把两个单独的索引合并成一个组合索引,即把where条件字段的索引和group by的分组字段索引组合成一个. 如果分组的字段需要用函数处理,可以用索引函数 Generated Column(函数索引) mysql5.7版本,函数索引用虚拟列,virtual是查询时在内存中计算,而store是计算好后存放在磁盘中.一般作为索引,默认用virtual. 语法: <type> [ GENERATED ALWAYS ] AS ( <expression> ) [ VIRTUAL|STORE

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

之前的文章<更高的压缩比,更好的性能–使用ORC文件格式优化Hive>中介绍了Hive的ORC文件格式,它不但有着很高的压缩比,节省存储和计算资源之外,还通过一个内置的轻量级索引,提升查询的性能.这个内置的轻量级索引,就是下面所说的Row Group Index. 其实ORC支持的索引不止这一种,还有一种BloomFilter索引,两者结合起来,更加提升了Hive中基于ORC的查询性能. 说明一下:本文使用Hive2.0.0 + hadoop-2.3.0-cdh5.0.0作为测试环境.表lxw

转自:http://blog.csdn.net/caomiao2006/article/details/52140993 由于GROUP BY 实际上也同样会进行排序操作,而且与ORDER BY 相比,GROUP BY 主要只是多了排序之后的分组操作.当然,如果在分组的时候还使用了其他的一些聚合函数,那么还需要一些聚合函数的计算.所以,在GROUP BY 的实现过程中,与 ORDER BY 一样也可以利用到索引. 在MySQL 中,GROUP BY 的实现同样有多种(三种)方式,其中有两种方式会

使用索引来更快地遍历表.默认情况下建立的索引是非聚集索引,但有时它并不是最佳的.在非聚集索引下,数据 在物理上随机存放在数据页上.合理的索引设计要建立在对各种查询的分析和预测上.一般来说: 有大量重复值且经常有范围查询(between,>,<,>=,< =)和order by.group by发生的列,可考虑建立聚集索引. 经常同时存取多列,且每列都含有重复值可考虑建立组合索引. 组合索引要尽量使关键查询形成索引覆盖,其前导列一定是使用最频繁的列. ORDER BY和GROPU B

5. 视图上我们能建索引吗,如果能建的话,会啥好处和坏处:视图上建索引和表上建索引有啥区别: -------------------------------------------------------------------------------------------------------- 能创建索引,好处:可以改善查询性能. 坏处:会相应的增加维护索引的开销 区别: 1)对视图创建的第一个索引必须是唯一聚焦索引 2)该视图必须是使用schemabinding选项定义的.架构绑定 将

写在前面的话 查询容易,优化不易,且写且珍惜 mysql结构 从MySQL逻辑架构来看,MySQL有三层架构,第一层连接,第二层查询解析.分析.优化.视图.缓存,第三层,存储引擎 MySQL有哪些索引类型 ? 从数据结构角度 1.B+树索引(O(log(n))):关于B+树索引,可以参考 MySQL索引背后的数据结构及算法原理 2.hash索引:a 仅仅能满足"=","IN"和"<=>"查询,不能使用范围查询b 其检索效率非常高,索引

1. 为什么使用索引 在无索引的情况下,MySQL会扫描整张表来查找符合sql条件的记录,其时间开销与表中数据量呈正相关.对关系型数据表中的某些字段建索引可以极大提高查询速度(当然,不同字段是否selective会导致这些字段建立的索引对查询速度的提升幅度不同,而且索引也并非越多越好,因为写入或删除时需要更新索引信息). 对于MySQL的Innodb储存引擎来说,大部分类型的index均以B-Tree数据结构的变种B+Tree来存储(MEMORY类型的表还支持hash类型的索引).B-Tree是

创建高性能的索引 1. 索引(在MySQL中也叫做"键(key)")是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构. 2. 索引可以包含一个或多个列的值.如果索引包含多个列,那么列的顺序也十分重要,因为MySQL只能高效低使用索引的最左前缀列. 3. B-Tree索引:当人们谈论索引的时候,如果没有特别执行索引类型,那多半说是B-Tree索引,它使用B-Tree数据结构来存储数据.     1). 可以使用B-Tree索引的查询类型:          a. 全职匹配:全值匹配指的是和索引中

1.建立索引的时机:若表中的某字段出现在select.过滤.排序条件中,为该字段建立索引是值得的.2.对于like '%xxx'的模糊查询,普通的索引是无法满足的,需要建立全文索引.3.对于有多个条件的,比如: "...where a=xxx and b=yyy","...where a=xxx order by b","...where a=xxx group by b".需要使用组合索引.但是组合索引只能在SQL语句中满足"最左前缀

表结构信息: mysql> show create table tb\G*************************** 1. row *************************** Table: tbCreate Table: CREATE TABLE `tb` ( `c` int(11) DEFAULT NULL, `d` int(4) DEFAULT NULL, `e` varchar(32) DEFAULT NULL, KEY `c` (`c`), KEY `c_2` (`

1.使用松散(Loose)索引扫描实现 GROUP BY 何谓松散索引扫描实现 GROUP BY 呢?实际上就是当 MySQL 完全利用索引扫描来实现 GROUP BY 的时候,并不需要扫描所有满足条件的索引键即可完成操作得出结果. 下面我们通过一个示例来描述松散索引扫描实现 GROUP BY,在示例之前我们需要首先调整一下 group_message 表的索引,将 gmt_create 字段添加到 group_id 和 user_id 字段的索引中:  代码如下 复制代码 1 sky@loca

