聚集列存储索引（CC Index）是SQL Server 2014中两大最引人瞩目的特性之一，设计为用于超过1千万条记录的数据表。使用者无需明确的指定索引，也能够保证分析式查询的优良性能。但2014版本中的这一特性存在着一个缺陷，即使用者无法指定索引。虽然CC索引比起传统表的表扫描要快得多，但它还是及不上经手动调整的覆盖索引。因此，为了同时支持这两种模式，开发者不得不创建两张表：一张具有B树索引结
最近遇到并发太高操作同一张表，经常会报错911，导致事务回滚的状况。查找报错的源码部分，发现一段代码的挨得比较近两条update操作导致的1、根据主键更新记录2、根据手机号更新记录问题分析：分析DB2的锁机制，由于DB2 默认是CS的隔离级别，它的原理是，游标每到一行就会锁住改行，对于一般应用来说是足够了，但是如果遇到全表扫描，那么CS模式会锁住表中大量的行，直到查询完毕。所以步骤一的事
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2024-01-01 20:33:35
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是基于PHP API调用，而不是基于sphinxSE。现在看来sphinxSE比API调用更简单的多，因为之前没有想过sphinxSE,现在先把API的弄明白。 涉及到的：sphinx 数据源的设置，简单shell脚本的编写，以及简单crontab的使用 看了以下一些网页的内容 、thxsphinx增量索引 给sphinx做增量索引更新 Cr
先介绍一下Postgresql的建索引语法：CREATE [ UNIQUE ] INDEX [ CONCURRENTLY ] [ name ] ON table [ USING method ]
( { column | ( expression ) } [ COLLATE collation ] [ opclass ] [ ASC | DESC ] [ NULLS { FIRST | L
ElasticSearch允许我们对一个索引进行字段的新增, 但是不允许我们更改字段的类型或删除一个字段，因为这里面涉及到原有字段在创建的时候已经内部落实了倒排索引等工作，变更原有字段或删除已有字段会导致搜索不能正常工作。下面依次按照我操作的思路和方法落实:创建一个索引(仅含映射, 不含文档)写入一些数据(文档)增加一个字段(property)修改一个字段的辅助属性(例如date的format)修
一 序 本文属于极客时间Elasticsearch核心技术与实战学习笔记系列。二 使用场景一般在以下几种情况时，我们需要重建索引：索引的 Mappings 发生变更：字段类型更改，分词器及字典更新索引的 Setting 发生变更：索引的主分片数发生改变集群内，集群间需要做数据迁移ElastiicSearch 的内置提供的 APIUpdate By Query :
在查询语句中，如果更新语句出现，索引的缺点将很明显。因为索引本身是有序的，而更新数据的过程中也要更新索引，更新完后还要保持索引的有序性，这就需要付出很大的开销了，索引不好的一面就从这里开始显示出来了。 任何事物都有它的两面性，索引也不例外，本文我们就来阐述一下索引的坏处。这里我们先简要综述一下索引的不足之处有哪些，而后详细阐述，随后一起和大家探索各种工作中的案例，最后为思考回顾。 总体学习思路如下
索引文档通过使用 index API ，文档可以被 索引 —— 存储和使文档可被搜索 。 但是首先，我们要确定文档的位置。正如我们刚刚讨论的，一个文档的 _index 、 _type 和 _id 唯一标识一个文档。 我们可以提供自定义的 _id 值，或者让 i
对于数据的每一次更新，MySQL并不会每次都会更新索引(针对非唯一性索引而言)，索引的更新策略是这样的：在InnoDB中，增删改都会立刻修改主键or唯一索引，但是不会rebuild全局索引，而是对这些索引增加值(或移除值)。 对于非唯一性索引，InnoDB会进行change buffering操作。将更改排入队列，之后再在后台将其合并到索引中。甚至，为了后续物理更新更加高效，会将变更进行合并。 这
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2023-08-29 16:47:03
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# MySQL批量修改索引字段的性能问题
在大型数据库中，索引是提高查询性能的重要工具。尤其在处理海量数据时，及时更新索引以反映数据的变化是至关重要的。然而，使用MySQL批量修改索引字段会导致性能下降，本文将探讨这个问题，并提供代码示例与解决方案。
## 为什么批量修改索引字段很慢？
批量修改索引字段的时候，MySQL无法仅仅更新数据而忽略索引的变化。当进行插入、更新或删除操作时，索引必须
背景： 大家在日常工作中，往往需要对数据库的表结构做变更，一般涉及到增删字段，修改字段属性等ALTER的操作。然而，在大表场景下，特别是千万级、亿级的大表，如果处理不当，这些操作往往会引发锁表的巨大隐患，特别是在生产环境中，一旦在变更表结构过程中，出现了长时间锁表，会导致用户产生的数据长时间无法正常变更到
