先疯盗骨

mysql有多种存储引擎:MyISAM、InnoDB、MERGE、MEMORY(HEAP)、BDB(BerkeleyDB)、EXAMPLE、FEDERATED、ARCHIVE、CSV、BLACKHOLE。MySQL支持数个存储引擎作为对不同表的类型的处理器。MySQL存储引擎包括处理事务安全表的引擎和处理非事务安全表的引擎： ·         MyISAM管理非事务表。它提供高速存储和检

其实不管什么数据库，index（索引）是在经常查询的column上建立的，虽然它可以加快查询，但是如果表中经常有DML语句（增删改）的话，反而会成为数据库的负担，所以如果笼统的来讲的话，就是你经常要去找，要去匹配的字段，比如姓名，员工编号啊等等。索引：使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，例如 employee 表的姓(name)列。如

摘要本文以MySQL数据库为研究对象，讨论与数据库索引相关的一些话题。特别需要说明的是，MySQL支持诸多存储引擎，而各种存储引擎对索引的支持也各不相同，因此MySQL数据库支持多种索引类型，如BTree索引，哈希索引，全文索引等等。为了避免混乱，本文将只关注于BTree索引，因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引，至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论。文章主要内容分为三个部分。第

MongoDB中的索引其实类似于关系型数据库，都是为了提高查询和排序的效率的，并且实现原理也基本一致。由于集合中的键(字段)可以是普通数据类型，也可以是子文档。MongoDB可以在各种类型的键上创建索引。下面分别讲解各种类型的索引的创建，查询，以及索引的维护等。一、创建索引　　 1. 默认索引　　MongoDB有个默认的“_id”的键，他相当于“主键”的角色。集合创建后系统会自动创建一

看到下图，是通过Jqgrid实现表格数据的基本增删查改的操作。表格数据增删改是一般企业应用系统开发的常见功能，不过不同的是这个表格数据来源是非关系型的数据库MongoDB。nosql虽然概念新颖，但是MongoDB基本应用实现起来还是比较轻松的，甚至代码比基本的ADO.net访问关系数据源还要简洁。由于其本身的“非关系”的数据存储方式，使得对象关系映射这个环节对于MongoDB来讲显得毫无意义，因

Redis最为常用的数据类型主要有以下五种：　　●String　　●Hash　　●List　　●Set　　●Sorted set　　在具体描述这几种数据类型之前，我们先通过一张图了解下Redis内部内存管理中是如何描述这些不同数据类型的：　 　首先Redis内部使用一个redisObject对象来表示所有的key和value,re

传统的关系数据库一般由数据库（database）、表（table）、记录（record）三个层次概念组成，MongoDB是由（database）、集合（collection）、文档对象（document）三个层次组成。MongoDB对于关系型数据库里的表，但是集合中没有列、行和关系概念，这体现了模式自由的特点。一、关于MongoDB的驱动　　MongoDB支持多种语言的驱动，在此我们只介绍

一、前言　　最近开始学习非关系型数据库MongoDB，却在博客园上找不到比较系统的教程，很多资料都要去查阅英文网站，效率比较低下。本人不才，借着自学的机会把心得体会都记录下来，方便感兴趣的童鞋分享讨论。部分资源出自其他博客，旨将零散知识点集中到一起，如果有侵犯您的权利，请联系li-pan2@163.com。大部分内容均系原创，欢迎大家转载分享，但转载的同时别忘了注明作者和原文链接哦。二、M

MongoDB的集合（collection）可以看做关系型数据库的表，文档对象（document）可以看做关系型数据库的一条记录。但两者并不完全对等。表的结构是固定的，MongoDB集合并没有这个约束；另外，存入集合的文档对象甚至可以嵌入子文档，或者“子集合”。他们最终都可以用类似于BJSON的格式描述。我们今天就来分析MongoDB这一特性带来的独特数据管理方式。我们还是以samus驱动为例来分

Sharding cluster介绍这是一种可以水平扩展的模式，在数据量很大时特给力，实际大规模应用一般会采用这种架构去构建monodb系统。 要构建一个 MongoDB Sharding Cluster，需要三种角色：Shard Server: mongod 实例，用于存储实际的数据块，实际生产环境中一个shard server角色可由几台机器组个一个relica set承担，防止主

由于MongoDB的文档结构为BJSON格式（BJSON全称：Binary JSON），而BJSON格式本身就支持保存二进制格式的数据，因此可以把文件的二进制格式的数据直接保存到MongoDB的文档结构中。但是由于一个BJSON的最大长度不能超过4M，所以限制了单个文档中能存入的最大文件不能超过4M。为了提供对大容量文件存取的支持，samus驱动提供了“GridFS”方式来支持，“GridFS”方

1.理论只要两个表的公共字段有匹配值，就将这两个表中的记录组合起来。个人理解：以一个共同的字段求两个表中符合要求的交集，并将每个表符合要求的记录以共同的字段为牵引合并起来。语法select * FROM table1 INNER JOIN table2 ON table1 . field1 compopr table2 . field2INNER JOIN 操作包含以下部分：