的记录行,属于物理主键的范畴,是和业务的规则强相关的,在开发的方便性、扩展性上不如逻辑主键。

a123456678 2019-12-02 03:03:09 0 浏览量 回答数 0

回答

1、和其他表做关联的表,必须有主键,单表可以不用主键2、主键保障的是唯一性和非空性(防重复)3、主键自动建立索引,可以提升效率

痞子姜 2019-12-02 01:31:45 0 浏览量 回答数 0

回答

使用索引是数据库性能优化的必备技能之一。在MySQL数据库中,有四种索引:聚集索引(主键索引)、普通索引、唯一索引以及我们这里将要介绍的全文索引(FULLTEXT INDEX)。 全文索引(也称全文检索)是目前搜索引擎使用的一种关键技术。它能够利用「分词技术「等多种算法智能分析出文本文字中关键字词的频率及重要性,然后按照一定的算法规则智能地筛选出我们想要的搜索结果。在这里,我们就不追根究底其底层实现原理了,现在我们来看看在MySQL中如何创建并使用全文索引。 在MySQL中,创建全文索引相对比较简单。例如,我们有一个文章表(article),其中有主键ID(id)、文章标题(title)、文章内容(content)三个字段。现在我们希望能够在title和content两个列上创建全文索引,article表及全文索引的创建SQL语句如下: --创建article表 CREATE TABLE article ( id INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT NOT NULL PRIMARY KEY, title VARCHAR(200), content TEXT, FULLTEXT (title, content) --在title和content列上创建全文索引 ); 上面就是在创建表的同时建立全文索引的SQL示例。此外,如果我们想要给已经存在的表的指定字段创建全文索引,同样以article表为例,我们可以使用如下SQL语句进行创建: --给现有的article表的title和content字段创建全文索引 --索引名称为fulltext_article ALTER TABLE article ADD FULLTEXT INDEX fulltext_article (title, content) 在MySQL中创建全文索引之后,现在就该了解如何使用了。众所周知,在数据库中进行模糊查询是使用LIKE关键字进行查询,例如: SELECT * FROM article WHERE content LIKE '%查询字符串%' 那么,我们使用全文索引也是这样用的吗?当然不是,我们必须使用特有的语法才能使用全文索引进行查询。例如,我们想要在article表的title和content列中全文检索指定的查询字符串,可以如下编写SQL语句: SELECT * FROM article WHERE MATCH(title, content) AGAINST('查询字符串') 强烈注意:MySQL自带的全文索引只能用于数据库引擎为MyISAM的数据表,如果是其他数据引擎,则全文索引不会生效。此外,MySQL自带的全文索引只能对英文进行全文检索,目前无法对中文进行全文检索。如果需要对包含中文在内的文本数据进行全文检索,我们需要采用Sphinx(斯芬克斯)/Coreseek技术来处理中文。本站将会在后续文章中对Sphinx以及Coreseek进行介绍。 备注1:目前,使用MySQL自带的全文索引时,如果查询字符串的长度过短将无法得到期望的搜索结果。MySQL全文索引所能找到的词的默认最小长度为4个字符。另外,如果查询的字符串包含停止词,那么该停止词将会被忽略。 备注2:如果可能,请尽量先创建表并插入所有数据后再创建全文索引,而不要在创建表时就直接创建全文索引,因为前者比后者的全文索引效率要高。 “答案来源于网络,供您参考” 希望以上信息可以帮到您!

牧明 2019-12-02 02:16:37 0 浏览量 回答数 0

回答

key 是数据库的物理结构,它包含两层意义,一是约束(偏重于约束和规范数据库的结构完整性),二是索引(辅助查询用的)。包括primary key, unique key, foreign key 等。 primary key 有两个作用,一是约束作用(constraint),用来规范一个存储主键和唯一性,但同时也在此key上建立了一个index;在这个sql语句中,key应该是索引的作用,辅助查询。

落地花开啦 2019-12-02 01:45:11 0 浏览量 回答数 0

回答

如果一个表没有主键和一个不为null的唯一索引,InnoDB将会自动增加一个6字节(48位)的整数列,被叫做行ID,聚集数据都是依靠这列的。这列既不能通过任何查询获取到也不能做像基于行复制的任何内部操作。一般建议用整型做主键

无名海风 2019-12-02 01:56:34 0 浏览量 回答数 0

回答

session不妥,这个只能解决同一个用户的重复提交,但两个用户在不同浏览器上提交了重复数据,因为校验的查询和实际数据插入都有一个比较长的时间差,那就会出现业务上数据重复的问题 如果该字段不能建唯一索引的话,一般只能考虑在一个公共访问的数据上控制唯一,内存数据库或者关系数据库都可以做到这点的,redis可以考虑cas锁,关系数据库可以做一个中间表,每次业务开始前就往该表插入一条数据(该表有一个唯一索引,如何设计你自己考虑),业务结束就删掉,考虑到意外情况还是设置一个过期时间,定时任务批量删除过期时间,基本保证不会数据重复 ###### mysql不清楚,我用过oracle,db2都是用唯一索引来控制。 ######谢谢此法 可行,不过我们还有一个调用接口在调用数据库之前######唯一索引,联合唯一索引绝对可以避免。写入会被阻止。是以错误还是异常的形式抛出完全根据配置决定。######多谢你的回答###### 用事务加锁######是个好办法多谢######用pdo 做事务######消息队列可以######使用序列嘛!MySQL不是有主键么,不写的话,它是自动生成的么,如果你指定了,那主键无法重复,也就无法重复插入了。###### 唯一索引约束 插入的时候 可以考虑使用replace into 我觉得你这种情况可以先把数据放到redis里面 然后再通过一个一直运行的脚本读取redis插入到mysql中 ###### 二次提交思路。。 首先,查询发现没有记录,而且标记位为0,然后更新标记位为0+1,表示准备插入了,然后再查询一遍标记位是否为1,若不为1,那么说明有冲突。若为1,那么正常插入。 插入后标记为更新为0.   解决冲突的策略: 1.重来一遍。。最省事 2.如果不愿意重来一遍,update标记位,将标记位减一,然后,再查一遍标记位,若还是大于1,那么放弃执行,若等于1,那么正常执行。。 ######用队列是可以的。

