本文地址 分享提纲: 1.为查询缓存优化你的查询 2. EXPLAIN 你的 SELECT 查询 3. 当只要一行数据时使用 LIMIT 1 4. 为搜索字段建索引 5. 在Join表的时候使用相当类型的例,并将其索引 6. 千万不要 ORDER BY RAND() 7. 避免 SELECT * 8. 永远为每张表设置一个ID 9. 使用 ENUM 而不是 VARCHAR 10. 从 PROCEDURE ANALYSE() 取得建议 11. 尽可能的使用 NOT NULL 12. Prepare…

参考: http://blog.csdn.net/xluren/article/details/32746183 http://www.cnblogs.com/hustcat/archive/2009/10/28/1591648.html 关于MySQL索引的好处,如果正确合理设计并且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话,那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车.对于没有索引的表,单表查询可能几十万数据就是瓶颈,而通常大型网站单日就可能会产生几十万甚至几百万的数据,没有索引查询会变…

索引的概念 索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分),它们包含着对数据表里所有记录的引用指针.更通俗的说,数据库索引好比是一本书前面的目录,能加快数据库的查询速度.在没有索引的情况下,数据库会遍历全部数据后选择符合条件的:而有了相应的索引之后,数据库会直接在索引中查找符合条件的选项.如果我们把SQL语句换成"SELECT * FROM 表名 WHERE id=2000000",那么你是希望数据库按照顺序读取完200万行数据以后给你结果还是直接在索引中定位…

转自:http://www.cnblogs.com/hustcat/archive/2009/10/28/1591648.html 写在前面:索引对查询的速度有着至关重要的影响,理解索引也是进行数据库性能调优的起点.考虑如下情况,假设数据库中一个表有10^6条记录,DBMS的页面大小为4K,并存储100条记录.如果没有索引,查询将对整个表进行扫描,最坏的情况下,如果所有数据页都不在内存,需要读取10^4个页面,如果这10^4个页面在磁盘上随机分布,需要进行10^4次I/O,假设磁盘每次I/O时间…

mysql中支持hash和btree索引.innodb和myisam只支持btree索引,而memory和heap存储引擎可以支持hash和btree索引 我们可以通过下面语句查询当前索引使用情况: show status like '%Handler_read%'; +-----------------------+-------+| Variable_name | Value |+-----------------------+-------+| Handler_read_first | 0…

SQL优化 MySQL版  - 索引分类.创建方式.删除索引.查看索引.SQL性能问题 作者 Stanley 罗昊 [转载请注明出处和署名,谢谢!] 索引分类 单值索引 单的意思就是单列的值,比如说有一张数据库表,表内有三个字段,分别是 id name age,我给age这个字段加一个索引,这就是单值索引,因为只有age这一列是索引: 一个表可以有多个单值索引,我不光可以设置age,我也可以吧name设置成索引,或许更多: 唯一索引 顾名思义,就是不能重复,比如age就不能被设置为唯一索引,因为…

知识点:Mysql 索引原理完全手册(1) 知识点:Mysql 索引原理完全手册(2) 知识点:Mysql 索引优化实战(3) 知识点:Mysql 数据库索引优化实战(4) 一:插入订单 业务逻辑:插入订单数据,为了避免重复导单,一般会通过交易号去数据库中查询,判断该订单是否已经存在. 最基础的sql语句 mysql> select * from book_order where order_id = "10000"; +-------+--------------------+…

基础知识 Innodb存储引擎 支持行锁 支持事务: Myisam存储引擎 只支持表锁: 不支持事务: 常见索引列表 独立的列 前缀索引(索引选择性) 多列索引(并不是多个单列索引,索引顺序很重要) 聚簇索引(保存了完整的数据记录,数据文件本身就是索引文件) 覆盖索引(一个索引包含或覆盖所有查询的字段值,对于Innodb来说,可以避免对主键索引的二次查询) 使用索引扫描做排序 冗余索引和重复索引 索引对CRUD的影响 一般来说,增加索引是为了提升查询速度,索引越多,查询速度应该越快(当索引太多时…

原文地址:http://blog.codinglabs.org/articles/theory-of-mysql-index.html 索引使用策略及优化 MySQL的优化主要分为结构优化(Scheme optimization)和查询优化(Query optimization).本章讨论的高性能索引策略主要属于结构优化范畴.本章的内容完全基于上文的理论基础,实际上一旦理解了索引背后的机制,那么选择高性能的策略就变成了纯粹的推理,并且可以理解这些策略背后的逻辑. 示例数据库 为了讨论索引策略,需…

写在前面:索引对查询的速度有着至关重要的影响,理解索引也是进行数据库性能调优的起点.考虑如下情况,假设数据库中一个表有10^6条记录,DBMS的页面大小为4K,并存储100条记录.如果没有索引,查询将对整个表进行扫描,最坏的情况下,如果所有数据页都不在内存,需要读取10^4个页面,如果这10^4个页面在磁盘上随机分布,需要进行10^4次I/O,假设磁盘每次I/O时间为10ms(忽略数据传输时间),则总共需要100s(但实际上要好很多很多).如果对之建立B-Tree索引,则只需要进行log100(…