单表中的列太多是否是正常的形式,这个问题涉及到数据库设计和性能优化的问题。
在数据库设计中,单表中的列数越多,可能会导致以下问题:
因此,在数据库设计中,应该尽量避免单表中的列数过多。如果需要存储大量的数据,可以考虑使用分表、分库、分区等技术来解决。
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RainbowCrack简介 另一款相对比较实用的hash破解工具,其本质是基于事先生成好的对应的各种散列类型的彩虹表,支持GPU[amd/英伟达]加速,通常自己都是专门用来跑windows系统用户密码...hash组成,类似nosql中键值对的形式[难道是因为这样效率会很高吗,其实具体的数据结构自己也并不是非常清楚,还是那句话,能用就好],其实说白点还是基于字典,只不过这个字典是经过优化的,rtgen具体参数作用如下...其实是彩虹表的标示[比如有很多单文件,它们就是靠这个标示来判断是否属于同一个彩虹表] 常用hash类型: lm ntlm 可能是用的最多的,我自己一般都是为了跑它才用的 md5...可以看到,在生成彩虹表的过程中,cpu基本一直是百分百,不过,这也相对正常 ?...后话 有没有感觉RainbowCrack非常简单呢,起码比之前的hashcat和john都要简单的太多太多了呢,嘿嘿……是的,确实非常简单,大家实际破解中,大可根据自己的实际需求和喜好来,优秀工具很多,
♣ 题目部分 在Oracle中,对于一个NUMBER(1)的列,如果查询中的WHERE条件分别是大于3和大于等于4,那么这二者是否等价? ♣ 答案部分 首先对于查询结果而言,二者没有任何区别。...如果表属于SYS用户,那么这二者的执行计划是相同的。因为,若表属于非SYS用户,则最终经过查询转换后的执行SQL为:“SELECT "T_NUM1_LHR"."...而对于大于3这种情况,虽然根据CHECK的约束和列定义,可以推断出这条查询不会返回任何记录,但是Oracle的优化器并没有聪明到根据列的精度来进行分析,因此这个查询会执行全表扫描。...如果以后一旦字段的结构发生了修改,比如这个例子中字段的允许出现小数,那么这两个SQL的WHERE条件就不再等价了。 若表属于SYS用户,则这二者的执行计划是相同的。...(三)在使用物化视图上的差别 如果表上建立了可查询重写的物化视图,那么这两个查询在是否使用物化视图上有所差别。
什么是哈希 哈希hash又称为散列、杂凑等,是将任意长度的输入通过散列算法变换为固定长度的输出,最终输出也就是哈希值。这种转换是一种压缩映射。...Redis中的哈希采用了典型的挂链解决冲突的方式,当有多个key-value键值对的键名key映射值相同时,系统会将这些键值value以单链表的形式保存,同时为了控制哈希表占用内存大小,Redis采用了双哈希表...Redis中的哈希散列是一个string类型的field和value的映射表,它的增删操作的复杂度平均为O(1)。为什么平均是O(1)呢?因为哈希的内部结构包含zipmap和hash两种。...在新建一个哈希的时候,使用的是zipmap又称为small hash存储的。这个zipmap实际上不是我们的哈希表。但是这个zipmap相比正常的哈希实现,节省很多哈希自身所需要的元数据的存储开销。...尽管zipmap的增删改查和字段的数目相关,字段太多速度会更慢。因此不建议设置过多的字段。
使用上的问题:万能查询,多个接口并用,查询所有列,force index 滥用 ,单表数据量过大,SQL写法不规范。 二 数据库查询慢的探索 1 问题现象 SQL语句执行得很慢的原因有哪些?...还是大多数情况下是正常的,偶尔出现很慢呢?我们得分以下2种情况来讨论: 在数据量不变的情况下,这条SQL语句一直以来都执行的很慢。 大多数情况是正常的,只是偶尔会出现很慢的情况。...2 原因分析 总体来说,SQL 语句执行的很慢可能是由于以下原因: 扫描行数太多; 返回行数太多; 额外的操作(排序,分组,计算); 根据SQL 执行慢的程度,我们再分2种情况具体讨论: 这条 SQL...索引缓冲区(key_buffer_size)配置:是对MyISAM表性能影响最大的一个参数,key_buffer_size指定索引缓冲区的大小,它决定索引处理的速度,尤其是索引读的速度。...limit越大,效率越低,可改成延迟关联,这是大数据量单表查询中最有效最常用的优化方法; 避免使大表的join; 对大数据的更新要分批次更新,不要一次更新太多数据(否则可能造成阻塞,锁争抢); 减少与数据库的交互次数
