做食品网站需要什么资质,做网站要用写接口,网络推广品牌营销公司,多个域名绑定同一个网站这里写目录标题 索引是什么? 索引优缺点?MySQL索引类型索引底层实现? 为什么使用B树, 而不是B树, BST, AVL, 红黑树等等?什么是聚簇索引和非聚簇索引?非聚簇索引一定会回表吗?什么是联合索引?为什么需要注意联合索引中的字段顺序?什么是最左前缀原则?什么是前缀索引?… 这里写目录标题 索引是什么? 索引优缺点?MySQL索引类型索引底层实现? 为什么使用B树, 而不是B树, BST, AVL, 红黑树等等?什么是聚簇索引和非聚簇索引?非聚簇索引一定会回表吗?什么是联合索引?为什么需要注意联合索引中的字段顺序?什么是最左前缀原则?什么是前缀索引?什么是索引下推?如何查看MySQL语句是否使用到索引?为什么建议使用自增主键作为索引?建立索引的原则MySQL 索引优化方式什么情况下索引失效?MySQL单表不要超过2000W行靠谱吗MySQL 使用 like “%x“索引一定会失效吗 索引是什么? 索引优缺点?
索引是一种数据结构用于快速查找和检索数据。它们在很多场景中都非常有用比如数据库查询、文本搜索引擎和文件系统。当我们谈论索引时通常是指数据库索引它们作用于数据库表通过对表中的一列或多列进行排序和组织从而提高查询速度。
优点 提高查询速度索引的主要优点是能显著提高数据查找速度。通过使用索引数据库可以避免全表扫描从而更快地定位到所需的数据行。 加速表连接在多表连接查询中使用索引可以显著提高连接速度。数据库可以利用索引在两个表之间更快地找到匹配的行。 提高排序和分组速度索引可以帮助数据库在排序和分组数据时更高效地工作。如果已经存在一个排序索引那么数据库在进行排序操作时可以直接使用索引而不需要额外的排序步骤。
缺点 占用存储空间索引需要占用额外的存储空间因为它们本身也是数据结构。对于大型数据库索引可能占用相当大的空间。 插入、更新和删除操作变慢当对表中的数据进行插入、更新或删除操作时数据库需要同时更新相关索引。这会导致这些操作的速度变慢因为每次执行这些操作时都需要维护索引结构。 索引管理和维护开销创建和维护索引需要额外的计算资源和时间。在数据库中添加或修改索引时需要进行索引重建这会消耗大量的计算资源。此外索引的选择和调优需要专业知识以确保数据库性能得到优化。
总之索引是一种在查询速度和数据修改速度之间进行权衡的技术。在选择是否使用索引时需要根据具体应用场景和需求进行评估。在查询密集型应用中索引往往非常有益而在数据更新频繁的场景中索引可能导致性能下降。因此在创建和使用索引时需要充分考虑它们的优缺点。
MySQL索引类型 索引底层实现? 为什么使用B树, 而不是B树, BST, AVL, 红黑树等等?
索引的底层实现通常使用树型数据结构。这是因为树型数据结构在搜索、插入、删除等操作中具有较高的效率。主流的数据库系统如 MySQL、Oracle、SQL Server 等主要使用 B-TreeB 树或其变种 B树作为索引的底层数据结构。下面我们来探讨为什么使用 B树而不是其他树型数据结构如 B 树、BST、AVL、红黑树等。
B树相较于B树的优点 B树的所有叶子节点都存储了索引信息并且通过指针相互连接便于进行范围查找。而 B 树只有部分节点存储索引信息范围查找效率较低。 B树的内部节点只存储键值不存储实际数据这使得每个内部节点可以存储更多的键值从而降低了树的高度。相比之下B 树的每个节点都存储了实际数据占用更多空间树的高度可能更高。 B树的查询性能更稳定因为所有查询都需要遍历到叶子节点。而在 B 树中查询性能取决于数据所在的节点层级可能导致性能波动。 叶子节点最底部的节点才会存放实际数据索引记录非叶子节点只会存放索引 所有索引都会在叶子节点出现叶子节点之间构成一个有序链表 非叶子节点的索引也会同时存在在子节点中并且是在子节点中所有索引的最大或最小。 非叶子节点中有多少个子节点就有多少个索引
B树相较于BST、AVL、红黑树等平衡二叉查找树的优点 B树是多路平衡查找树每个节点可以有多个孩子而平衡二叉查找树每个节点只有两个孩子。多路查找树可以减少树的高度从而降低磁盘 I/O 操作次数提高查询速度。 B树具有更好的磁盘空间利用率。在数据库系统中读取磁盘数据的最小单位是页PageB树的节点大小通常设定为页的大小。这样每次磁盘 I/O 操作可以将一个完整的 B树节点加载到内存中。而 BST、AVL、红黑树等平衡二叉查找树的节点大小通常远小于页的大小导致每次磁盘 I/O 操作无法充分利用磁盘空间降低了空间利用率。 平衡二叉查找树在插入和删除操作时需要进行旋转操作来维护平衡。在数据库系统中旋转操作可能导致大量的磁盘 I/O 操作降低性能。而 B树在插入和删除操作时只需要分裂和合并节点不需要进行旋转操作性能更高。
综上所述B树作为数据库索引的底层实现相较于其他树型数据结构具有较高的查询效率、更好的磁盘空间利用率和更稳定的性能。这些优点使得 B树成为数据库领域中主流的索引数据结构。
什么是聚簇索引和非聚簇索引?
