8.7 正确使用索引(no)】的更多相关文章

查看表相关命令 - 查看表结构   desc 表名- 查看生成表的SQL   show create table 表名- 查看索引   show index from  表名 使用索引和不使用索引 由于索引是专门用于加速搜索而生,所以加上索引之后,查询效率会快到飞起来. # 有索引 mysql> select * from tb1 where name = 'zhangqiye'; +-----+-------------+---------------------+--------------…
一.MySQL中常见索引类型 普通索引:仅加速查询 主键索引:加速查询.列值唯一.表中只有一个(不可有null) 唯一索引:加速查询.列值唯一(可以有null) 组合索引:多列值组成一个索引,专门用于组合搜索,其效率大于索引合并 索引合并:使用多个单列索引组合搜索. 覆盖索引:select的数据列只用从索引中就能够取得,不必读取数据行:换句话说,查询列要被所建的索引覆盖. 普通索引 -- 创建表同时添加name字段为普通索引 create table tb( id int not null au…
MySQL使用了B+Tree作为底层数据结构,能够实现快速高效的数据查询功能.工作中可怕的是没有建立索引,比这更可怕的是建好了索引又没有使用到.本文将围绕着如何优雅的使用索引,图文并茂地和大家一起探讨索引的正确打开姿势,不谈底层原理,只求工作实战. 1. 索引的特点 page之间是双链表形式,而每个page内部的数据则是单链表形式存在.当进行数据查询时,会限定位到具体的page,然后在page中通过二分查找具体的记录. 并且索引的顺序不同,数据的存储顺序则也不同.所以在开发过程中,一定要注意索引…
一 索引未命中 并不是说我们创建了索引就一定会加快查询速度,若想利用索引达到预想的提高查询速度的效果,我们在添加索引时,必须遵循以下问题 1 范围问题,或者说条件不明确,条件中出现这些符号或关键字:>.>=.<.<=.!= .between...and....like. 大于号.小于号…
T1表 10000000万条数据,(插入时间36分钟,count(*)查询19秒,空间占用670M左右) 1.真正充分的利用索引比如like '张%' 就是符合SARG(符合扫描参数)标准而like '%张' 就不符合该标准 通配符%在字符串首字符的使用会导致索引无法使用,虽然实际应用中很难避免这样用,但还是应该对这种现象有所了解,至少知道此种用法性能是很低下的. ********************************************** 2.“非”操作符不满足SARG形式,使…
今天遇到一个问题,那就是当使用for循环批量注册事件处理函数,然后最后通过事件处理函数获取当前元素的索引值的时候会失败,先看一段代码实例: <script type="text/javascript"> window.onload=function(){ var oLis=document.getElementsByTagName("li"); var oshow=document.getElementById("show"); fo…
背景 最近在给一个物流系统做TiDB POC测试,这个系统是基于MySQL开发的,本次投入测试的业务数据大概10个库约900张表,最大单表6千多万行. 这个规模不算大,测试数据以及库表结构是用Dumpling从MySQL导出,再用Lightning导入到TiDB中,整个过程非常顺利. 系统在TiDB上跑起来后,通过Dashboard观察到有一条SQL非常规律性地出现在慢查询页面中,打开SQL一看只是个单表查询并不复杂,感觉必有蹊跷. 问题现象 以下是从Dashboard中抓出来的原始SQL和执行…
1:ElasticSearch的查询过程 2:由ES查询模式引起的深度分页问题 3:如何正确遍历索引中的数据 ElasticSearch的查询过程 es的数据查询分两步: 第一步是的结果是获取满足查询条件的,分布于各个shard上的_doc_id及对应_score: 第二步是根据第一步获取的所有的_doc_id,去各个shard上获取数据明细,合并返回客户端. 在第一步的查询中,es执行了一个类似map-reduce的查询模式:在各个shard上执行同样的查询,获取同样大小的数据(from+si…
一. 介绍 二. 索引的原理 三. 索引的数据结构 四. 聚集索引与辅助索引 五. MySQL索引管理 六. 测试索引 七. 正确使用索引 八. 联合索引与覆盖索引 九. 查询优化神器-explain 十. 慢查询优化的基本步骤 十一. 慢日志管理 一 .介绍 为何要有索引? 一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,在生产环境中,我们遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,因此对查询语句的优化显然是重中之重.说起加速查询,就不得不提到…
原文链接:https://my.oschina.net/feinik/blog/1305784 1.概述 索引是存储引擎用于快速查找记录的一种数据结构,通过合理的使用数据库索引可以大大提高系统的访问性能,接下来主要介绍在MySql数据库中索引类型,以及如何创建出更加合理且高效的索引技巧. 注:这里主要针对的是InnoDB存储引擎的B+Tree索引数据结构 2.索引的优点 1.大大减轻了服务器需要扫描的数据量,从而提高了数据的检索速度 2.帮助服务器避免排序和临时表 3.可以将随机I/O变为顺序I…