innodb 的聚集索引 的叶子结点 存放的 是 索引值以及数据页的偏移量 那么在计算全表扫描的代价是怎么计算的呢? 我们知道代价 为 cpu代价+io代价 cpu代价 就是 每5条记录比对 计算一个代价 (这里的记录并不是我们数据记录,而是索引记录) 是数据记录个数 又是如何取出全表的总记录呢 (即全表的总索引记录) 具体方法是 通过索引能拿到叶子结点的page数,page页默认16K ,那么总容量为 leaf page num * 16k 再计算这个索引的长度,因为索引可能是由多个字段构成,

ALTER SYSTEM SET OPTIMIZER_MODE=RULE scope=both; 其他可以选择的模式还有ALL_ROWS/CHOOSE/FIRST_ROWS/ALL_ROWS. 应用系统优化最好对大查询单独调优,修改优化器模式之后,有可能别的查询又会变慢. 首先,应在PL/SQL工具的执行计划中查看,各种优化器模式下的索引执行情况.然后设置合适的优化器模式

转自http://www.jb51.net/article/67007.htm,感谢博主 本文通过一个案例来看看MySQL优化器如何选择索引和JOIN顺序.表结构和数据准备参考本文最后部分"测试环境".这里主要介绍MySQL优化器的主要执行流程,而不是介绍一个优化器的各个组件(这是另一个话题). 我们知道,MySQL优化器只有两个自由度:顺序选择:单表访问方式:这里将详细剖析下面的SQL,看看MySQL优化器如何做出每一步的选择. explain select * from emplo

一:概念 - 在 索引建立之后,一条语句可能会命中多个索引,这时,索引的选择,就会交由 优化器 来选择合适的索引. - 优化器选择索引的目的,是找到一个最优的执行方案,并用最小的代价去执行语句. 二:优化器选择索引的原则? - 在数据库里面,扫描行数是影响执行代价的因素之一. - 扫描的行数越少,意味着访问磁盘数据的次数越少,消耗的 CPU 资源越少. - 当然,扫描行数并不是唯一的判断标准,优化器还会结合是否使用临时表.是否排序等因素进行综合判断. 三:优化器是如何判断扫描行数的? - MyS

(转)SQL 优化原则 一.问题的提出 在应用系统开发初期,由于开发数据库数据比较少,对于查询SQL语句,复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣,但是如果将应用系统提交实际应用后,随着数据库中数据的增加,系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一.系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化.对于海量数据,劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍,可见对于一个系统不是简单地能实现其功能就可,而是要写出高质量的SQL语句,提高系统的可用性. 在多数情

数据库的索引非常重要,基本面试数据库的问题都在索引上,所以这里小编整理出来,一方面为了自己复习,一方面也方便大家. 一,索引前传 在了解数据库索引之前,首先有必要了解一下数据库索引的数据结构基础,那么什么样的数据结构可以作为索引呢? B-tree是最常用的用于索引的数据结构.因为它们是时间复杂度低, 查找.删除.插入操作都可以可以在对数时间内完成.另外一个重要原因存储在B-Tree中的数据是有序的.数据库管理系统(RDBMS)通常决定索引应该用哪些数据结构.但是,在某些情况下,你在创建索引时可以

随着数据库数据越来越大,数据单表存在的数据量也就随之上去了,那么怎么样让我们的脚本查询数据更快呢? 在这个地方我们主要提到两个数据库类型: 1.MSSQL(该数据库我们通过执行计划来查看数据库性能在哪个环节消耗最大) 直接在数据库工具栏上面有一个叫做执行计划,专业属于称为[显示估计的执行计划] 例如: 1.1.越粗表示扫描影响的行数愈多. 1.2.Actual Number of Rows 扫描中实际影响的的行数. 1.3.Estimated Number of Rows 预估扫描影响的行数.

