一.索引类型 B树索引:大部分都是,因此B树的特性限制了索引如何使用:必须看看索引的正确使用限制(含组合索引的限制)http://blog.csdn.net/lovemdx/article/details/17683647 hash索引:只有Memory引擎支持 二.B树索引的正确使用 select d from table where A = “x” and B= "y” and C = "z” :此时对A B C均能使用索引 select d from table where A

笔记记录自林晓斌(丁奇)老师的<MySQL实战45讲> (本篇内图片均来自丁奇老师的讲解,如有侵权,请联系我删除) 19) --为什么我只查一行的语句,也执行这么慢? 需要说明一下,如果MySQL数据库本身就有很大的压力,导致数据库服务器CPU占用率很高或ioutil(IO利用率)很高,这种情况下所有的语句执行都有可能变慢,不属于我们今天的讨论范围.为了便于描述,我们构造一个表,基于这个表来说明问题.这个表有两个字段id和c,并且我们事先插入了10万行记录. mysql> CREATE

1-事物隔离级别: 更新丢失, 并发情况下,对同一字段进行更新,就会出现更新丢失,采用乐观锁,比较版本号或时间戳可解决 读未提交 解决了更新丢失但是会引起脏读, 二个session.sessionA中执行sql语句,读到了sessionB中未提交的数据 读已提交, 解决了更新丢失,脏读,但是会出现不可重复读,二个session. sessionA未提交,执行查询语句读到了sessionB中提交,更新数据.乍一看没有问题,但他却不满足隔离性,实际开发sessionA中第一次读到数据为a,然后执行了

几个月前,我在博问里面发了一个问题:http://q.cnblogs.com/q/64900/,但是一直没有找到好的答案,关闭问题以后才自己解决了,在这里分享一下. 首先我重复一下场景,博问里面举的动物的例子,这篇文章里为了和我的代码对应,换一个例子.假设要做一个企业的人员管理系统,有各种各样的用户,有的身份是老板,有的身份是员工,有的身份是保安,等等,这些用户可能有非常多非常多通用的行为,比如说修改年龄,比如说按姓名或者工号在全公司查找,并且大多数情况下我们不关心一个人的具体身份,这时候我希望

1.find默认查找当前目录和子目录,通过maxdepth限制只查当前目录: find . -maxdepth 1 -type f -name "*.php" 2. find . -name "*.txt" -exec rm {} \; find . -name "*.txt" | xargs rm {} -exec     1.参数是一个一个传递的,传递一个参数执行一次rm     2.文件名有空格等特殊字符也能处理 -xargs      1

今天很高兴 ,有学会了一种数据库优化的方式,哈哈 今天遇到一個查詢逾時的問題:兩段SQL,只差在WHERE,一個是WHERE COLUMN1='AAA',一個是WHERE COLUMN1='BBB',產生的執行計畫卻不一樣:一個用PK索引,一個用IX索引(叢集索引跟非叢集索引的差別?) 查到兩種方法,INDEX()跟FORCESEEK INDEX('指定索引名稱') FORCESEEK 指定從哪個資料表搜尋 --系統會自動選用IX_indexselect count(1)from table1

概念 - 在某些情况下,“查一行”,也会执行得特别慢. - 下面分析在什么情况下,会出现这个现象. - 基础工作(构建数据库环境) - 建立 t 表,并写入 10W 的数据. CREATE TABLE `t` ( `id` ) NOT NULL, `c` ) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB; delimiter ;; create procedure idata() begin declare i int; ; ) do inse

查看索引: > SHOW INDEX FROM table_name; > SHOW KEYS FROM table_name;   删除索引: > DROP INDEX index_name FROM table_name; > drop index test_index from contents;   创建普通索引: > CREATE INDEX 索引名称 ON 表名称 (`列名称`); > create index test_index ON contents(

中化技术部  2018.4.16 1. callable 和 thread 区别 实现Callable接口的线程能返回执行结果,而Runable 不可以 . Callable 的call方法允许抛出异常. 由于Callable 可以返回执行结果,如果一个事情能分成多不去做,然后合并结果,就可以使用Callable public interface Callable<V> { V call() throws Exception; } public interface Runnable { pub

1. 索引 索引在MySQL中也叫"键"或者"key",是存储引擎于快速找到记录的一种数据结构. 索引的数据结构: B+树 B+树性质: 索引字段要尽量小; 索引的最左匹配特性 2. 索引的种类 聚集索引(primary key) 聚集索引就是按照每张表的主键构造一颗B+树,同时叶子结点存放的即为整张表的行记录数据,也将聚焦索引的叶子结点称为数据页. 优点: 它对主键的排序查找和范围查找速度非常快,叶子节点的数据就是用户所要查询的数据. 范围查询,即如果要查找主键某

在做开发过程中经常会接触数据库索引,不只是DBA才需要知道索引知识,了解索引可以让我们写出更高质量代码. 索引概述 聚集索引 非聚集索引 唯一索引 筛选索引 非聚集索引包含列 索引概述 索引的存在主要为了提高数据检索速度,设计高效的索引对于获得良好的数据库和应用程序性能极为重要. 索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构,使用索引可快速访问数据库表中的特定信息,就像平常我们用的新华字典的目录,假如新华字典没有目录有找一个字就必须从第一页一直翻到最后一页,这是多么令人绝望的事情. 索引是

