Mysql 系列文章主页 =============== 1 准备数据 1.1 建表 DROP TABLE IF EXISTS staff; CREATE TABLE IF NOT EXISTS staff ( id INT PRIMARY KEY auto_increment, name ), age INT, pos ) COMMENT '职位', salary ,) ); 1.2 插入数据 , ); 2 测试&Explain分析 2.1 有索引的情况下%的影响(提出问题) 2.1.1 建立

这里要纠正一个网上很多教程说的模糊匹配不能走索引的说法,因为在看<收获,不止SQL优化>一书,里面举例说到了,并且自己也跟着例子实践了一下,确实like一些特殊情况也是可以走索引的 例子来自<收获,不止SQL优化>一书,实践准备: //建表,注意要非空数据 drop table t purge; create table t as select * from dba_objects where object_id is not null; select * from t; //更新

1.模糊查询 后通配 走索引 前通配 走全表 2.where条件用in或or 不会走索引索引的本质是平衡b+数,是为了方便查询的平衡多路查找树 B-Tree相比,B+Tree有以下不同点: 每个节点的指针上限为2d而不是2d+1: 内节点不存储data,只存储key: 叶子节点不存储指针 B+Tree比B-Tree更适合实现外存储索引结构 3.

最近在做一个分布式数据存储的项目,需要用到ElastciSearch加速数据查询,其中部分功能需要进行模糊查询和统计索引库中已经建立的索引字段,网上查阅了很多资料,最终把这两个问题解决了,不容易!下面的代码是具体的功能实现. import java.net.InetAddress; import java.net.UnknownHostException; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util

背景 今年3月份时候,线上发生一次大事故.公司主要后端服务器发生宕机,所有接口超时.宕机半小时后,又自动恢复正常.但是过了2小时,又再次发生宕机. 通过接口日志,发现MySQL数据库无法响应服务器.在阿里云的技术支持的帮助下,发现了MySQL数据库中存在大量慢查询,导致CPU负载过高.最后,根据慢查询日志,定位到了出问题的SQL和业务接口. 业务接口是一个分页接口,莫名被刷到7000多页,偏移量(offset)高达20w多.每当这条SQL执行时,数据库CPU直接打满.查询时间超过1分钟才有响应.

1.模糊查询效率很低: 原因:like本身效率就比较低,应该尽量避免查询条件使用like:对于like %...%(全模糊)这样的条件,是无法使用索引的,全表扫描自然效率很低:另外,由于匹配算法的关系,模糊查询的字段长度越大,模糊查询效率越低. 解决办法:首先       1.模糊查询效率很低: 原因:like本身效率就比较低,应该尽量避免查询条件使用like:对于like ‘%...%’(全模糊)这样的条件,是无法使用索引的,全表扫描自然效率很低:另外,由于匹配算法的关系,模糊查询的字段长度越

避免SQL全表模糊查询查询   1.模糊查询效率很低: 原因:like本身效率就比较低,应该尽量避免查询条件使用like:对于like %...%(全模糊)这样的条件,是无法使用索引的,全表扫描自然效率很低:另外,由于匹配算法的关系,模糊查询的字段长度越大,模糊查询效率越低. 解决办法:首先       1.模糊查询效率很低: 原因:like本身效率就比较低,应该尽量避免查询条件使用like:对于like ‘%...%’(全模糊)这样的条件,是无法使用索引的,全表扫描自然效率很低:另外,由于匹配

目录: 1.判断是否为空或者null 2.普通包含模糊查询 1)以某字符串开头的模糊查询 2)以某字符串结尾的模糊查询 3)包含某字符串的模糊查询 3.精确到字符串对应位数字符的模糊查询(*重点) linq大家肯定用过,对于其中的模糊查询肯定也有所了解 提起linq的模糊查询首先大家想到的肯定是 Contains 不错这也是linq模糊查询的精髓,一般的模糊查询用 Contains都是可以解决的,特护的精确到字符串某一位的迷糊查询就得另想办法了, 话不多说,下面一一说下模糊查询: 先贴出整个查询

前言 上周新系统改版上线,上线第二天就出现了较多的线上慢sql查询,紧接着dba 给出了定位及解决方案,这里较多的是使用延迟关联去优化. 而我对于这个延迟关联也是第一次听说(o(╥﹏╥)o),所以今天一定要学习并产出一篇学习笔记.(^▽^) 回表 我们都知道InnoDB采用的B+ tree来实现索引的,索引又分为主键索引(聚簇索引)和普通索引(二级索引). 那么我们就来看下基于主键索引和普通索引的查询有什么区别? 如果语句是select * from T where ID=500,即主键查询方式

