相信大家在很多实际业务中(特别是后台系统)会使用到各种筛选条件来筛选结果集 首先添加测试数据 ), Age INT) go CREATE INDEX idx_age ON TempList (Age) GO DECLARE @i INT; ; BEGIN INSERT INTO TempList (Name, Age)VALUES(CAST(@i AS VARCHAR),@i) ; END GO 1.有使用EXEC来避免全表扫描 ; DECLARE @sql NVARCHAR(MAX) SET

MongoDB oplog (类似于 MySQL binlog) 记录数据库的所有修改操作,除了用于主备同步:oplog 还能玩出很多花样,比如 全量备份 + 增量备份所有的 oplog,就能实现 MongoDB 恢复到任意时间点的功能 通过 oplog,除了实现到备节点的同步,也可以额外再往单独的集群同步数据(甚至是异构的数据库),实现容灾.多活等场景,比如阿里云开源的 MongoShake 就能实现基于 oplog 的增量同步. MongoDB 3.6+ 版本对 oplog 进行了抽象,提供

MYSQl 全表扫描以及查询性能 -- 本文章仅用于学习,记录 一. Mysql在一些情况下全表检索比索引查询更快: 1.表格数据很少,使用全表检索会比使用索引检索更快.一般当表格总数据小于10行并且数据行的长度非常小的时候会使用全表检索;   2.在ON或者WHERE中,没有使用索引列作为查询条件:   3.使用了索引列与一个常量进行比较,但是mysql发现该索引列覆盖的数据太大,反而全表检索更快(一般当索引列覆盖的数据大于全表数据的30%时,会触发mysql使用全表检索);   4.使用了一

首先什么是全表扫描和索引扫描?全表扫描所有数据过一遍才能显示数据结果,索引扫描就是索引,只需要扫描一部分数据就可以得到结果.如果数据没建立索引. 无索引的情况下搜索数据的速度和占用内存就会比用索引的检索慢和高.下面是一个例子 1:无索引的情况 Product表,里面没有任何索引,如下图: 从上图中,我悲剧的看到了,物理读是9次,也就说明走了9次硬盘,你也可以想到,走硬盘的目的是为了拿数据,逻辑读有1636次,要注意的是这里 的"次"是"页"的意思,也就是在内存中走了

在SQL SERVER的查询语句中使用OR是否会导致不走索引查找(Index Seek)或索引失效(堆表走全表扫描 (Table Scan).聚集索引表走聚集索引扫描(Clustered Index Scan))呢?是否所有情况都是如此?又该如何优化呢? 下面我们通过一些简单的例子来分析理解这些现象.下面的实验环境为SQL SERVER 2008,如果在不同版本有所区别,欢迎指正.   堆表单索引 首先我们构建我们测试需要实验环境,具体情况如下所示: DROP TABLE TEST    CRE

原文地址:http://blog.163.com/ksm19870304@126/blog/static/37455233201251901943705/ 对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在where 及order by 涉及的列上建立索引:.尝试下面的技巧以避免优化器错选了表扫描:· 使用ANALYZE TABLE tbl_name为扫描的表更新关键字分布.· 对扫描的表使用FORCE INDEX告知MySQL,相对于使用给定的索引表扫描将非常耗时.SELECT * FROM t

对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引: .尝试下面的技巧以避免优化器错选了表扫描: ·   使用ANALYZE TABLE tbl_name为扫描的表更新关键字分布. ·   对扫描的表使用FORCE INDEX告知MySQL,相对于使用给定的索引表扫描将非常耗时. SELECT * FROM t1, t2 FORCE INDEX (index_for_column) WHERE t1.col_name=t2.col_name:

对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在where 及order by 涉及的列上建立索引: .尝试下面的技巧以避免优化器错选了表扫描: · 使用ANALYZE TABLE tbl_name为扫描的表更新关键字分布. · 对扫描的表使用FORCE INDEX告知MySQL,相对于使用给定的索引表扫描将非常耗时. SELECT * FROM t1, t2 FORCE INDEX (index_for_column) WHERE t1.col_name=t2.col_name: 用--max

文章出处:http://inter12.iteye.com/blog/1430144 MYSQL的全表扫描,主键索引(聚集索引.第一索引),非主键索引(非聚集索引.第二索引),覆盖索引四种不同查询的分析 1.前置条件: 本次是基于小数据量,且数据块在一个页中的最理想情况进行分析,可能无具体的实际意义,但是可以借鉴到各种复杂条件下,因为原理是相同的,知小见大,见微知著! 打开语句分析并确认是否已经打开 Java代码   mysql> set profiling=1; Query OK, 0 row

SYS_OP_C2C 导致的全表扫描(fts)/全索引扫描 參考原文: SYS_OP_C2C Causing Full Table/Index Scans (Doc ID 732666.1) 适用于: Oracle Database - Enterprise Edition - Version 10.1.0.2 to 12.1.0.1 [Release 10.1 to 12.1] Information in this document applies to any platform. This

