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Mysql索引、视图、存储过程和函数、触发器、存储引擎(一)

Mysql高级,数据库优化 一、知识点 1、索引 创建索引 CREATE [UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL] INDEX index_name [USING index_type] ON tbl_name(index_col_name,...) 查看索引 show index 1 from table_name; 删除索引 DROP INDEX index_1 name ON tbl_name; 设计原则: 对查询频次较高,且数据量比较大的表建立索引。 索引字段的选择,最佳候选列应当从where子句的条件中提取 使用唯一索引,区分度越高,使用索引的效率越高。 索引可以有效的提升查询数据的效率,但索引数量不是多多益善,索引越多会引入相当高的维护代价,降低DML操作的效率,增加相应操作的时间消耗。 使用短索引,索引创建之后也是使用硬盘来存储的,因此提升索引访问的I/O效率,也可以提升总体的访问效率。 利用最左前缀,N个列组合而成的组合索引,那么相当于是创建了N个索引,如果查询时where子句中使用了组成该索引的前几个字段,那么这条查询SQL可以利用组合索引来提升查询效率。 ...

如何理解时间复杂度和空间复杂度

我们经常可以看到这样的描述:软件=数据结构+算法,可见算法基础对于一个程序员的重要性。算法中,有两个基本概念:时间复杂度和空间复杂度。 时间复杂度:描述算法执行消耗的时间,时间越短,时间复杂度越低,算法越优秀; 空间复杂度:描述算法执行所占用的内存空间,占用内存越少,空间复杂度越低,算法越优秀; 因此,时间复杂度和空间复杂度是评价一个算法性能的主要指标。那么如何计算一个算法的时间复杂度和空间复杂度呢? 简单理解,计算时间复杂度就是评估一个算法完成后执行了多少行代码,也就是算法所消耗的时间,但是该如何用数学的方式其表示出来呢? 假设现在有个一个算法需要执行n次运算,我们用T(n)表示,n即表示算法的规模(比如n=10时,循环输出10次Hello World;n=100时,循环输出100次Hello World)。如果假设存在一个函数f(n),表示随着n的变化,算法需要执行的次数,当T(n)=O(f(n)),那么O(f(n))即为算法的时间复杂度。 比如,一个普通的循环: public int calc(int n) { int total = 0; for (int i = 0; i &...

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