在上一篇文章中简单介绍了C语言上机实现：九九乘法表、百鸡问题、求圆的面积、判断年份是否是闰年和数组的排序。现在简单介绍一下程序（BS构架）的大致工作：客户端请求→后台处理查询数据库并返回数据→客户端接收返回数据并展示给用户，今天我们主要讲数据库基础常用的知识点。
Hive 第三天 [toc] 第二天内容回顾 Hive帮助文档的地址 https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home Hive SQL Language Manual: Commands, CLIs, Data Types, DDL (create/drop/alter/truncate/show/describe), Statistics (analyze), Indexes, Archiving, DML (load/insert/updat
转发请注明引用和原文博客（https://cloud.tencent.com/developer/user/1217611/activities） 简介 之前已经写过两篇介绍列存储索引的文章，但是只有非聚集列存储索引，今天再来简单介绍一下聚集的列存储索引，也就是可更新列存储索引。在SQL Server 2012中首次引入了基于列存储数据格式的存储方式。叫做“列存储索引”。前一篇我已经比较了行存储索引与非聚集的列存储索引（https://cloud.tencent.com/developer/artic
之前已经写过两篇介绍列存储索引的文章，但是只有非聚集列存储索引，今天再来简单介绍一下聚集的列存储索引，也就是可更新列存储索引。在SQL Server 2012中首次引入了基于列存储数据格式的存储方式。叫做“列存储索引”。前一篇我已经比较了行存储索引与非聚集的列存储索引（http://www.cnblogs.com/wenBlog/p/5682024.html）。其中对于在小表的指定值或者小范围的查询来讲，尤其针对事务性的负载行存储是很合适的。但是对于分析性负载像数据仓库和BI，在查询中将会对大量数据进行全扫描，例如事实表，这时候列存储索引就是更好地选择。
一个学生管理系统，数据库是sql server，有一个Web API用于创建student。student对象的表结构如下：
墨墨导读：本文介绍 PostgreSQL 中的BRIN索引。为什么引人注意专门单独讲述这个性能？因为这就是活脱脱的 Oracle Exadata 中的 Storage Index 和 Oracle Database 12.1.0.2 中的新功能 Zone Maps。
导读：本文介绍 PostgreSQL 中的BRIN索引。为什么引人注意专门单独讲述这个性能？因为这就是活脱脱的 Oracle Exadata 中的 Storage Index 和 Oracle Database 12.1.0.2 中的新功能 Zone Maps。
作者：David Durant，2013/01/25（首次发布于：2011/06/22） 关于系列 本文是属于Stairway系列：Stairway to SQL Server Indexes 索引是数据库设计的基础，并告诉开发人员使用数据库关于设计者的意图。不幸的是，当性能问题出现时，索引往往被添加为事后考虑。这里最后是一个简单的系列文章，应该使他们快速地使任何数据库专业人员“快速” 这个阶段的前面的层次提供了一般索引和非聚集索引的概述。它以下面关于SQL Server索引的关键概念结束。当请求到达您的数
什么是索引 拿汉语字典的目录页（索引）打比方：正如汉语字典中的汉字按页存放一样，SQL Server中的数据记录也是按页存放的，每页容量一般为4K 。为了加快查找的速度，汉语字（词）典一般都有按拼音、笔画、偏旁部首等排序的目录（索引），我们可以选择按拼音或笔画查找方式，快速查找到需要的字（词）。 同理，SQL Server允许用户在表中创建索引，指定按某列预先排序，从而大大提高查询速度。 • SQL Server中的数据也是按页（ 4KB ）存放 • 索引：是SQL Se
SQL Server的执行计划，除了通过SQL Server Management Studio等工具能直接看到外，还可以通过语句生成，如下所示，通过打开showplan，接着执行的SQL就可以打出对应的执行计划了，这个和Oracle的set autotrace很像，用完了，需要在同一个会话中关闭，才可以让SQL打印出对应的数据记录，否则只可以打印执行计划的信息，
在上一篇中我们简单了解的EF的定义和大体的情况，我们通过一步一步的做一个简单的实际例子来让大家对EF使用有个简单印象。好，废话少说，直入主题。
1. 初始创建表时就需要分配空间，自然会占用一些时间，如果初始化多张表，这种影响就被放大。
索引是关系型数据库中给数据库表中一列或多列的值排序后的存储结构，SQL的主流索引结构有B+树以及Hash结构，聚集索引以及非聚集索引用的是B+树索引。
你真的会玩SQL吗？系列目录 你真的会玩SQL吗？之逻辑查询处理阶段 你真的会玩SQL吗？和平大使 内连接、外连接 你真的会玩SQL吗？三范式、数据完整性 你真的会玩SQL吗？查询指定节点及其所有父节点的方法 你真的会玩SQL吗？让人晕头转向的三值逻辑 你真的会玩SQL吗？EXISTS和IN之间的区别 你真的会玩SQL吗？无处不在的子查询 你真的会玩SQL吗？Case也疯狂 你真的会玩SQL吗？表表达式，排名函数 你真的会玩SQL吗？简单的 数据修改 你真的会玩SQL吗？你所不知道的 数据聚合 你真的会玩S
在数据立方体的某一维度上选定一个维成员的操作叫切片，而对两个或多个维执行选择则叫做切块。下图逻辑上展示了切片和切块操作：
name = ’数据库文件逻辑名’（在创建数据库后执行的T-SQL语句中引用文件的名称）,
Clustered Variance模块调整聚类的标准误。例如，将一个数据集合复制100次，不应该增加参数估计的精度，但是在符合独立同分布假设（Independent Identically Distributed，IID）下执行这个过程实际上会提高精度。另一个例子是在教育经济学的研究中，有理由期望同一个班里孩子的误差项不是独立的。聚类标准误可以解决这个问题。
最近某套MySQL因为磁盘挂载问题，异常宕机，拉起后，数据库能正常访问了，但是在error.log一直提示这个错误，
索引优化是查询优化中最重要的一部分，索引是一种用于排序和搜索的结构，在查找数据时索引可以减少对I/O的需要；当计划中的某些元素需要或是可以利用经过排序的数据时，也会减少对排序的需要。某些方面的优化可以适度提高性能，而索引优化经常可以大幅度地提高查询性能。
既然我们已经建立了B+树，那么就要好好利用它来加速查询，而不是傻傻的去遍历整张表。
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聚簇索引（Clustered Index）和非聚簇索引（Non-clustered Index）是数据库中的两种索引类型，它们在组织和存储数据时有不同的方式。
使用Apache Hive，您可以查询包括Hadoop数据在内的分布式数据存储。
