开发小贴士

1、 数据库DateTime 和日期比较不要使用Convert，日期取最后一天

2、Javascript与C#拼字符串
方式一，传统js

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//示例：StringFormat("abc{0}def","123");输出结果为"abc123def"。 function StringFormat() {     if (arguments.length === 0)         return null;     var str = arguments[0];     for (var i = 1; i < arguments.length; i++) {         var re = new RegExp('\\{' + (i - 1) + '\\}', 'gm');         str = str.replace(re, arguments[i]);     }     return str; }

方式二，使用ES6语法
var str="123";
var strDest=`abc${str}def`

strDest内容为abc123def

3、SQL忽略重复键作用

1、插入时如果开启的话，发现重复键会忽略，否则报错

2、更新时不管开启是否都会报错

4、IScroll问题

1、css里统一加

1	*{touch-action: none;}

2、将false修改为passive:false　

1 2 3

document.addEventListener('touchmove', function (e) {            e.preventDefault();         }, { passive: false });

之前是这个

1 2 3

document.addEventListener('touchmove', function (e) {            e.preventDefault();         }, false);

5、数据处理的问题

原数据+，-；

总人数

6、数据修正

a、只根据截至时间进行判断、

b、多个条件

7、数据库索引

一、数据库索引创建规则

 

1、表的主键、外键必须有索引；
2、数据量超过300的表应该有索引；
3、经常与其他表进行连接的表，在连接字段上应该建立索引；

4、经常出现在Where子句中的字段，特别是大表的字段，应该建立索引；
5、索引应该建在选择性高的字段上；
6、索引应该建在小字段上，对于大的文本字段甚至超长字段，不要建索引；

7、复合索引的建立需要进行仔细分析；尽量考虑用单字段索引代替：

A、正确选择复合索引中的主列字段，一般是选择性较好的字段；
B、复合索引的几个字段是否经常同时以AND方式出现在Where子句中？单字段查询是否极少甚至没有？如果是，则可以建立复合索引；否则考虑单字段索引；
C、如果复合索引中包含的字段经常单独出现在Where子句中，则分解为多个单字段索引；
D、如果复合索引所包含的字段超过3个，那么仔细考虑其必要性，考虑减少复合的字段；
E、如果既有单字段索引，又有这几个字段上的复合索引，一般可以删除复合索引；搜索

8、频繁进行数据操作的表，不要建立太多的索引；
9、删除无用的索引，避免对执行计划造成负面影响；

 

二、一般选择在这样的列上创建索引

 

 

1. 在经常需要搜索查询的列上创建索引，可以加快搜索的速度；

 

2. 在作为主键的列上创建索引，强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构；

 

3. 在经常用在连接的列上创建索引，这些列主要是一些外键，可以加快连接的速度；

 

 

4. 在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引，因为索引已经排序，其指定的范围是连续的；

 

5. 在经常需要排序的列上创建索引，因为索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序，加快排序查询 时间；

 

6. 在经常使用在Where子句中的列上面创建索引，加快条件的判断速度；

 

7. 为经常出现在关键字order by、group by、distinct后面的字段，建立索引。

 

 

 

三、一般不选择具有这些特点的列上创建索引

 

 

1. 对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。这是因为，既然这些列很少使用到，因此有索引或者无索引，并不能提高查 询速度。相反，由于增加了索引，反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求；

 

2. 不要在有大量相同取值的字段上，建立索引。这是因为，由于这些列的取值很少，例如人事表的性别列，在查询的结果中，结果集的数据行占了表中数据行的很大比例，即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引，并不能明显加 快检索速度；

 

3. 对于那些定义为text, image和bit数据类型的列不应该增加索引。这是因为，这些列的数据量要么相当大，要么取值很少；

 

4. 当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。这是因为，修改性能和检索性能是互相矛盾的。当增加索引时，会提高检索性能，但是会降低修改性能。当减少索引时，会提高修改性能，降低检索性能。因此，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。

 

四、创建索引需要注意的地方

1. 限制表上的索引数目。对一个存在大量更新操作的表，所建索引的数目一般不要超过3个，最多不要超过5个。索引虽说提高了访问速度，但太多索引会影响数据的更新操作。

 

