在对oracle的SQL优化过程中经常会遇到[like'%abc']破坏索引的问题,但是如果真有此类需求,该如何在不破坏索引的基础上进行查询呢. [sql] view plain copy sys@mescp> ') from dual; REVERSE(') -------------------------------- row selected. sys@mescp> create table test_like as select object_id,object_name from

背景: MongoDB和MySQL一样,都会产生慢查询,所以都需要对其进行优化:包括创建索引.重构查询等.现在就说明在MongoDB下的索引相关知识点,可以通过这篇文章MongoDB 查询优化分析了解MongoDB慢查询的一些特点. 执行计划分析: 因为MongoDB也是BTree索引,所以使用上和MySQL大致一样.通过explain查看一个query的执行计划,来判断如何加索引,explain在3.0版本的时候做了一些改进,现在针对这2个版本进行分析: 3.0之前: zjy:PRIMARY>

数据库索引: 索引有单列索引,复合索引之说,如果某表的某个字段有主键约束和唯一性约束,则Oracle 则会自动在相应的约束列上建议唯一索引.数据库索引主要进行提高访问速度. 建设原则: 1.索引应该经常建在where 子句经常用到的列上.如果某个大表经常使用某个字段进行查询,并且检索行数小于总表行数的5%.则应该考虑. 2.对于两表连接的字段,应该建立索引.如果经常在某表的一个字段进行order By 则也经过进行索引. 3.不应该在小表上建设索引. 优缺点: 1.索引主要进行提高数据的查询速度

转自 :http://blog.csdn.net/wud_jiyanhui/article/details/7403375 什么是索引 索引时一种特殊的文件,他们包涵着对数据表里所有记录的引用指针. 当对数据表记录进行更新后,都会对索引进行刷新. 索引会占用相当大的空间,应该只为经常查询和最经常排序的数据列建立索引.   索引类型   ①普通索引:这是最基本的索引类型,而且它没有唯一性之类的限制.普通索引可以通过以下几种方式创建:  I.创建索引   例如:CREATE INDEX <索引的名字

知识点总结 自定义属性 元素.自定义属性 ＝ 值: 比如: oDiv.abc = 100; =>abc为自定义属性 索引值 index  =>也是自定义属性 oDiv.index = '';

本文提要 最近写的几篇文章都是关于数据层优化方面的,这几天也在想还有哪些地方可以优化改进,结合日志和项目代码发现,关于数据层的优化,还是有几个方面可以继续修改的,代码方面,整合了druid数据源也开启了sql监控等,修改和规范了变量的命名方式,建表时的命名方式也做了修改,不过做的这些还不够,优化这件事真是一个长期和自觉的过程,mapper文件中的sql语句,依然不是十分的符合规范,有继续优化的必要,数据库中表的结构也需要继续优化. 前一篇文章主要讲了慢sql的整理,以及explain关键字在优化

1.1 索引的介绍 索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构,使用索引可快速访问数据库表中的特定信息.如果想按特定职员的姓来查找他或她,则与在表中搜索所有的行相比,索引有助于更快地获取信息. 索引的一个主要目的就是加快检索表中数据的方法,亦即能协助信息搜索者尽快的找到符合限制条件的记录ID的辅助数据结构. 1.1.1 唯一索引 唯一索引是不允许其中任何两行具有相同索引值的索引.当现有数据中存在重复的键值时,大多数数据库不允许将新创建的唯一索引与表一起保存.数据库还可能防止添加将在表中创

原文转自:http://www.cnblogs.com/happyflyingpig/p/7655762.html 独立索引: 独立索引是指索引列不能是表达式的一部分,也不能是函数的参数 例1: SELECT actor_id FROM actor WHERE actor_id+1=5 --这种写法,就算在actor_id上建立了索引,也不起效 例2: SELECT .... WHERE TO_DAYS(CURRENT_DATE) - TO_DAYS(date_col) <= 10 --这也是一

mysql中 myisam,innodb默认使用的是 Btree索引,至于btree的数据结构是怎样的都不重要,只需要知道结果,既然是索引那这个数据结构最后是排好序:就像新华字典他的目录就是按照a,b,c..这样排好序的:所以你在找东西的时候才快,比如你找 “中” 这个字的解释,你肯定就会定位到目录的 z 开头部分: 组合索引可以这样理解,比如(a,b,c),abc都是排好序的,在任意一段a的下面b都是排好序的,任何一段b下面c都是排好序的: 组合索引的生效原则是  从前往后依次使用生效,如果中

一.索引 1.介绍 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现问题的,还是一些复杂的查询操作,因此对查询语句的优化是重中之重.加速查询最好的方法就是索引. 索引:简单的说,相当于图书的目录,可以帮助用户快速的找到需要的内容. 在MySQL中也叫做“键”,是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构.能够大大提高查询效率.特别是当数据量非常大,查询涉及多个表时,使用索引往往能使查询速度加快成千上万倍. 总结:索引的目

本文从如何建立mysql索引以及介绍mysql的索引类型,再讲mysql索引的利与弊,以及建立索引时需要注意的地方 首先:先假设有一张表,表的数据有10W条数据,其中有一条数据是nickname='css',如果要拿这条数据的话需要些的sql是 SELECT * FROM award WHERE nickname = 'css' 一般情况下,在没有建立索引的时候,mysql需要扫描全表及扫描10W条数据找这条数据,如果我在nickname上建立索引,那么mysql只需要扫描一行数据及为我们找到这

