使用执行计划. 什么是执行计划? EXPLAIN SELECT …… 变体: 1. EXPLAIN EXTENDED SELECT …… 将执行计划“反编译”成SELECT语句,运行SHOW WARNINGS 可得到被MySQL优化器优化后的查询语句 2. EXPLAIN PARTITIONS SELECT …… 用于分区表的EXPLAIN 执行计划包含的信息 select_type  表示查询中每个select子句的类型(简单 OR复杂) a.SIMPLE:查询中不包含子查询或者UNION b

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

就算where条件里写了and两个条件,然后建了2个独立索引,1个组合索引,他具体命中哪个是不确定的,他会根据数据分布情况选择. 比如 possible_keys    :f1,f2,f1f2,有三种可选,但是命中的是f2,那么就说明f2字段的内容相比于f1字段的内容相同的少,他认为只需要走f2的索引就可以了, 但是假如f1,f2两个字段内容相同性一致,那就会命中f1f2这个组合索引了.

在项目开发中SQL是必不可少的,表索也一样.这些SQL的运行性能不知道吗?有多少是命中了索引的?命中哪个索引?索引中有哪个是无效索引?这些无效索引是否会影响系统的性能?带着这些问题我们一起来学习一下. MySql中是通过 Explain 命令来分析低效SQL的执行计划.命令的使用很简单. 示例 explain select * from adminlog 执行结果: id select_type table partitjons type possible_keys key key_len re

反向索引案例:CREATE TABLE my_tab(x VARCHAR2(20)); INSERT INTO my_tab VALUES('abcde'); COMMIT; CREATE INDEX my_tab_idx ON my_tab(REVERSE(x)); SELECT * FROM my_tab t WHERE REVERSE(t.x) LIKE REVERSE('%cde');//避免使用like时索引不起作用 修改反向索引为正常索引 alter index idx_t rebu

今天写了一个sql,其中涉及的表中的数据量都差不多为50w左右,查询发现用了8s.这个只是测试服上数据,放到正式服上,肯定一运行就挂了. SELECT Orders. NO, GuidNo, Orders.CreateTime, sum(OrderItem.Quantity) AS Quantity, Brand. NAME AS BrandName, member.Mobile, Street AS deliveryaddress, Area FROM Orders INNER JOIN Or

最新在做一个项目,由于查询字段较多,且查询较频繁,所以我做了一个复合索引,将所有需要查询的字段都做到索引里,做了一个名为s_1_m_1_c_1_v_1_year_1_month_1_week_1_day_1_hour_1_minute_1的索引. 我要查询的字段一般都是s,m,c,v这四个,一般是一起使用,这么久以来,也没碰到过什么问题,忽然间,我有一次在查询s,c这二个字段的时候,用了explain()查看效率,忽然间,看到了我在老版本中不可思异的东西,他居然使用了索引. 跳过了m这个字段,继

在SQL Server中,视图是一个保存的T-SQL查询.视图定义由SQL Server保存,以便它能够用作一个虚拟表来简化查询,并给基表增加另一层安全.但是,它并不占用数据库的任何空间.实际上,在你查询它之前,视图并不做任何事情. 索引视图 在SQL Server 2000和2005中,你能够给视图增加索引.但是,如果视图只是一个保存在数据库中的查询定义,在运行前没有自己的数据,你如何给那个定义建立一个索引呢?嗯,这比较麻烦. 索引视图是一个已被物化或保存在数据库中的视图.当基本表更新时,给视

索引的操作 数据库百分之八十的工作基本上都是查询,而索引能帮我们更快的查询到想要的数据.但是其降低了数据的写入速度,所以要权衡常用的查询字段,不必在太多字段上建立索引. 在mongoDB中默认是用btree来组织索引文件,并且可以按字段升序/降序来创建,便于排序. 数据准备 for (var i = 1; i <100000; i++) { db.test.insert({name:'user'+i,num:i,sn:Math.floor(Math.random()*10000000)}) }

mysql的多列索引是经常会遇到的问题,怎样才能有效命中索引,是本文要探讨的重点. 多列索引使用的Btree,也就是平衡二叉树.简单来说就是排好序的快速索引方式.它的原则就是要遵循左前缀索引. 多个索引从左边往右都使用上,才能使用到整个多列索引. 下面我先建立一个简单的表做实验: create table t6 ( c1 char(1) not null default '', c2 char(1) not null default '', c3 char(1) not null default

