explain 显示了MySql 如何使用索引来处理select语句以及连接表. 使用方式在select 前面加上 explain就可以了 示例:explain select id , name table where name like 'abc%' explain列说明 字段 说明 table 显示这一行的数据是关于哪张表的 type 显示连接使用了何种类型,从最好到最差的连接类型为const.eq_reg.ref.range.indexhe和ALL possible_keys 显示可能应用

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

公司服务用的mysql,最近在查询时时间很慢,经常会上10多秒,查看了一下查询的执行计划,发现索引没有生效. 存储引擎使用InnoDB. 一开始在主库查询,一直很好奇为什么索引不生效,切换到备库之后,发现备库是有效的. 开始考虑是不是因为索引出问题,后对索引重建,发现效率高了不少. 简单记录一下对比. mysql, , , , , , , ); +----+-------------+---------+-------+---------------+------+---------+-----

所使用的mysql函数explain语法:explain < table_name >例如: explain select * from t3 where id=3952602;explain输出结果+----+-------------+-------+-------+-------------------+---------+---------+-------+------+-------+| id | select_type | table | type  | possible_keys

explain显示了mysql如何使用索引来处理select语句以及连接表.可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句. 使用方法,在select语句前加上explain就可以了: 如: explain select surname,first_name form a,b where a.id=b.id EXPLAIN列的解释: table:显示这一行的数据是关于哪张表的 type:这是重要的列,显示连接使用了何种类型.从最好到最差的连接类型为const.eq_reg.ref.range.in

使用方法,在select语句前加上explain就可以了: EXPLAIN SELECT surname,first_name form a,b WHERE a.id=b.id EXPLAIN列的解释: table:显示这一行的数据是关于哪张表的. type:这是重要的列,显示连接使用了何种类型.从最好到最差的连接类型为const.eq_reg.ref.range.index和ALL. possible_keys:显示可能应用在这张表中的索引.如果为空,没有可能的索引.可以为相关的域从WHERE

SELECT t.val, m.username FROM  test.tmp_table AS t LEFT JOIN cehome.uc_members AS m USE INDEX(`mobile`) ON t.val=m.mobile 上面的left join  uc_members表的mobile字段没有用到索引,是因为uc_members表的 ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=gbk 和 tmp_table表类型的表编码不一致 最好两个表的类型和编码要一致,

https://www.cnblogs.com/codeAB/p/6387148.html

文章归属:http://feiyan.info/16.html,我想自己总结,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表中针对

订单的表结构采用了垂直分表的策略,将订单相关的不同模块的字段维护在不同表中 在订单处理这个页面,需要查询各种维度, 因此为了方便查询创建了v_sale_order视图(老版本) drop view v_sale_order; CREATE VIEW `v_sale_order` AS SELECT `so`.`sale_order_id` AS `v_sale_order_id`, `so`.`sale_order_id` AS `sale_order_id`, `so`.`sale_order

接着上篇,我们继续来探究索引.这次我们主要来探究关于联合索引的使用和联合.多表查询的规范. 继续看一下数据: mysql> select * from student order by ID desc; +----+-------------+-----------+------------+ | ID | CName | ClassName | SchoolName | +----+-------------+-----------+------------+ | rockderia26| 一

序言数据库的优化方法有很多种,在应用层来说,主要是基于索引的优化.本次秘笈根据实际的工作经验,在研发原来已有的方法的基础上,进行了一些扩充,总结了基于索引的SQL语句优化的降龙十八掌,希望有一天你能用其中一掌来驯服客服业务中横行的‘恶龙’总纲建立必要的索引这次传授的降龙十八掌,总纲只有一句话:建立必要的索引,这就是后面降龙十八掌的内功基础.这一点看似容易实际却很难.难就难在如何判断哪些索引是必要的,哪些又是不必要的.判断的最终标准是看这些索引是否对我们的数据库性能有所帮助.具体到方法上,就必须熟