2. 避免在取值朝一个方向增长的字段（例如：日期类型的字段）上，建立索引；对复合索引，避免将这种类型的字段放置在最前面。由于字段的取值总是朝一个方向增长，新记录总是存放在索引的最后一个叶页中，从而不断地引起该叶页的访问竞争、新叶页的分配、中间分支页的拆分。此外，如果所建索引是聚集索引，表中数据按照索引的排列顺序存放，所有的插入操作都集中在最后一个数据页上进行，从而引起插入“热点”。

 

3. 对复合索引，按照字段在查询条件中出现的频度建立索引。在复合索引中，记录首先按照第一个字段排序。对于在第一个字段上取值相同的记录，系统再按照第二个字段的取值排序，以此类推。因此只有复合索引的第一个字段出现在查询条件中，该索引才可能被使用。因此将应用频度高的字段，放置在复合索引的前面，会使系统最大可能地使用此索引，发挥索引的作用。

 

4. 删除不再使用，或者很少被使用的索引。表中的数据被大量更新，或者数据的使用方式被改变后，原有的一些索引可能不再被需要。数据库管理员应当定期找出这些索引，将它们删除，从而减少索引对更新操作的影响。

实际上，您可以把索引理解为一种特殊的目录。微软的SQL SERVER提供了两种索引：聚集索引（clustered index，也称聚类索引、簇集索引）和非聚集索引（nonclustered index，也称非聚类索引、非簇集索引）。下面，我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别：
    　　其实，我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。比如，我们要查“安”字，就会很自然地翻开字典的前几页，因为“安”的拼音是“an”，而按照拼音排序汉字的字典是以英文字母“a”开头并以“z”结尾的，那么“安”字就自然地排在字典的前部。如果您翻完了所有以“a”开头的部分仍然找不到这个字，那么就说明您的字典中没有这个字；同样的，如果查“张”字，那您也会将您的字典翻到最后部分，因为“张”的拼音是“zhang”。也就是说，字典的正文部分本身就是一个目录，您不需要再去查其他目录来找到您需要找的内容。我们把这种正文内容本身就是一种按照一定规则排列的目录称为“聚集索引”。
    　　如果您认识某个字，您可以快速地从自动中查到这个字。但您也可能会遇到您不认识的字，不知道它的发音，这时候，您就不能按照刚才的方法找到您要查的字，而需要去根据“偏旁部首”查到您要找的字，然后根据这个字后的页码直接翻到某页来找到您要找的字。但您结合“部首目录”和“检字表”而查到的字的排序并不是真正的正文的排序方法，比如您查“张”字，我们可以看到在查部首之后的检字表中“张”的页码是672页，检字表中“张”的上面是“驰”字，但页码却是63页，“张”的下面是“弩”字，页面是390页。很显然，这些字并不是真正的分别位于“张”字的上下方，现在您看到的连续的“驰、张、弩”三字实际上就是他们在非聚集索引中的排序，是字典正文中的字在非聚集索引中的映射。我们可以通过这种方式来找到您所需要的字，但它需要两个过程，先找到目录中的结果，然后再翻到您所需要的页码。我们把这种目录纯粹是目录，正文纯粹是正文的排序方式称为“非聚集索引”。
    　　通过以上例子，我们可以理解到什么是“聚集索引”和“非聚集索引”。进一步引申一下，我们可以很容易的理解：每个表只能有一个聚集索引，因为目录只能按照一种方法进行排序。

    二、何时使用聚集索引或非聚集索引

下面的表总结了何时使用聚集索引或非聚集索引（很重要）：

 

动作描述	使用聚集索引	使用非聚集索引
列经常被分组排序	应	应
返回某范围内的数据	应	不应
一个或极少不同值	不应	不应
小数目的不同值	应	不应
大数目的不同值	不应	应
频繁更新的列	不应	应
外键列	应	应
主键列	应	应
频繁修改索引列	不应	应

    　　事实上，我们可以通过前面聚集索引和非聚集索引的定义的例子来理解上表。如：返回某范围内的数据一项。比如您的某个表有一个时间列，恰好您把聚合索引建立在了该列，这时您查询2004年1月1日至2004年10月1日之间的全部数据时，这个速度就将是很快的，因为您的这本字典正文是按日期进行排序的，聚类索引只需要找到要检索的所有数据中的开头和结尾数据即可；而不像非聚集索引，必须先查到目录中查到每一项数据对应的页码，然后再根据页码查到具体内容。

