MySQL支持的数据类型很多，选择正确的数据类型对于高性能至关重要。下面几个简单的原则都有助于做出更好的选择。应该尽量使用可以正确储存数据的最小数据类型。如果无法确定哪个数据类型时最好的，就选择你认为不会超过范围的最小类型。比如用MySQ内建的类型而不是使

(建立索引会占用磁盘空间的索引文件。2.很少数据的列也不应该建立索引,比如 一个性别字段 0或者1,在查询中,结果集的数据占了表中数据行的比例比较大,mysql需要扫描的行数很多,增加索引,并不能提高效率

#表示最大值在第二行第二列

开头，如果不仔细看好像没什么问题。但是结果却是错误的。将 listObj.remove() 改为listObj.pop结果也是相同的。Java用同样的编程思想，得到的结果也有相似性。这种错误，主要是初学者对于数据存储原理没有理解清楚，或者，没有意识到内存存

MyISAM引擎使用B+Tree作为索引结构，叶节点的data域存放的是数据记录的地址。这里设表一共有三列，假设我们以Col1为主键，则上图是一个MyISAM表的主索引示意。虽然InnoDB也使用B+Tree作为索引结构，但具体实现方式却与MyISAM截然

本文转载自公众号“读芯术”。Python可谓是如今最流行的编程语言，甚至孩子们也可以从它开始学习趣味编程。Python类似英语的简单语法使它成为一种通用语言，已在全世界各个领域被广泛使用。Python的万能之处正在于其内置的数据结构，它使编码变得简单，不受

Uber 的早期架构包含了一个用 Python 开发的单体后端应用程序，这个应用程序使用 Postgres 作为数据存储。从那个时候开始，Uber 的架构已经发生了巨大变化，变成了微服务，并采用新的数据平台模型。具体地说，之前使用 Postgres 的地方

最近一直忙着处理原来老项目遗留的一些SQL优化问题，由于当初表的设计以及字段设计的问题，随着业务的增长，出现了大量的慢SQL，导致MySQL的CPU资源飙升，基于此，给大家简单分享下这些比较使用的易于学习和使用的经验。这次的话简单说下如何防止你的索引失效。

索引是数据库存储引擎用于快速查找到指定数据的一种数据结构。可以用新华字典做类比：如果新华字典中对每个字的详细解释是数据库中表的记录，那么按部首或拼音等排序的目录就是索引，使用它可以让我们快速查找的某一个字详细解释的位置。在MySQL中，存储引擎也是用了类似

我们都知道初创公司一开始都是以单体应用为首要架构，一般都是单体单库的形式。但是版本以及版本的迭代，数据库需要承受更多的高并发已经成了 架构设计 需要考虑的点。高并发的情况下，可以将多个请求的查询合在一次进行，以减少对数据库的访问速度。我们都知道，只要数据库

后端开发中为了防止一次性加载太多数据导致内存、磁盘IO都开销过大，经常需要分页展示，这个时候就需要用到MySQL的LIMIT关键字。但你以为LIMIT分页就万事大吉了么，Too young,too simple啊，LIMIT在数据量大的时候极可能造成的一个

MongoDB在4.2 版本推出了Wildcard Indexes，究竟什么是Wildcard Indexes以及Wildcard Indexes适合哪些场景本文结合官方文档以及实际测试进行简单概述。因为MongoDB是dynamic schemas，所以

# python manage.py rebuild_index #数据库有多少条数据，全部会被同步到es中。object = BookSerializer # 只读,不可以进行反序列化。fields = # text 由索引类进行返回, object

官方介绍索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。更通俗的说，数据库索引好比是一本书前面的目录，能加快数据库的查询速度。我们通常所说的索引，包括聚集索引、覆盖索引、组合索引、前缀索引、唯一索引等，没有特别说明，默认都是使用B+树结构组织的索引。可以提高数

可以使用中括号取单个索引，或者中括号里一个列表取多个索引。使得两个Series进行相加。可以使用pd.isnull()，pd.notnull()，或s.isnull(),notnull()函数检测缺失数据。DataFrame由按一定顺序排列的多列数据组成。

全文检索对每一个词建立一个索引，指明该词在文章中出现的次数和位置，当用户查询时，检索程序就根据事先建立的索引进行查找，并将查找的结果反馈给用户的检索方式。这个过程类似于通过字典中的检索字表查字的过程。MongoDB 从 2.4 版本开始支持全文检索，目前支

索引是与表相关的一个可选结构，在逻辑上和物理上都独立于表的数据，索引能优化查询，不能优化DML操作，Oracle自动维护索引，频繁的DML操作反而会引起大量的索引维护。如果该语句同时还要访问除索引列之外的列，那么，数据库会使用rowid来查找表中的行。通常

索引是排好序的数据结构！可以用在 where 条件查找的字段，和order by 排序的字段，有了索引，便可以快速地定位数据所在的物理地址并找出来。ALTER TABLE 表名 ADD INDEX 索引名 ;ALTER TABLE 表名 DROP INDE

Explain 用来分析 SELECT 查询语句，开发人员可以通过分析 Explain 结果来优化查询语句。MySQL可以为多个字段创建索引,一个索引可以包括16个字段,只有查询条件中使用这些字段中的第一个字段时,索引才会被使用.子查询虽然可以使查询语句更

本篇文章将以问答的形式讲述关于自增id的一切。这就要求同一个叶子节点内的各条数据记录按主键顺序存放，因此每当有一条新的记录插入时，MySQL会根据其主键将其插入适当的节点和位置，如果页面达到装载因子，则开辟一个新的页（节点）。自增id是增长的 不一定连续。