一般来说索引本身也很大,不可能全部存储在内存中,因此所以往往以索引文件的形式存储在磁盘上。...虽然索引大大的提高了查询速度,但同时也会降低更新表的速度,因为进行更新表时,MySQL不仅要保存数据,还要保存一下索引文件每次更新添加了索引列的字段,都会调整因为更新所带来的键值变化后的索引信息 3、...索引的分类 单值索引:即一个索引只包含单个列,一个表可以有多个单值索引 唯一索引:索引列的值必须唯一但允许有空值 复合索引:即一个索引包含多个列 4、基本语法 创建 CREATE [UNIQUE] INDEX...主键自动建立唯一索引 频繁作为查询条件的字段应该创建索引 查询中与其他表关联的字段,外键关系建立索引 频繁更新的字段不合适创建索引 Where条件里用不到的字段不创建索引 在高并发下倾向创建组合索引 查询中排序的字段...表记录太少 经常增删改的表 如果某个数据列包含许多重复的内容,为它建立索引就没有太大的实际效果
问题 1:单条 SQL 运行慢 问题分析 造成单条 SQL 运行比较慢的常见原因有以下两个: 未正常创建或使用索引; 表中数据量太大。...运行比较慢的情况下,你首先要做的就是检查此表的索引是否正常创建。...; 如果条件中有 or 即使其中有条件带索引也不会正常使用索引,要想使用 or 又想让索引生效,只能将 or 条件中的每个列都加上索引才能正常使用; 在 where 子句中对字段进行表达式操作。...垂直拆分的原则: 把不常用的字段单独放在一张表; 把 text,blob 等大字段拆分出来放在附表中; 经常组合查询的列放在一张表中。...它带给我们的启发是应该采用:预防 + 被动优化的方案来确保 MySQL 服务器的稳定性,而被动优化常见的问题是: 单条 SQL 运行慢; 部分 SQL 运行慢; 整个 SQL 运行慢。
其中,match赛程表中的hostTeamID与guestTeamID都和team表中的teamID关联,查询2006-6-1到2006-7-1之间举行的所有比赛,并且用以下形式列出:拜仁 2:0 不莱梅...有时根据这些计数,可以推测出哪些操作代价较高或者消耗时间多 show processlist 观察是否有大量线程处于不正常的状态或特征 ?...优化查询过程中的数据访问 访问数据太多导致查询性能下降 确定应用程序是否在检索大量超过需要的数据,可能是太多行或列 确认MySQL服务器是否在分析大量不必要的数据行 避免犯如下SQL语句错误 查询不需要的数据...确保GROUP BY和ORDER BY只有一个表中的列,这样MySQL才有可能使用索引。...优化子查询 用关联查询替代 优化GROUP BY和DISTINCT 这两种查询据可以使用索引来优化,是最有效的优化方法 关联查询中,使用标识列分组的效率更高 如果不需要ORDER BY,进行GROUP
,并且 id 是有索引键的列, 如果 id 不是索引键那么InnoDB将完成表锁,并发将无从谈起 19、如何从mysqldump产生的全库备份中只恢复某个库、某张表?...典型问题: 1、MySQL 如果单实例,没有主从 单库 ,单表量级达到 5 千万以上,该表的插入和查询都慢很多, 如何添加修改字段而不产生锁表?...确认表的元数据信息,包括:字段类型、数据量、存储引擎 对需求里的改表语句进行审核,如果存在不规范的地方,联系开发进行修正 确认当前节点是什么角色,也就是主节点和从节点 确认主从状态是否正常 根据数据量、...Comment 注释 字符集优先选择 UTF-8 根据数据尺寸决定数据长度,尽量减少冗余 组合索引不能超过5列,最好保持在 3 列以内 组合索引最常使用的字段或区分度高的字段考虑放在索引第一列 索引不宜太多...,维护索引也需要成本,单表索引数量建议不超过 5 个 尽量避免使用触发器、存储过程、自定义函数(UDF)、视图 预估容量,是否需要使用分区表,是否需要分表分库 所有字段建议设置默认值,INT 为 0,VARCHAR
而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED...VARCHAR的长度只分配真正需要的空间 使用枚举或整数代替字符串类型 尽量使用TIMESTAMP而非DATETIME, 单表不要有太多字段,建议在20以内 避免使用NULL...,读取时对需要读到的所有表加锁,写入时则对表加排它锁 不支持事务 不支持外键 不支持崩溃后的安全恢复 在表有读取查询的同时,支持往表中插入新纪录 支持BLOB和TEXT的前...,把多行分配给分区 LIST分区:类似于按RANGE分区,区别在于LIST分区是基于列值匹配一个离散值集合中的某个值来进行选择 HASH分区:基于用户定义的表达式的返回值来进行选择的分区,该表达式使用将要插入到表中的这些行的列值进行计算...实际情况中往往会是垂直拆分和水平拆分的结合,即将Users_A_M和Users_N_Z再拆成Users和UserExtras,这样一共四张表 水平拆分的优点是: 不存在单库大数据和高并发的性能瓶颈