聚簇索引Clustered Index和非聚簇索引Non-Clustered Index是两种不同类型的数据库索引它们在数据存储和查询性能方面有一些区别。以下是关于聚簇索引和非聚簇索引的详细解释
聚簇索引Clustered Index 聚簇索引并不是一种独立的索引类型而是指数据行与索引行在存储上的排列方式。在聚簇索引中表中的数据行按照索引键的顺序存储在磁盘上。换句话说聚簇索引定义了表中数据的物理存储顺序。 由于聚簇索引决定了数据的物理顺序因此每个表只能有一个聚簇索引。在具有聚簇索引的表中数据行的查找非常快因为索引键值可以直接指向数据行的存储位置。 一些数据库管理系统如 SQL Server 和 MySQL 的 InnoDB 存储引擎会自动创建聚簇索引。通常情况下聚簇索引是基于表的主键创建的。
非聚簇索引Non-Clustered Index 非聚簇索引是一种独立于表数据的索引结构。非聚簇索引存储了索引键值和指向数据行的指针或数据行的聚簇索引键值。非聚簇索引与表数据的存储顺序无关因此可以为表创建多个非聚簇索引。 在非聚簇索引中索引键和数据行分开存储这意味着查询时需要额外的 I/O 操作来获取数据行。首先数据库系统需要查找非聚簇索引以找到数据行的指针或聚簇索引键值然后再根据指针或聚簇索引键值查找数据行。这个过程被称为“回表”Key Lookup 或 Bookmark Lookup。 非聚簇索引适用于过滤、排序和聚合等操作特别是当查询只涉及索引键值时即覆盖索引查询非聚簇索引的性能非常高。
总之聚簇索引和非聚簇索引在数据存储和查询性能方面有一些区别。聚簇索引决定了表中数据的物理存储顺序查询速度快但每个表只能有一个。非聚簇索引独立于表数据可以为表创建多个适用于过滤、排序和聚合等操作。在实际应用中根据查询需求和性能要求选择合适的索引类型以优化数据库的整体性能。
区别
主键索引的 BTree 的叶子节点存放的是实际数据所有完整的用户记录都存放在主键索引的 BTree 的叶子节点里二级索引的 BTree 的叶子节点存放的是主键值而不是实际数据。
非聚簇索引一定会回表吗?
非聚簇索引不一定会回表。在某些情况下非聚簇索引可以避免回表操作从而提高查询性能。这种情况通常发生在覆盖索引Covering Index查询中。覆盖索引是指查询所需的所有列都包含在非聚簇索引中的情况。也就是说非聚簇索引包含了查询所需的全部数据因此无需回表到数据行以获取额外的信息。在这种情况下数据库系统可以直接从非聚簇索引中获取查询结果从而避免了回表操作。
非聚簇索引不一定会回表。当查询只涉及覆盖索引中的列时可以避免回表操作从而提高查询性能。为了充分利用覆盖索引优势可以根据查询需求设计合适的非聚簇索引使其包含查询所需的所有列。
什么是联合索引?为什么需要注意联合索引中的字段顺序?