kun坤 2020-06-07 20:09:21 0 浏览量 回答数 0

回答

错误代码:1005-您的代码中的主键引用错误 通常是由于不存在引用的外键字段。可能是您输入错误,或者检查情况应该相同,或者字段类型不匹配。外键链接字段必须与定义完全匹配。 一些已知的原因可能是: 两个关键字段的类型和/或大小不完全匹配。例如,如果一个是INT(10)关键字段,则字段也必须是INT(10),而不是INT(11)或TINYINT。您可能需要使用确认字段大小SHOW CREATE TABLE,因为查询浏览器有时会在视觉上只显示INTEGER了两个INT(10)和INT(11)。您还应该检查一个不是SIGNED,另一个是UNSIGNED。它们都必须完全相同。 您尝试引用的键字段之一没有索引和/或不是主键。如果关系中的某个字段不是主键,则必须为该字段创建索引。 外键名称是已存在键的重复。检查外键的名称在数据库中是否唯一。只需在密钥名称的末尾添加一些随机字符即可进行测试。 您的一个MyISAM表或两个表都是一个表。为了使用外键,两个表都必须是InnoDB。(实际上,如果两个表都MyISAM没有,那么您将不会收到错误消息-它只会创建键。)在查询浏览器中,您可以指定表类型。 您已指定级联ON DELETE SET NULL,但相关的关键字段设置为NOT NULL。您可以通过更改级联或将字段设置为允许NULL值来解决此问题。 确保在表级别以及键列的各个字段级别,“字符集”和“排序规则”选项都相同。 您的外键列上有一个默认值(即default = 0) 关系中的字段之一是组合键(复合键)的一部分,没有单独的索引。即使字段将索引作为组合键的一部分,您也必须仅为该键字段创建一个单独的索引,以便在约束中使用它。 您的ALTER语句中有语法错误,或者在关系中输入了错误的字段名称之一 您的外键名称超过了64个字符的最大长度。来源:stack overflow

保持可爱mmm 2020-05-11 15:04:21 0 浏览量 回答数 0

问题

在数据库设计中,无论如何也该设计一个自增ID字段作为主键吗?