单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在 千万级以下,字符串为主的表在 五百万以下是没有太大问题的。...而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量。...尽量使用 TIMESTAMP而非 DATETIME 单表不要有太多字段,建议在20以内 避免使用NULL字段,很难查询优化且占用额外索引空间 用整型来存IP 索引 索引并不是越多越好,要根据查询有针对性的创建...,区别在于LIST分区是基于列值匹配一个离散值集合中的某个值来进行选择 HASH分区:基于用户定义的表达式的返回值来进行选择的分区,该表达式使用将要插入到表中的这些行的列值进行计算。...,将经常改变的放一起 数据维护简单 缺点是: 主键出现冗余,需要管理冗余列 会引起表连接JOIN操作(增加CPU开销)可以通过在业务服务器上进行join来减少数据库压力 依然存在单表数据量过大的问题(需要水平拆分
而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 1、尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上...UNSIGNED 2、VARCHAR的长度只分配真正需要的空间 3、使用枚举或整数代替字符串类型 4、尽量使用TIMESTAMP而非DATETIME, 5、单表不要有太多字段,建议在20以内 6、避免使用...,读取时对需要读到的所有表加锁,写入时则对表加排它锁 2、不支持事务 3、不支持外键 4、不支持崩溃后的安全恢复 5、在表有读取查询的同时,支持往表中插入新纪录 6、支持BLOB和TEXT的前500个字符索引...分区,区别在于LIST分区是基于列值匹配一个离散值集合中的某个值来进行选择 HASH分区:基于用户定义的表达式的返回值来进行选择的分区,该表达式使用将要插入到表中的这些行的列值进行计算。...,将经常改变的放一起 3、数据维护简单 缺点是: 1、主键出现冗余,需要管理冗余列 2、会引起表连接JOIN操作(增加CPU开销)可以通过在业务服务器上进行join来减少数据库压力 3、依然存在单表数据量过大的问题
也就是说,它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录,以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数,存放记录的数组叫做散列表。...数组形式存储 } // 散列运算函数,可自定义 // 此处时最常见的散列函数 ‘lose lose’ static loseloseHashCode(key) { let hash...说人话 JS里面实现哈希表,用的是数组形式。通过key计算出hash作为下标,将value作为下标对应在数组中的值。...一般可以设立一个溢出表,用来存放上述哈希表中放不下的记录。此溢出表最简单的结构是顺序表,查找方法可用顺序查找; (2)删除工作很复杂。...用JS实现单链表 function LinkedList() { // Node辅助类,表示要加入列表的项,element是即将添加到列表的值,next是指向列表中下一个节点项的指针 let
而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED...VARCHAR的长度只分配真正需要的空间 使用枚举或整数代替字符串类型 尽量使用TIMESTAMP而非DATETIME, 单表不要有太多字段,建议在20以内 避免使用NULL字段,...RANGE分区,区别在于LIST分区是基于列值匹配一个离散值集合中的某个值来进行选择 HASH分区:基于用户定义的表达式的返回值来进行选择的分区,该表达式使用将要插入到表中的这些行的列值进行计算。...,将经常改变的放一起 数据维护简单 缺点是: 主键出现冗余,需要管理冗余列 会引起表连接JOIN操作(增加CPU开销)可以通过在业务服务器上进行join来减少数据库压力 依然存在单表数据量过大的问题...实际情况中往往会是垂直拆分和水平拆分的结合,即将Users_A_M和Users_N_Z再拆成Users和UserExtras,这样一共四张表 水平拆分的优点是: 不存在单库大数据和高并发的性能瓶颈
