1.什么是InnoDB引擎?      InnoDB引擎是MySQL数据库的另一个重要的存储引擎,正成为目前MySQL AB所发行的新版的标准,被包含在所有二进制安装包里,和其他存储引擎相比,InnoDB引擎的优点是支持兼容ACID的事务(类似于PostgreSQL),以及参数完整性(有外键)等.现在Innobase实行双认证授权.MySQL5.5.5以后默认的存储引擎都是InnoDB引擎. 2.InnoDB的引擎特点. 1).支持事务(事务是指逻辑上的一组操作,组成这组操作的各个单元,要么全成

1.简单介绍InnoDB给MySQL提供了具有提交,回滚和崩溃恢复能力的事务安全(ACID兼容)存储引擎.InnoDB锁定在行级并且也在SELECT语句提供一个Oracle风格一致的非锁定读.这些特色增加了多用户部署和性能.没有在InnoDB中扩大锁定的需要,因为在InnoDB中行级锁定适合非常小的空间.InnoDB也支持FOREIGN KEY强制.在SQL查询中,你可以自由地将InnoDB类型的表与其它MySQL的表的类型混合起来,甚至在同一个查询中也可以混合. 2.之所以选用innodb作为

1.简单介绍InnoDB给MySQL提供了具有提交,回滚和崩溃恢复能力的事务安全(ACID兼容)存储引擎.InnoDB锁定在行级并且也在SELECT语句提供一个Oracle风格一致的非锁定读.这些特色增加了多用户部署和性能.没有在InnoDB中扩大锁定的需要,因为在InnoDB中行级锁定适合非常小的空间.InnoDB也支持FOREIGN KEY强制.在SQL查询中,你可以自由地将InnoDB类型的表与其它MySQL的表的类型混合起来,甚至在同一个查询中也可以混合. 2.之所以选用innodb作为

原文链接:http://www.cnblogs.com/kevingrace/p/6133818.html 谢谢楼主 1.简单介绍 InnoDB给MySQL提供了具有提交,回滚和崩溃恢复能力的事务安全(ACID兼容)存储引擎.InnoDB锁定在行级并且也在SELECT语句提供一个Oracle风格一致的非锁定读.这些特色增加了多用户部署和性能.没有在InnoDB中扩大锁定的需要,因为在InnoDB中行级锁定适合非常小的空间.InnoDB也支持FOREIGN KEY强制.在SQL查询中,你可以自由地

前匹配模糊 使用B-Tree来加速优化前匹配模糊查询 构造数据 新建一张商品表,插入一千万条数据. create table goods(id int, name varchar); insert into goods select generate_series(1,10000000),md5(random()::varchar); 未建立索引时查询"123%"的商品名字,执行计划显示耗时大约为575ms: explain (analyze,verbose,timing,costs,

表A:CREATE TABLE `tableA` (`id` int(11) NOT NULL auto_increment,`content` varchar(256) default NULL,PRIMARY KEY  (`id`),如果我要在content中进行模糊查询,那么使用like的话,肯定要这样写:select * from tableA from content like "%xxx%"这里有个问题,即使我为content加了index索引,那么在下面这两种情况索引也是

模糊查询是数据库查询中经常用到的,一般常用的格式如下: (1)字段  like '%关键字%'   字段包含"关键字"的记录   即使在目标字段建立索引也不会走索引,速度最慢 (2)字段  like '关键字%'      字段以"关键字"开始的记录   可以使用到在目标字段建立的升序索引 (3)字段 like '%关键字'      字段以"关键字"结束的记录    可以使用到目标字段建立的降序索引 对于无法使用索引的 '%关键字%' 模式,有

内连接,左外连接,右外连接都是数据库的常用连接与使用手段 内连接 select * from assets_car c inner join category c on a.id = c.id; 左外连接 select * from assets_car c left join category c on a.id = c.id; 右外连接 select * from assets_car c right join category c on a.id=c.id; 模糊查询  select *

Myisam与innodb引擎,索引文件的区别: innodb的次索引指向对主键的引用. myisam的次索引和主索引都指向物理行. myisam一行一行的插入,会产生一行一行的文件,磁盘上有数据文件. tree树的值是磁盘上物理位置的指针. 比如加了主键索引,索引排成一棵树的形状.首先根据id=7在主键索引的树上查找,查找到7之后就知道了7所在的物理行,然后就可以找到id=7的那一行数据了. 还有一个cat_id索引,根据cat_id=15可以找到数据所在的物理行. 所以说myisam的次索引

在使用msyql进行模糊查询的时候,很自然的会用到like语句,通常情况下,在数据量小的时候,不容易看出查询的效率,但在数据量达到百万级,千万级的时候,查询的效率就很容易显现出来.这个时候查询的效率就显得很重要! 一般情况下like模糊查询的写法为(field已建立索引): SELECT `column` FROM `table` WHERE `field` like '%keyword%'; 上面的语句用explain解释来看,SQL语句并未用到索引,而且是全表搜索,如果在数据量超大的时候,可

