wll_1017

全文索引

create table t1(id int,name varchar2(10));
create index ind_t1 on t1(name);
insert into t1 values(1,'Tom');
insert into t1 values(1,'Tom Tom');
insert into t1 select empno,ename from emp;
commit;

create table t2  as select * From t1;
create index ind_t2 on t2(name) indextype is ctxsys.context;

BEGIN
         DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(ownname => 'scott',
         tabname => 't1',
         estimate_percent =>100,
          method_opt => 'for all columns size 1',
        degree => 8,
         cascade=>TRUE
         );
         END;

BEGIN
         DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(ownname => 'scott',
         tabname => 't2',
         estimate_percent =>100,
          method_opt => 'for all columns size 1',
        degree => 8,
         cascade=>TRUE
         );
         END;

SQL> select  * From t2 where contains(name,'Tom')>0;
	ID NAME
---------- ----------
	 1 Tom
	 2 Tom Tom
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1615937155

--------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation		    | Name   | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
--------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT	    |	     |	   2 |	  20 |	   2   (0)| 00:00:01 |
|   1 |  TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| T2     |	   2 |	  20 |	   2   (0)| 00:00:01 |
|*  2 |   DOMAIN INDEX		    | IND_T2 |	     |	     |	   0   (0)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
   2 - access("CTXSYS"."CONTAINS"("NAME",'Tom')>0)
Statistics
----------------------------------------------------------
	 11  recursive calls
	  0  db block gets
	 22  consistent gets
	  0  physical reads
	  0  redo size
	660  bytes sent via SQL*Net to client
	523  bytes received via SQL*Net from client
	  2  SQL*Net roundtrips to/from client
	  0  sorts (memory)
	  0  sorts (disk)
	  2  rows processed

SQL> select * from t1 where name like '%Tom%';
	ID NAME
---------- ----------
	 1 Tom
	 2 Tom Tom
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3418867520
--------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation		    | Name   | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
--------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT	    |	     |	   1 |	  10 |	   2   (0)| 00:00:01 |
|   1 |  TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| T1     |	   1 |	  10 |	   2   (0)| 00:00:01 |
|*  2 |   INDEX FULL SCAN	    | IND_T1 |	   1 |	     |	   1   (0)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
   2 - filter("NAME" LIKE '%Tom%' AND "NAME" IS NOT NULL)
Statistics
----------------------------------------------------------
	  1  recursive calls
	  0  db block gets
	  4  consistent gets
	  0  physical reads
	  0  redo size
	660  bytes sent via SQL*Net to client
	523  bytes received via SQL*Net from client
	  2  SQL*Net roundtrips to/from client
	  0  sorts (memory)
	  0  sorts (disk)
	  2  rows processed
insert into t1 select * From t1;
insert into t1 select * From t1;
insert into t1 select * From t1;
insert into t1 select * From t1;
insert into t1 select * From t1;


insert into t2 select * from t2;
insert into t2 select * from t2;
insert into t2 select * from t2;
insert into t2 select * from t2;
insert into t2 select * from t2;

BEGIN
         DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(ownname => 'scott',
         tabname => 't1',
         estimate_percent =>100,
          method_opt => 'for all columns size 1',
        degree => 8,
         cascade=>TRUE
         );
         END;

BEGIN
         DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(ownname => 'scott',
         tabname => 't2',
         estimate_percent =>100,
          method_opt => 'for all columns size 1',
        degree => 8,
         cascade=>TRUE
         );
         END;
SQL> select * from t1 where name like '%Tom%';


	ID NAME
---------- ----------
	 1 Tom
	 1 Tom
	 1 Tom
	 1 Tom
	 1 Tom
	 1 Tom
	 1 Tom
	 1 Tom
	 1 Tom
	 1 Tom
	 1 Tom
	 1 Tom
	 1 Tom
	 1 Tom
	 1 Tom
	 1 Tom
	 1 Tom
	 1 Tom
	 1 Tom
	 1 Tom
	 1 Tom
	 1 Tom
	 1 Tom
	 1 Tom
	 1 Tom
	 1 Tom
	 1 Tom
	 1 Tom
	 1 Tom
	 1 Tom
	 1 Tom
	 1 Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom Tom
64 rows selected.

Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3617692013
--------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation	  | Name | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time	 |
--------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT  |	 |   339 |  3390 |     7   (0)| 00:00:01 |
|*  1 |  TABLE ACCESS FULL| T1	 |   339 |  3390 |     7   (0)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
   1 - filter("NAME" LIKE '%Tom%' AND "NAME" IS NOT NULL)
Statistics
----------------------------------------------------------
	  0  recursive calls
	  0  db block gets
	 57  consistent gets
	  0  physical reads
	  0  redo size
       2272  bytes sent via SQL*Net to client
	567  bytes received via SQL*Net from client
	  6  SQL*Net roundtrips to/from client
	  0  sorts (memory)
	  0  sorts (disk)
	 64  rows processed

SQL> select  * From t2 where contains(name,'Tom')>0;
	ID NAME
---------- ----------
	 1 Tom
	 1 Tom Tom

Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1615937155
--------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation		    | Name   | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
--------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT	    |	     |	 848 |	8480 |	   9   (0)| 00:00:01 |
|   1 |  TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| T2     |	 848 |	8480 |	   9   (0)| 00:00:01 |
|*  2 |   DOMAIN INDEX		    | IND_T2 |	     |	     |	   0   (0)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
   2 - access("CTXSYS"."CONTAINS"("NAME",'Tom')>0)
Statistics
----------------------------------------------------------
	 11  recursive calls
	  0  db block gets
	 19  consistent gets
	  0  physical reads
	  0  redo size
	660  bytes sent via SQL*Net to client
	523  bytes received via SQL*Net from client
	  2  SQL*Net roundtrips to/from client
	  0  sorts (memory)
	  0  sorts (disk)
	  2  rows processed

SQL> alter index ind_t2 rebuild parameters('sync');
Index altered.

SQL> select  * From t2 where contains(name,'Tom')>0;
	ID NAME
---------- ----------
	 1 Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom
	 1 Tom Tom
	 1 Tom
	 1 Tom Tom


64 rows selected.

Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1615937155
--------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation		    | Name   | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
--------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT	    |	     |	  63 |	 630 |	   7   (0)| 00:00:01 |
|   1 |  TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| T2     |	  63 |	 630 |	   7   (0)| 00:00:01 |
|*  2 |   DOMAIN INDEX		    | IND_T2 |	     |	     |	   2   (0)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
   2 - access("CTXSYS"."CONTAINS"("NAME",'Tom')>0)
Statistics
----------------------------------------------------------
	 11  recursive calls
	  0  db block gets
	 48  consistent gets
	  0  physical reads
	  0  redo size
       2272  bytes sent via SQL*Net to client
	567  bytes received via SQL*Net from client
	  6  SQL*Net roundtrips to/from client
	  0  sorts (memory)
	  0  sorts (disk)
	 64  rows processed

从上面的测试结果可以看出，全文索引的效果不是很好，不管数量是多还是少，逻辑读都比普通索引的全表扫要高。
为什么会这样呢？ 因为全文索引比表要大。
查看全文索引的大小：
SQL> SET LONG 2000000000
SQL> SET pagesize 2000
SQL> SELECT ctx_report.index_size('IND_T2') FROM DUAL;

CTX_REPORT.INDEX_SIZE('IND_T2')
--------------------------------------------------------------------------------
===========================================================================
			INDEX SIZE FOR SCOTT.IND_T2
===========================================================================
TABLE:				     SCOTT.DR$IND_T2$I
TABLESPACE NAME:		     USERS
BLOCKS ALLOCATED:							 8
BLOCKS USED:								 8
BYTES ALLOCATED:					 65,536 (64.00 KB)
BYTES USED:						 65,536 (64.00 KB)

LOB SEGMENT:			     SCOTT.SYS_LOB0000080748C00006$$
TABLE NAME:			     SCOTT.DR$IND_T2$I
LOB COLUMN:			     TOKEN_INFO
TABLESPACE NAME:		     USERS
BLOCKS ALLOCATED:							 8
BLOCKS USED:								 3
BYTES ALLOCATED:					 65,536 (64.00 KB)
BYTES USED:						 24,576 (24.00 KB)