a123456678 2019-12-01 20:16:38 1389 浏览量 回答数 1

问题

MySQL中的键,主键,唯一键和索引之间的区别?mysql

保持可爱mmm 2020-05-13 14:43:09 0 浏览量 回答数 1

问题

关于RDS数据类型发生隐形转换的问题咨询

mysqlops 2019-12-01 22:08:59 8077 浏览量 回答数 0

问题

什么是B+树 6月1日【今日算法】

游客ih62co2qqq5ww 2020-06-01 14:50:52 1 浏览量 回答数 1

回答

如大家所知道的,Mysql目前主要有以下几种索引类型:FULLTEXT,HASH,BTREE,RTREE。 那么,这几种索引有什么功能和性能上的不同呢? FULLTEXT 即为全文索引,目前只有MyISAM引擎支持。其可以在CREATE TABLE ,ALTER TABLE ,CREATE INDEX 使用,不过目前只有 CHAR、VARCHAR ,TEXT 列上可以创建全文索引。值得一提的是,在数据量较大时候,现将数据放入一个没有全局索引的表中,然后再用CREATE INDEX创建FULLTEXT索引,要比先为一张表建立FULLTEXT然后再将数据写入的速度快很多。 全文索引并不是和MyISAM一起诞生的,它的出现是为了解决WHERE name LIKE “%word%"这类针对文本的模糊查询效率较低的问题。在没有全文索引之前,这样一个查询语句是要进行遍历数据表操作的,可见,在数据量较大时是极其的耗时的,如果没有异步IO处理,进程将被挟持,很浪费时间,当然这里不对异步IO作进一步讲解,想了解的童鞋,自行谷哥。 全文索引的使用方法并不复杂: 创建ALTER TABLE table ADD INDEX FULLINDEX USING FULLTEXT(cname1[,cname2…]); 使用SELECT * FROM table WHERE MATCH(cname1[,cname2…]) AGAINST ('word' MODE ); 其中, MODE为搜寻方式(IN BOOLEAN MODE ,IN NATURAL LANGUAGE MODE ,IN NATURAL LANGUAGE MODE WITH QUERY EXPANSION / WITH QUERY EXPANSION)。 关于这三种搜寻方式,愚安在这里也不多做交代,简单地说,就是,布尔模式,允许word里含一些特殊字符用于标记一些具体的要求,如+表示一定要有,-表示一定没有,*表示通用匹配符,是不是想起了正则,类似吧;自然语言模式,就是简单的单词匹配;含表达式的自然语言模式,就是先用自然语言模式处理,对返回的结果,再进行表达式匹配。 对搜索引擎稍微有点了解的同学,肯定知道分词这个概念,FULLTEXT索引也是按照分词原理建立索引的。西文中,大部分为字母文字,分词可以很方便的按照空格进行分割。但很明显,中文不能按照这种方式进行分词。那又怎么办呢?这个向大家介绍一个Mysql的中文分词插件Mysqlcft,有了它,就可以对中文进行分词,想了解的同学请移步Mysqlcft,当然还有其他的分词插件可以使用。 HASH Hash这个词,可以说,自打我们开始码的那一天起,就开始不停地见到和使用到了。其实,hash就是一种(key=>value)形式的键值对,如数学中的函数映射,允许多个key对应相同的value,但不允许一个key对应多个value。正是由于这个特性,hash很适合做索引,为某一列或几列建立hash索引,就会利用这一列或几列的值通过一定的算法计算出一个hash值,对应一行或几行数据(这里在概念上和函数映射有区别,不要混淆)。在java语言中,每个类都有自己的hashcode()方法,没有显示定义的都继承自object类,该方法使得每一个对象都是唯一的,在进行对象间equal比较,和序列化传输中起到了很重要的作用。hash的生成方法有很多种,足可以保证hash码的唯一性,例如在MongoDB中,每一个document都有系统为其生成的唯一的objectID(包含时间戳,主机散列值,进程PID,和自增ID)也是一种hash的表现。额,我好像扯远了-_-! 由于hash索引可以一次定位,不需要像树形索引那样逐层查找,因此具有极高的效率。那为什么还需要其他的树形索引呢? 在这里愚安就不自己总结了。引用下园子里其他大神的文章:来自 14的路 的MySQL的btree索引和hash索引的区别 (1)Hash 索引仅仅能满足"=","IN"和"<=>"查询,不能使用范围查询。 由于 Hash 索引比较的是进行 Hash 运算之后的 Hash 值,所以它只能用于等值的过滤,不能用于基于范围的过滤,因为经过相应的 Hash 算法处理之后的 Hash 值的大小关系,并不能保证和Hash运算前完全一样。 (2)Hash 索引无法被用来避免数据的排序操作。 由于 Hash 索引中存放的是经过 Hash 计算之后的 Hash 值,而且Hash值的大小关系并不一定和 Hash 运算前的键值完全一样,所以数据库无法利用索引的数据来避免任何排序运算; (3)Hash 索引不能利用部分索引键查询。 对于组合索引,Hash 索引在计算 Hash 值的时候是组合索引键合并后再一起计算 Hash 值,而不是单独计算 Hash 值,所以通过组合索引的前面一个或几个索引键进行查询的时候,Hash 索引也无法被利用。 (4)Hash 索引在任何时候都不能避免表扫描。 前面已经知道,Hash 索引是将索引键通过 Hash 运算之后,将 Hash运算结果的 Hash 值和所对应的行指针信息存放于一个 Hash 表中,由于不同索引键存在相同 Hash 值,所以即使取满足某个 Hash 键值的数据的记录条数,也无法从 Hash 索引中直接完成查询,还是要通过访问表中的实际数据进行相应的比较,并得到相应的结果。 (5)Hash 索引遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定就会比B-Tree索引高。 对于选择性比较低的索引键,如果创建 Hash 索引,那么将会存在大量记录指针信息存于同一个 Hash 值相关联。这样要定位某一条记录时就会非常麻烦,会浪费多次表数据的访问,而造成整体性能低下。 愚安我稍作补充,讲一下HASH索引的过程,顺便解释下上面的第4,5条: 当我们为某一列或某几列建立hash索引时(目前就只有MEMORY引擎显式地支持这种索引),会在硬盘上生成类似如下的文件: hash值 存储地址 1db54bc745a1 77#45b5 4bca452157d4 76#4556,77#45cc… … hash值即为通过特定算法由指定列数据计算出来,磁盘地址即为所在数据行存储在硬盘上的地址(也有可能是其他存储地址,其实MEMORY会将hash表导入内存)。 这样,当我们进行WHERE age = 18 时,会将18通过相同的算法计算出一个hash值==>在hash表中找到对应的储存地址==>根据存储地址取得数据。 所以,每次查询时都要遍历hash表,直到找到对应的hash值,如(4),数据量大了之后,hash表也会变得庞大起来,性能下降,遍历耗时增加,如(5)。 BTREE BTREE索引就是一种将索引值按一定的算法,存入一个树形的数据结构中,相信学过数据结构的童鞋都对当初学习二叉树这种数据结构的经历记忆犹新,反正愚安我当时为了软考可是被这玩意儿好好地折腾了一番,不过那次考试好像没怎么考这个。如二叉树一样,每次查询都是从树的入口root开始,依次遍历node,获取leaf。 BTREE在MyISAM里的形式和Innodb稍有不同 在 Innodb里,有两种形态:一是primary key形态,其leaf node里存放的是数据,而且不仅存放了索引键的数据,还存放了其他字段的数据。二是secondary index,其leaf node和普通的BTREE差不多,只是还存放了指向主键的信息. 而在MyISAM里,主键和其他的并没有太大区别。不过和Innodb不太一样的地方是在MyISAM里,leaf node里存放的不是主键的信息,而是指向数据文件里的对应数据行的信息. RTREE RTREE在mysql很少使用,仅支持geometry数据类型,支持该类型的存储引擎只有MyISAM、BDb、InnoDb、NDb、Archive几种。 相对于BTREE,RTREE的优势在于范围查找. 各种索引的使用情况 (1)对于BTREE这种Mysql默认的索引类型,具有普遍的适用性 (2)由于FULLTEXT对中文支持不是很好,在没有插件的情况下,最好不要使用。其实,一些小的博客应用,只需要在数据采集时,为其建立关键字列表,通过关键字索引,也是一个不错的方法,至少愚安我是经常这么做的。 (3)对于一些搜索引擎级别的应用来说,FULLTEXT同样不是一个好的处理方法,Mysql的全文索引建立的文件还是比较大的,而且效率不是很高,即便是使用了中文分词插件,对中文分词支持也只是一般。真要碰到这种问题,Apache的Lucene或许是你的选择。 (4)正是因为hash表在处理较小数据量时具有无可比拟的素的优势,所以hash索引很适合做缓存(内存数据库)。如mysql数据库的内存版本Memsql,使用量很广泛的缓存工具Mencached,NoSql数据库redis等,都使用了hash索引这种形式。当然,不想学习这些东西的话Mysql的MEMORY引擎也是可以满足这种需求的。 (5)至于RTREE,愚安我至今还没有使用过,它具体怎么样,我就不知道了。有RTREE使用经历的同学,到时可以交流下! 答案来源于网络