; 在 InnoDB 中存在着缓冲管理,通过缓冲池,将索引和数据全部缓存起来,加快查询的速度; 对于 InnoDB 类型的表,其数据的物理组织形式是聚簇表。...否则进入下一阶段; 在解析一个查询语句之前,如果查询缓存是打开的,那么 MYSQL 会优先检查这个查询是否命中查询缓存中的数据; 这个检查是通过一个对大小写敏感的哈希查找的。...例如验证是否使用错误的关键字、关键字顺序、引号前后是否匹配等;预处理器则根据一些 MySQL 规则进一步解析树是否合法,例如检查数据表和数据列是否存在,解析名字和别名是否有歧义等; MySQL 根据优化器生成的执行计划...第二种:单表数据量太大,查询时扫描的行太多,SQL 效率低,CPU 率先出现瓶颈 -> 水平分表。...结果:每个表的结构都一样;每个表的数据都不一样,没有交集;所有表的并集是全量数据。 场景:系统绝对并发量并没有上来,只是单表的数据量太多,影响了 SQL 效率,加重了 CPU 负担,以至于成为瓶颈。
单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。...而事实上很多时候 MySQL 单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上...UNSIGNED; VARCHAR的长度只分配真正需要的空间; 使用枚举或整数代替字符串类型; 尽量使用TIMESTAMP而非DATETIME; 单表不要有太多字段,建议在 20 以内; 避免使用 NULL...索引 索引并不是越多越好,要根据查询有针对性的创建,考虑在WHERE和ORDER BY命令上涉及的列建立索引,可根据EXPLAIN来查看是否用了索引还是全表扫描; 应尽量避免在WHERE子句中对字段进行...缺点是: 主键出现冗余,需要管理冗余列; 会引起表连接 JOIN 操作(增加 CPU 开销)可以通过在业务服务器上进行 join 来减少数据库压力; 依然存在单表数据量过大的问题(需要水平拆分); 事务处理复杂
而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量。...TIMESTAMP而非DATETIME, 单表不要有太多字段,建议在20以内 避免使用NULL字段,很难查询优化且占用额外索引空间 用整型来存IP 索引 索引并不是越多越好,要根据查询有针对性的创建,考虑在...读取时对需要读到的所有表加锁,写入时则对表加排它锁 不支持事务 不支持外键 不支持崩溃后的安全恢复 在表有读取查询的同时,支持往表中插入新纪录 支持BLOB和TEXT的前500个字符索引,支持全文索引...分区,区别在于LIST分区是基于列值匹配一个离散值集合中的某个值来进行选择 HASH分区:基于用户定义的表达式的返回值来进行选择的分区,该表达式使用将要插入到表中的这些行的列值进行计算。...,将经常改变的放一起 数据维护简单 缺点是: 主键出现冗余,需要管理冗余列 会引起表连接JOIN操作(增加CPU开销)可以通过在业务服务器上进行join来减少数据库压力 依然存在单表数据量过大的问题
然而如果有百万、千万级的用户,每个用户又有着多个好友。且不考虑单台服务器能否承载如此大的数据,从如此庞大的数据中检索出单个用户好友的sql语句的效率可以想象。...HBase简介 为了解决上述问题,我们决定引入HBase,HBase是一个稀疏的,长期存储的,多维度的,排序的映射表,采用Key-Value方式存储数据。这张表的索引是行关键字,列关键字和时间戳。...列族 Column Family: HBase表中的每个列,都归属与某个列族。列族是表的chema的一部分(而列不是),必须在使用表之前定义。列名都以列族作为前缀。...Cell:由{row key, column( = + ), version} 唯一确定的单元。cell中的数据是没有类型的,全部是字节码形式存贮。...然而问题也随之而来,.META.自己也是一张表,虽然它记录了数据在RS中的位置信息,如果表的region实在太多导致META表中的数据也多到让其自身分割为多个region存放于不同机器上我们该如何寻址?
