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db index 예제 - Jardim Canadá Nova Lima MG

Erro no banco de dados do WordPress: [Table 'bairrojardimcanadaco_wordpress.backupdb_wp_blc_instances' doesn't exist]
SELECT instances.raw_url FROM backupdb_wp_blc_instances AS instances JOIN backupdb_wp_blc_links AS links ON instances.link_id = links.link_id WHERE instances.container_type = 'post' AND instances.container_id = 13013 AND links.broken = 1 AND parser_type = 'link'

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SELECT instances.raw_url FROM backupdb_wp_blc_instances AS instances JOIN backupdb_wp_blc_links AS links ON instances.link_id = links.link_id WHERE instances.container_type = 'post' AND instances.container_id = 13013 AND links.broken = 1 AND parser_type = 'link'

db index 예제

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Erro no banco de dados do WordPress: [Table 'bairrojardimcanadaco_wordpress.backupdb_wp_blc_instances' doesn't exist]
SELECT instances.raw_url FROM backupdb_wp_blc_instances AS instances JOIN backupdb_wp_blc_links AS links ON instances.link_id = links.link_id WHERE instances.container_type = 'post' AND instances.container_id = 13013 AND links.broken = 1 AND parser_type = 'link'

이 인덱스를 사용하면 쿼리는 18이 있는 company_id 열의 행만 검색한 다음 포인터를 사용하여 테이블로 이동하여 해당 포인터가 있는 특정 행을 찾을 수 있습니다. 그런 다음 쿼리를 테이블로 이동하여 조건을 충족하는 행에 대해 요청된 열에 대한 필드를 검색할 수 있습니다. 실제로 데이터베이스 테이블은 쿼리 성능을 최적화하기 위해 쿼리 조건이 변경될 때마다 자체 순서를 변경하지 않습니다. 실제로 는 인덱스가 데이터베이스가 데이터 구조를 만드는 것입니다. 데이터 구조 형식은 B-트리일 가능성이 높습니다. B-트리의 장점은 수많은, 우리의 목적을 위한 주요 장점은 정렬 할 수 있다는 것입니다. 데이터 구조가 순서대로 정렬되면 위에서 지적한 명백한 이유로 검색이 더 효율적입니다. 테이블이 인덱싱되지 않은 경우 어쨌든 최적화된 쿼리로 행의 순서를 식별할 수 없으므로 쿼리는 행을 선형으로 검색해야 합니다. 즉, 쿼리는 조건과 일치하는 행을 찾기 위해 모든 행을 검색해야합니다. 당신은이 시간이 걸릴 것이라고 상상할 수 있습니다. 모든 행을 살펴보는 것은 그리 효율적이지 않습니다. 이 기사에 대한 많은 감사합니다. 그것은 매우 실용적이며 데이터베이스의 인덱싱이 어떻게 작동하는지 분명히 알 수 있습니다.

아주 잘 쓰여진! Employee_Name 열에 B-트리 인덱스를 만든다고 가정해 보겠습니다.이 열에 “예수”라는 이름의 직원을 검색할 때 이전에 보여 준 SQL을 사용하여 전체 Employee 테이블을 검색하여 “예수”라는 직원을 찾을 필요가 없습니다. 대신 데이터베이스는 인덱스가 직원의 이름으로 사전순으로 정렬되기 때문에 예수 라는 직원을 찾기 위해 인덱스를 사용합니다. 그리고 정렬되어 있기 때문에 “J”로 시작하는 모든 이름이 인덱스에서 서로 옆에 있기 때문에 이름을 검색하는 것이 훨씬 빠릅니다! 또한 인덱스는 다른 열 값을 검색할 수 있도록 테이블 행에 대한 포인터도 저장하여 자세한 내용을 읽어야 합니다. 인덱스는 데이터베이스 작업의 성능을 향상시키는 데 사용할 수 있는 데이터베이스 구조입니다. 데이터베이스 테이블에는 하나 이상의 인덱스가 연결되어 있을 수 있습니다. 포인터를 따라 데이터를 추출하기 위해 일부 추가 작업이 수행되므로 클러스터된 인덱스와 비교하여 더 많은 시간이 필요합니다. 클러스터된 인덱스의 경우 데이터가 인덱스 앞에 직접 표시됩니다. 응용 프로그램에 제목으로 아티클을 검색할 수 있는 기능이 있는 경우 제목 열에 인덱스를 지정하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 모든 문서의 제목이 정렬되는 해당 열의 복사본이 생성됩니다.

응용 프로그램에서 사용자가 정의한 특정 기간의 아티클을 볼 수도 있습니다. 데이터베이스가 모든 행의 published_at 열을 확인하는 대신 해당 열에 인덱스를 배치할 수 있으며 데이터베이스는 모두 서로 옆에 있기 때문에 해당 시간 프레임에 게시된 문서를 쉽게 찾을 수 있습니다. 그러나 응용 프로그램이 각 문서의 전체 내용으로 아티클 테이블을 쿼리할 가능성이 낮기 때문에 본문 열에 색인을 넣을 필요가 없는 것처럼 보입니다. 데이터베이스에서 큰 텍스트 본문에서 검색하는 훨씬 더 좋은 방법이 있습니다. 우리의 개발자는 다양한 테이블에 몇 가지 새로운 인덱스를 넣어 4.5 시간 배치 파일을 45 분으로 가져왔다. MS SQL에서 어떻게 작동하는지 확인하여 동일한 마법을 작동할 수 있습니다. 인덱스는 데이터 검색 속도를 크게 높일 수 있으므로 각 테이블에 대해 올바른 인덱스가 정의되는 것이 필수적입니다. 누락된 인덱스는 작은 데이터베이스에서는 발견되지 않지만 테이블크기가 커지면 쿼리시간이 훨씬 더 오래 걸릴 수 있습니다.

ISO SQL Standard는 물리적 측면을 다루지 않으므로 인덱스를 만드는 방법을 정의하는 표준은 없습니다. 인덱스는 저장소(테이블스페이스 또는 파일 그룹)와 같은 데이터베이스 개념의 물리적 부분 중 하나입니다. RDBMS 공급업체는 모두 소프트웨어의 기능에 따라 달라지도록 몇 가지 특정 옵션과 함께 CREATE INDEX 구문을 제공합니다.

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