INDEX (NORMAL): 		     SCOTT.DR$IND_T2$X
TABLE NAME:			     SCOTT.DR$IND_T2$I
TABLESPACE NAME:		     USERS
BLOCKS ALLOCATED:							 8
BLOCKS USED:								 4
BYTES ALLOCATED:					 65,536 (64.00 KB)
BYTES USED:						 32,768 (32.00 KB)

INDEX (LOB):			     SCOTT.SYS_IL0000080748C00006$$
TABLE NAME:			     SCOTT.DR$IND_T2$I
TABLESPACE NAME:		     USERS
BLOCKS ALLOCATED:							 8
BLOCKS USED:								 4
BYTES ALLOCATED:					 65,536 (64.00 KB)
BYTES USED:						 32,768 (32.00 KB)

INDEX (IOT):			     SCOTT.SYS_IOT_TOP_80751
TABLE NAME:			     SCOTT.DR$IND_T2$K
TABLESPACE NAME:		     USERS
BLOCKS ALLOCATED:							24
BLOCKS USED:								24
BYTES ALLOCATED:				       196,608 (192.00 KB)
BYTES USED:					       196,608 (192.00 KB)

INDEX (IOT):			     SCOTT.SYS_IOT_TOP_80756
TABLE NAME:			     SCOTT.DR$IND_T2$N
TABLESPACE NAME:		     USERS
BLOCKS ALLOCATED:							 8
BLOCKS USED:								 4
BYTES ALLOCATED:					 65,536 (64.00 KB)
BYTES USED:						 32,768 (32.00 KB)

TABLE:				     SCOTT.DR$IND_T2$R
TABLESPACE NAME:		     USERS
BLOCKS ALLOCATED:							 8
BLOCKS USED:								 8
BYTES ALLOCATED:					 65,536 (64.00 KB)
BYTES USED:						 65,536 (64.00 KB)

LOB SEGMENT:			     SCOTT.SYS_LOB0000080753C00002$$
TABLE NAME:			     SCOTT.DR$IND_T2$R
LOB COLUMN:			     DATA
TABLESPACE NAME:		     USERS
BLOCKS ALLOCATED:							24
BLOCKS USED:								24
BYTES ALLOCATED:				       196,608 (192.00 KB)
BYTES USED:					       196,608 (192.00 KB)

INDEX (LOB):			     SCOTT.SYS_IL0000080753C00002$$
TABLE NAME:			     SCOTT.DR$IND_T2$R
TABLESPACE NAME:		     USERS
BLOCKS ALLOCATED:							 8
BLOCKS USED:								 4
BYTES ALLOCATED:					 65,536 (64.00 KB)
BYTES USED:						 32,768 (32.00 KB)

TOTALS FOR INDEX SCOTT.IND_T2
---------------------------------------------------------------------------
TOTAL BLOCKS ALLOCATED: 					       104
TOTAL BLOCKS USED:							83
TOTAL BYTES ALLOCATED:				       851,968 (832.00 KB)
TOTAL BYTES USED:				       679,936 (664.00 KB)

从上面可以看出，全文索引插入的数据都是在临时表中，需要手动同步到正式表中去alter index ind_t2 rebuild parameters('sync')，这样做的好处是，插入数据后，不会对索引进行锁定，不影正式表中对数据的操作，比较适合于数据仓库。

