今天给大家介绍两个黑魔法,这都是压箱底的法宝.大家在使用时,一定要弄清他们的适用场景及用法,用好了,就是一把开天斧,用不好那就是画蛇添足.自从看过耗子哥(左耳朵耗子)的博客,都会给对相应专题有兴趣的小伙伴列出几篇拓展文章,我觉得这种方式还是非常不错,所以这篇文章我也会列出几篇扩展的文章,供想更深入思考的小伙伴查阅. 可能有人会认为这两个用法会比较冷门,但是在跨系统调用api的过程中,表的数据量比较大时,sql查询性能太差,会导致接口响应超时,就会对相应的业务产生非常大的影响.系统优化,大家千万不…

可能有小伙伴会问,Covering Indexes到底是什么神器呢?它又是如何来提升性能的呢?接下来我会用最通俗易懂的语言来进行介绍,毕竟不是每个程序猿都要像DBA那样深刻理解数据库,知道如何用以及如何用好神器才是最关键的. Covering Indexes就是一个索引覆盖所有要查询的字段(ps:这句话我挖个坑,文末我来解释). An index that contains all required information to resolve the query is known as a “…

Covering Indexes in MySQL, PostgreSQL, and MongoDB - Orange Matter https://orangematter.solarwinds.com/2019/02/01/covering-indexes-in-mysql-postgresql-and-mongodb/ Query Optimization - MongoDB Manual https://docs.mongodb.com/manual/core/query-optimiz…

小结: 1.覆盖索引 回表 2. All indexes in PostgreSQL are secondary indexes, meaning that each index is stored separately from the table's main data area (which is called the table's heap in PostgreSQL terminology). This means that in an ordinary index scan, ea…

一. 1.什么是B-Tree indexes? The general idea of a B-Tree is that all the values are stored in order, and each leaf page is the same distance from the root. A B-Tree index speeds up data access because the storage engine doesn’t have to scan the whole tab…

通常来说,索引可以用于提高查询的速度.通过索引,可以快速访问表中的指定数据,避免了表上的扫描.有时候,索引不仅仅能够用于定位表中的数据.某些查询可能只需要访问索引的数据,就能够获取所需要的结果,而不需要再次访问表中的数据.这种访问数据的方法叫做 Index-Only 扫描.要想通过索引直接返回查询的数据,创建的索引需要包含 SELECT 列表中的所有字段:CREATE TABLE t1 (a int, b int, c int); INSERT INTO t1     SELECT val, v…

Table of Contents The ProblemAlgorithmDigressionFirst, some examplesAlgorithm, Step 1 (WHERE "column = const")Algorithm, Step 2Algorithm, Step 2a (one range)Algorithm, Step 2b (GROUP BY)Algorithm, Step 2c (ORDER BY)Algorithm endLimitationsStop a…

487down vote Differences KEY or INDEX refers to a normal non-unique index.  Non-distinct values for the index are allowed, so the index may contain rows with identical values in all columns of the index.  These indexes don't enforce any restraints on…

SQL Server 中什么情况会导致其执行计划从索引查找(Index Seek)变成索引扫描(Index Scan)呢? 下面从几个方面结合上下文具体场景做了下测试.总结.归纳. 1:隐式转换会导致执行计划从索引查找(Index Seek)变为索引扫描(Index Scan) Implicit Conversion will cause index scan instead of index seek. While implicit conversions occur in SQL Serve…

参考资料:http://www.cnblogs.com/hustcat/archive/2009/10/28/1591648.html ———————————— 全文: 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1…

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…

转自:理解MySQL——索引与优化 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-Tr…

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时间为…

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(…

http://blogs.msdn.com/b/sqlserverfaq/archive/2010/05/27/guid-vs-int-debate.aspx I recently read a blog post on what was better using GUIDs or Integer values. This is been an age long debate and there are advocates in both camps stressing on the disad…

