1.模糊查询 后通配 走索引 前通配 走全表 2.where条件用in或or 不会走索引索引的本质是平衡b+数,是为了方便查询的平衡多路查找树 B-Tree相比,B+Tree有以下不同点: 每个节点的指针上限为2d而不是2d+1: 内节点不存储data,只存储key: 叶子节点不存储指针 B+Tree比B-Tree更适合实现外存储索引结构 3.

不使用索引原文 : http://itlab.idcquan.com/linux/MYSQL/918330.html MySQL查询不使用索引汇总 众所周知,增加索引是提高查询速度的有效途径,但是很多时候,即使增加了索引,查询仍然不使用索引,这种情况严重影响性能,这里就简单总结几条MySQL不使用索引的情况 如果MySQL估计使用索引比全表扫描更慢,则不使用索引.例如,如果列key均匀分布在1和100之间,下面的查询使用索引就不是很好:select * from table_name where

一.优化概述二.查询与索引优化分析a.性能瓶颈定位show命令慢查询日志explain分析查询profiling分析查询b.索引及查询优化三.配置优化 max_connections back_log interactive_timeout key_buffer_size query_cache_size record_buffer_size read_rnd_buffer_size sort_buffer_size join_buffer_size table_cache max_heap_t

一.MySQL的架构 连接器 连接池,安全认证.线程池.连接限制.检查内存.缓存 SQL接口 DML.DDL SQL解析器,对SQL语句的权限检查.解析为二进制程序 优化器,优化访问路径 缓存cache,buffer 存储引擎 innodb 文件系统 日志 二.查询缓存(Query Cache) SQL语句 查询缓存 解析器 解析树 预处理 查找最好的查询路径 查询优化SQL语句 执行计划 API调用存储引擎 调用数据,返回结果 缓存SELECT操作或预处理查询的结果集和SQL语句,当有新的SE

1. 理解ROWID ROWID是由Oracle自动加在表中每行最后的一列伪列,既然是伪列,就说明表中并不会物理存储ROWID的值:你可以像使用其它列一样使用它,只是不能对该列的值进行增.删.改操作:一旦一行数据插入后,则其对应的ROWID在该行的生命周期内是唯一的,即使发生行迁移,该行的ROWID值也不变.SELECT t.rowid,t.* FROM DM_COMM_PREM_LIST t where LIST_ID= '3106355531'; 2. SQL优化器优化方式1)基于规则的优化

文章转自:http://www.cnblogs.com/zhengyun_ustc/p/slowquery2.html 写在前面的话: 之前曾说过"不要求每个人一定理解 联表查询(join/left join/inner join等)时的mysql运算过程",但对于字段选择性差意味着什么,组合索引字段顺序意味着什么,要求每个人必须了解: 重复上一次的话:把mysql客户端(如SQLyog,如HeidiSQL)放在桌面上,时不时拿出来 explain 一把,这是一种美德! 确保亲手查过S

建表KeyLevelStat (无主键),2个索引: CREATE TABLE KeyLevelStat( [Date] [int] NOT NULL, [Num] [varchar](8), [R0] [decimal](6, 3) NULL, ) GO CREATE CLUSTERED INDEX IX_KeyLevelStatDate ON KeyLevelStat (Date DESC) CREATE CLUSTERED INDEX IX_KeyLevelStatNum ON KeyLe

众所周知,增加索引是提高查询仍然不使用索引,这种情况严重影响性能,这里就简单总结几条如果如果列key均匀分布在1和100之间,下面的查询使用索引就不是很好:select * from table_name where key>1 and key<90;   www.2cto.com   如果or前的条件中的列有索引,而后面的列没有索引,那么涉及到的索引都不会被用到,例如:select * from table_name where key1='a' or key2='b';查询也不会如果索引列

1.IN操作符 用IN操作符写出来的SQL直观简单.易于理解.但是在where条件中使用IN操作符是低效的.例如下面这条查询语句: SELECT * FROM tab_a WHERE id IN( SELECT a_id FROM tab_b); 你认为它会怎么执行呢?先从tab_a表中遍历数据,然后拿每行数据的id字段去tab_b表中去查找,只要找到就把这行纳入查询结果. 大错特错!事实上,RDBMS会先执行第4行的子查询,把查出的数据保存到一张临时表中,再执行主查询,利用临时表中的数据去核对

首先本文测试数据100多万的域名的wwwtitle 信息  检索数据: 首先建立临时表格: CREATE TABLE `sph_counter` ( `index_id` ) NOT NULL, `max_id` ) NOT NULL, PRIMARY KEY (`index_id`) ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 csft.complex.conf 文件修改配置: #增量数据索引 区段查询 合并为一个文件实现 测试 配置文件 #数据源 source