而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED...VARCHAR的长度只分配真正需要的空间 使用枚举或整数代替字符串类型 尽量使用TIMESTAMP而非DATETIME, 单表不要有太多字段,建议在20以内 避免使用NULL字段,很难查询优化且占用额外索引空间...,读取时对需要读到的所有表加锁,写入时则对表加排它锁 不支持事务 不支持外键 不支持崩溃后的安全恢复 在表有读取查询的同时,支持往表中插入新纪录 支持BLOB和TEXT的前500个字符索引,支持全文索引...,区别在于LIST分区是基于列值匹配一个离散值集合中的某个值来进行选择 HASH分区:基于用户定义的表达式的返回值来进行选择的分区,该表达式使用将要插入到表中的这些行的列值进行计算。...,将经常改变的放一起 数据维护简单 缺点是: 主键出现冗余,需要管理冗余列 会引起表连接JOIN操作(增加CPU开销)可以通过在业务服务器上进行join来减少数据库压力 依然存在单表数据量过大的问题(需要水平拆分
而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上...UNSIGNED VARCHAR的长度只分配真正需要的空间 使用枚举或整数代替字符串类型 尽量使用TIMESTAMP而非DATETIME, 单表不要有太多字段,建议在20以内 避免使用NULL字段,很难查询优化且占用额外索引空间...: 不支持行锁,读取时对需要读到的所有表加锁,写入时则对表加排它锁 不支持事务 不支持外键 不支持崩溃后的安全恢复 在表有读取查询的同时,支持往表中插入新纪录 支持BLOB和TEXT的前500个字符索引...分区,区别在于LIST分区是基于列值匹配一个离散值集合中的某个值来进行选择 HASH分区:基于用户定义的表达式的返回值来进行选择的分区,该表达式使用将要插入到表中的这些行的列值进行计算。...,将经常改变的放一起 数据维护简单 缺点是: 主键出现冗余,需要管理冗余列 会引起表连接JOIN操作(增加CPU开销)可以通过在业务服务器上进行join来减少数据库压力 依然存在单表数据量过大的问题
Linux下大小写规则: 数据库名与表名是严格区分大小写的; 表的别名是严格区分大小写的; 列名与列的别名在所有的情况下均是忽略大小写的; 变量名也是严格区分大小写的; 如果已经设置了驼峰式的命名如何解决...唯一约束:uk_表名称_字段名。(应用中需要同时有唯一性检查逻辑。) 触发器命名 trg_表名_操作。 函数过程命名 采用动词+名词的形式表达其含义。...不要索引blob/text等字段,不要索引大型字段,这样做会让索引占用太多的存储空间 什么是前缀索引?...索引根据左前缀原则,当建立一个联合索引(a,b,c),则查询条件里面只有包含(a)或(a,b)或(a,b,c)的时候才能走索引,(a,c)作为条件的时候只能使用到a列索引,所以这个时候要确定a的返回列一定不能太多...、events等 让数据库做最擅长的事 降低业务耦合度,为sacle out、sharding留有余地 避开BUG 6、避免使用大表的JOIN MySQL最擅长的是单表的主键/二级索引查询 JOIN消耗较多内存
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