目录一、索引类型1.B+树2.MyISAM和InnoDB的B+树索引实现方式的区别(聚簇索引和非聚簇索引)？3.非聚簇索引4.聚簇索引的优缺点5.哈希索引6.自适应哈希索引一、索引类型1.B+树为什么是B+树而不是B树？ 首先看看B树和B+树在结构上的区别 B树结构：B+树：可以看到：B树在每个节点上都有卫星数据(数据表中的一行数据)，而B+树只在叶子节点上有卫星数据。这意味着相同大小的磁盘扇区，B+树可以存储的叶子节点更多，磁盘IO次数更少；同样也意味着B+树的查找效率更稳定，而B树数据查询的最快时间复
目录场景：官网的解释：补充：查询表大小总结 场景： mysql统计一个数据库里所有表的数据量，最近在做统计想查找一个数据库里基本所有的表数据量，数据量少的通过select count再加起来也是可以的，不过表的数据有点多，不可能一个一个地查 记得在Navicat里，选择一个数据量，点击表，如图：是可以看到所有表具体的数据行的然后可以通过sql实现？在mysql里是可以查询information_schema.tables这张表的 SELECT table_rows,table_name FROM info
1. MySQLdb 的使用 (1) 什么是MySQLdb？ MySQLdb 是用于 Python 连接 MySQL 数据库的接口，它实现了 Python 数据库 API 规范 V2.0，基于 MySQL C API 上建立的。 (2) 源码安装 MySQLdb: https://pypi.python.org/pypi/MySQL-python$ tar zxvf MySQL-python-*.tar.gz $ cd MySQL-python-* $ python setup.py build $ py
pymysql 模块！pymysql模块时一个第三方模块！需要下载： pymysql的基本使用：import pymysqlconn = pymysql.connect(user = 'root',password = '123',host = '127.0.0.1', # ip地址port = 3306, # 端口charset = 'utf8',database = 'day36_1' ) cursor = conn
目录一、限制查询1.指定从第几行起，返回多少行2.取最大值3.取最小值4.分页二、数据排序1.年龄大于10的根据id进行降序排序2.年龄大于10的按照id进行升序排序一、限制查询 我们通过limit可以限制返回结果的行数 select * from 表名 limit count;select * from users limit 3;1.指定从第几行起，返回多少行 select * from 表名 limit start,count; select * from users limit 2,3; 相等 s
我装的是5.1版本，需要的头文件有把需要的文件添加进去，然后再把 libmysql.lib放到项目目录里，文件在mysql安装目录 lib 下面.#include "stdafx.h" #include <iostream> #include <winsock2.h> #include "mysql.h" //#pragma comment(lib, "ws2_32.lib") #pragma comment(lib,&q
前言 在最近的项目中，我们需要保存大量的数据，而且这些数据是有有效期的，为了提供查询效率以及快速删除过期数据，我们选择了MySQL的分区机制。把数据按照时间进行分区。 分区类型Range分区：最为常用，基于属于一个给定连续区间的列值，把多行分配给分区。最常见的是基于时间字段. 基于分区的列最好是整型，如果日期型的可以使用函数转换为整型。List分区：LIST分区和RANGE分区类似，区别在于LIST是枚举值列表的集合，RANGE是连续的区间值的集合。Hash分区：基于给定的分区个数，将数据分配到不同的分区
本文实例讲述了MySQL多表查询。分享给大家供大家参考，具体如下： 准备工作：准备两张表，部门表（department）、员工表（employee）create table department( id int, name varchar(20) ); create table employee( id int primary key auto_increment, name varchar(20), sex enum('male','female') not null d