Apache Spark 2.2最近引入了高级的基于成本的优化器框架用于收集并均衡不同的列数据的统计工作 (例如., 基(cardinality).唯一值的数量.空值.最大最小值.平均/最大长度,等等)来改进查询类作业的执行计划.均衡这些作业帮助Spark在选取最优查询计划时做出更好决定.这些优化的例子包括在做hash-join时选择正确的一方建hash,选择正确的join类型(广播hash join和全洗牌hash-join)或调整多路join的顺序,等等) 在该博客中,我们将深入讲解Spar

当今各行业信息量呈现爆炸式增长,因此,数据库优化也就显得弥足重要.随着数据库性能问题的出现,每位用户为了解决出现的问题,不得不满网上到处搜索优化的”灵丹妙药“和捷径,于是,就出现了各种各样的条条框框和金科玉律,以至于这些观点流传很广,对广大用户的影响也很大,例如: 1.SQL语句必须怎么写和注意什么才能性能好,某种写法会比其他写法性能好.这种说法,虽然不能说完全是错的,但也不能说是对的.我们看看数据库优化器的演化和发展历程,就能明白这么说的原因.低版本的数据库优化器是基于规则(rule)的,所谓

数据库定义: 数据库是依照某种数据模型组织起来并存在二级存储器中的数据集合,此集合具有尽可能不重复,以最优方式为特定组织提供多种应用服务,其数据结构独立于应用程序,对数据的CRUD操作进行统一管理和控制,数据库是数据管理的高级阶段,是在文件系统上发展起来的. 基本结构: 数据库分三个层次:分别为物理数据层.概念数据层.逻辑数据层. 物理数据层:它是数据库的最内层,是物理存贮设备上实际存储的数据的集合.这些数据是原始数据,是用户加工的对象,由内部模式描述的指令操作处理的位串.字符和字组成. 概念数

数据库定义: 数据库是依照某种数据模型组织起来并存在二级存储器中的数据集合,此集合具有尽可能不重复,以最优方式为特定组织提供多种应用服务,其数据结构独立于应用程序,对数据的CRUD操作进行统一管理和控制,数据库是数据管理的高级阶段,是在文件系统上发展起来的. 基本结构: 数据库分三个层次:分别为物理数据层.概念数据层.逻辑数据层. 物理数据层:它是数据库的最内层,是物理存贮设备上实际存储的数据的集合.这些数据是原始数据,是用户加工的对象,由内部模式描述的指令操作处理的位串.字符和字组成. 概念数

SQL索引在数据库优化中占有一个非常大的比例, 一个好的索引的设计,可以让你的效率提高几十甚至几百倍,在这里将带你一步步揭开他的神秘面纱. 1.1 什么是索引? SQL索引有两种,聚集索引和非聚集索引,索引主要目的是提高了SQL Server系统的性能,加快数据的查询速度与减少系统的响应时间 下面举两个简单的例子: 图书馆的例子:一个图书馆那么多书,怎么管理呢?建立一个字母开头的目录,例如:a开头的书,在第一排,b开头的在第二排,这样在找什么书就好说了,这个就是一个聚集索引,可是很多人借书找某某

记录MySQL 5.5上,优化器进行cost计算的方法. 第一篇: 单表的cost计算 数据结构: 1. table_share: 包含了表的元数据,其中索引部分: key_info:一个key的结构体,代表一个索引,包含了: key_length:key的长度 key_parts:key一共有多少个column key_part:key中具体的column rec_per_key:相同的key平均有几条记录 例如: (gdb) p (table->s->key_info->name)

1. 引言 mysql的sql server在根据where condition检索数据的时候,一般会有多种数据检索的方法,其会根据各种数据检索方法代价的大小,选择代价最小的那个数据检索方法. 比如说这个语句,where col1=x and col2=y and col3 >z , 同时存在inx_col1,inx_col2,inx_col3,inx_col1_col2_col3这四个索引,sql server要解决的问题有1)选择哪个索引. 2)是索引range扫描还是ref扫描.3)tab