联合索引Compound Index也称为复合索引或多列索引是一种数据库索引它包含两个或多个列的值。使用联合索引可以根据多个列的值快速定位到数据行。联合索引的主要目的是优化多列过滤条件的查询性能。
在联合索引中字段顺序非常重要原因如下 查询性能 联合索引的查询性能取决于查询条件中涉及的列以及它们在索引中的顺序。当查询条件完全匹配索引的前导列最左边的列时查询性能最佳。如果查询条件仅涉及索引的非前导列则联合索引可能无法发挥其性能优势。因此在创建联合索引时应该将查询条件中最常用的列放在前面以提高查询性能。 索引选择性 索引选择性Index Selectivity是指索引中不重复值的比例。具有较高选择性的索引通常具有更好的查询性能因为它们可以更快地过滤出不符合条件的行。在创建联合索引时应将具有较高选择性的列放在前面以提高索引的选择性。 排序和分组操作 联合索引可以提高排序和分组操作的性能但这取决于排序或分组列的顺序与索引中的字段顺序相匹配。在创建联合索引时应考虑将通常用于排序或分组的列放在索引中的适当位置。 覆盖索引 如前所述覆盖索引Covering Index是指查询所需的所有列都包含在索引中从而避免回表操作。在联合索引中字段顺序也会影响覆盖索引的性能。因此在设计联合索引时应确保查询所需的所有列都包含在索引中并注意列的顺序。
总之联合索引中的字段顺序对查询性能、索引选择性、排序和分组操作以及覆盖索引等方面具有重要意义。在创建联合索引时应根据查询需求和性能要求合理安排字段顺序以充分发挥联合索引的优势。
什么是最左前缀原则?
最左前缀原则Leftmost Prefix Principle是指在使用联合索引Compound Index时查询条件必须使用索引的最左边的一列或连续多列以便数据库引擎能够充分利用索引来优化查询性能。最左前缀原则是数据库查询优化的一个重要原则它涉及到联合索引的列顺序和查询条件的匹配。
什么是前缀索引?
前缀索引Prefix Index是一种对数据库表中字符串类型列的部分内容进行索引的方法。在某些情况下为了节省存储空间并提高查询性能我们可能不需要对整个字符串进行索引而只需要对字符串的前缀部分进行索引。前缀索引可以减少索引的大小从而提高查询速度和降低维护成本。
需要注意的是前缀索引也有一些限制和缺点
兼容性问题 并非所有数据库系统都支持前缀索引。例如MySQL 支持前缀索引而 PostgreSQL 和 SQL Server 则不支持。查询限制 使用前缀索引时查询条件中的 LIKE 运算符可能无法充分利用索引。例如当查询条件中使用了后缀通配符如 url LIKE http://example.com/%时前缀索引可以发挥作用但如果查询条件中使用了前缀通配符如 url LIKE %/example.html前缀索引将无法提高查询性能。准确性问题 前缀索引可能导致查询结果不准确因为只有部分字符串内容被索引。因此在创建前缀索引时需要确保所选的前缀长度足够区分不同的字符串值。
总之前缀索引是一种针对字符串类型列的部分内容进行索引的方法可以节省存储空间并提高查询性能。但在使用前缀索引时需要注意兼容性问题、查询限制以及准确性问题。
什么是索引下推?
索引下推Index Condition Pushdown简称 ICP是一种数据库查询优化技术它允许数据库管理系统在索引扫描过程中对查询条件进行过滤。通过将过滤操作提前到索引扫描阶段可以减少从磁盘读取数据的次数从而提高查询性能。在没有应用索引下推优化的情况下数据库系统通常会先执行索引扫描然后将符合索引条件的记录从磁盘加载到内存中最后再过滤掉不符合其他查询条件的记录。这样做的缺点是如果有很多记录符合索引条件但不符合其他查询条件那么将会产生大量无效的磁盘 I/O。索引下推的优势在于它将过滤操作提前到索引扫描阶段这样只有符合所有查询条件的记录才会被加载到内存中。这有助于减少无效的磁盘 I/O提高查询效率。需要注意的是索引下推优化并非适用于所有情况它取决于数据库管理系统的具体实现以及查询条件的复杂程度。在实际应用中数据库查询优化器通常会自动决定是否启用索引下推优化。
如何查看MySQL语句是否使用到索引?