1.模糊查询效率很低:原因:like本身效率就比较低,应该尽量避免查询条件使用like:对于like '%...%'(全模糊)这样的条件,是无法使用索引的,全表扫描自然效率很低:另外,由于匹配算法的关系,模糊查询的字段长度越大,模糊查询效率越低.解决办法:首先尽量避免模糊查询,如果因为业务需要一定要使用模糊查询,则至少保证不要使用全模糊查询,对于右模糊查询,即like '-%',是会使用索引的:左模糊like'%...'无法直接使用索引,但可以利用reverse + function index

对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在where 及order by 涉及的列上建立索引: .尝试下面的技巧以避免优化器错选了表扫描:· 使用ANALYZE TABLE tbl_name为扫描的表更新关键字分布.· 对扫描的表使用FORCE INDEX告知MySQL,相对于使用给定的索引表扫描将非常耗时. SELECT * FROM t1, t2 FORCE INDEX (index_for_column) WHERE t1.col_name=t2.col_name: ·   用--m

不会使用索引,导致全表扫描情况 1.不要使用in操作符,这样数据库会进行全表扫描,推荐方案:在业务密集的SQL当中尽量不采用IN操作符 2.not in 使用not in也不会走索引推荐方案:用not exists或者(外联结+判断为空)来代替 3<> 操作符(不等于) 使用<>同样不会使用索引,因此对它的处理只会产生全表扫描推荐方案:用其它相同功能的操作运算代替,如a<>0 改为 a>0 or a<0 a<>’’ 改为 a>’’ 4.IS

在SQL SERVER的查询语句中使用OR是否会导致不走索引查找(Index Seek)或索引失效(堆表走全表扫描 (Table Scan).聚集索引表走聚集索引扫描(Clustered Index Scan))呢?是否所有情况都是如此?又该如何优化呢? 下面我们通过一些简单的例子来分析理解这些现象.下面的实验环境为SQL SERVER 2008,如果在不同版本有所区别,欢迎指正. 堆表单索引 首先我们构建我们测试需要实验环境,具体情况如下所示: DROP TABLE TEST )); CREA

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,

全表扫描是数据库搜寻表的每一条记录的过程,直到所有符合给定条件的记录返回为止.通常在数据库中,对无索引的表进行查询一般称为全表扫描:然而有时候我们即便添加了索引,但当我们的SQL语句写的不合理的时候也会造成全表扫描.以下是经常会造成全表扫描的SQL语句及应对措施: 1. 使用null做为判断条件 如:select account from member where nickname = null; 建议在设计字段时尽量将字段的默认值设为0,改为select account where nickn

对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在where 及order by 涉及的列上建立索引:  .尝试下面的技巧以避免优化器错选了表扫描: ·   使用ANALYZE TABLE tbl_name为扫描的表更新关键字分布. ·   对扫描的表使用FORCE INDEX告知MySQL,相对于使用给定的索引表扫描将非常耗时.            SELECT * FROM t1, t2 FORCE INDEX (index_for_column)             WHERE t1.

查询语句的时候尽量避免全表扫描,使用全扫描,索引扫描!会引起全表扫描的几种SQL如下 1.模糊查询效率很低: 原因:like本身效率就比较低,应该尽量避免查询条件使用like:对于like ‘%...%’(全模糊)这样的条件,是无法使用索引的,全表扫描自然效率很低:另外,由于匹配算法的关系,模糊查询的字段长度越大,模糊查询效率越低. 解决办法:首先尽量避免模糊查询,如果因为业务需要一定要使用模糊查询,则至少保证不要使用全模糊查询,对于右模糊查询,即like ‘…%’,是会使用索引的:左模糊lik

1.模糊查询效率很低: 原因:like本身效率就比较低,应该尽量避免查询条件使用like:对于like ‘%...%’(全模糊)这样的条件,是无法使用索引的,全表扫描自然效率很低:另外,由于匹配算法的关系,模糊查询的字段长度越大,模糊查询效率越低. 解决办法:首先尽量避免模糊查询,如果因为业务需要一定要使用模糊查询,则至少保证不要使用全模糊查询,对于右模糊查询,即like ‘…%’,是会使用索引的:左模糊like ‘%...’无法直接使用索引,但可以利用reverse + function in

对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引: 尝试下面的技巧以避免优化器错选了表扫描: 使用ANALYZE TABLE tbl_name为扫描的表更新关键字分布. 对扫描的表使用FORCE INDEX告知MySQL,相对于使用给定的索引表扫描将非常耗时. SELECT * FROM t1, t2 FORCE INDEX (index_for_column)WHERE t1.col_name=t2.col_name: 用--max-see