养狐狸的猫 2019-12-02 02:18:32 0 浏览量 回答数 0

回答

详细解答可以参考官方帮助文档问题描述独享云虚拟主机与共享云虚拟主机出现耗资源cpu跑满,或者因为耗资源被关停。 问题原因1、程序出现死循环。 2、程序有嵌套查询。 3、采用access数据库,数据库较大。 4、数据库索引较差。 以上问题都会引起服务器资源浪费,甚至耗资源异常情况。 解决方案1.程序死循环。 出现死循环很多情况下是因为程序缺少必要的检测和判断条件导致,这种情况需网站开发对站点程序的代码进行检查和完善。2.程序有嵌套查询 嵌套查询代码示例: sql = "select * from a" set rs = server.createobject("adodb.recordset") rs.open sql,conn,1,1 while not rs.eof sql2 = "select * from b where fid=" & rs("id") set rs2 = server.createobject("adodb.recordset") rs2.open sql2,conn,1,1 '使用嵌套查询,效率会出现下降 while not rs2.eof response.write rs("id") & "=" & rs2("name") rs2.movenext wend rs.movenext wend 嵌套查询会造成数据库的查询量呈指数级上升,导致一个程序的效率非常低,上面的程序如果改为连表操作,查询数据库的次数会少很多,并且在设计数据库的时候应该将 b 表的 fid 字段建立索引,否则连表查询的时候性能会差很多。 <% sql = "select a.id ,b.name from a left join b on b.id=a.id" '使用连表操作,并用具体的字段名代替 *,程序是高效很多 set rs = server.createobject("adodb.recordset") rs.open sql,conn,1,1 while not rs.eof response.write rs("id") & "=" & rs("name") rs.movenext wend %>3.网站采用 access 数据库,数据库的容量比较大 如果采用access数据库,当数据库的容量比较大(比如超过 100M 以上),性能就可能会出现问题,所以访问量大的网站一般都采用 sqlserver、mysql、oracle 等性能比较高的数据库引擎。4.数据库的索引没健好。 一个表至少有一个主键和N个外键,一般主键作为表的唯一标识。当检索数据时,如果以主键的值来进行查找的话效率会比较高,而一些标志性的字段,如产品表的产品所属分类、用户表的用户等级等,如果在程序中经常要用到这些字段来进行检索数据,那么一般应该为这些字段建立索引,这样检索数据的时候性能会好很多。

2019-12-01 23:23:21 0 浏览量 回答数 0

回答

详细解答可以参考官方帮助文档问题描述独享云虚拟主机与共享云虚拟主机出现耗资源cpu跑满,或者因为耗资源被关停。 问题原因1、程序出现死循环。 2、程序有嵌套查询。 3、采用access数据库,数据库较大。 4、数据库索引较差。 以上问题都会引起服务器资源浪费,甚至耗资源异常情况。 解决方案1.程序死循环。 出现死循环很多情况下是因为程序缺少必要的检测和判断条件导致,这种情况需网站开发对站点程序的代码进行检查和完善。2.程序有嵌套查询 嵌套查询代码示例: sql = "select * from a" set rs = server.createobject("adodb.recordset") rs.open sql,conn,1,1 while not rs.eof sql2 = "select * from b where fid=" & rs("id") set rs2 = server.createobject("adodb.recordset") rs2.open sql2,conn,1,1 '使用嵌套查询,效率会出现下降 while not rs2.eof response.write rs("id") & "=" & rs2("name") rs2.movenext wend rs.movenext wend 嵌套查询会造成数据库的查询量呈指数级上升,导致一个程序的效率非常低,上面的程序如果改为连表操作,查询数据库的次数会少很多,并且在设计数据库的时候应该将 b 表的 fid 字段建立索引,否则连表查询的时候性能会差很多。 <% sql = "select a.id ,b.name from a left join b on b.id=a.id" '使用连表操作,并用具体的字段名代替 *,程序是高效很多 set rs = server.createobject("adodb.recordset") rs.open sql,conn,1,1 while not rs.eof response.write rs("id") & "=" & rs("name") rs.movenext wend %>3.网站采用 access 数据库,数据库的容量比较大 如果采用access数据库,当数据库的容量比较大(比如超过 100M 以上),性能就可能会出现问题,所以访问量大的网站一般都采用 sqlserver、mysql、oracle 等性能比较高的数据库引擎。4.数据库的索引没健好。 一个表至少有一个主键和N个外键,一般主键作为表的唯一标识。当检索数据时,如果以主键的值来进行查找的话效率会比较高,而一些标志性的字段,如产品表的产品所属分类、用户表的用户等级等,如果在程序中经常要用到这些字段来进行检索数据,那么一般应该为这些字段建立索引,这样检索数据的时候性能会好很多。