    三、结合实际，谈索引使用的误区

    　　理论的目的是应用。虽然我们刚才列出了何时应使用聚集索引或非聚集索引，但在实践中以上规则却很容易被忽视或不能根据实际情况进行综合分析。下面我们将根据在实践中遇到的实际问题来谈一下索引使用的误区，以便于大家掌握索引建立的方法。

    1、主键就是聚集索引
    　　这种想法笔者认为是极端错误的，是对聚集索引的一种浪费。虽然SQL SERVER默认是在主键上建立聚集索引的。
    　　通常，我们会在每个表中都建立一个ID列，以区分每条数据，并且这个ID列是自动增大的，步长一般为1。我们的这个办公自动化的实例中的列Gid就是如此。此时，如果我们将这个列设为主键，SQL SERVER会将此列默认为聚集索引。这样做有好处，就是可以让您的数据在数据库中按照ID进行物理排序，但笔者认为这样做意义不大。
    　　显而易见，聚集索引的优势是很明显的，而每个表中只能有一个聚集索引的规则，这使得聚集索引变得更加珍贵。
    　　从我们前面谈到的聚集索引的定义我们可以看出，使用聚集索引的最大好处就是能够根据查询要求，迅速缩小查询范围，避免全表扫描。在实际应用中，因为 ID号是自动生成的，我们并不知道每条记录的ID号，所以我们很难在实践中用ID号来进行查询。这就使让ID号这个主键作为聚集索引成为一种资源浪费。其次，让每个ID号都不同的字段作为聚集索引也不符合“大数目的不同值情况下不应建立聚合索引”规则；当然，这种情况只是针对用户经常修改记录内容，特别是索引项的时候会负作用，但对于查询速度并没有影响。
    　　在办公自动化系统中，无论是系统首页显示的需要用户签收的文件、会议还是用户进行文件查询等任何情况下进行数据查询都离不开字段的是“日期”还有用户本身的“用户名”。
    　　通常，办公自动化的首页会显示每个用户尚未签收的文件或会议。虽然我们的where语句可以仅仅限制当前用户尚未签收的情况，但如果您的系统已建立了很长时间，并且数据量很大，那么，每次每个用户打开首页的时候都进行一次全表扫描，这样做意义是不大的，绝大多数的用户1个月前的文件都已经浏览过了，这样做只能徒增数据库的开销而已。事实上，我们完全可以让用户打开系统首页时，数据库仅仅查询这个用户近3个月来未阅览的文件，通过“日期”这个字段来限制表扫描，提高查询速度。如果您的办公自动化系统已经建立的2年，那么您的首页显示速度理论上将是原来速度8倍，甚至更快。
    　　在这里之所以提到“理论上”三字，是因为如果您的聚集索引还是盲目地建在ID这个主键上时，您的查询速度是没有这么高的，即使您在“日期”这个字段上建立的索引（非聚合索引）。下面我们就来看一下在1000万条数据量的情况下各种查询的速度表现（3个月内的数据为25万条）：

    （1）仅在主键上建立聚集索引，并且不划分时间段：

    Select gid,fariqi,neibuyonghu,title from tgongwen

    用时：128470毫秒（即：128秒）

    （2）在主键上建立聚集索引，在fariq上建立非聚集索引：

    select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen
    where fariqi> dateadd(day,-90,getdate())

    用时：53763毫秒（54秒）

    （3）将聚合索引建立在日期列（fariqi）上：

    select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen
    where fariqi> dateadd(day,-90,getdate())

    用时：2423毫秒（2秒）

    　　虽然每条语句提取出来的都是25万条数据，各种情况的差异却是巨大的，特别是将聚集索引建立在日期列时的差异。事实上，如果您的数据库真的有1000 万容量的话，把主键建立在ID列上，就像以上的第1、2种情况，在网页上的表现就是超时，根本就无法显示。这也是我摒弃ID列作为聚集索引的一个最重要的因素。得出以上速度的方法是：在各个select语句前加：

    declare @d datetime
    set @d=getdate()

    并在select语句后加：

    select [语句执行花费时间(毫秒)]=datediff(ms,@d,getdate())

