在做Java Web项目的时候,不可避免的就要使用到数据库,下面就是在IDEA中添加mysql依赖的方法. 如果你看到这里,就表示你弄懂了IDEA,maven和Tomcat等,所以... 只需要在pom.xml中添加依赖就可以了,下面是我的配置文件. <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"

单表扫描,MySQL索引选择不正确 并 详细解析OPTIMIZER_TRACE格式     一 表结构如下:  万行 CREATE TABLE t_audit_operate_log (  Fid bigint(16) AUTO_INCREMENT,  Fcreate_time int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0',  Fuser varchar(50) DEFAULT '',  Fip bigint(16) DEFAULT NULL,  Foperate_

一 表结构如下: CREATE TABLE t_audit_operate_log (  Fid bigint(16) AUTO_INCREMENT,  Fcreate_time int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0',  Fuser varchar(50) DEFAULT '',  Fip bigint(16) DEFAULT NULL,  Foperate_object_id bigint(20) DEFAULT '0',  PRIMARY KEY (Fi

一 表结构如下:  万行 CREATE TABLE t_audit_operate_log (  Fid bigint(16) AUTO_INCREMENT,  Fcreate_time int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0',  Fuser varchar(50) DEFAULT '',  Fip bigint(16) DEFAULT NULL,  Foperate_object_id bigint(20) DEFAULT '0',  PRIMARY KEY

先来看一个栗子 EXPLAIN select * from employees where name > 'a'; 如果用name索引查找数据需要遍历name字段联合索引树,然后根据遍历出来的主键值去主键索引树里再去查出最终数据,成本比全表扫描还高. 可以用覆盖索引优化,这样只需要遍历name字段的联合索引树就可以拿到所有的结果. EXPLAIN select name,age,position from employees where name > 'a'; 可以看到通过select出的字段

Mysql 分组选择 在其他的数据库中我们遇到分组选择的问题时,比如在分组中计算前10名的平均分 我们可以使用row_number()over() 比较方便的得到. 但是在mysql中,问题就被抛了出来,因为mysql并没有一个rownum内建数据元组访问方式. 在这里我提供三种方式来尝试解决 一．最基础的union的方式,放弃分组,采用union方式将多条查询的结果集放在一起做后续操作.   虽然我们可以在程序中预先获取所有分组,循环拼凑sql语句,但是这依然是很繁琐费时的,而且在目标需要分的

选择更小的数据类型:一般情况下,应该尽量使用可以正确存储数据的最小数据类型.更小的数据类型通常更快,它们占用更少的磁盘.内存和CPU缓存,并且处理时需要的CPU周期也更少.但是要确保没有低估需要存储的值的范围 尽量选择简单的数据类型:简单数据类型的操作通常需要更少的CPU周期,例如整型比字符操作代价更低,因为字符集和校对规则(排序规则)使字符比较比整型比较更复杂(eg:存储日期和时间应该使用MYSQL内建的类型(date,time,datetime)而不是字符串:存储IP地址应该用整型) 尽量避

MySQL支持的数据类型很多,选择正确的数据类型对于 获得高性能至关重要.在选择时有个简单的原则有助于做出更好的选择. 简单的原则: A.通常最小的是最好的 因为这样可以用更少的磁盘.内容.CPU缓存,大大减少IO开销. B.简单就好 简单的数据类型操作通常需要更少的CPU周期.例如,整型比字符操作代价更小,因为字符集和校对规则(排序规则)使它比整型更复杂.比如应该使用MySQL内建的类型而不是使用字符型来存储日期和时间. C.尽量避免使用NULL NULL是列默认的属性,通常我们要指定为NOT

对于如何选择存储引擎,可以简答的归纳为一句话:“除非需要用到某些INNODB 不具备的特性,并且没有其他办法可以替代,否则都应该选择INNODB 引擎”.例如:如果要用到全文索引,建议优先考虑INNODB加上Sphinx的组合,而不是使用支持全文索引的myisam.当然,如果不需要用到InnoDB的特性,同时其他引擎的特性能够更好的满足需求,也可以考虑一下其他存储引擎.举个例子,如果不在乎可扩展能力和并发能力,也不在乎崩溃后的数据丢失问题,却对InnoDB的空间占用比较敏感,这种场合下选择MyI

最近有个项目的功能模块,为了处理方便,需要操作集合类型的数据以及其他原因.考虑再三最终决定放弃使用MySQL,而选择MongoDB. 两个数据库,大家应该都不陌生.他们最大的区别就是MySQL为关系型数据库,而MongoDB为非关系型数据库.常见的关系型数据库有:MySQL.Oracle.DB2.SQL Server.Postgre SQL等,非关系型数据库有MongoDB.Redis.Memcached.HBse等等. 1.关系型数据库? 非关系型数据库? 关系型数据库可以理解为依赖一个模型来