2019-12-01 23:23:20 0 浏览量 回答数 0

回答

详细解答可以参考官方帮助文档问题描述独享云虚拟主机与共享云虚拟主机出现耗资源cpu跑满,或者因为耗资源被关停。 问题原因1、程序出现死循环。 2、程序有嵌套查询。 3、采用access数据库,数据库较大。 4、数据库索引较差。 以上问题都会引起服务器资源浪费,甚至耗资源异常情况。 解决方案1.程序死循环。 出现死循环很多情况下是因为程序缺少必要的检测和判断条件导致,这种情况需网站开发对站点程序的代码进行检查和完善。2.程序有嵌套查询 嵌套查询代码示例: sql = "select * from a" set rs = server.createobject("adodb.recordset") rs.open sql,conn,1,1 while not rs.eof sql2 = "select * from b where fid=" & rs("id") set rs2 = server.createobject("adodb.recordset") rs2.open sql2,conn,1,1 '使用嵌套查询,效率会出现下降 while not rs2.eof response.write rs("id") & "=" & rs2("name") rs2.movenext wend rs.movenext wend 嵌套查询会造成数据库的查询量呈指数级上升,导致一个程序的效率非常低,上面的程序如果改为连表操作,查询数据库的次数会少很多,并且在设计数据库的时候应该将 b 表的 fid 字段建立索引,否则连表查询的时候性能会差很多。 <% sql = "select a.id ,b.name from a left join b on b.id=a.id" '使用连表操作,并用具体的字段名代替 *,程序是高效很多 set rs = server.createobject("adodb.recordset") rs.open sql,conn,1,1 while not rs.eof response.write rs("id") & "=" & rs("name") rs.movenext wend %>3.网站采用 access 数据库,数据库的容量比较大 如果采用access数据库,当数据库的容量比较大(比如超过 100M 以上),性能就可能会出现问题,所以访问量大的网站一般都采用 sqlserver、mysql、oracle 等性能比较高的数据库引擎。4.数据库的索引没健好。 一个表至少有一个主键和N个外键,一般主键作为表的唯一标识。当检索数据时,如果以主键的值来进行查找的话效率会比较高,而一些标志性的字段,如产品表的产品所属分类、用户表的用户等级等,如果在程序中经常要用到这些字段来进行检索数据,那么一般应该为这些字段建立索引,这样检索数据的时候性能会好很多。

2019-12-01 23:23:21 0 浏览量 回答数 0

回答

详细解答可以参考官方帮助文档问题描述独享云虚拟主机与共享云虚拟主机出现耗资源cpu跑满,或者因为耗资源被关停。 问题原因1、程序出现死循环。 2、程序有嵌套查询。 3、采用access数据库,数据库较大。 4、数据库索引较差。 以上问题都会引起服务器资源浪费,甚至耗资源异常情况。 解决方案1.程序死循环。 出现死循环很多情况下是因为程序缺少必要的检测和判断条件导致,这种情况需网站开发对站点程序的代码进行检查和完善。2.程序有嵌套查询 嵌套查询代码示例: sql = "select * from a" set rs = server.createobject("adodb.recordset") rs.open sql,conn,1,1 while not rs.eof sql2 = "select * from b where fid=" & rs("id") set rs2 = server.createobject("adodb.recordset") rs2.open sql2,conn,1,1 '使用嵌套查询,效率会出现下降 while not rs2.eof response.write rs("id") & "=" & rs2("name") rs2.movenext wend rs.movenext wend 嵌套查询会造成数据库的查询量呈指数级上升,导致一个程序的效率非常低,上面的程序如果改为连表操作,查询数据库的次数会少很多,并且在设计数据库的时候应该将 b 表的 fid 字段建立索引,否则连表查询的时候性能会差很多。 <% sql = "select a.id ,b.name from a left join b on b.id=a.id" '使用连表操作,并用具体的字段名代替 *,程序是高效很多 set rs = server.createobject("adodb.recordset") rs.open sql,conn,1,1 while not rs.eof response.write rs("id") & "=" & rs("name") rs.movenext wend %>3.网站采用 access 数据库,数据库的容量比较大 如果采用access数据库,当数据库的容量比较大(比如超过 100M 以上),性能就可能会出现问题,所以访问量大的网站一般都采用 sqlserver、mysql、oracle 等性能比较高的数据库引擎。4.数据库的索引没健好。 一个表至少有一个主键和N个外键,一般主键作为表的唯一标识。当检索数据时,如果以主键的值来进行查找的话效率会比较高,而一些标志性的字段,如产品表的产品所属分类、用户表的用户等级等,如果在程序中经常要用到这些字段来进行检索数据,那么一般应该为这些字段建立索引,这样检索数据的时候性能会好很多。