在MySQL中你可以使用EXPLAIN命令来查看查询语句的执行计划从而判断是否使用了索引。EXPLAIN命令会返回关于查询语句如何使用索引、表连接顺序等详细信息。要查看一个查询语句是否使用了索引你可以在查询语句前加上EXPLAIN关键字然后执行该语句。
为什么建议使用自增主键作为索引?
使用自增主键作为索引有以下几个原因 唯一性自增主键保证了每个记录的主键ID是唯一的。这对于数据库系统来说很重要因为唯一性有助于确保数据的完整性避免因重复数据导致的问题。唯一的主键也意味着更高效的索引因为数据库可以直接通过主键查找到唯一的记录而无需检查其他列。 插入性能自增主键在插入新记录时会为每个新记录分配一个比前一个记录更大的ID。由于自增主键是递增的这意味着新插入的数据会被添加到索引的末尾。这对于插入性能有很大的优势因为数据库不需要在中间位置插入记录并重新调整索引结构。相比之下如果使用非自增主键作为索引插入新记录可能会导致索引结构频繁调整从而降低插入性能。 避免热点问题自增主键在插入新数据时由于数据是逐步增长的因此可以避免热点问题。热点问题是指在某个特定区域集中访问数据的情况这可能导致数据库性能下降。使用自增主键作为索引可以将数据分散在整个索引结构中从而避免热点问题。 简化查询使用自增主键作为索引可以简化查询语句。因为主键ID是唯一的所以你可以直接根据主键ID查询记录而无需在查询条件中包含其他列。这有助于提高查询性能因为数据库只需要检查一个索引列。
需要注意的是虽然使用自增主键作为索引有很多优势但这并不意味着它适用于所有情况。在某些特定场景下使用其他类型的主键或复合索引可能更合适。因此在设计数据库结构时需要根据实际需求和性能考虑选择合适的索引策略。
建立索引的原则
建立索引时需要遵循一定的原则以确保索引能够提高查询性能并在维护和存储方面保持高效。以下是建立索引的一些建议原则 选择性高的列索引具有较高选择性的列即具有大量不同值的列。高选择性的列可以更有效地过滤记录从而提高查询性能。相反具有较低选择性的列如性别、布尔值等可能不适合建立索引因为它们不能有效地过滤记录。 频繁用于查询条件的列为经常用于查询条件如WHERE子句、JOIN操作等的列创建索引。这可以提高这些查询的性能。同时也可以考虑创建复合索引将多个频繁用于查询条件的列组合在一起。 用于排序和分组的列为经常用于排序ORDER BY子句和分组GROUP BY子句的列创建索引。这可以加速排序和分组操作。 避免过多的索引每个索引都需要额外的存储空间和维护成本。过多的索引会增加数据库的存储需求并可能降低写操作如插入、更新和删除的性能。因此在创建索引时要权衡利弊避免为不常用的查询创建不必要的索引。 谨慎使用全文索引全文索引Full-Text Index适用于针对大量文本数据的搜索场景。虽然全文索引可以提高文本搜索性能但它们需要额外的存储空间和维护成本。因此在创建全文索引时要谨慎评估实际需求。 使用合适的索引类型根据数据类型和查询需求选择合适的索引类型。例如对于字符串类型的列可以使用前缀索引Prefix Index来减少索引占用的空间。对于地理空间数据可以使用空间索引Spatial Index来提高查询性能。 考虑使用覆盖索引覆盖索引Covering Index是包含查询中所有需要的列的索引。当查询只需要访问覆盖索引中的列时数据库可以避免访问实际的数据表从而提高查询性能。 定期评估和优化索引数据库的使用模式和数据分布可能会随着时间的推移而发生变化。因此建议定期评估和优化索引以确保它们能够适应当前的查询需求。可以使用数据库提供的工具和命令如MySQL的EXPLAIN命令来分析查询性能并根据需要添加、删除或修改索引。
总之建立索引的原则是在提高查询性能的同时尽量减少索引对存储和维护的影响。在设计索引策略时需要根据实际需求和性能考虑进行权衡。
MySQL 索引优化方式
在 MySQL 中优化索引是提高查询性能的关键方法之一。以下是一些常见的 MySQL 索引优化方式 选择合适的列进行索引为查询频繁的列创建索引这样可以加快查询速度。但不要对过多的列创建索引因为索引会占用额外的存储空间并且在插入、更新和删除操作时会增加开销。 使用复合索引复合索引也称为多列索引是基于多个列的值创建的索引。复合索引可以在多列条件查询时提高性能。在创建复合索引时考虑列在查询中的使用顺序并将最常用的列放在索引的前面。 使用覆盖索引覆盖索引是包含查询所需全部列的索引。当查询仅涉及覆盖索引中的列时MySQL 可以直接从索引中获取数据而无需访问表本身从而提高查询性能。考虑在经常一起查询的列上创建覆盖索引。 使用前缀索引前缀索引是基于列值的前缀而非整个列值创建的索引。前缀索引可以减少索引的大小并提高查询速度。在创建前缀索引时选择合适的前缀长度以平衡索引大小和查询性能。 **避免使用 SELECT ***避免在查询中使用 SELECT * 以减少传输和处理的数据量。相反仅选择需要的列这样可以更好地利用覆盖索引。 