满足GROUP BY子句的最一般的方法是扫描整个表并创建一个新的临时表,表中每个组的所有行应为连续的,然后使用该临时表来找到组并应用累积函数(如果有).在某些情况中,MySQL能够做得更好,即通过索引访问而不用创建临时表. 为GROUP BY使用索引的最重要的前提条件是所有GROUP BY列引用同一索引的属性,并且索引按顺序保存其关键字.是否用索引访问来代替临时表的使用还取决于在查询中使用了哪部分索引.为该部分指定的条件,以及选择的累积函数. 由于GROUP BY 实际上也同样会进行排序操作,而…

什么是松散索引? 答:实际上就是当MySQL 完全利用索引扫描来实现GROUP BY 的时候,并不需要扫描所有满足条件的索引键即可完成操作得出结果. 要利用到松散索引扫描实现GROUP BY,需要至少满足以下几个条件:◆ GROUP BY 条件字段必须在同一个索引中最前面的连续位置:◆ 在使用GROUP BY 的同时,只能使用MAX 和MIN 这两个聚合函数(新版本支持更多):◆ 如果引用到了该索引中GROUP BY 条件之外的字段条件的时候,必须以常量形式存在: 为什么松散索引扫描的效率会很高…

执行GROUP BY子句的最一般的方法:先扫描整个表,然后创建一个新的临时表,表中每个组的所有行应为连续的,最后使用该临时表来找到组 并应用聚集函数.在某些情况中,MySQL通过访问索引就可以得到结果,此类查询的 EXPLAIN 输出显示 Extra 列的值为 Using index for group-by. 一.松散索引扫描 The most efficient way to process GROUP BY is when an index is used to directly retr…

1. 在where 从句,group by 从句,order by 从句,on 从句中出现的列: 2. 索引字段越小越好: 3. 离散度大的列放到联合索引的前面:比如: select * from payment where staff_id = 2 and customer_id = 236; 针对上面的查询是  index(sftaff_id, customer_id) 好?还是index(customer_id, staff_id)好? 因为customer_id的离散度更大,因此用后面的…

一.数据类型优化 数据类型 整数   数字类型:整数和实数 tinyint(8).smallint(16).mediuint(24).int(32).bigint(64) 数字表示对应最大存储位数,如 tinyint (-127 --- 128),tinyint unsigned 表示不允许负数,则范围为 (0 -- 255). 常规数据库中 int(11) 只是表示控制显示字符的个数是11个,int(1) 和 int(20) 存储和计算是一样的,即 int(1) 照样可以存储1111(4位数)…

MySQL数据库优化方案 Mysql的优化,大体可以分为三部分:索引的优化,sql慢查询的优化,表的优化. 开启慢查询日志,可以让MySQL记录下查询超过指定时间的语句,通过定位分析性能的瓶颈,才能更好的优化数据库系统的性能. Sql 慢查询优化步骤 先捕获低效SQL→慢查询优化方案→慢查询优化原则 MySQL数据库配置慢查询 参数说明: 1.查询慢查询配置 show variables like 'slow_query%'; slow_query_log 对应 开启状态 slow_query_…

这一篇文章本来应该是放在 mysql 高性能日记中的,并且其优化程度并不高,但考虑到其特殊性和原理(索引结构也在这里稍微讲一下) 一,mysql 索引结构 (B.B+树) 要问到 mysql 的索引用到什么数据结构,我相信大部分都能回答出来,没错,就是 B+ 树.那再问为什么要用 B+ 树呢,与红黑树,hash 表又分别有什么区别呢,问到这里可能就难住了一些没思考过的轻度玩家了.这里简单描述一下 B 树与红黑树的区别,有数据结构基础的同学应该可以讲出来,红黑树是平衡二叉树的一个变种,利用红黑树的…

/*SELECT count(*) FROM (*/ EXPLAIN SELECT st.id,st.Stu_name,tmpgt.time,tmpgt.goutong FROM jingjie_students st RIGHT JOIN ( SELECT * FROM _goutong gttime,( SELECT name_id nameid, max(time) time FROM t_goutong GROUP BY name_id) gt WHERE gttime.name_id=…

原文地址:http://blog.codinglabs.org/articles/theory-of-mysql-index.html InnoDB使用B+Tree作为索引结构 最左前缀原理与相关优化 以employees.titles表为例,下面先查看其上都有哪些索引: SHOW INDEX FROM employees.titles; +--------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+----…

一.优化概述 二.查询与索引优化分析 1性能瓶颈定位 Show命令 慢查询日志 explain分析查询 profiling分析查询 2索引及查询优化 三.配置优化 1)      max_connections 2)      back_log 3)      interactive_timeout 4)      key_buffer_size 5)      query_cache_size 6)      record_buffer_size 7)      read_rnd_buffer…