2019-12-01 23:23:20 0 浏览量 回答数 0

回答

详细解答可以参考官方帮助文档问题描述独享云虚拟主机与共享云虚拟主机出现耗资源cpu跑满,或者因为耗资源被关停。 问题原因1、程序出现死循环。 2、程序有嵌套查询。 3、采用access数据库,数据库较大。 4、数据库索引较差。 以上问题都会引起服务器资源浪费,甚至耗资源异常情况。 解决方案1.程序死循环。 出现死循环很多情况下是因为程序缺少必要的检测和判断条件导致,这种情况需网站开发对站点程序的代码进行检查和完善。2.程序有嵌套查询 嵌套查询代码示例: sql = "select * from a" set rs = server.createobject("adodb.recordset") rs.open sql,conn,1,1 while not rs.eof sql2 = "select * from b where fid=" & rs("id") set rs2 = server.createobject("adodb.recordset") rs2.open sql2,conn,1,1 '使用嵌套查询,效率会出现下降 while not rs2.eof response.write rs("id") & "=" & rs2("name") rs2.movenext wend rs.movenext wend 嵌套查询会造成数据库的查询量呈指数级上升,导致一个程序的效率非常低,上面的程序如果改为连表操作,查询数据库的次数会少很多,并且在设计数据库的时候应该将 b 表的 fid 字段建立索引,否则连表查询的时候性能会差很多。 <% sql = "select a.id ,b.name from a left join b on b.id=a.id" '使用连表操作,并用具体的字段名代替 *,程序是高效很多 set rs = server.createobject("adodb.recordset") rs.open sql,conn,1,1 while not rs.eof response.write rs("id") & "=" & rs("name") rs.movenext wend %>3.网站采用 access 数据库,数据库的容量比较大 如果采用access数据库,当数据库的容量比较大(比如超过 100M 以上),性能就可能会出现问题,所以访问量大的网站一般都采用 sqlserver、mysql、oracle 等性能比较高的数据库引擎。4.数据库的索引没健好。 一个表至少有一个主键和N个外键,一般主键作为表的唯一标识。当检索数据时,如果以主键的值来进行查找的话效率会比较高,而一些标志性的字段,如产品表的产品所属分类、用户表的用户等级等,如果在程序中经常要用到这些字段来进行检索数据,那么一般应该为这些字段建立索引,这样检索数据的时候性能会好很多。

2019-12-01 23:23:19 0 浏览量 回答数 0

回答

详细解答可以参考官方帮助文档问题描述独享云虚拟主机与共享云虚拟主机出现耗资源cpu跑满,或者因为耗资源被关停。 问题原因1、程序出现死循环。 2、程序有嵌套查询。 3、采用access数据库,数据库较大。 4、数据库索引较差。 以上问题都会引起服务器资源浪费,甚至耗资源异常情况。 解决方案1.程序死循环。 出现死循环很多情况下是因为程序缺少必要的检测和判断条件导致,这种情况需网站开发对站点程序的代码进行检查和完善。2.程序有嵌套查询 嵌套查询代码示例: sql = "select * from a" set rs = server.createobject("adodb.recordset") rs.open sql,conn,1,1 while not rs.eof sql2 = "select * from b where fid=" & rs("id") set rs2 = server.createobject("adodb.recordset") rs2.open sql2,conn,1,1 '使用嵌套查询,效率会出现下降 while not rs2.eof response.write rs("id") & "=" & rs2("name") rs2.movenext wend rs.movenext wend 嵌套查询会造成数据库的查询量呈指数级上升,导致一个程序的效率非常低,上面的程序如果改为连表操作,查询数据库的次数会少很多,并且在设计数据库的时候应该将 b 表的 fid 字段建立索引,否则连表查询的时候性能会差很多。 <% sql = "select a.id ,b.name from a left join b on b.id=a.id" '使用连表操作,并用具体的字段名代替 *,程序是高效很多 set rs = server.createobject("adodb.recordset") rs.open sql,conn,1,1 while not rs.eof response.write rs("id") & "=" & rs("name") rs.movenext wend %>3.网站采用 access 数据库,数据库的容量比较大 如果采用access数据库,当数据库的容量比较大(比如超过 100M 以上),性能就可能会出现问题,所以访问量大的网站一般都采用 sqlserver、mysql、oracle 等性能比较高的数据库引擎。4.数据库的索引没健好。 一个表至少有一个主键和N个外键,一般主键作为表的唯一标识。当检索数据时,如果以主键的值来进行查找的话效率会比较高,而一些标志性的字段,如产品表的产品所属分类、用户表的用户等级等,如果在程序中经常要用到这些字段来进行检索数据,那么一般应该为这些字段建立索引,这样检索数据的时候性能会好很多。

2019-12-01 23:23:20 0 浏览量 回答数 0

回答

详细解答可以参考官方帮助文档问题描述独享云虚拟主机与共享云虚拟主机出现耗资源cpu跑满,或者因为耗资源被关停。 问题原因1、程序出现死循环。 2、程序有嵌套查询。 3、采用access数据库,数据库较大。 4、数据库索引较差。 以上问题都会引起服务器资源浪费,甚至耗资源异常情况。 解决方案1.程序死循环。 出现死循环很多情况下是因为程序缺少必要的检测和判断条件导致,这种情况需网站开发对站点程序的代码进行检查和完善。2.程序有嵌套查询 嵌套查询代码示例: sql = "select * from a" set rs = server.createobject("adodb.recordset") rs.open sql,conn,1,1 while not rs.eof sql2 = "select * from b where fid=" & rs("id") set rs2 = server.createobject("adodb.recordset") rs2.open sql2,conn,1,1 '使用嵌套查询,效率会出现下降 while not rs2.eof response.write rs("id") & "=" & rs2("name") rs2.movenext wend rs.movenext wend 嵌套查询会造成数据库的查询量呈指数级上升,导致一个程序的效率非常低,上面的程序如果改为连表操作,查询数据库的次数会少很多,并且在设计数据库的时候应该将 b 表的 fid 字段建立索引,否则连表查询的时候性能会差很多。 <% sql = "select a.id ,b.name from a left join b on b.id=a.id" '使用连表操作,并用具体的字段名代替 *,程序是高效很多 set rs = server.createobject("adodb.recordset") rs.open sql,conn,1,1 while not rs.eof response.write rs("id") & "=" & rs("name") rs.movenext wend %>3.网站采用 access 数据库,数据库的容量比较大 如果采用access数据库,当数据库的容量比较大(比如超过 100M 以上),性能就可能会出现问题,所以访问量大的网站一般都采用 sqlserver、mysql、oracle 等性能比较高的数据库引擎。4.数据库的索引没健好。 一个表至少有一个主键和N个外键,一般主键作为表的唯一标识。当检索数据时,如果以主键的值来进行查找的话效率会比较高,而一些标志性的字段,如产品表的产品所属分类、用户表的用户等级等,如果在程序中经常要用到这些字段来进行检索数据,那么一般应该为这些字段建立索引,这样检索数据的时候性能会好很多。