点击图片,可查看大图.    介绍   情况:如果你的表结构设计不良或你的索引设计不佳,那么请你优化你的表结构设计和给予合适的索引,这样你的查询性能就能提高几个数量级.——数据越大,索引的价值越能体现出来.   我们要提高性能,需要考虑的因素: 1.设计架构 2.设计索引 3.评估查询性能 今天要讲的是表列的设计,暂不谈索引设计.我会在下一章讲索引设计.   选择数据类型   选择正确的数据类型,对于提高性能至关重要. 下面给出几种原则,有利于帮助你选择何种类型.   1.更小通常更好. 使用最

依赖库和开发工具 yum -y install gcc gcc-c++ autoconf libjpeg libjpeg-devel libpng libpng-devel freetype freetype-devel libxml2 libxml2-devel zlib zlib-devel glibc glibc-devel glib2 glib2-devel bzip2 bzip2-devel ncurses ncurses-devel curl curl-devel e2fsprogs

索引选择性就是结果个数与总个数的比值. 用sql语句表示为: SELECT COUNT(*) FROM table_name WHERE column_name/SELECT COUNT(*) FROM table_name 一般来说(例如书 “SQL Tuning“),如果选择性超过 20% 那么全表扫描比使用索引性能更优. 但MySQL是没有计算索引的选择性的,只是预测逻辑IO操作的数量,因此对于MySQL索引要慎重选择. 举个栗子,tinyint类型的列,用以保存性别,就算用上“保密”和“

我们怎么选择合适的引擎?这里简单归纳一句话:"除非需要用到某些InnoDB不具备的特性,并且没有其他办法可以替代,否则都应该优先选择InnoDB引擎." 除非万不得已,否则不建议混合使用多种存储引擎,否则可能带来一系列复杂的问题以及一些潜在的BUG. 使用不同引擎考虑的几大因素:    1.事务            如果需要事务支持,那么InnoDB或者XtraDB目前最稳定.如果不需要事务且主要是SELECT和INSERT操作,MyISAM是不错的选择. 2.备份         

开始,我默认安装了MySQL8,但是在测试的时候发现通过Hibernate连接之前的MySQL5.7的代码运行在连接新版本的库的时候发生异常,出于时间原因没有深度排查 但是我严重怀疑是版本匹配问题,为了能够快速使用,我选择回退到之前的5.7 整个经历: 安装默认的MySQL8 添加MySQL Yum存储库 https://dev.mysql.com/downloads/repo/yum/ 进入这个网站下载默认给的版本8文件 上传到服务器,当然也可以复制URL,使用wget进行下载 安装下载的发行

现象 新建了一张员工表,插入了少量数据,索引中所有的字段均在where条件出现时,正确走到了idx_nap索引,但是where出现部分自左开始的索引时,却进行全表扫描,与MySQL官方所说的最左匹配原则"相悖". 数据背景 CREATE TABLE `staffs` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(24) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓名', `age` int(11) NOT

8.选择合适的数据类型8.1 CHAR与VARCHAR CHAR固定长度的字符类型,char(n) 当输入长度不足n时将用空格补齐,char(n)占用n个字节,CHAR类型输出时会截断尾部的空格,即使是数据值尾部的空格也将会被截断.CHAR处理速度要快于VARCHAR. VARCHAR可变长度的字符类型,varchar(n) 当输入长度不足n时不用补齐,varchar(n)占用实际长度+1个字节,+1个字节是因为VARCHAR值后需要加一个字符串结尾符.VARCHAR类型输出时会截断字符串结尾符

索引选择性就是结果个数与总个数的比值. 用sql语句表示为: SELECT COUNT(*) FROM table_name WHERE column_name/SELECT COUNT(*) FROM table_name 一般来说(例如书 “SQL Tuning“),如果选择性超过 20% 那么全表扫描比使用索引性能更优. 但MySQL是没有计算索引的选择性的,只是预测逻辑IO操作的数量,因此对于MySQL索引要慎重选择. 索引几大原则: 1．选择唯一性索引 唯一性索引的值是唯一的,可以更快

索引概述     每种存储引擎对每个表至少支持16个索引,总索引长度至少256字节.     MyISAM和InnoDB的表默认创建BTREE索引.MEMORY引擎默认使用HASH索引,但也支持BTREE     MySQL目前不支持函数索引,但支持前缀索引.     MyISAM支持的前缀索引最大长度为1000字节;InnoDB支持的前缀索引最大程度是767字节.     CREATE TABLE 创建索引时是按照字符数计量的,所以对于多字节的字符集,要考虑字符和字节的关系.     MySQ

web.config文件里面加如下配置,然后编译 <provider invariantName="MySql.Data.MySqlClient" type="MySql.Data.MySqlClient.MySqlProviderServices, MySql.Data.Entity.EF6" />