优化 LIKE 查询避免在 LIKE 查询中使用以百分号%开头的模式因为这会导致索引失效。如果可能将百分号%放在模式的末尾以便 MySQL 可以利用索引。 使用 EXPLAIN 分析查询使用 EXPLAIN 命令分析查询的执行计划以了解 MySQL 如何使用索引。根据 EXPLAIN 输出的信息可以判断是否需要对索引进行优化。 定期维护索引定期使用 OPTIMIZE TABLE 命令对表进行优化以整理索引并释放未使用的空间。此外可以使用 ANALYZE TABLE 命令更新表的统计信息以帮助 MySQL 优化器更好地选择索引。 考虑使用索引提示在某些情况下MySQL 优化器可能无法选择最佳的索引。可以使用索引提示例如 USE INDEX、FORCE INDEX 等来告诉 MySQL 使用特定的索引。 了解存储引擎的索引特性不同的存储引擎例如 InnoDB、MyISAM 等具有不同的索引实现和特性。了解所使用的存储引擎的索引特性并根据这些特性进行优化。
通过上述方法对 MySQL 索引进行优化可以有效地提高查询性能并减少资源消耗。在实际应用中需要根据表的结构和查询模式来选择合适的优化策略。
什么情况下索引失效? 使用 ! 或 类型不一致导致索引失效函数导致的索引失效, 函数用在索引列时, 不走索引如 SELECT * FROM t WHERE DATE(create_time) ‘yyyy-MM-dd’运算符导致的索引失效 如 SELECT * FROM t WHERE K-12,若有INDEX(K)则不走索引OR引起的索引失效 如 SELECT * FROM t WHERE k1 OR j2, 若有INDEX(k), 则不走索引, 如果OR连接的时同一个字段, 则不会失效模糊查询导致的索引失效 如 SELECT * FROM t WHRER name ‘%三’, %放字符串字段前匹配不走索引NOT IN, NOT EXISTS导致索引失效
在某些情况下数据库可能无法使用索引来优化查询导致索引失效。以下是一些可能导致索引失效的情况 使用函数或表达式在查询条件中对索引列使用函数或表达式可能导致索引失效。这是因为数据库无法直接比较函数或表达式的结果与索引值。例如SELECT * FROM users WHERE LOWER(username) john_doe。 隐式类型转换如果查询条件中的数据类型与索引列的数据类型不匹配可能导致隐式类型转换从而使索引失效。为避免这种情况确保查询条件中的数据类型与索引列的数据类型一致。 使用OR条件在查询条件中使用OR条件连接多个列可能导致索引失效。这是因为数据库在处理OR条件时可能无法同时使用多个索引。例如SELECT * FROM users WHERE username john_doe OR email johnexample.com。为解决这个问题可以考虑使用UNION查询代替OR条件。 使用%前导通配符在使用LIKE操作符进行模糊搜索时如果使用%作为前导通配符可能导致索引失效。这是因为数据库无法确定搜索字符串的起始位置从而无法使用索引进行优化。例如SELECT * FROM users WHERE username LIKE %doe。 不等式操作符在某些情况下使用不等于操作符可能导致索引失效。这是因为数据库可能无法有效地使用索引来过滤不等于给定值的记录。 复合索引列顺序在使用复合索引时查询条件中的列顺序与复合索引中的列顺序不一致可能导致索引失效。为避免这种情况确保查询条件中的列顺序与复合索引中的列顺序一致。 索引选择性较低如果索引的选择性较低即索引列的唯一值占总记录数的比例较低数据库可能会选择全表扫描而不是使用索引来执行查询。这是因为全表扫描在这种情况下可能比使用低选择性的索引更有效。 查询优化器的决策查询优化器可能会基于统计信息、表大小和其他因素来决定是否使用索引。在某些情况下查询优化器可能认为全表扫描或其他方法比使用索引更有效。这种情况下索引可能被认为是失效的。
要解决索引失效的问题可以根据具体情况调整查询语句确保数据库能够有效地使用索引来优化查询。同时定期更新数据库统计信息以帮助查询优化器做出更准确的决策。
MySQL单表不要超过2000W行靠谱吗
MySQL 的表数据是以页的形式存放的页在磁盘中不一定是连续的。页的空间是 16K, 并不是所有的空间都是用来存放数据的会有一些固定的信息如页头页尾页码校验码等等。在 B 树中叶子节点和非叶子节点的数据结构是一样的区别在于叶子节点存放的是实际的行数据而非叶子节点存放的是主键和页号。索引结构不会影响单表最大行数2000W 也只是推荐值超过了这个值可能会导致 B 树层级更高影响查询性能。