2019-12-01 23:23:20 0 浏览量 回答数 0

回答

详细解答可以参考官方帮助文档问题描述独享云虚拟主机与共享云虚拟主机出现耗资源cpu跑满,或者因为耗资源被关停。 问题原因1、程序出现死循环。 2、程序有嵌套查询。 3、采用access数据库,数据库较大。 4、数据库索引较差。 以上问题都会引起服务器资源浪费,甚至耗资源异常情况。 解决方案1.程序死循环。 出现死循环很多情况下是因为程序缺少必要的检测和判断条件导致,这种情况需网站开发对站点程序的代码进行检查和完善。2.程序有嵌套查询 嵌套查询代码示例: sql = "select * from a" set rs = server.createobject("adodb.recordset") rs.open sql,conn,1,1 while not rs.eof sql2 = "select * from b where fid=" & rs("id") set rs2 = server.createobject("adodb.recordset") rs2.open sql2,conn,1,1 '使用嵌套查询,效率会出现下降 while not rs2.eof response.write rs("id") & "=" & rs2("name") rs2.movenext wend rs.movenext wend 嵌套查询会造成数据库的查询量呈指数级上升,导致一个程序的效率非常低,上面的程序如果改为连表操作,查询数据库的次数会少很多,并且在设计数据库的时候应该将 b 表的 fid 字段建立索引,否则连表查询的时候性能会差很多。 <% sql = "select a.id ,b.name from a left join b on b.id=a.id" '使用连表操作,并用具体的字段名代替 *,程序是高效很多 set rs = server.createobject("adodb.recordset") rs.open sql,conn,1,1 while not rs.eof response.write rs("id") & "=" & rs("name") rs.movenext wend %>3.网站采用 access 数据库,数据库的容量比较大 如果采用access数据库,当数据库的容量比较大(比如超过 100M 以上),性能就可能会出现问题,所以访问量大的网站一般都采用 sqlserver、mysql、oracle 等性能比较高的数据库引擎。4.数据库的索引没健好。 一个表至少有一个主键和N个外键,一般主键作为表的唯一标识。当检索数据时,如果以主键的值来进行查找的话效率会比较高,而一些标志性的字段,如产品表的产品所属分类、用户表的用户等级等,如果在程序中经常要用到这些字段来进行检索数据,那么一般应该为这些字段建立索引,这样检索数据的时候性能会好很多。

2019-12-01 23:23:21 0 浏览量 回答数 0

回答

详细解答可以参考官方帮助文档问题描述独享云虚拟主机与共享云虚拟主机出现耗资源cpu跑满,或者因为耗资源被关停。 问题原因1、程序出现死循环。 2、程序有嵌套查询。 3、采用access数据库,数据库较大。 4、数据库索引较差。 以上问题都会引起服务器资源浪费,甚至耗资源异常情况。 解决方案1.程序死循环。 出现死循环很多情况下是因为程序缺少必要的检测和判断条件导致,这种情况需网站开发对站点程序的代码进行检查和完善。2.程序有嵌套查询 嵌套查询代码示例: sql = "select * from a" set rs = server.createobject("adodb.recordset") rs.open sql,conn,1,1 while not rs.eof sql2 = "select * from b where fid=" & rs("id") set rs2 = server.createobject("adodb.recordset") rs2.open sql2,conn,1,1 '使用嵌套查询,效率会出现下降 while not rs2.eof response.write rs("id") & "=" & rs2("name") rs2.movenext wend rs.movenext wend 嵌套查询会造成数据库的查询量呈指数级上升,导致一个程序的效率非常低,上面的程序如果改为连表操作,查询数据库的次数会少很多,并且在设计数据库的时候应该将 b 表的 fid 字段建立索引,否则连表查询的时候性能会差很多。 <% sql = "select a.id ,b.name from a left join b on b.id=a.id" '使用连表操作,并用具体的字段名代替 *,程序是高效很多 set rs = server.createobject("adodb.recordset") rs.open sql,conn,1,1 while not rs.eof response.write rs("id") & "=" & rs("name") rs.movenext wend %>3.网站采用 access 数据库,数据库的容量比较大 如果采用access数据库,当数据库的容量比较大(比如超过 100M 以上),性能就可能会出现问题,所以访问量大的网站一般都采用 sqlserver、mysql、oracle 等性能比较高的数据库引擎。4.数据库的索引没健好。 一个表至少有一个主键和N个外键,一般主键作为表的唯一标识。当检索数据时,如果以主键的值来进行查找的话效率会比较高,而一些标志性的字段,如产品表的产品所属分类、用户表的用户等级等,如果在程序中经常要用到这些字段来进行检索数据,那么一般应该为这些字段建立索引,这样检索数据的时候性能会好很多。