初衷：以前看过Hadoop方面的材料，但是一直以来都是与实际应用脱轨，现在有机会接触到真正的Hadoop集群，还是被他的性能所震撼，利用这个机会认真重新学习下Hadoop平台的使用，所以想整理下学习中的一些心得，以笔记的形式与大家分享一下。——2015.07.28 一、Hive概述 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据表，并提供类似于SQL(HiveSQL)的操作功能。在Hive中，本质上是将SQL转换成为MapReduce程序。 Hive的
初衷：以前看过Hadoop方面的材料，但是一直以来都是与实际应用脱轨，现在有机会接触到真正的Hadoop集群，还是被他的性能所震撼，利用这个机会认真重新学习下Hadoop平台的使用，所以想整理下学习中的一些心得，以笔记的形式与大家分享一下。——2015.07.28
在SQL查询中为了提高查询效率，我们常常会采取一些措施对查询语句进行SQL优化，下面总结一些方法，供大家参考。
很多年前，我就知道自己很笨，不会察言观色，不会端茶递水，肯定不能在某些单位混得开。所以工作2年后，就动了跳槽的念头。看着外企招聘DBA，开出比自己当时高3-4倍的薪水，自然眼红的不行，所以投个简历呗。
本文总结了30个mysql千万级大数据SQL查询优化技巧,特别适合大数据技术学习者。
建立索引后，并不是每个查询都会使用索引，在使用索引的情况下，索引的使用效率也会有很大的差别。只要我们在
Sql Server索引设计指南——脑图链接 参考资料： SQL Server 索引设计指南 Clustered and Nonclustered Indexes Described
在 php 开发中，代码写来写去功能无非连接数据库，进行增删改查，在日常开发中如何优化我们所写的 sql 语句呢？ 1、应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 2、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 3、应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： select id from t where num is null 可以
最近在使用PowerDesigner建模数据库，在使用中积累了一些遇到的问题和解决办法，记录下来，希望对遇到同样问题的朋友有所帮助。
1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
在参与实际项目中，当 MySQL 表的数据量达到百万级时，普通的 SQL 查询效率呈直线下降，而且如果 where 中的查询条件较多时，其查询速度无法容忍。想想可知，假如我们查询淘宝的一个订单详情，如果查询时间高达几十秒，这么高的查询延时，任何用户都会抓狂。因此如何提高 SQL 语句查询效率，显得十分重要。 查询速度慢的原因 1、没有索引或者没有用到索引（这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷） 2、I/O 吞吐量小，形成了瓶颈效应。 3、没有创建计算列导致查询不优化。 4、内存不足 5、网络速度慢
又在SQL性能上踩坑了，重新给自己上一课 尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 对查询进行优化，尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询： select id
作者：崔虎龙，云和恩墨-开源架构部-MySQL技术顾问，长期服务于数据中心（金融，游戏，物流）行业，熟悉数据中心运营管理的流程及规范，自动化运维 等方面。擅长MySQL，Redis，MongoDB 数据库高可用设计 和 运维故障处理，备份恢复，升级迁移，性能优化 。
1. 优化查询，应尽量避免全表扫描，应该在用于检索数据和排序数据的字段上建立索引，如where子句用于搜索，order by子句用于排序，所以在这两个子句涉及到的字段上需要建立索引。
对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行
Mysql是比较流行的关系型数据库，特别在web网站方面用得比较多。sql语句查询数据库效率的高低，直接影响到网站的访问速度，下面介绍Mysql中sql语句的几种优化方法，小编这里还总结了一份 MySQL笔记500多页资料集锦以及详细的mysql核心技术思维导图 关注公众号：麒麟改bug 。
在前面，我们介绍过怎么样直接创建一个分区表，也介绍过怎么将一个普通表转换成一个分区表。那么，这两种方式创建的表有什么区别呢？现在，我又最新地创建了两个表：
1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询： select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进
1、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
【Server Configuration Type】该选项用于设置服务器的类型。单击该选项右侧的向下按钮， 即可看到包括3个选项。
CREATE DEFINER=`root`@`%` PROCEDURE `yushenghuan`(num int)#num 是循环的次数 begin declare i int default 0; WHILE i < num do INSERT INTO yusheng (id, name ,info ,type) VALUES (i, i+'@yusheng', '我携满天星辰以赠你，仍觉满天星辰不如你', 1); SET i = i + 1; END while; end
1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 2.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描， 如： select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询： select id
随着系统的数据量逐年增加，并发量也成倍增长，SQL性能越来越成为IT系统设计和开发时首要考虑的问题之一。SQL性能问题已经逐步发展成为数据库性能的首要问题，80%的数据库性能问题都是因SQL而导致。面对日益增多的SQL性能问题，如何下手以及如何提前审核已经成为越来越多的程序员必须要考虑的问题。
1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
1、应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
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