一般情况下like模糊查询的写法为(field已建立索引): SELECT `column` FROM `table` WHERE `field` like '%keyword%'; 上面的语句用explain解释来看,SQL语句并未用到索引,而且是全表搜索,如果在数据量超大的时候,可想而知最后的效率会是这样 对比下面的写法: SELECT `column` FROM `table` WHERE `field` like 'keyword%'; SELECT LOCATE('xbar',`foo

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

1.什么是B-Tree 和 B+Tree,他们是做什么用的? B-Tree是为了磁盘或其它存储设备而设计的一种多叉平衡查找树,B-Tree 和 B+Tree 广泛应用于文件存储系统以及数据库系统中.     在大规模数据存储中,实现索引查询这样一个实际背景下,树节点存储的元素数量是有限的(如果元素数量非常多的话,树的高度就会增大,查找就退化成节点内部的线性查找了),这样导致二叉查找树结构由于树的深度过大而造成磁盘I/O读写过于频繁,进而导致查询效率低下(为什么会出现这种情况?这跟外部存储器-磁盘

6.1 为什么查询速度会慢   查询的生命周期大致可按照顺序来看:从客户端,到服务器,然后在服务器上进行解析,生成执行计划,执行,并返回结果给客户端.其中“执行”可以认为是整个生命周期中最重要的阶段.这其中包括了大量为了检索数据到存储引擎的调用以及调用后的数据处理,包括排序.分组等.   在完成这些任务时,查询需要在不同的地方花费时间,包括网络.CPU计算.生成统计信息和执行计划.锁等待等操作,尤其是向底层存储引擎检索数据的调用操作,这些调用需要在内存操作.CPU操作和内存不足时导致的IO操作上

查询性能优化 1. 为什么查询速度会慢? 1). 如果把查询看作是一个任务,那么它由一系列子任务组成,每个子任务都会消耗一定的时间.如果要优化查询,实际上要优化其子任务,要么消除其中一些子任务,要么减少子任务的执行次数,要么让子任务运行的更快. 2). 通常来说,查询的生命周期大致可以按照顺序来看:从客户端,到服务器端,然后在服务器上进行解析,生成执行计划,执行,并返回结果给客户端.其中"执行"可以认为是整个生命周期中最重要的阶段,这其中包括 大量为了检索数据到存储引擎的调用以及调用后

1.InnoDB引擎索引 InnoDB支持的索引有以下几种: (1)哈希索引 (2)全文索引 (1)B+树索引 又可以分为聚集索引与辅助索引 索引的创建可以在CREATE TABLE语句中进行,也可以单独用CREATE INDEX或ALTER TABLE来给表增加索引.删除索引可以利用ALTER TABLE或DROP INDEX语句来实现. (1)使用ALTER TABLE语句创建索引.语法如下: alter table table_name add index index_name (colu

MySQL查询性能优化 MySQL查询性能的优化涉及多个方面,其中包括库表结构.建立合理的索引.设计合理的查询.库表结构包括如何设计表之间的关联.表字段的数据类型等.这需要依据具体的场景进行设计.如下我们从数据库的索引和查询语句的设计两个角度介绍如何提高MySQL查询性能. 数据库索引 索引是存储引擎中用于快速找到记录的一种数据结构.索引有多种分类方式,按照存储方式可以分为:聚簇索引和非聚簇索引:按照数据的唯一性可以分为:唯一索引和非唯一索引:按照列个数可以分为:单列索引和多列索引等.索引也有多

MySQL查询性能优化 MySQL查询性能的优化涉及多个方面,其中包括库表结构.建立合理的索引.设计合理的查询.库表结构包括如何设计表之间的关联.表字段的数据类型等.这需要依据具体的场景进行设计.如下我们从数据库的索引和查询语句的设计两个角度介绍如何提高MySQL查询性能. 数据库索引 索引是存储引擎中用于快速找到记录的一种数据结构.索引有多种分类方式,按照存储方式可以分为:聚簇索引和非聚簇索引:按照数据的唯一性可以分为:唯一索引和非唯一索引:按照列个数可以分为:单列索引和多列索引等.索引也有多

查询执行的基础 当希望MySQL能够以更高的性能运行查询时,最好的办法就是弄清楚MySQL是如何优化和执行查询的.MySQL执行一个查询的过程,根据图1-1,我们可以看到当向MySQL发送一个请求时,MySQL都做了什么: 图1-1   查询执行路径 客户端发送一条查询给服务器. 服务器先检查查询缓存,如果命中了缓存,则立即返回存储在缓存中的结果.否则进入下一阶段. 服务器端进行SQL解析.预处理,再由优化器生成对应的执行计划. MySQL根据优化器生成的执行计划,调用存储引擎的API来执行查询

在上一篇中,我们简单的介绍了一下 InnoDB 引擎的索引类型,这一篇我们继续学习 InnoDB 的索引,聊一聊索引策略,更好的利用好索引,提升数据库的性能,主要聊一聊覆盖索引.最左前缀原则.索引下推. 覆盖索引 覆盖索引是指在普通索引树中可以得到查询的结果,不需要在回到主键索引树中再次搜索. 建立如下这张表来演示覆盖索引: mysql> create table T ( ID int primary key, age int NOT NULL DEFAULT 0, name varchar(1