索引失效 介绍 索引失效就是我们明明在查询时的条件为索引列(包括自己新建的索引),但是索引不能起效,走的是全表扫描.explain 后可查看type=ALL. 这是为什么呢? 首先介绍有以下几种情况索引会出现失效: 当我们使用了左模糊匹配和左右模糊匹配的时候,像like '%str'或者'%str%'. 当我们使用联合索引没有遵守最左匹配原则的时候. 当我们使用索引时对其索引字段进行计算.函数.类型转换的操作. 当我们在where条件子句中使用了OR运算,同时OR前为索引列,OR后的条件不是索引

SELECT `id`,`weixin_id`,`user_name`,`sex`,`area_id`,`address_near`,`phone`,`create_time`,`import_user_name`,`call_phone_num`,`browse_num`,`disable_status`,`remark` FROM `f_share_info` WHERE ( concat(phone, IFNULL(share_detail, ''),IFNULL(search_save_

工作中遇到个情况 sql如下: SELECT org.id orgid,org."path" FROM ( SELECT * FROM A INNER JOIN t_org org ON ... INNER JOIN C org ON ... INNER JOIN D b ON ... INNER JOIN E bsns ON ... LEFT JOIN F logopttp ON ... LEFT JOIN G sysopttp ON ... WHERE = -- AND org.P

一.like查询与索引 在oracle里的一个超级大的表中,我们的where条件的列有建索引的话,会走索引唯一扫描INDEX UNIQUE SCAN.如select * from table where code = 'Cod25',而如下这些语句哪些会走索引呢? select * from table where code like 'Code2%' select * from table where code like '%ode2%' select * from table where c

一.背景 今天,交流群有一位同学提出了一个问题.看下图: 之后,这位同学确实也发了一个全模糊查询走索引的例子: 到这我们可以发现,这两个sql最大的区别是:一个是查询全字段(select *),而一个只查询主键(select id). 此时,又有其他同学讲了其他方案: 全文索引这个不用说,那是能让全模糊查询走索引的.但是索引覆盖这个方案,我觉得才是符合背景的: 1.因为提问的背景就是模糊查询字段是普通索引,而普通索引只查询主键就能用上覆盖索引. 2.并且背景中,就是只查询主键(ID)就显示用上索

引用自 'mysql高性能' 5.3.6章节 不能使用覆盖索引的情况 :  解决办法 : 

一.关系 MongoDB 的关系表示多个文档之间在逻辑上的相互联系.文档间可以通过嵌入和引用来建立联系.MongoDB 中的关系可以是:1对1,1对多,多对1,多对多. 一个用户可以用多个地址,这是典型的一对多关系. user文档可以是: { "_id":ObjectId("52ffc33cd85242f436000001"), "name": "Tom Hanks", "contact": "9

MongoDB 覆盖索引查询 官方的MongoDB的文档中说明,覆盖查询是以下的查询: 所有的查询字段是索引的一部分 所有的查询返回字段在同一个索引中 由于所有出现在查询中的字段是索引的一部分, MongoDB 无需在整个数据文档中检索匹配查询条件和返回使用相同索引的查询结果. 因为索引存在于RAM中,从索引中获取数据比通过扫描文档读取数据要快得多. 为了测试盖索引查询,使用以下 mycol 集合: { "_id" : 1, "name" : "tom&q

覆盖索引又可以称为索引覆盖. 解释一: 就是select的数据列只用从索引中就能够取得,不必从数据表中读取,换句话说查询列要被所使用的索引覆盖. 解释二: 索引是高效找到行的一个方法,当能通过检索索引就可以读取想要的数据,那就不需要再到数据表中读取行了.如果一个索引包含了(或覆盖了)满足查询语句中字段与条件的数据就叫做覆盖索引. 解释三: 是非聚集组合索引的一种形式,它包括在查询里的Select.Join和Where子句用到的所有列(即建立索引的字段正好是覆盖查询语句[select子句]与查询条

在SQL Server 查询性能优化——覆盖索引(一)中讲了覆盖索引的一些理论. 本文将具体讲一下使用不同索引对查询性能的影响. 下面通过实例,来查看不同的索引结构,如聚集索引.非聚集索引.组合索引等来查看相同的SQL语句查询的不同性能   例一:没有任何索引的查询访问 1.表的碎片情况:   2.SQL查询语句与查询执行计划成本   --要求返回IO统计,也就是数据页访问的数量 SET STATISTICS IO ON --没有任何索引情况下的数据页访问数量 SELECT  [WBOOK_NO

文章出处:http://inter12.iteye.com/blog/1430144 MYSQL的全表扫描,主键索引(聚集索引.第一索引),非主键索引(非聚集索引.第二索引),覆盖索引四种不同查询的分析 1.前置条件: 本次是基于小数据量,且数据块在一个页中的最理想情况进行分析,可能无具体的实际意义,但是可以借鉴到各种复杂条件下,因为原理是相同的,知小见大,见微知著! 打开语句分析并确认是否已经打开 Java代码   mysql> set profiling=1; Query OK, 0 row