https://blog.csdn.net/q3dxdx/article/details/51014357 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/q3dxdx/article/details/51014357 BLOB,二进制大对象(字节流).可以用来存储图片,声音和视频等二进制文件.没有字符集的说法. TEXT,文本大对象(字符流).可以用来存储大量的字符串,可以理解为超大的char或者varchar类型.由于是存储字符,所以有字符集

一.什么是索引 索引是表的目录,会保存在额外的文件中,针对表中的指定列建立,专门用于帮助用户快速查询数据的一种数据结构.类似于字典中的目录,查找字典内容时可以根据目录查找到数据的存放位置,然后直接获取即可.在查找数据库内容之前可以先在索引中查询,快速定位查询数据.用在where,like,having等查询语句. 二.建立索引的列 1.越小的数据类型通常更好:越小的数据类型通常在磁盘.内存和CPU缓存中都需要更少的空间,一个磁盘页可以放更多的数据,查询效率更高. 2.简单的数据类型更好:整型数据

mysql数据库知识-Mysql索引总结: 索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构. 下边是自己整理的资料与自己的学习总结,,做一个汇总. 一.真的有必要使用索引吗? 不是每一个性能问题都可以通过创建一个索引来解决;有很多其它解决性能问题的方式 a).各个应用层的缓存, b).调优数据库参数和缓冲区大小, c).调优数据库连接池大小或者线程池大小, d).调整数据库事务隔离级别, f).在夜间安排批量删除,避免不必要的锁表, 其它等等. 二.mysql索引类型normal,un

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. MySQL索引类型包括: (1)普通索引 这是最基本的索引,它没有任何限制.它有以下几种创建方式: ◆创建索引 CREATE INDEX indexName ON mytable(username(length)); 如果是 CHAR,VARCHAR类型,length可以小于字段实际长度;如果是BLOB和TEXT类型,必须指定 length,下同. ◆修改表结构

转载:https://www.cnblogs.com/bypp/p/7755307.html 一.介绍 1.什么是索引? 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,就不得不提到索引了. 2.为什么要有索引呢? 索引在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.索引对于良好的性能非常关键,尤其是当表中的数据量

一.索引 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. 打个比方,如果合理的设计且使用索引的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. 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). 大家可以点击加群[JAVA架构知识

前言 这段时间在维护产品的搜索功能,每次在管理台看到 elasticsearch 这么高效的查询效率我都很好奇他是如何做到的. 这甚至比在我本地使用 MySQL 通过主键的查询速度还快. 为此我搜索了相关资料: 这类问题网上很多答案,大概意思呢如下: ES 是基于 Lucene 的全文检索引擎,它会对数据进行分词后保存索引,擅长管理大量的索引数据,相对于 MySQL 来说不擅长经常更新数据及关联查询. 说的不是很透彻,没有解析相关的原理:不过既然反复提到了索引,那我们就从索引的角度来对比下两者的

文章转自:http://www.cnblogs.com/zhengyun_ustc/p/slowquery2.html 写在前面的话: 之前曾说过"不要求每个人一定理解 联表查询(join/left join/inner join等)时的mysql运算过程",但对于字段选择性差意味着什么,组合索引字段顺序意味着什么,要求每个人必须了解: 重复上一次的话:把mysql客户端(如SQLyog,如HeidiSQL)放在桌面上,时不时拿出来 explain 一把,这是一种美德! 确保亲手查过S

文章归属:http://feiyan.info/16.html,我想自己去写了,但是发现此君总结的非常详细.直接搬过来了 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,没有索引查询会变的非常缓慢.还是以WordPress来说,其多个数据表都会对经常被查询的字段添加索引,比如wp_comments表中针

我们都知道在一个表中当需要2列以上才能确定记录的唯一性的时候,就需要用到联合主键,当建立联合主键以后,在查询数据的时候性能就会有很大的提升,不过并不是对联合主键的任何列单独查询的时候性能都会提升,但我们依然可以通过对联合主键中的首列除外的其他列建立非聚集索引来提高性能.本文将对联合主键.聚集索引.非聚集索引对查询性能的影响举例说明.步骤一,建立一个测试表,并且插入350万条以上的数据. /*创建测试数据表*/create table MyTestTable(id varchar(10)not n

文章归属:http://feiyan.info/16.html,我想自己去写了,但是发现此君总结的非常详细.直接搬过来了 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,没有索引查询会变的非常缓慢.还是以WordPress来说,其多个数据表都会对经常被查询的字段添加索引,比如wp_comments表中针

