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:

连接查询(两张表关联查询) 在sql语句中,- - 代表注释 内关联查询(查询两张表的交集) select * from 表1 inner join 表2 on 表1.id=表2.id(此处id是表1与表2相同的id); 内关联查询显示指定字段 select 表1.指定字段,表2.指定字段 from 表1 inner join 表2 on 表1.id=表2.id; 左关联:以左边表为基准,如果右边的表内的记录匹配不到,就显示NULL select *from students left join

索引 索引相当于一本书的目录,在一个数据库或表有索引的情况下,会很便于查询数据,使查询更加效率,相对的也有缺点,不利于去修改,比较麻烦,有索引便于查询,那就意味着索引创建的越多越好么?然而并不是:索引越多,越不便于大量的修删改,反而会使数据库的性能下降:表里的数据如果大多数甚至只是是用来查询的话,那可以稍微的多创建几个索引以便于查询. 一.创建索引 &1 创建表 时 创建索引 create table create_index( id ) unique, age int,key (age) );

1. MariaDB 数据库操作实例 MariaDB>create database class; //创建class数据库 MariaDB>use class; MariaDB>create table class.student( //创建student表 id int(4) primary key, name varchar(4) not null, age int(2) not null, ); MariaDB>desc student; MariaDB>alter

测试环境准备 本文主要围绕的对象是mariadb 高级语法,  索引优化,  基础sql语句调优. 下面那就开始搭建本次测试的大环境. 首先下载mariadb开发环境, 并F5 run起来. 具体参照下面文章的具体套路. C中级 MariaDB Connector/C API 编程教程 数据库环境搭建好了, 我们需要导入一个mysql 中一个测试的sakila数据库进行实验.  通过下面步骤进行demo db搭建. sakila下载  http://dev.mysql.com/doc/index

当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHAR的

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转:https://segmentfault.com/a/1190000006158186?hmsr=toutiao.io&utm_medium=toutiao.io&utm_source=toutiao.io 当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时

一.MySQL简介 1.什么是数据库 ? 数据库(Database)是按照数据结构来组织.存储和管理数据的仓库,它产生于距今六十多年前,随着信息技术和市场的发展,特别是二十世纪九十年代以后,数据管理不再仅仅是存储和管理数据,而转变成用户所需要的各种数据管理的方式.数据库有很多种类型,从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用. 主流的数据库有:sqlserver,mysql,Oracle.SQLite.Access.MS SQL Server

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本文原作者“ manong”,原创发表于segmentfault,原文链接:segmentfault.com/a/1190000006158186 1.引言   MySQL作为开源技术的代表作之一,是互联网得以广泛流行的重要基础技术之一. 国外 GitHub.Airbnb.Yelp.Coursera 均在使用 MySQL 数据库,国内阿里巴巴.去哪儿网.腾讯.魅族.京东等等的部分关键业务同样使用了 MySQL 数据库.同时,MySQL 也是众多数据库排行榜单的第一名,丛多国内一线互联网企业都在用

当 MySQL 单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,本文会提供一些优化参考,大家可以参考以下步骤来优化. 一. 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度. 一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的. 而事实上很多时候 MySQL 单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量. 1)字段 尽量使用 TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT 作为整数类型而非

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Mysql大表优化方案     当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上U

转自:https://mp.weixin.qq.com/s/VY69wWlrVLjRtKU7ULrYGw 当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SM

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单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHAR的长度只分配真正需要的空间 使用枚举或整数代替字符串类型 尽量使用TIMESTAMP

本文转自https://segmentfault.com/a/1190000006158186 当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALLIN