数据库中的索引，原理是什么？为什么查询使用索引就会快？ 相信很多程序员朋友对数据的索引并不陌生，最常见的索引是 B+Tree 索引，索引可以加快数据库的检索速度，但是会降低新增、修改、删除操作的速度，一些错误的写法会导致索引失效等等。但是如果被问到，为什么用了索引之后，查询就会变快？B+Tree 索引的原理是什么？这时候很多人可能就不知道了，今天我就以 MySQL 的 InnoDB 引擎为例，讲一讲 B+Tree 索引的原理。索引的基础知识MySQL 的基本存储结构是页，大概就是这个样子的：在这里，我们需要了解以下几点（非常重要）：当我们用 MySQL 的 InnoDB 引擎创建表，有且只能有一个主键；如果我们没有显示地指定之间，那么MySQL 会自动生成一个隐含字段作为主键；聚集索引：以主键创建的索引；聚集索引的叶子节点存储的是表中的数据；非聚集索引：非主键创建的索引；非聚集索引在叶子节点存储的是主键和索引列；使用非聚集索引查询数据，会查询到叶子上的主键，再根据主键查到数据（这个过程叫做回表）。页和页之间、页和数据之间的关系我们以聚集索引做讲解，页和页之间、以及页和数据之间的关系是这样的：数据页和数据页之间，组成一个双向链表；每个数据页中的记录，是一个单向链表；每个数据页都根据内部的记录生成一个页。
如何使用SQL语句修改表内的数据 修改2113表中内容修改用到update语句，语句格式5261为：UPDATE 表名称 SET 列名称=新值4102 WHERE 列名称=某值即 update 员工1653表 set 部门id=01 where 员工id=0004SQL联合主键Create Table 表名(字段名1 Int Not Null，字段名2 nvarchar(13)Not Null Primary Key(字段名1，字段名2)，字段名3…字段名N…)扩展资料主键是数据库表的一个重要属性，建立主键可以避免表中存在完全相同的记录，也就是说主键在一张表中的记录值是唯一的。建立主键有两种方法：一种是在数据库提供的GUI环境中建立，另一种是通过SQL语句执行建立，下面分别介绍。在数据库提供的GUI环境中建立（以SQL7为例）。输入表信息后按Ctrl键同时选中多行，然后点上面的主键按钮就行了。通过SQL语句执行建立。又分两种，一是在建表语句中直接写，二是建表之后更改表结构。在建表语句中直接写：Create Table 表名(字段名1 Int Not Null，字段名2 nvarchar(13)Not Null Primary Key(字段名1，字段名2)，字段名3…字段名N…)参考资料：网页链接
mysql数据库中，数据量很大的表，有什么优化方案么？ 一、Mysql分库分表方案1.为什么要分表：当一张表的数据达到几千万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。mysql中有一种机制是表锁定和行锁定，是为了保证数据的完整性。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作，必须等我对表操作完才行。行锁定也一样，别的sql必须等我对这条数据操作完了，才能对这条数据进行操作。2.mysql proxy：amoeba做mysql集群，利用amoeba。从上层的java程序来讲，不需要知道主服务器和从服务器的来源，即主从数据库服务器对于上层来讲是透明的。可以通过amoeba来配置。3.大数据量并且访问频繁的表，将其分为若干个表比如对于某网站平台的数据库表-公司表，数据量很大，这种能预估出来的大数据量表，我们就事先分出个N个表，这个N是多少，根据实际情况而定。某网站现在的数据量至多是5000万条，可以设计每张表容纳的数据量是500万条，也就是拆分成10张表，那么如何判断某张表的数据是否容量已满呢？可以在程序段对于要新增数据的表，在插入前先做统计表记录数量的操作，当万条数据，就直接插入，当已经到达阀值，可以在程序段新创建数据库表（或者已经。
如何提高上百万级记录MySQL数据库查询速度 关于mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法最近一段时间由于工作需要，开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法。由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时，普通SQL查询效率呈直线下降，而且如果where中的查询条件较多时，其查询速度简直无法容忍。曾经测试对一个包含400多万条记录（有索引）的表执行e799bee5baa6e59b9ee7ad9431333335343461一条条件查询，其查询时间竟然高达40几秒，相信这么高的查询延时，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。以下是网上流传比较广泛的30种SQL查询语句优化方法：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=04、尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将。
mysql和oracle的区别 一、并发性并发性是oltp数据库最重要的特性，但并发涉及到资源的获取、共享与锁定。mysql：mysql以表级锁为主，对资源锁定的粒度很大，如果一个session对一个表加锁时间过长，会让其他session无法更新此表中的数据。虽然InnoDB引擎的表可以用行级锁，但这个行级锁的机制依赖于表的索引，如果表没有索引，或者sql语句没有使用索引，那么仍然使用表级锁。oracle：oracle使用行级锁，对资源锁定的粒度要小很多，只是锁定sql需要的资源，并且加锁是在数据库中的数据行上，不依赖与索引。所以oracle对并发性的支持要好很多。二、一致性oracle：oracle支持serializable的隔离级别，可以实现最高级别的读一致性。每个session提交后其他session才能看到提交的更改。oracle通过在undo表空间中构造多版本数据块来实现读一致性，每个session查询时，如果对应的数据块发生变化，oracle会在undo表空间中为这个session构造它查询时的旧的数据块。mysql：mysql没有类似oracle的构造多版本数据块的机制，只支持read commited的隔离级别。一个session读取数据时，其他session不能更改数据，但可以在表最后插入数据。session更新数据时，要加上排它锁，其他session无法访问数据。三。
python爬虫怎么做？ 大到各类搜索引擎，小到日常数据采集，都离不开网络爬虫。爬虫的基本原理很简单，遍历网络中网页，抓取感兴趣的数据内容。这篇文章会从零开始介绍如何编写一个网络爬虫抓取数据，然后会一步步逐渐完善爬虫的抓取功能。工具安装我们需要安装python，python的requests和BeautifulSoup库。我们用Requests库用抓取网页的内容，使用BeautifulSoup库来从网页中提取数据。安装python运行pip install requests运行pip install BeautifulSoup抓取网页完成必要工具安装后，我们正式开始编写我们的爬虫。我们的第一个任务是要抓取所有豆瓣上的图书信息。我们以https：//book.douban.com/subject/26986954/为例，首先看看开如何抓取网页的内容。使用python的requests提供的get()方法我们可以非常简单的获取的指定网页的内容，代码如下：提取内容抓取到网页的内容后，我们要做的就是提取出我们想要的内容。在我们的第一个例子中，我们只需要提取书名。首先我们导入BeautifulSoup库，使用BeautifulSoup我们可以非常简单的提取网页的特定内容。连续抓取网页到目前为止，我们已经可以抓取单个网页的内容了，现在让我们看看如何抓取整个网站的内容。我们知道网页之间是通过超链接互相连接。
该怎么学elasticsearch？ 文本已收录至我的GitHub精选文章，欢迎Star：https：// github.com/ZhongFuCheng 3y/3y 不知道大家的公司用Elasticsearch多不多，反正我公司的是有在用的。平时听同事们聊天。
数据分析人员需要掌握sql到什么程度？ 请问做一名数据分析人员，在sql方面需要掌握到什么程度呢？会增删改查就可以了吗？还是说关于开发的内容…
mysql数据库中，数据量很大的表，有什么优化方案么？ 个人的观点，这种大表的优化，不一定上来就要分库分表，因为表一旦被拆分，开发、运维的复杂度会直线上升，而大多数公司是欠缺这种能力的。所以MySQL中几百万甚至小几千万的表，先考虑做单表的优化。单表优化单表优化可以从这几个角度出发：表分区：MySQL在5.1之后才有的，可以看做是水平拆分，分区表需要在建表的需要加上分区参数，用户需要在建表的时候加上分区参数；分区表底层由多个物理子表组成，但是对于代码来说，分区表是透明的；SQL中的条件中最好能带上分区条件的列，这样可以定位到少量的分区上，否则就会扫描全部分区。读写分离：最常用的优化手段，写主库读从库；增加缓存：主要的思想就是减少对数据库的访问，缓存可以在整个架构中的很多地方，比如：数据库本身有就缓存，客户端缓存，数据库访问层对SQL语句的缓存，应用程序内的缓存，第三方缓存（如Redis等）；字段设计：单表不要有太多字段；VARCHAR的长度尽量只分配真正需要的空间；尽量使用TIMESTAMP而非DATETIME；避免使用NULL，可以通过设置默认值解决。索引优化：索引不是越多越好，针对性地建立索引，索引会加速查询，但是对新增、修改、删除会造成一定的影响；值域很少的字段不适合建索引；尽量不用。