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2023-08-10 17:56:48
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索引的作用首先，我们需要了解索引的作用。在MySQL中，索引是一种特殊的数据结构，它可以加快查询的速度。通过在特定的字段上创建索引，MySQL可以更快地定位到符合条件的数据，从而提高查询效率。Order By字段加索引的好处当我们在查询中使用Order By语句对结果进行排序时，如果对排序的字段添加索引，就能够极大地提升查询速度。这是因为索引可以帮助MySQL在排序时更快地定位到需要的数据，而不必
环境：Sql Server2000 +sp4
问题:
select datediff(day,'20040910','20040920') --这句可以执行--而下面这句不能执行(有时也可以执行)
--sub_para为varchar(8),错误信息是：从字符串转换为 datetime 时发生语法错误。
select * from T_SUB
where item_local_code='
概述：本文主要包含mysql添加索引、删除索引、修改字段类型或长度、update语句等 文章目录一、增删索引二、增删改字段三、修改语句四、SQL 其他语法 一、增删索引0、查看索引SHOW INDEX FROM 表名;1、添加主键索引ALTER TABLE 表名 ADD PRIMARY KEY (COLUMN)2、添加单个索引-非唯一ALTER TABLE 表名 ADD INDEX INDEX_N
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2023-08-05 12:58:49
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重新索引数据虽然你可以给索引添加新的类型，或给类型添加新的字段，但是你不能添加新的分析器或修改已有字段。假如你这样做，已被索引的数据会变得不正确而你的搜索也不会正常工作。修改在已存在的数据最简单的方法是重新索引：创建一个新配置好的索引，然后将所有的文档从旧的索引复制到新的上。_source 字段的一个最大的好处是你已经在Elasticsearch中有了完整的文档，你不再需要从数据库中重建你的索引，
# MySQL 根据非索引字段查询很慢
在数据库管理中，查询性能是一个重要话题。尤其是在使用MySQL这类关系型数据库时，慢查询往往会成为性能瓶颈。特定情况下，当我们根据非索引字段进行查询时，查询效率会显著下降。本文将探讨这一现象的原因、影响以及如何优化查询性能。
## 什么是索引？
在关系型数据库中，索引是一种数据结构，它可以快速查找特定的数据而无需扫描整个表。当我们在数据库表上设置了索引
一、基本概念 及 优缺点数据库索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构，以协助快速查询、更新数据库表中数据。索引的实现通常使用B树及其变种B+树。为表设置索引要付出代价的：一是增加了数据库的存储空间，二是在插入和修改数据时要花费较多的时间(因为索引也要随之变动)。 创建索引可以大大提高系统的性能。第一，通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。第二，可以大大加快数据的检
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2023-08-08 02:54:51
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先上结论：通过聚簇索引更新时，会在聚簇索引上加锁。通过二级索引进行更新时，会先对二级索引加锁，然后对聚簇索引加锁。使用聚簇索引更新二级索引时，会先对聚簇加锁，再对二级索引加锁。此结论的前提条件为结论4。更新二级索引时，只有二级索引所在的列产生实际变化的更新，才会对二级索引加锁，否则仅会对聚簇索引加锁。在REPEATABLE_READ级别下，对索引的加锁范围是索引所确定的范围，而不是最终结果集范围。
聚集索引更新后会不会马上重新排序今天在QQ群里有人问到下面问题 提问人用的是MYSQL，不过这个问题让我想起了SQLSERVER的万圣节问题万圣节问题就是因为更新了非聚集索引之后，非聚集索引迅速排序导致的更新错误问题详见：SQLSERVER中的假脱机当时我只是测试了非聚集索引下面的情况，但是聚集索引下面有没有这种情况呢？我们修改一下SQLSERVER中的假脱机中的脚本，将建立非聚集索引的
前言上一篇我们研究了如何利用索引在数据库里面调优，简要的介绍了索引的原理，更重要的分析了如何选择索引以及索引的利弊项，有兴趣的可以点击查看。本篇延续上一篇的内容，继续分析索引这块，侧重索引项的日常维护以及一些注意事项等。闲言少叙，进入本篇的主题。技术准备数据库版本为SQL Server2012，前几篇文章用的是SQL Server2008RT，内容区别不大，利用微软的以前的案例库（Northwin