MySQL 单表行数的上限取决于多个因素如硬件资源、存储引擎、表结构和查询性能等。因此是否靠谱要根据具体情况来判断。 在实际生产环境中有许多 MySQL 单表存储了超过 2000W即 2000 万行的记录。然而在大量数据的情况下查询和维护性能可能会受到影响。为了避免性能瓶颈通常采用如下策略 优化索引为表中的查询频繁的列创建合适的索引以提高查询性能。合理使用覆盖索引Covering Index和前缀索引Prefix Index可以帮助减少磁盘 I/O 和内存使用。 分区表MySQL 支持表分区将一个大表划分为多个独立的子表。这样查询时只需要扫描相关的子表而不是整个大表。分区表可以根据不同的分区方法例如按照范围、列表、哈希等进行划分。 垂直拆分将一个大表按照列进行拆分将不常用的列或者较大的列单独存储在一个或多个新表中。这样查询时只需要访问所需列的数据减少 I/O 和内存使用。 水平拆分将一个大表按照行进行拆分将记录分布到多个子表中。这可以通过分布式数据库或者应用层的数据分片Sharding实现。通过水平拆分能够更好地利用硬件资源提高查询性能。 硬件升级提升服务器的硬件配置如内存、磁盘和 CPU 等可以缓解由于大量数据导致的性能问题。
综上所述MySQL 单表存储 2000W 行记录是可以实现的但在实际应用中需要根据系统的需求和性能要求进行权衡。如果可能采用上述策略进行优化以保持良好的查询和维护性能。
MySQL 使用 like “%x“索引一定会失效吗
是的当你在 MySQL 中使用 LIKE 语句并且模式以百分号%开头时索引通常会失效。这是因为以百分号开头的模式表示任意长度和任意字符的前缀MySQL 无法在索引中找到特定的起始位置来进行搜索。 文章转载自： http://www.morning.qpsxz.cn.gov.cn.qpsxz.cn http://www.morning.lzqtn.cn.gov.cn.lzqtn.cn http://www.morning.yrbq.cn.gov.cn.yrbq.cn http://www.morning.lnfkd.cn.gov.cn.lnfkd.cn http://www.morning.okiner.com.gov.cn.okiner.com http://www.morning.rpstb.cn.gov.cn.rpstb.cn http://www.morning.zrbpx.cn.gov.cn.zrbpx.cn http://www.morning.trjr.cn.gov.cn.trjr.cn http://www.morning.qichetc.com.gov.cn.qichetc.com http://www.morning.btqrz.cn.gov.cn.btqrz.cn http://www.morning.cbndj.cn.gov.cn.cbndj.cn http://www.morning.rnfwx.cn.gov.cn.rnfwx.cn http://www.morning.wmhlz.cn.gov.cn.wmhlz.cn http://www.morning.wglhz.cn.gov.cn.wglhz.cn http://www.morning.jbxfm.cn.gov.cn.jbxfm.cn http://www.morning.mhrzd.cn.gov.cn.mhrzd.cn http://www.morning.mnmrx.cn.gov.cn.mnmrx.cn http://www.morning.bpmtr.cn.gov.cn.bpmtr.cn http://www.morning.ndtzy.cn.gov.cn.ndtzy.cn http://www.morning.hlnrj.cn.gov.cn.hlnrj.cn http://www.morning.mfzyn.cn.gov.cn.mfzyn.cn http://www.morning.yrrnx.cn.gov.cn.yrrnx.cn http://www.morning.yhjlg.cn.gov.cn.yhjlg.cn http://www.morning.krtcjc.cn.gov.cn.krtcjc.cn http://www.morning.yfmwg.cn.gov.cn.yfmwg.cn http://www.morning.bsrcr.cn.gov.cn.bsrcr.cn http://www.morning.nzklw.cn.gov.cn.nzklw.cn http://www.morning.yzzfl.cn.gov.cn.yzzfl.cn http://www.morning.jkzjs.cn.gov.cn.jkzjs.cn http://www.morning.lbcfj.cn.gov.cn.lbcfj.cn http://www.morning.ptqds.cn.gov.cn.ptqds.cn http://www.morning.xhftj.cn.gov.cn.xhftj.cn http://www.morning.lcmhq.cn.gov.cn.lcmhq.cn