在使用elasticsearch的时候,经常会遇到需要淘汰掉历史数据的场景. 为了方便数据淘汰,并使得数据管理更加灵活,我们经常会以时间为粒度建立索引,例如: 每个月建立一个索引:monthly-201709.monthly-201710.monthly-201711 每天建立一个索引:daily-20171015.daily-20171016.daily-20171017.daily-20171018 当不需要再继续使用历史数据的时候,我们就可以将索引删除,释放资源. 为了很好的支撑这个场景,

1.order by优化 2.group by优化 3.Dinstinct 优化 1.order by优化 实现方式: 1. 根据索引字段排序,利用索引取出的数据已经是排好序的,直接返回给客户端: 2. 没有用到索引,将取出的数据进行一次排序操作后返回给客户端. EXPLAIN SELECT m.id,m.subject,c.content FROM group_message m,group_message_content c WHERE m.group_id = 1 AND m.id = c

由于GROUP BY实际上也同样需要进行排序操作,而且与ORDER BY相比,GROUP BY主要只是多了排序之后的分组操作.当然,如果在分组的时候还使用了其他的一些聚合函数,那么还需要一些聚合函数的计算.所以,在GROUP BY的实现过程中,与ORDERBY一样也可以利用到索引. 在MySQL中,GROUP BY的实现同样有多种(三种)方式,其中有两种方式会利用现有的索引信息来完成GROUP BY,另外一种为完全无法使用索引的场景下使用.下面我们分别针对这三种实现方式做一个分析. 1. 使用松

什么是松散索引? 答:实际上就是当MySQL 完全利用索引扫描来实现GROUP BY 的时候,并不需要扫描所有满足条件的索引键即可完成操作得出结果. 要利用到松散索引扫描实现GROUP BY,需要至少满足以下几个条件:◆ GROUP BY 条件字段必须在同一个索引中最前面的连续位置:◆ 在使用GROUP BY 的同时,只能使用MAX 和MIN 这两个聚合函数(新版本支持更多):◆ 如果引用到了该索引中GROUP BY 条件之外的字段条件的时候,必须以常量形式存在: 为什么松散索引扫描的效率会很高

[译注:此文为翻译,由于本人水平所限,疏漏在所难免,欢迎探讨指正] 原文链接:传送门. 在本章节我们检查唯一索引.唯一索引的特别之处在于它不仅提供了性能益处,而且提供了数据完整性益处.在SQL SERVER中,唯一索引是保证主键约束和候选键约束的唯一合理的方式. 唯一索引和约束         唯一索引与其他任何索引并没有什么不同,唯一不同之处在于它不允许多个条目具有相同的索引键值.既然索引中的一个条目映射到了交互表的一行,那么阻止条目被加入到索引中便是阻止了数据行被加到表中.这便是为什么唯一索

1.什么是索引 索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分),它们包含着对数据表里所有记录的引用指针. 更通俗的说,数据库索引好比是一本书前面的目录,在查找内容之前可以先在目录中查找索引位置,以此快速定位查询数据. 对于索引,会保存在额外的文件中. 2.索引的类型 1.普通索引 2.唯一性索引 3.主键索引(主索引) 4.复合索引 5.全文索引 2.1. 普通索引 最基本的索引,不具备唯一性,仅加快查询速度 2.1.1 创建普通索引 方法一:创建表时添加索引 语法:

索引视图创建注意事项 对视图创建的第一个索引必须是唯一聚集索引. 创建唯一聚集索引后,可以创建更多非聚集索引. 为视图创建唯一聚集索引可以提高查询性能,因为视图在数据库中的存储方式与具有聚集索引的表的存储方式相同. 查询优化器可使用索引视图加快执行查询的速度. 要使优化器考虑将该视图作为替换,并不需要在查询中引用该视图. 索引视图中列的 large_value_types_out_of_row 选项的设置继承的是基表中相应列的设置. 此值是使用 sp_tableoption设置的.从表达式组成的

是什么 索引用于快速的查询某些特殊列的某些行.如果没有索引, MySQL 必须从第一行开始,然后通过搜索整个表来查询有关的行.表越大,查询的成本越大.如果表有了索引的话,那么 MySQL 可以很快的确定数据的位置,而不用查询整个表格.这比顺序的读取每一行要快的多.索引就像我们查字典时的目录一样,我们通过查询字典的目录,可以定位到某一行数据. 大多数的 MySQL 的索引(主键索引,唯一索引,普通索引,全文索引)都是 B-trees  结构.例外的情况有:在空间数据类型使用 R-trees 结构.

背景 在第一篇中我介绍了如何访问元数据,元数据为什么在数据库里面,以及如何使用元数据.介绍了如何查出各种数据库对象的在数据库里面的名字.第二篇,我选择了触发器的主题,因为它是一个能提供很好例子的数据库对象,并且在这个对象中能够提出问题和解决问题. 本篇我将会介绍元数据中的索引,不仅仅是因为它们本身很重要,更重要的是它们是很好的元数据类型,比如列或者分布统计,这些不是元数据中的对象. 索引对于任何关系数据库表都是必不可少的.然而,就像吐司上的黄油一样,过度使用它们可能会在数据库中产生问题.有时,可