课程目标 完成本课程的学习后,您应该能够: 理解b*tree索引的结构与特征 了解聚簇因子的产生原因 理解分区索引与全局索引的区别及场景 掌握组合索引的高效设计 位图索引的适用场景 全文索引的适用场景 理解索引失效的场景   1.索引的种类 索引的种类很多,目前只关注四种: B*树索引 位图索引 分区索引 全文索引   B树索引 B*树的构造类似于二叉树,能根据键提供一行或一个行集的快速访问,通常只需很少的读操作就能找到正确的行.不过,需要注意重要的一点,”B*树“中的”B“不代表二叉(bina

一篇挺不错的关于SQL语句优化的文章,因不知原始出处,故未作引用说明! 1 前言      客服业务受到SQL语句的影响非常大,在规模比较大的局点,往往因为一个小的SQL语句不够优化,导致数据库性能急剧下降,小型机idle所剩无几,应用服务器断连.超时,严重影响业务的正常运行.因此,称低效的SQL语句为客服业务的‘恶龙’并不过分.数据库的优化方法有很多种,在应用层来说,主要是基于索引的优化.本次秘笈根据实际的工作经验,在研发原来已有的方法的基础上,进行了一些扩充,总结了基于索引的SQL语句优化的

今天,我们来讲讲Mysql数据库的索引的一些东西,想必大家都知道索引能干吗?必然是查找数据表的时候,查找的速度快啊,尤其是那些几百万行的数据库,不建立索引,你是想考验用户的耐心吗?Mysql有多种存储引擎,必然,每种引擎的创建索引也是不尽相同的,比如MyISAM是B+Tree非聚集索引(secondary index)而InnoDB是B+Tree非聚集索引(clustered index),(此处有知识点:聚集索引和聚簇索引是同一个概念,只是中文不同的翻译).下面,我打算从以下几个角度来讲解下数

p.p1 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 12.0px "PingFang SC"; color: #454545 } span.s1 { font: 12.0px Helvetica } span.Apple-tab-span { white-space: pre } 其实sql优化就是对索引的优化,不加索引的情况下,单表查询你怎么查时间复杂度都是O(n),所以sql优化问题关键就在索引上.mysql索引有两种类型,hash和tree

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

[索引] 帮助快速查询 MyISAM ,InnoDB支持btree索引 Memory 支持 btree和hash索引 存储引擎支持 每个表至少16个索引   总索引长度至少256字节   创建索引的优点: 1, 加快查询速度 2, 创建唯一索引来保证数据表中数据的唯一性 3,  实现数据的完整性 4, 实现数据的完整性,,加速表和表之间的连接, 5, 减少分组和排序的时间 索引的分类 1,唯一索引和普通索引 2,单列索引和组合索引最左前缀 3,全文索引 fulltext  在定义的索引的列上 可

避免索引失效原则(二) 注:继上一篇文章继续讲解: 避免索引失效原则(一)https://www.cnblogs.com/StanleyBlogs/p/10482048.html#4195062 作者 : Stanley 罗昊 [转载请注明出处和署名,谢谢!] 体验SQL优化中的概率情况 在上一篇文章结尾处,我们在执行查询计划的时候,却发现我明明加了索引,并且也满足了使用索引的条件,但是,给我的优化结果却是失败,从而,得出一个结论便是,优化是概率的,也就跟彩票一样,不可能百分之百优化成功的,但是

先安利一篇博文MySQL的or/in/union与索引优化 简单的in查询 索引失效: 步骤 1.检查建立索引没有 order_status 字段为普通索引的tinyint类型 2.检查是否使用了使索引失效的语句 3.explain查看执行计划 而 in(1)时会走索引 5.查看是否关闭的全局的索引(Comment显示disabled则表示关闭了索引) SHOW KEYS FROM wy_order; 关闭:ALTER TABLE `wy_order` DISABLE KEYS ;开启:ALTE