通过对表中继续增加数据后查看
SQL> select * from t1 where name like '%Tom%';
8192 rows selected.
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3617692013
--------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation	  | Name | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time	 |
--------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT  |	 | 21709 |   212K|   276   (2)| 00:00:04 |
|*  1 |  TABLE ACCESS FULL| T1	 | 21709 |   212K|   276   (2)| 00:00:04 |
--------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
   1 - filter("NAME" LIKE '%Tom%' AND "NAME" IS NOT NULL)
Statistics
----------------------------------------------------------
	  0  recursive calls
	  0  db block gets
       7410  consistent gets
	  0  physical reads
	  0  redo size
     216876  bytes sent via SQL*Net to client
       6529  bytes received via SQL*Net from client
	548  SQL*Net roundtrips to/from client
	  0  sorts (memory)
	  0  sorts (disk)
       8192  rows processed
SQL> select  * From t2 where contains(name,'Tom')>0;
8320 rows selected.
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1615937155
--------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation		    | Name   | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
--------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT	    |	     |	4119 | 41190 |	1588   (0)| 00:00:20 |
|   1 |  TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| T2     |	4119 | 41190 |	1588   (0)| 00:00:20 |
|*  2 |   DOMAIN INDEX		    | IND_T2 |	     |	     |	1377   (0)| 00:00:17 |
--------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
   2 - access("CTXSYS"."CONTAINS"("NAME",'Tom')>0)

Statistics
----------------------------------------------------------
	 11  recursive calls
	  0  db block gets
       6638  consistent gets
	  0  physical reads
	  0  redo size
     219900  bytes sent via SQL*Net to client
       6617  bytes received via SQL*Net from client
	556  SQL*Net roundtrips to/from client
	  0  sorts (memory)
	  0  sorts (disk)
       8320  rows processed
SQL> select count(8) from t1;
  COUNT(8)
----------
    868352

通过查看可以看出，t1表和t2表中的数量大小868352，全文索引的逻辑读比普通索引的逻辑读要低，但是代价比较高。

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在MySQL中，索引是用来加快数据检索速度的数据结构。最常见的索引类型是B+树索引，它被广泛应用于InnoDB存储引擎。除了B+树索引，MySQL还支持全文索引、哈希索引和R-Tree索引等类型。B+树索引B+树是一种平衡多路查找树，它的特点是所有数据都存储在叶子节点，而且叶子节点之间是双向链接的。与B树相比，B+树有更多的分支，这意味着较低的树高度和较少的磁盘I/O操作。InnoDB的B+树实现
Mysql中索引优化和失效杀了小惠 mysql 数据库
什么是索引要了解索引优化和索引失效的场景就要先了解什么是索引索引是一种有序的存储结构，按照单个或者多个列的值进行排序，以提升搜索效率。索引的类型UNIQUE唯一索引不可以出现相同的值，可以有NULL值。INDEX普通索引允许出现相同的索引内容。PRIMARYKEY主键索引不允许出现相同的值，且不能为NULL值，一个表只能有一个primary_key索引。fulltextindex全文索引上述三种索
MySQL数据库⑧_索引（概念+理解+操作） GR鲸鱼 ⑨MySQL数据库数据库 mysql 数据库开发数据库架构 linux 后端索引
目录1.索引的概念和价值1.1索引的概念1.2索引的价值2.磁盘的概念2.1磁盘的结构2.2操作系统与磁盘交互的基本单位2.3MySQL与磁盘交互的基本单位3.索引的理解3.1主键索引现象和推导3.2索引采用的数据结构：B+树3.3聚簇索引和非聚簇索引4.索引的操作4.1主键索引特点和创建4.2唯一索引特点和创建4.3普通索引特点和创建4.4全文索引创建案例4.5索引的查询4.6索引的删除本篇完。
数据库索引与优化：深入了解索引的种类、使用与优化 hymua 数据库 oracle
数据库索引与优化：深入了解索引的种类、使用与优化索引的种类数据库索引是提高查询速度的重要手段之一，主要分为以下几种类型：主键索引（PrimaryKeyIndex）：唯一标识表中的每一行数据，保证数据的唯一性。唯一索引（UniqueIndex）：确保列中的所有值都是唯一的，但允许有空值。普通索引（NormalIndex）：最基本的索引类型，没有唯一性要求。全文索引（Full-TextIndex）：用
MySQL存储引擎特点一览表——存储引擎如何选择樊家小丹丹 mysql 数据库
面试会问嘀嘀嘀1、MySQL存储引擎特点三大区别已经在下表里面标红MySQL存储引擎特点特点InnoDBMyISAMMemory存储限制64TB有有事务安全支持——锁机制行锁表锁表锁B+tree索引支持支持支持Hash索引——支持全文索引支持（5.6以后）支持—空间使用高低N/A内存使用高低中等批量插入速度低高高支持外键支持——2、存储引擎的选择了解了这三种存储引擎的特点，那么如何根据应用系统的特
MySql索引分类 Holy_Java 数据库学习心得与问题记录 mysql 分类数据库
目录第一章、按数据结构分类1.1）树型数据结构索引1.2）Hash数据结构索引1.3）其他数据结构索引第二章、按物理存储方式分类2.1）聚簇索引（聚集索引）2.2）非聚簇索引（非聚集索引）第三章、按索引字段的特性分类3.1）普通索引3.2）唯一索引3.3）主键索引3.4）多列索引（又称组合索引，复合索引，多字段索引，联合索引）3.5）前缀索引，后缀索引3.6）全文索引（FULLTEXT）第四章、按
大数据常见面试题 ChlinRei 面试大数据 hadoop java
大数据常见面试题1、MySQL索引有哪些？1.1、普通索引index：加速查找1.2、唯一索引主键索引：primarykey：加速查找+约束（不为空且唯一）唯一索引：unique：加速查找+约束（唯一）1.3、联合索引primarykey(id,name)：联合主键索引unique(id,name)：联合唯一索引index(id,name)：联合普通索引1.4、全文索引fulltext：用于搜索很
MySQL学习笔记-使用全文索引进行模糊搜索赵客缦胡缨v吴钩霜雪明
工作中经常会有搜索的需求，最常用的就是模糊搜索%+like+%，在InnoDB中使用"like%xx"会导致索引失效，会大大降低搜索的效率。通过数值比较，范围过滤等就可以完成绝大多数我们需要的查询了。但是，如果希望通过关键字的匹配来进行查询过滤，那么就需要基于相似度的查询，而不是原来的精确数值比较，全文索引就是为这种场景设计的。全文索引（Full-TextSearch）全文索引（Full-Text
Impossible to connect, please check your Algolia Application Id. 轻芒_e
laravel使用Algolia全文索引运行:phpartisanscout:import报错Impossibletoconnect,pleasecheckyourAlgoliaApplicationId.尝试把项目布置到linux下运行phpartisanscout:import
MongoDB索引详情野心与梦 MongoDB专栏 mongodb 数据库
文章目录MongoDB索引MongoDB索引数据结构WiredTiger数据文件在磁盘的存储结构索引的分类索引设计原则索引操作创建索引查看索引删除索引索引类型单键索引（SingleFieldIndexes）复合索引（CompoundIndex）多键索引（MultikeyIndex）地理空间索引（GeospatialIndex）全文索引（TextIndexes）案例Hash索引（HashedInde
MySQL索引结构拾光师 MySQL 程序人生
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MySQL中SQL查询语句优化 Dxy1239310216 mysql mysql sql 数据库
在现代的Web应用中，数据库的性能往往决定了整个应用的响应速度和用户体验。而SQL查询语句的优化是提高数据库性能的关键所在。MySQL作为一款广泛使用的关系型数据库，如何对其SQL查询进行优化是许多开发者关心的焦点。一、查询优化基础索引优化：索引是提高数据库查询速度的重要手段。MySQL支持多种索引类型，包括B-tree索引、哈希索引、全文索引等。正确使用索引可以显著提高查询速度。对于经常用于查询
数据库索引的艺术：提升查询速度的秘密武器无问287 MySQL 数据库
目录索引：数据库的导航员普通索引：基础之路唯一索引：确保每片叶子的独特性全文索引：文本搜索的力量主键索引：数据的守护神组合索引：多维查询的利器空间索引：地理数据的指南针哈希索引与B树索引：不同的场景，相同的效率选择正确的索引：艺术与科学的结合结论：索引是数据库性能的关键在数字世界中，数据是新的石油。随着数据的不断增长，如何高效地检索和管理数据成为了一个重要课题。数据库索引就像是图书馆中的索引卡片，
MySQL十部曲之七：InnoDB索引及其优化措施亻乍屯页女子白勺 MySQL mysql 数据库
文章目录前言什么是索引聚集索引和二级索引索引的创建和删除单列和多列索引列前缀索引表达式索引UNIQUE索引索引优化MySQL是怎样使用索引的优化措施前言如果不懂平衡二叉树、B树和B+树（属于数据结构搜索算法相关内容），那阅读本文意义不大本文不包括全文索引、与JSON和空间数据类型相关的索引。官方文档内使用B树作为术语，并称其是一种B树的变体，我们可以当作B+树看待。什么是索引InnoDB表通过CR
MySQL性能优化 tot_lbr mysql 性能优化数据库
MySQL性能优化1.索引优化索引在MySQL中扮演着关键角色，良好的索引设计可以显著提升查询效率。索引有多种类型，主要包括：B树索引：适用于全键值、范围查询，是最常见的索引类型。哈希索引：适用于等值查询，但不支持范围查询，对于内存表效果显著。全文索引：用于对文本的全文检索，主要用于MyISAM引擎。优化索引时需要注意：选择合适的数据类型：确保使用最适合存储数据的数据类型，减小索引大小，提高查询速
MYSQL索引与存储引擎 W望杨梅止渴W MySql mysql 索引数据库
目录前言数据结构二叉树结构红黑树结构B-Tree结构B树B+树HASH结构存储引擎介绍MylSAM(轻量级)-非聚集InnoDB-聚集索引普通索引（INDEX）唯一索引主键索引（PRIMARYKEY）联合索引全文索引（FULLTEXT）总结学习数据结构网站（可以加快对索引的理解）：DataStructureVisualizationsl前言Mysql是一个程序员必须要学会的一种语言，很多人新手小白
MYSQL的索引和存储引擎 TimeFriends 数据库 mysql b树数据库
文章目录MYSQL的索引和存储引擎介绍索引的分类单列索引-普通索引单列索引-唯一索引单列索引-主键索引组合索引全文索引空间索引索引内部原理剖析索引内部原理-Hash算法索引内部原理-二叉树和二叉平衡树索引内部原理-BTREE树MyISAM存储引擎InnoDB存储引擎索引的特点索引的创建原则MySQL的存储引擎MySQL存储引擎的操作MYSQL的索引和存储引擎介绍索引是通过某种算法,构建出一个数据模
java分布式免费开源搜索引擎 Elasticsearch 详细学习笔记殷丿grd_志鹏 java框架 java 搜索引擎 elasticsearch
网页右边，向下滑有目录索引，可以根据标题跳转到你想看的内容如果右边没有就找找左边此文是学习尚硅谷Elasticsearch课程的笔记Elasticsearch全文检索引擎Lucene是Apache软件基金会Jakarta项目组的一个子项目，提供了简单却强大的应用程序接口，能够全文索引和搜索。Java开发环境中Lucene是成熟的免费开源工具，但Lucene只是一个提供全文搜索功能类库的核心工具包，
HQL之投影查询归来朝歌 HQL Hibernate 查询语句投影查询
在HQL查询中，常常面临这样一个场景，对于多表查询，是要将一个表的对象查出来还是要只需要每个表中的几个字段，最后放在一起显示？针对上面的场景，如果需要将一个对象查出来： HQL语句写“from 对象”即可 Session session = HibernateUtil.openSession();
Spring整合redis bylijinnan redis
pom.xml <dependencies>  <dependency> <groupId>org.springframework.data</groupId> <artifactId>spring-data-redi
org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2 0624chenhong Hibernate
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android动画效果不懂事的小屁孩 android动画
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js delete 删除机理以及它的内存泄露问题的解决方案换个号韩国红果果 JavaScript
delete删除属性时只是解除了属性与对象的绑定，故当属性值为一个对象时，删除时会造成内存泄露（其实还未删除）举例： var person={name:{firstname:'bob'}} var p=person.name delete person.name p.firstname -->'bob' // 依然可以访问p.firstname，存在内存泄露
Oracle将零干预分析加入网络即服务计划蓝儿唯美 oracle
由Oracle通信技术部门主导的演示项目并没有在本月较早前法国南斯举行的行业集团TM论坛大会中获得嘉奖。但是，Oracle通信官员解雇致力于打造一个支持零干预分配和编制功能的网络即服务（NaaS）平台，帮助企业以更灵活和更适合云的方式实现通信服务提供商（CSP）的连接产品。这个Oracle主导的项目属于TM Forum Live!活动上展示的Catalyst计划的19个项目之一。Catalyst计
spring学习——springmvc（二） a-john springMVC
Spring MVC提供了非常方便的文件上传功能。 1，配置Spring支持文件上传： DispatcherServlet本身并不知道如何处理multipart的表单数据，需要一个multipart解析器把POST请求的multipart数据中抽取出来，这样DispatcherServlet就能将其传递给我们的控制器了。为了在Spring中注册multipart解析器，需要声明一个实现了Mul