    2、只要建立索引就能显著提高查询速度
    　　事实上，我们可以发现上面的例子中，第2、3条语句完全相同，且建立索引的字段也相同；不同的仅是前者在fariqi字段上建立的是非聚合索引，后者在此字段上建立的是聚合索引，但查询速度却有着天壤之别。所以，并非是在任何字段上简单地建立索引就能提高查询速度。
    　　从建表的语句中，我们可以看到这个有着1000万数据的表中fariqi字段有5003个不同记录。在此字段上建立聚合索引是再合适不过了。在现实中，我们每天都会发几个文件，这几个文件的发文日期就相同，这完全符合建立聚集索引要求的：“既不能绝大多数都相同，又不能只有极少数相同”的规则。由此看来，我们建立“适当”的聚合索引对于我们提高查询速度是非常重要的。

    3、把所有需要提高查询速度的字段都加进聚集索引，以提高查询速度
    　　上面已经谈到：在进行数据查询时都离不开字段的是“日期”还有用户本身的“用户名”。既然这两个字段都是如此的重要，我们可以把他们合并起来，建立一个复合索引（compound index）。
    　　很多人认为只要把任何字段加进聚集索引，就能提高查询速度，也有人感到迷惑：如果把复合的聚集索引字段分开查询，那么查询速度会减慢吗？带着这个问题，我们来看一下以下的查询速度（结果集都是25万条数据）：（日期列fariqi首先排在复合聚集索引的起始列，用户名neibuyonghu排在后列）：

    （1）select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen where fariqi>''2004-5-5''

    查询速度：2513毫秒

    （2）select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen
    　　　　　　　　　　　　where fariqi>''2004-5-5'' and neibuyonghu=''办公室''

    查询速度：2516毫秒

    （3）select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen where neibuyonghu=''办公室''

    查询速度：60280毫秒

    　　从以上试验中，我们可以看到如果仅用聚集索引的起始列作为查询条件和同时用到复合聚集索引的全部列的查询速度是几乎一样的，甚至比用上全部的复合索引列还要略快（在查询结果集数目一样的情况下）；而如果仅用复合聚集索引的非起始列作为查询条件的话，这个索引是不起任何作用的。当然，语句1、2的查询速度一样是因为查询的条目数一样，如果复合索引的所有列都用上，而且查询结果少的话，这样就会形成“索引覆盖”，因而性能可以达到最优。同时，请记住：无论您是否经常使用聚合索引的其他列，但其前导列一定要是使用最频繁的列。

    四、其他书上没有的索引使用经验总结

    1、用聚合索引比用不是聚合索引的主键速度快
    　　下面是实例语句：（都是提取25万条数据）

    select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=''2004-9-16''

    使用时间：3326毫秒

    select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where gid<=250000

    使用时间：4470毫秒

    这里，用聚合索引比用不是聚合索引的主键速度快了近1/4。

    2、用聚合索引比用一般的主键作order by时速度快，特别是在小数据量情况下

    select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen order by fariqi

    用时：12936

    select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen order by gid

    用时：18843

    　　这里，用聚合索引比用一般的主键作order by时，速度快了3/10。事实上，如果数据量很小的话，用聚集索引作为排序列要比使用非聚集索引速度快得明显的多；而数据量如果很大的话，如10万以上，则二者的速度差别不明显。

    3、使用聚合索引内的时间段，搜索时间会按数据占整个数据表的百分比成比例减少，而无论聚合索引使用了多少个：

    select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi>''2004-1-1''

    用时：6343毫秒（提取100万条）

    select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi>''2004-6-6''

    用时：3170毫秒（提取50万条）

    select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=''2004-9-16''

    用时：3326毫秒（和上句的结果一模一样。如果采集的数量一样，那么用大于号和等于号是一样的）

    select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen
    　　　　　　　　　　　　where fariqi>''2004-1-1'' and fariqi<''2004-6-6''

    用时：3280毫秒

    4、日期列不会因为有分秒的输入而减慢查询速度
    　　下面的例子中，共有100万条数据，2004年1月1日以后的数据有50万条，但只有两个不同的日期，日期精确到日；之前有数据50万条，有5000个不同的日期，日期精确到秒。

    select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen
    　　　　　　　　　　where fariqi>''2004-1-1'' order by fariqi

    用时：6390毫秒

    select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen
    　　　　　　　　　　　　where fariqi<''2004-1-1'' order by fariqi

    用时：6453毫秒