2019-12-01 23:23:20 0 浏览量 回答数 0

回答

详细解答可以参考官方帮助文档问题描述独享云虚拟主机与共享云虚拟主机出现耗资源cpu跑满,或者因为耗资源被关停。 问题原因1、程序出现死循环。 2、程序有嵌套查询。 3、采用access数据库,数据库较大。 4、数据库索引较差。 以上问题都会引起服务器资源浪费,甚至耗资源异常情况。 解决方案1.程序死循环。 出现死循环很多情况下是因为程序缺少必要的检测和判断条件导致,这种情况需网站开发对站点程序的代码进行检查和完善。2.程序有嵌套查询 嵌套查询代码示例: sql = "select * from a" set rs = server.createobject("adodb.recordset") rs.open sql,conn,1,1 while not rs.eof sql2 = "select * from b where fid=" & rs("id") set rs2 = server.createobject("adodb.recordset") rs2.open sql2,conn,1,1 '使用嵌套查询,效率会出现下降 while not rs2.eof response.write rs("id") & "=" & rs2("name") rs2.movenext wend rs.movenext wend 嵌套查询会造成数据库的查询量呈指数级上升,导致一个程序的效率非常低,上面的程序如果改为连表操作,查询数据库的次数会少很多,并且在设计数据库的时候应该将 b 表的 fid 字段建立索引,否则连表查询的时候性能会差很多。 <% sql = "select a.id ,b.name from a left join b on b.id=a.id" '使用连表操作,并用具体的字段名代替 *,程序是高效很多 set rs = server.createobject("adodb.recordset") rs.open sql,conn,1,1 while not rs.eof response.write rs("id") & "=" & rs("name") rs.movenext wend %>3.网站采用 access 数据库,数据库的容量比较大 如果采用access数据库,当数据库的容量比较大(比如超过 100M 以上),性能就可能会出现问题,所以访问量大的网站一般都采用 sqlserver、mysql、oracle 等性能比较高的数据库引擎。4.数据库的索引没健好。 一个表至少有一个主键和N个外键,一般主键作为表的唯一标识。当检索数据时,如果以主键的值来进行查找的话效率会比较高,而一些标志性的字段,如产品表的产品所属分类、用户表的用户等级等,如果在程序中经常要用到这些字段来进行检索数据,那么一般应该为这些字段建立索引,这样检索数据的时候性能会好很多。

2019-12-01 23:23:19 0 浏览量 回答数 0

回答

详细解答可以参考官方帮助文档问题描述独享云虚拟主机与共享云虚拟主机出现耗资源cpu跑满,或者因为耗资源被关停。 问题原因1、程序出现死循环。 2、程序有嵌套查询。 3、采用access数据库,数据库较大。 4、数据库索引较差。 以上问题都会引起服务器资源浪费,甚至耗资源异常情况。 解决方案1.程序死循环。 出现死循环很多情况下是因为程序缺少必要的检测和判断条件导致,这种情况需网站开发对站点程序的代码进行检查和完善。2.程序有嵌套查询 嵌套查询代码示例: sql = "select * from a" set rs = server.createobject("adodb.recordset") rs.open sql,conn,1,1 while not rs.eof sql2 = "select * from b where fid=" & rs("id") set rs2 = server.createobject("adodb.recordset") rs2.open sql2,conn,1,1 '使用嵌套查询,效率会出现下降 while not rs2.eof response.write rs("id") & "=" & rs2("name") rs2.movenext wend rs.movenext wend 嵌套查询会造成数据库的查询量呈指数级上升,导致一个程序的效率非常低,上面的程序如果改为连表操作,查询数据库的次数会少很多,并且在设计数据库的时候应该将 b 表的 fid 字段建立索引,否则连表查询的时候性能会差很多。 <% sql = "select a.id ,b.name from a left join b on b.id=a.id" '使用连表操作,并用具体的字段名代替 *,程序是高效很多 set rs = server.createobject("adodb.recordset") rs.open sql,conn,1,1 while not rs.eof response.write rs("id") & "=" & rs("name") rs.movenext wend %>3.网站采用 access 数据库,数据库的容量比较大 如果采用access数据库,当数据库的容量比较大(比如超过 100M 以上),性能就可能会出现问题,所以访问量大的网站一般都采用 sqlserver、mysql、oracle 等性能比较高的数据库引擎。4.数据库的索引没健好。 一个表至少有一个主键和N个外键,一般主键作为表的唯一标识。当检索数据时,如果以主键的值来进行查找的话效率会比较高,而一些标志性的字段,如产品表的产品所属分类、用户表的用户等级等,如果在程序中经常要用到这些字段来进行检索数据,那么一般应该为这些字段建立索引,这样检索数据的时候性能会好很多。

2019-12-01 23:23:20 0 浏览量 回答数 0
阿里云大学 云服务器ECS com域名 网站域名whois查询 开发者平台 小程序定制 小程序开发 国内短信套餐包 开发者技术与产品 云数据库 图像识别 开发者问答 阿里云建站 阿里云备案 云市场 万网 阿里云帮助文档 免费套餐 开发者工具 SQL审核 小程序开发制作 视频内容分析 企业网站制作 视频集锦 代理记账服务 2020阿里巴巴研发效能峰会 企业建站模板 云效成长地图 高端建站 人工智能 阿里云云栖号 云栖号案例 云栖号直播