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POJ-2828-Buy Tickets http://poj.org/problem?id=2828 线段树，逆序插入 #include<iostream>#include<cstdio>#include<cstring>#include<cstdlib>using namespace std;#define N 200010struct
Java Ant build.xml详解 asia007 build.xml
1,什么是antant是构建工具2,什么是构建概念到处可查到，形象来说，你要把代码从某个地方拿来，编译，再拷贝到某个地方去等等操作，当然不仅与此，但是主要用来干这个3,ant的好处跨平台 --因为ant是使用java实现的，所以它跨平台使用简单--与ant的兄弟make比起来语法清晰--同样是和make相比功能强大--ant能做的事情很多，可能你用了很久，你仍然不知道它能有
android按钮监听器的四种技术百合不是茶 android xml配置监听器实现接口
android开发中经常会用到各种各样的监听器,android监听器的写法与java又有不同的地方; 1,activity中使用内部类实现接口 ,创建内部类实例使用add方法与java类似创建监听器的实例 myLis lis = new myLis(); 使用add方法给按钮添加监听器
软件架构师不等同于资深程序员 bijian1013 程序员架构师架构设计
本文的作者Armel Nene是ETAPIX Global公司的首席架构师，他居住在伦敦，他参与过的开源项目包括 Apache Lucene,，Apache Nutch， Liferay 和 Pentaho等。如今很多的公司
TeamForge Wiki Syntax & CollabNet User Information Center sunjing TeamForge How do Attachement Anchor Wiki Syntax
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【Redis四】Redis数据类型 bit1129 redis
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SSH2整合-附源码白糖_ eclipse spring tomcat Hibernate Google
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[转]开源项目代码的学习方法 braveCS 学习方法
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编程之美-子数组的最大和（二维） bylijinnan 编程之美
package beautyOfCoding; import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class MaxSubArraySum2 { /** * 编程之美子数组之和的最大值（二维） */ private static final int ROW = 5; private stat
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Oracle 11g新特性:Automatic Diagnostic Repository daizj oracle ADR
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public void selectSort(int[] array){ int select; for(int i=0;i<array.length;i++){ select = i; for(int k=i+1;k<array.leng
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示例程序，swap_1和swap_2都是错误的，推理从1开始推到2，2没完成，推到3就完成了 # include <stdio.h> void swap_1(int, int); void swap_2(int *, int *); void swap_3(int *, int *); int main(void) { int a = 3; int b =
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php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令: 查看php运行目录命令：which php/usr/bin/php 查看php-fpm进程数：ps aux | grep -c php-fpm 查看运行内存/usr/bin/php -i|grep mem 重启php-fpm/etc/init.d/php-fpm restart 在phpinfo()输出内容可以看到php
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bleeding edge是什么意思 haojinghua DI
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大型分布式网站架构设计与实践 lilin530 应用服务器搜索引擎
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两个容易被忽略的MySQL知识 tomcat_oracle mysql
1、varchar(5)可以存储多少个汉字，多少个字母数字？　　相信有好多人应该跟我一样，对这个已经很熟悉了，根据经验我们能很快的做出决定，比如说用varchar(200)去存储url等等，但是，即使你用了很多次也很熟悉了，也有可能对上面的问题做出错误的回答。　　这个问题我查了好多资料，有的人说是可以存储5个字符，2.5个汉字（每个汉字占用两个字节的话），有的人说这个要区分版本，5.0
zoj 3827 Information Entropy(水题) 阿尔萨斯 format
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