下面分别创建三张表,并分别插入1W条简单的数据用来测试,详情如下: [1] test_a 有主键但无索引   CREATE TABLE `test_a` (   `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,   `title` varchar(100) NOT NULL,   `content` text NOT NULL,   `number` int(10) unsigned NOT NULL,   PRIMARY KEY (`id`) ) E

扩容设计 扩容的单元 一个分片即一个 Lucene 索引 ,一个 Elasticsearch 索引即一系列分片的集合 一个分片即为 扩容的单元 . 一个最小的索引拥有一个分片. 一个只有一个分片的索引无扩容因子 - 如何判断一个请求过来,我的信息在哪个分片上面 shard = hash(routing) % number_of_primary_shards routing 大致是指文档的id 分片预分配 一个分片存在于单个节点, 但一个节点可以持有多个分片 一个拥有两个分片的索引可以利用第二个节

MySQL的MyISAM.InnoDB引擎默认均使用B+树索引(查询时都显示为"BTREE"),本文讨论两个问题: 为什么MySQL等主流数据库选择B+树的索引结构? 如何基于索引结构,理解常见的MySQL索引优化思路? 为什么索引无法全部装入内存 索引结构的选择基于这样一个性质:大数据量时,索引无法全部装入内存. 为什么索引无法全部装入内存?假设使用树结构组织索引,简单估算一下: 假设单个索引节点12B,1000w个数据行,unique索引,则叶子节点共占约100MB,整棵树最多20

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

---恢复内容开始--- python/MySQL(索引.执行计划.BDA.分页) MySQL索引: 所谓索引的就是具有(约束和加速查找的一种方式)   创建索引的缺点是对数据进行(修改.更新.删除)比较慢! 索引共分为: 1.主键索引: 特性:加速查找.不能为空.不能重复 2.普通索引: 特性:加速查找 3.唯一索引: 特性:加速查找.可以为空.不能重复 4.联合索引: 特征:(多列)联合主键索引.联合唯一索引.联合普通索引 5.全文索引: 特征:对文本的内容进行分词,进行搜索 索引用途及案例

一. 介绍 二. 索引的原理 三. 索引的数据结构 四. 聚集索引与辅助索引 五. MySQL索引管理 六. 测试索引 七. 正确使用索引 八. 联合索引与覆盖索引 九. 查询优化神器-explain 十. 慢查询优化的基本步骤 十一. 慢日志管理 一 .介绍 为何要有索引? 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

一.索引的介绍 二 .索引的作用 三.常见的几种索引: 3.1 普通索引 3.2 唯一索引 3.3 主键索引 3.4 组合索引 四.索引名词 五.正确使用索引的情况 什么是最左前缀呢? 六.索引的注意事项 七.执行计划 八.慢日志记录 九.分页性能相关方案 最优的解决方案 一.索引的介绍 数据库中专门用于帮助用户快速查找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. 二 .索引的作用 约束 和 加速查找 三.常见的几种索引: - 普通索引

一 介绍 为何要有索引? 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. 什么是索引? 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越来越大时,索引对于性能的影响愈发重要.索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了.索引能够轻易将查询性能

1,索引谁实现的: 索引是搜索引擎去实现的,在建立表的时候都会指定,搜索引擎是一种插拔式的,根据自己的选择去决定使用哪一个. 2,索引的定义: 索引是为了加速对表中数据行的检索而创建的一种分散存储的(不连续的)数据结构,硬盘级的. 索引意义:索引能极大的减少存储引擎需要扫描的数据量,索引可以把随机IO变成顺序IO.索引可以帮助我们在进行分组.排序等操作时,避免使用临时表.正确的创建合适的索引是提升数据库查询性能的基础. 3,为什么选择B+Tree: B+树索引是B+树在数据库中的一种实现,是最常

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