日常我们分页时会用到MySQL的limit字段去处理,那么使用limit时,有什么需要优化的地方吗?我们来做一个试验来看看limit的效率问题:环境:CentOS 6 & MySQL 5.71.建议一个实验表: collect(id[主键], title[varchar], info[text], vtype[tinyint]); Engine: MyISAM 2.关闭查询缓存:MySQL中的 query_cache_size 和 query_cache_type 参数. mysql> sh

1 内容总览 列表的初识 列表的索引切片 列表的增删改查 列表的嵌套 元组的初识(了解) 元组的简单应用(了解) range 2 具体内容 列表的初识 why: str: 存储少量的数据.切片出来全都是str类型,存储的数据单一. list:能储存大量的数据.包含不同类型的数据.且有顺序,有规律,可自己制作设计其中的数据,可修改 what:list l1 = [100, 'alex',True,[1, 2, 3]] 可承载任意数据类型,存储大量的数据. python常用的容器型数据类型. 列表是

MySQL存储引擎简介 查看命令 a. 查看所使用的MySQL现在已提供什么存储引擎: mysql> show engines; b. 查看所使用的MySQL当前默认的存储引擎: mysql> show variables like '%storage_engine%'; MyISAM和InnoDB两种存储引擎的区别 对比项 MyISAM InnoDB 主外键 不支持 支持 事务 不支持 支持 行表锁 表锁,即使操纵一条记录也会锁住整个表,不适合高并发的操作 行锁,操作时只锁某一行,不对其他行

MySQL 原理篇 MySQL 索引机制 MySQL 体系结构及存储引擎 MySQL 语句执行过程详解 MySQL 执行计划详解 MySQL InnoDB 缓冲池 MySQL InnoDB 事务 MySQL InnoDB 锁 MySQL InnoDB MVCC MySQL InnoDB 实现高并发原理 MySQL InnoDB 快照读在RR和RC下有何差异 索引是什么? 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数据结构. MySQL 的索引是硬盘级,索引数据是保存在硬盘上的,有部分

零.索引简介 1. 索引是什么 ①MySQL官方对索引的定义是:索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构. ②可以简单的理解为"排好序的快速查找数据结构". ③除了数据本身之外,数据库还维护着一个满足特定查找算法的数据结构,这种数据结构以某种方式指向数据,这样就可以在这些数据结构的基础上实现高级查找算法,这种数据结构就是索引. ④一般来说索引本身也很大,不可能全部存储在内存中,因此索引往往以索引文件的形式存储在磁盘上. ⑤我们平常所说的索引,如果没有特别说明,都是值B+

1 检查mysql 是否安装 rpm -qa|grep -i mysql 2 ntsysv 查看和设置开机启动列表 3 mysql 在 centos 上默认 的数据目录是 /var/lib/mysql 4 mysql 默认 安装配置文件在 /etc/my.cnf 5 mysql 命令所在目录 /usr/bin 6 mysql 默认 配置文件 位置 /usr/share/mysql 7 查询mysql 编码 show VARIABLES LIKE '%char%' 8 修改字符 在 /etc/my

MySQL使用了B+Tree作为底层数据结构,能够实现快速高效的数据查询功能.工作中可怕的是没有建立索引,比这更可怕的是建好了索引又没有使用到.本文将围绕着如何优雅的使用索引,图文并茂地和大家一起探讨索引的正确打开姿势,不谈底层原理,只求工作实战. 1. 索引的特点 page之间是双链表形式,而每个page内部的数据则是单链表形式存在.当进行数据查询时,会限定位到具体的page,然后在page中通过二分查找具体的记录. 并且索引的顺序不同,数据的存储顺序则也不同.所以在开发过程中,一定要注意索引

本文配合B站学习视频BV1es411u7we使用效果更佳. 1. MySQL版本 主流版本:5.x版 5.0 - 5.1:早期产品的延续,升级维护 5.4 - 5.x:MySQL整合了三方公司的新存储引擎(5.5) 安装:rpm -ivh xxx或tar -zxvf xxx.tar.gz 查看已有的相关文件:rpm -qa | grep xxx 安装过程中出现冲突时需将冲突的软件卸载掉:yum -y remove xxx或rpm -e --nodeps xxx 验证:mysqladmin --v

软件版本mysql5.7 根据官网的文档 https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/multiple-column-indexes.html 查询条件要符合最左原则才能使用到索引 首先说说联合索引的好处: 覆盖索引,这一点是最重要的,重所周知非主键索引会先查到主键索引的值再从主键索引上拿到想要的值,这样多一次查询索引下推.但是覆盖索引可以直接在非主键索引上拿到相应的值,减少一次查询.    在一张大表中如果有 (a,b,c)联合索引就等于同时加上了 (a)

一.索引优化 1,单表索引优化 建表 CREATE TABLE IF NOT EXISTS article( id INT(10) UNSIGNED NOT NULL PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, author_id INT(10) UNSIGNED NOT NULL, category_id INT(10) UNSIGNED NOT NULL, views INT(10) UNSIGNED NOT NULL, comments INT(10) UNSIGNED NOT