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…

板子之前做过2年web开发培训(入门?),获得挺多学生好评,这是蛮有成就感的一件事,准备花点时间根据当时的一些备课内容整理出一系列文章出来,希望能给更多人带来帮助,这是系列文章的第一篇 注:科普文章一篇,大牛绕道 索引是做什么的? 索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行.不使用索引,MySQL必须从第1条记录开始然后读完整个表直到找出相关的行.表越大,花费的时间越多.如果表中查询的列有一个索引,MySQL能快速到达一个位置去搜寻到数据文件的中间,没有必要看所有数据. 大多数MySQL索引(PR…

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(…

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时间为10…

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log…

原文地址 http://www.cnblogs.com/zhycyq/articles/2636748.html 50种方法优化SQL Server数据库查询 查询速度慢的原因很多,常见如下几种: 1.没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 2.I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应. 3.没有创建计算列导致查询不优化. 4.内存不足 5.网络速度慢 6.查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量) 7.锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷…

存储过程编写经验和优化措施 一.适合读者对象:数据库开发程序员,数据库的数据量很多,涉及到对SP(存储过程)的优化的项目开发人员,对数据库有浓厚兴趣的人. 二.介绍:在数据库的开发过程中,经常会遇到复杂的业务逻辑和对数据库的操作,这个时候就会用SP来封装数据库操作.如果项目的SP较多,书写 又没有一定的规范,将会影响以后的系统维护困难和大SP逻辑的难以理解,另外如果数据库的数据量大或者项目对SP 的性能要求很,就会遇到优化的问题,否则速度有可能很慢,经过亲身经验,一个经过优化过的SP要比一个性能…

MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的,索引可以大大提高MySQL的检索速度. 索引分单列索引和组合索引.单列索引,即一个索引只包含单个列,一个表可以有多个单列索引,但这不是组合索引.组合索引,即一个索包含多个列. 创建索引时,你需要确保该索引是应用在 SQL 查询语句的条件(一般作为 WHERE 子句的条件). 实际上,索引也是一张表,该表保存了主键与索引字段,并指向实体表的记录. 上面都在说使用索引的好处,但过多的使用索引将会造成滥用.因此索引也会有它的缺点:虽然索引大大提高…

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…

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(…

索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行.不使用索引,MySQL必须从第1条记录开始然后读完整个表直到找出相关的行,还需要考虑每次读入数据页的IO开销.而如果采取索引,则可以根据索引指向的页以及记录在页中的位置,迅速地读取目标页进而获取目标记录. 大多数情况下都(默认)采用B树来构建索引.只是空间列类型的索引使用R-树,并且MEMORY表还支持hash索引.B树是平衡多叉树,每个节点存放多少个值取决于值所占的空间,这与每一张数据页存放多少条记录与记录信息量有关同理.节点中的值是以非降序进行排列的…

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(…

一.索引简介 MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的,索引可以大大提高MySQL的检索速度. 索引分单列索引(主键索引.唯一索引.普通索引)和组合索引.单列索引,即一个索引只包含单个列,一个表可以有多个单列索引,但这不是组合索引.组合索引,即一个索引包含多个列. 创建索引时,你需要确保该索引是应用在 SQL 查询语句的条件(一般作为 WHERE 子句的条件). 实际上,索引也是一张表,该表保存了主键与索引字段,并指向实体表的记录. 上面都在说使用索引的好处,但过多的使用索引将会造…

mysql索引_1_Mysql_Learning_Notes 二分查找/折半查找法,binary search 一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法; 二分查找法的优点是比较少次数,查找速度快,平均性能好;其缺点是要求待查表为有序表,且插入删除困难,因此二分查找方法适用于不经常变动而查找频繁的有序列表. innodb 要求聚集索引列都要求是有序自增列.innnodb 是事务型的存储引擎,其中的行总是会被删除并提交,count(*) 相对要慢一些. 二叉树,binary tree 二叉树的每…

1 数据结构及算法基础 1.1 索引的本质 官方定义:索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构 本质:索引是数据结构 查询是数据库的最主要功能之一.我们都希望查询速度能尽可能快,因此数据库系统的设计者会从查询算法角度优化 最基本的查询算法当然是顺序查找(linear search),这种复杂度为O(n)的算法在数据量很大时显然是糟糕的 好在CS的发展提供了很多更优秀的查找算法,如二分查找(binary search).二叉树查找(binary tree search)等 稍微分析…