1.行业调查 索引系统需要通过主查询来获取所有的文档信息,一个简单的实现是整个表的数据到内存,但是这可能会导致整个表被锁定,并且使其它操作被阻止(例如:在MyISAM格款式上INSERT操作).同时,会浪费大量的内存来存储查询结果.喜欢它的问题. 为了避免出现这样的情况.CoreSeek/Sphinx支持一种被称为 区段查询的技术. 首先,CoreSeek/Sphinx从数据库中取出文档ID的最小值和最大值.将由最大值和最小值定义自然数区间分成若干份,一次获取数据.建立索引.现举比例如以下: s

重建索引 use DATABASE_NAME; ) ) DECLARE @fillfactor INT DECLARE TableCursor CURSOR FOR SELECT OBJECT_SCHEMA_NAME([object_id])+'.['+name+']' AS TableName FROM sys.tables w OPEN TableCursor FETCH NEXT FROM TableCursor INTO @TableName BEGIN SET @sql = 'ALTE

测试mysql的like语句是否通过索引时得到结果如下: 图片1: 图片2: 图片3: 通过上述3组图片我想大家很容易愤青我使用的'%8888888%','%8888888'和'8888888%'3中不同的%形式作为查询语句,通过对比很容易得出结论: 在存在%前置的情况下我们的like语句不通过索引,后置的情况下通过索引.

不多说,直接上干货 1.查询当前用户下表的创建语句 select dbms_metadata.get_ddl('TABLE','ux_future') from dual; 2.查询其他用户下表的创建语句 select dbms_metadata.get_ddl('TABLE','ux_future','Admin') from dual; 3.查询表的index select index_name,index_type,table_name from user_indexes where ta

前因: 客户咨询,有一个业务sql(代表经常被执行且重要),全表扫描在系统占用资源很高(通过ash报告查询得到信息) 思路: 1.找到sql_text,sql_id 2.查看执行计划 3.查询sql涉及对象的对象数据量,段大小,行数量,where条件列,是否存在索引,列的选择读情况如何 4.总结,优化整改 1.找到sql_text,sql_id 094cmrxrahdy2 SELECT ~10个列名称(由于设计用户信息,因此部分信息不再详细说明) FROM Prescription WHERE

本文由作者郑智辉授权网易云社区发布. 0.前言 本文通过分析线上MySQL慢查询日志,定位出现问题的SQL,进行业务场景分析,结合索引的相关使用进行数据库优化.在两次处理问题过程中,进行的思考. 1.简要描述 在九月底某个新上的游戏业务MySQL慢查询日志 # Time: 2017-09-30T14:56:13.974292+08:00 # Query_time: 6.048835  Lock_time: 0.000038 Rows_sent: 0  Rows_examined: 1288441

1.开启慢查询 在mysql的配置文件my.ini最后增加如下命令 [mysqld]port=3306slow_query_log =1long_query_time = 1 2.查看慢查询记录 默认是放在mysql的data目录,并且文件名为host_name-slow.log即 主机名-slow.log 3.mysql查询缓存 在每次mysql重启后,保存的缓存都会丢失,关于缓存的设置也会丢失,所以每次使用缓存前要设置: set session query_cache_type = ON; 

1.区段查询 索引系统须要通过主查询来获取所有的文档信息,一种简单的实现是将整个表的数据读入内存,可是这可能导致整个表被锁定并使得其它操作被阻止(比如:在MyISAM格式上的INSERT操作),同一时候,将浪费大量内存用于存储查询结果,诸如此类的问题吧. 为了避免出现这样的情况,CoreSeek/Sphinx支持一种被称为 区段查询的技术. 首先.CoreSeek/Sphinx从数据库中取出文档ID的最小值和最大值.将由最大值和最小值定义自然数区间分成若干份.一次获取数据,建立索引.现举比例如以

当您考虑是否要对列创建索引时, 请估计在查询中使用列的方式, 下表介绍了索引对其有用的查询类型. 表中的示例基于 AdventureWorks2008R2 示例数据库, 在 SQL Server Management Studio 中运行这些示例时. 您可以通过显示实际的执行计划来查看查询优化器选择的索引. 有关详细信息, 请参阅 如何显示实际执行计划. 分类 描述 考虑的索引 与特定值完全匹配 搜索与特定值完全匹配的项. 其中, 查询使用 WHERE 子句指定列项. 例如: SELECT Bu

SELECT t0.ID as id, t0.`NAME` as name, t0.PHONE as phone, t0.`CITY_CODE` as cityCode, t0.SHOOTING_TIME as shootingTime, t0.REMARK as remark, t0.SOURCE_FROM as sourceFrom,-- 平台来源 t0.REFER as refer, t0.UPDATE_TIME as updateTime, CONCAT(IFNULL(t0.SHOOTI

k-gram索引的通配符查询处理技术称为k-gram索引. 一个k-gram代表由k个字符组成的序列.对于词项castle来说,cas.ast.stl都是3-gram.我们用特殊的字符$来标识词项的开始或者结束,因此对于castle来说,所有的3-gram包括$ca.cas.ast.stl.tle及le $ . 在k-gram索引结构中,其词典由词汇表中所有词项的所有k-gram形式构成,而每个倒排记录表则由包含该k-gram的词项组成. 然而使用k-gram索引往往还需要进行一步处理.考虑3-