1 背景 作为一个常年在一线带组的Owner以及老面试官,我们面试的目标基本都是一线的开发人员.从服务端这个技术栈出发,问题的范围主要还是围绕开发语言(Java.Go)等核心知识点.数据库技术.缓存技术.消息中间件.微服务框架的使用等几个方面来提问. MySQL作为大厂的主流数据存储配置,当然是被问的最多的,而其中重点区域就是索引的使用和优化. 2 索引的优化步骤 2.1 高效索引的原则 正确理解和计算索引字段的区分度,下面是计算规则,区分度高的索引,可以快速得定位数据,区分度太低,无法有效的利

MySQL查询优化器有几个目标,但是其中最主要的目标是尽可能地使用索引,并且使用最严格的索引来消除尽可能多的数据行. 你的最终目标是提交SELECT语句查找数据行,而不是排除数据行.优化器试图排除数据行的原因在于它排除数据行的速度越快,那么找到与条件匹配的数据行也就越快. 如何 更好的 利用索引: 1:尽量比较数据类型相同的数据列.当你在比较操作中使用索引数据列的时候,请使用数据类型相同的列.相同的数据类型比不同类型的性能要高一些. 例如,INT与BIGINT是不同的.CHAR(10)被认为是C

满足GROUP BY子句的最一般的方法是扫描整个表并创建一个新的临时表,表中每个组的所有行应为连续的,然后使用该临时表来找到组并应用累积函数(如果有).在某些情况中,MySQL能够做得更好,即通过索引访问而不用创建临时表. 为GROUP BY使用索引的最重要的前提条件是所有GROUP BY列引用同一索引的属性,并且索引按顺序保存其关键字.是否用索引访问来代替临时表的使用还取决于在查询中使用了哪部分索引.为该部分指定的条件,以及选择的累积函数. 由于GROUP BY 实际上也同样会进行排序操作,而

场景:数据库升级第二天,操作系统CPU使用率接近100%. 查看ash报告: 再看TOP SQL 具体SQL: select count(1) as chipinCount, sum(bets) as sumBets from t_chipin_temp where status in (0) and lottype='gp' 看到这个sql的执行计划走全表扫描.再查看相关列上是否有索引,结果是有索引的.那么问题来了,既然有索引,而且升级之后对该表格还进行过基本的统计信息收集,那么为什么优化器没

转自:Mysql数据库优化技术之配置篇.索引篇 ( 必看 必看 ) (一)减少数据库访问对于可以静态化的页面,尽可能静态化对一个动态页面中可以静态的局部,采用静态化部分数据可以生成XML,或者文本文件形式保存使用数据缓存技术,例如: MemCached(二)优化的检测方法 1.用户体验检测2.Mysql状态检测在Mysql命令行里面使用show status命令,得到当前mysql状态.主要关注下列属性:key_read_requests (索引读的请求数)(key_buffer_size设置影

上星期写了一个篇文章,数据库方面的面试技巧,如何从建表方面展示自己能力,承蒙管理员抬举,放入首页,也承蒙各位厚爱,两天内收获了将近770个点击,也一度进入48小时热榜. 为了感谢管理员和大家的支持,再根据我的面试经验原创一篇关于索引方面如何推销自己的文章.这内容也来自我写的书 java web轻量级开发面试教程. 如果我们需要招个Java方面的高级程序员,一方面看年限(本科3年),具体到数据库方面的技能要求,包括如下三个方面: 第一,是否会基本的增删改查,存储过程等技能,是否会用些group b

优化器选择不适用索引的情况 有时候,有乎其并没有选择索引而去查找数据,而是通过扫描聚集索引,也就是直接进行全表的扫描来得到数据.这种情况多发生于范围查找.JOIN链接操作等情况.例如 ; 通过SHOW INDEX FROM orderdetails可以看到 可以看到orderdetails有(orderID,ProductID)的联合主键.此外还有对于列OrderID的单个索引.上述SQL显然是可以通过扫描orderID上的索引进行数据查询的,但通过EXPLAIN发现优化器并没有按照OrderI