数据库优化

在处理数据库中存储大JSON字段的问题时，CTO提出如果能够优雅地解决这一问题，年终奖可能会翻倍。这个问题的解决思路主要涉及以下几个方面： 数据特点分析：首先需要了解数据的特性，比如是否需要永久保留、是否只进行插入操作而不修改、以及数据的读写频率等。 成本效益分析：在考虑解决方案时，需要对比不同存储方案的成本效益，例如阿里云P

PostgreSQL数据库在面对大量INSERT和DELETE操作时，表的大小可能会不断增长，即使数据总条数保持不变。这种情况通常由以下几个原因导致： 死元组（Dead Tuples）：在PostgreSQL中，当执行DELETE操作时，被删除的行并不会立即从表中物理移除，而是标记为“死元组”。这些死元组仍然占用表空间，直到通过`

在数据库设计和优化过程中，创建索引可以显著提高查询性能，但并非所有情况下都需要创建索引。以下是一些建议创建索引的情况： 主键自动创建索引：数据库系统会自动为主键字段创建唯一索引。 频繁作为查询条件的字段：如果某个字段经常作为查询条件出现在WHERE子句中，为其创建索引可以提高查询效率。 外键字段：在具有外键关系的字

死锁和查询超时问题 MSSQL 执行命令时如果一直处于“正在执行查询...”状态，可能是由于死锁或查询超时问题。 死锁问题 死锁原因**：当两个或多个进程在执行过程中因争夺资源而造成的一种僵局，这些进程因无法继续执行而被挂起。 解决方法**：通过杀死死锁进程来解决，或者通过设置合适的锁模式，如行锁或表锁，以避免死锁。 ##

索引失效情况概述 使用OR连接条件：当使用OR连接多个条件时，即使其中某些条件带有索引，索引也不会被使用。 LIKE操作符使用不当：如果LIKE操作符的模式以通配符%开头，索引将不会生效。 索引列参与运算或使用函数：索引列如果参与了运算或使用了函数，索引将失效。 联合索引不满足最左匹配原则：

大数据表的分区对于快速定位检索条件确实非常关键。分区表技术通过将一个大表物理地分割成多个较小的部分，即分区，可以显著提高查询性能和管理效率。以下是分区表的一些关键优势： 快速定位数据：分区表允许数据库查询优化器快速定位到包含所需数据的特定分区，从而避免全表扫描，加速查询速度。 管理效率：分区表简化了数据的管理，尤其是在数据量极大

SQL查询与索引使用情况 选项A*：会导致索引失效。在查询条件中使用乘法运算符 `` 进行计算，这会使得索引无法被使用。 选项B**：不会导致索引失效。加法运算符 + 通常不会影响索引的使用，因为索引可以进行等值查询的优化。 选项C**：不会导致索引失效。减法运算符 - 与加法运算符类似，通常不会影响索引的使用。

在使用数据库查询时，ORDER BY 子句通常用于对结果集进行排序。然而，如果不正确使用，ORDER BY 可能会导致索引失效，从而影响查询性能。以下是一些可能导致 ORDER BY 索引失效的情况和相应的解决方案。 索引失效的原因 多表联查：在使用 ORDER BY 对某列进行排序时，如果 SQL 语句进行了多表联查

分库分表后，查询的方式会依赖于具体的分库分表策略以及查询的需求。以下是几种常见的查询方法： 垂直分库分表查询： 垂直分库：按照业务耦合性，将关联度低的表存储在不同的数据库中。查询时，如果业务逻辑涉及到的表在同一个数据库中，则直接查询；如果涉及到多个数据库，则需要分别在每个数据库中查询，然后合并结果。 垂直分表：基于数据库的列进