当考虑到数据多的时候,并且要加速查询时候,就不得不 用到索引了. 索引本质:通过不断地缩小想要获取数据的范围来筛选出最终想要的结果,同时把随机的事件变成顺序的事件, 也就是说,有了这种索引机制,我们可以总是用同一种查找方式来锁定数据.来提高查询的速度: 索引方法: 1.B+TREE 索引 B+树是一种经典的数据结构,由平衡树和二叉查找树结合产生,它是为磁盘或其它直接存取辅助设备而设计的一种平衡查找树,在B+树中,所有的记录节点都是按键值大小顺序存放在同一层的叶节点中,叶节点间用指针相连,构成双向

索引; 2.索引入门对于任何DBMS,索引都是进行优化的最主要的因素.对于少量的数据,没有合适的索引影响不是很大,但是,当随着数据量的增加,性能会急剧下降.如果对多列进行索引(组合索引),列的顺序非常重要,MySQL仅能对索引最左边的前缀进行有效的查找.例如:假设存在组合索引it1c1c2(c1,c2),查询语句select * from t1 where c1=1 and c2=2能够使用该索引.查询语句select * from t1 where c1=1也能够使用该索引.但是,查询语句se

1, 红黑树 同一层级的黑树到根结点经历的黑树数目一样 最坏情况的时间复杂度 lg n 是二叉树b树 结点可以有多个孩子 b+树 父节点不存储数据聚集索引)的叶子节点会存储数据行,也就是说数据和索引是在一起 非聚集索引存储的是数据行的指针 2,InnoDB存储引擎支持两种常见的索引.一种是B+树,一种是哈希.所有记录的节点都在叶节点中,并且是顺序存放的所有记录节点都是按照键值的大小顺序存放在同一层的叶节点中,各个叶子节点通过指针进行连接.由于一个节点中存放了多条的数据,那么检索的时候,进行的磁盘

数据库MySQL 之 索引原理与慢查询优化 浏览目录 索引介绍方法类型 聚合索引辅助索引 测试索引 正确使用索引 组合索引 注意事项 查询计划 慢查询日志 大数据量分页优化 一.索引介绍方法类型 1.介绍 可以帮助用户快速的找到需要的内容:在MySQL中也叫做“键”,是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构.能够大大提高查询效率.特别是当数据量非常大,查询涉及多个表时,使用索引往往能使查询速度加快成千上万倍. 总结: 索引的目的在于提高查询效率,与我们查阅图书所用的目录是一个道理:先定位到章,然

独立索引: 独立索引是指索引列不能是表达式的一部分,也不能是函数的参数 例1: SELECT actor_id FROM actor WHERE actor_id+1=5 --这种写法,就算在actor_id上建立了索引,也不起效 例2: SELECT .... WHERE TO_DAYS(CURRENT_DATE) - TO_DAYS(date_col) <= 10 --这也是一种错误的写法 多列索引(联合索引)&选择合适的索引列顺序: 多列索引(Multiple-Column Index

MySQL存储引擎简介 查看命令 a. 查看所使用的MySQL现在已提供什么存储引擎: mysql> show engines; b. 查看所使用的MySQL当前默认的存储引擎: mysql> show variables like '%storage_engine%'; MyISAM和InnoDB两种存储引擎的区别 对比项 MyISAM InnoDB 主外键 不支持 支持 事务 不支持 支持 行表锁 表锁,即使操纵一条记录也会锁住整个表,不适合高并发的操作 行锁,操作时只锁某一行,不对其他行

MySQL数据库索引总结使用索引的原由数据结构Hash.平衡二叉树.B树.B+树区别机械硬盘.固态硬盘区别Myisam与Innodb B+树的区别MySQL中的索引什么数据结构B+树中的节点到底存放多少 为什么需要使用索引?MySQL官方对索引的定义为:索引(Index)是帮助 MySQL 高效获取数据的数据结构.白话文:索引就像书的目录一样可以非常快速的定位到书的页码.如果向mysql发出一条sql语句请求,查询的字段没有创建索引的话,可能会导致全表扫描,这样的话查询效率非常低. 全表扫描:

Oracle 建立索引及SQL优化 数据库索引: 索引有单列索引复合索引之说 如何某表的某个字段有主键约束和唯一性约束,则Oracle 则会自动在相应的约束列上建议唯一索引.数据库索引主要进行提高访问速度. 建设原则: 1.索引应该经常建在Where 子句经常用到的列上.如果某个大表经常使用某个字段进行查询,并且检索行数小于总表行数的5%.则应该考虑. 2.对于两表连接的字段,应该建立索引.如果经常在某表的一个字段进行Order By 则也经过进行索引. 3.不应该在小表上建设索引. 优缺点:

建表注意 .建议字段定义为NOT NULL 搜索引擎 MyISAM InnoDB 区别 InnoDB和MyISAM是许多人在使用MySQL时最常用的两个表类型,这两个表类型各有优劣,视具体应用而定.基本的差别为:MyISAM类型不支持事务处理等高级处理,而InnoDB类型支持.MyISAM类型的表强调的是性能,其执行数度比InnoDB类型更快,但是不提供事务支持,而InnoDB提供事务支持以及外部键等高级数据库功能. sql优化 任何地方都不要使用 select * from t ,用具体的字段