背景知识: 截至目前,MySQL一共向用户提供了包括DBD.HEAP.ISAM.MERGE.MyIAS.InnoDB以及Gemeni这7种Mysql表类型.其中DBD.InnoDB属于事务安全类表,而其他属于事务非安全类表. DBD    Berkeley DB(DBD)表是支持事务处理的表,由Sleepycat软件公司开发.它提供MySQL用户期待已久的功能--事务控制.事务控制在任何数据库系统中都是一个极有价值的功能,因为它们确保一组命令能成功地执行或回滚. MyIASM MyIASM基于了

今天查看MySQL慢查询日志,查看一个四表关联的SQL操作,耗时1006s.这次也是基于基于子查询的思路,对上表进行优化.使时间复杂度降到n^2级别.但优化之后时间反而是原来的三倍多. 原SQL语句: explain select distinct b.businessId from gte_order o, gte_jy_contract c, flow_ru_participant tp, flow_ru_business b where b.businessId = o.businessI

背景知识:MySQL有三种锁的级别:页级.表级.行级. MyISAM和MEMORY存储引擎采用的是表级锁(table-level locking):BDB存储引擎采用的是页面锁(page-level locking),但也支持表级锁:InnoDB存储引擎既支持行级锁(row-level locking),也支持表级锁,但默认情况下是采用行级锁. MySQL这3种锁的特性可大致归纳如下: 表级锁:开销小,加锁快:不会出现死锁:锁定粒度大,发生锁冲突的概率最高,并发度最低.行级锁:开销大,加锁慢:会

了解sql的朋友都知道,我们在查询的时候能够採用join查询,即对有一定关联关系的对象进行联合查询来对多维的数据进行整理.这个联合查询的方式挺方便的.跟我们现实生活中的托人找关系类似,我们想要完毕一件事.先找自己的熟人,然后通过熟人在一次找到其它,终于通过这样的手段找到想要联系到的人. 有点类似于"世间万物皆有联系"的感觉. lucene的join包提供了索引时join和查询时join的功能. Index-time join 大意是索引时join提供了查询时join的支持,且Index

Python进阶----索引原理,mysql常见的索引,索引的使用,索引的优化,不能命中索引的情况,explain执行计划,慢查询和慢日志, 多表联查优化 一丶索引原理 什么是索引:       索引在MySQL中也称作'键',是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构.索引对于良好的性能非常关键,尤其是当表中的数据量越来越大时,索引对于性能的影响愈发更重要. ​      索引优化是对查询性能优化的手段,索引能够轻易将查询性能提高好几个量级.如果没有索引,则需要逐页去查询,可想而知效率就会低下

关于MySQL索引相关的内容,一直是一个让人头疼的问题,尤其是对于初学者来说.笔者曾在很长一段时间内深陷其中,无法分清"覆盖索引,辅助索引,唯一索引,Hash索引,B-Tree索引--"到底是些什么东西,导致在面试过程中进入比较尴尬的局面. 很多人可能会抱怨"面试造火箭,工作拧螺丝,很多知识都是为了面试学的,工作中根本用不到!".庆幸的是,MySQL中索引不仅是面试必考知识,还是工作中用到最为频繁的必备技能,在笔者看来,索引是MySQL中性价比最高的一部分内容. 由

数据结构和算法基础 索引的本质:数据结构,帮助高效获取数据 数据库的查询:最基本的查询算法当然是顺序查找(linear search).二分查找(binary search).二叉树查找(binary tree search)每种查找算法都只能应用于特定的数据结构之上,例如二分查找要求被检索数据有序,而二叉树查找只能应用于二叉查找树上,但是数据本身的组织结构不可能完全满足各种数据结构(例如,理论上不可能同时将两列都按顺序进行组织),所以,在数据之外,数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构,

案例描述 这是在索引重组过程中遇到的有意思的错误案例,搜索了一下也没有看到相关资料,估计我第一个碰到这类错误的人(It's just a joke).具体情况是YourSQLDba在做维护数据库索引时遇到了索引重组错误,然后我排查时就发现了这个案例.我下面用一个简单的测试例子演示一下具体情况. 数据库版本: SQL SERVER 2005 CREATE TABLE TEST   (   ID     INT,   Name   VARCHAR(12)   );   CREATE NONCLUST

最近一直在做公司搜索的优化与维护,做完索引和搜索的分离之后,又有一个新需求,因为做的是歌曲方面的搜索,所以在数据库中有多个同歌名,同演唱者的的数据,这样在用户搜索的时候,会出来一大堆不同版本的歌曲,影响搜索质量,所以需要在建立索引库时做一个初步的过滤,因为只是一个简单的过滤,所以并不需要太精确. 首先呢是要确定哪些歌曲需要过滤,我调研后觉得对于同一歌名,同一演唱者的歌曲数量大于10时,就进行过滤,也即阀值为10,当然这个后期可以随时调整. 然后是需要确定过滤的维度,也即怎样确定一个歌曲就比另一个

如标题所示... <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Strict//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-strict.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <meta http-equiv="Content-Typ