http://www.morning.wzjhl.cn.gov.cn.wzjhl.cn http://www.morning.qxmnf.cn.gov.cn.qxmnf.cn http://www.morning.hcqpc.cn.gov.cn.hcqpc.cn http://www.morning.reababy.com.gov.cn.reababy.com http://www.morning.sfmqm.cn.gov.cn.sfmqm.cn http://www.morning.nsjpz.cn.gov.cn.nsjpz.cn http://www.morning.yqpck.cn.gov.cn.yqpck.cn http://www.morning.dkgtr.cn.gov.cn.dkgtr.cn http://www.morning.dxpzt.cn.gov.cn.dxpzt.cn http://www.morning.jrlxz.cn.gov.cn.jrlxz.cn http://www.morning.prgrh.cn.gov.cn.prgrh.cn http://www.morning.zbhfs.cn.gov.cn.zbhfs.cn http://www.morning.zypnt.cn.gov.cn.zypnt.cn http://www.morning.mbqyl.cn.gov.cn.mbqyl.cn http://www.morning.plzgt.cn.gov.cn.plzgt.cn http://www.morning.ndxss.cn.gov.cn.ndxss.cn http://www.morning.hrtct.cn.gov.cn.hrtct.cn http://www.morning.ftrpvh.cn.gov.cn.ftrpvh.cn http://www.morning.lveyue.com.gov.cn.lveyue.com http://www.morning.hqwcd.cn.gov.cn.hqwcd.cn http://www.morning.nytqy.cn.gov.cn.nytqy.cn http://www.morning.jpydf.cn.gov.cn.jpydf.cn http://www.morning.zpdjh.cn.gov.cn.zpdjh.cn http://www.morning.bpmdz.cn.gov.cn.bpmdz.cn http://www.morning.cokcb.cn.gov.cn.cokcb.cn http://www.morning.guofenmai.cn.gov.cn.guofenmai.cn http://www.morning.lzqdl.cn.gov.cn.lzqdl.cn http://www.morning.lsfzq.cn.gov.cn.lsfzq.cn http://www.morning.jzsgn.cn.gov.cn.jzsgn.cn http://www.morning.syfty.cn.gov.cn.syfty.cn http://www.morning.mtdfn.cn.gov.cn.mtdfn.cn http://www.morning.trjp.cn.gov.cn.trjp.cn http://www.morning.knlyl.cn.gov.cn.knlyl.cn http://www.morning.itvsee.com.gov.cn.itvsee.com http://www.morning.dnls.cn.gov.cn.dnls.cn http://www.morning.jbfzx.cn.gov.cn.jbfzx.cn http://www.morning.ypcbm.cn.gov.cn.ypcbm.cn http://www.morning.fpyll.cn.gov.cn.fpyll.cn http://www.morning.rqfzp.cn.gov.cn.rqfzp.cn http://www.morning.qlckc.cn.gov.cn.qlckc.cn http://www.morning.cmdfh.cn.gov.cn.cmdfh.cn http://www.morning.zlsmx.cn.gov.cn.zlsmx.cn http://www.morning.qjdqj.cn.gov.cn.qjdqj.cn http://www.morning.wrtxk.cn.gov.cn.wrtxk.cn http://www.morning.kwqt.cn.gov.cn.kwqt.cn http://www.morning.jfymz.cn.gov.cn.jfymz.cn http://www.morning.ccdyc.cn.gov.cn.ccdyc.cn
