.在查询条件.排序条件.统计条件的字段上选择创建索引,可以显著提高查询效率. .用$or时把匹配最 多 结果的条件放在最前面,用$and时把匹配最 少 结果的条件放在最前面. .使用limit()限定返回结果集的大小,减少数据库服务器的资源消耗,以及网络传输的数据量. .尽量少用$in,而是分解成一个一个的单一查询.尤其是在分片上,$in会让你的查询去每一个分片上查一次,如果实在要用的话,先在每个分片上建索引. .尽量不用模糊匹配查询,用其它精确匹配查询代替,比如$in.$nin. .查询量大.

在我们平常的SQL查询中,其实我们有许多应该注意的原则,以来实现SQL查询的优化,本文将为大家介绍30条查询优化原则. 首先应注意的原则 1.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. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样

1. 索引设计原则 索引设计不合理或缺少索引都会对数据库的性能造成障碍,高效的索引对于获得良好的性能非常重要. 设计索引时的一些原则: ◊ 索引并不是越多越好,一个表中如果有大量的索引,不仅占用大量的磁盘空间,而且会影响INSERT.DELETE.UPDATE等语句的性能.当表中数据更改的同时,索引也会进行调整和更新. ◊ 避免对经常更新的表进行过多的索引,并且索引中的列尽可能少.而对经常用于查询的字段应该创建索引,但要避免添加不必要的字段. ◊ 数据量小的表最好不要使用索引,由于数据较少,查询

MySQL数据库索引总结使用索引的原由数据结构Hash.平衡二叉树.B树.B+树区别机械硬盘.固态硬盘区别Myisam与Innodb B+树的区别MySQL中的索引什么数据结构B+树中的节点到底存放多少 为什么需要使用索引?MySQL官方对索引的定义为:索引(Index)是帮助 MySQL 高效获取数据的数据结构.白话文:索引就像书的目录一样可以非常快速的定位到书的页码.如果向mysql发出一条sql语句请求,查询的字段没有创建索引的话,可能会导致全表扫描,这样的话查询效率非常低. 全表扫描:

MySQL数据库优化方案 Mysql的优化,大体可以分为三部分:索引的优化,sql慢查询的优化,表的优化. 开启慢查询日志,可以让MySQL记录下查询超过指定时间的语句,通过定位分析性能的瓶颈,才能更好的优化数据库系统的性能. Sql 慢查询优化步骤 先捕获低效SQL→慢查询优化方案→慢查询优化原则 MySQL数据库配置慢查询 参数说明: 1.查询慢查询配置 show variables like 'slow_query%'; slow_query_log 对应 开启状态 slow_query_

建索引的几大原则 1.最左前缀匹配原则,mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>.<.between.like)就停止匹配. 2.=和in可以乱序,比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序,mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式 3.尽量选择区分度高的列作为索引,count(distinct col)/count(*),一般需要join的字段我们都要求是0.1以上,即平均1条扫描10条记录 4.索引列不能参与计算: 5.尽量的

副本集中有一个重要的概念“大多数”,意思是说,选择主节点需要大多数决定(本人亲自做了实验) 步骤: 1.开启副本集(如果没有配置好 副本集的 亲参考我的上篇文章  https://www.cnblogs.com/anxbb/p/9482304.html) 2.运行 rs.status(),查看状态 { "set" : "haibin", "date" : ISODate("2018-08-16T03:18:05.461Z"),

1.日期大小的比较,传到xml中的日期格式要符合'yyyy-MM-dd',这样才能走索引,如:'yyyy'改为'yyyy-MM-dd','yyyy-MM'改为'yyyy-MM-dd'[这样MYSQL会转换为日期类型] 2.条件语句中无论是等于.还是大于小于,WHERE左侧的条件查询字段不要使用函数或表达式或数学运算 3.WHERE条件语句尝试着调整字段的顺序提升查询速度,如把索引字段放在最前面.把查询命中率高的字段置前等 4.保证优化SQL前后其查询结果是一致的 5.在查询的时候通过将EXPLA

一.概述1.MongoDB是什么?用一句话总结MongoDB是一款为web应用程序和互联网基础设施设计的数据库管理系统.没错MongoDB就是数据库,是NoSQL类型的数据库 2.为什么要使用MongoDB?(1)MongoDB提出的是文档.集合的概念,使用BSON(类JSON)作为其数据模型结构,其结构是面向对象的而不是二维表,存储一个用户在MongoDB中是这样子的. { username:'123', password:'123'}1234使用这样的数据模型,使得MongoDB能在生产环境

转自博客http://www.cnblogs.com/hellohell/p/5718238.html 感谢楼主的贡献 查询优化器的任务是发现执行SQL查询的最佳方案.大多数查询优化器,包括MySQL的查询优化器,总或多或少地在所有可能的查询评估方案中搜索最佳方案.对于联接查询,MySQL优化器所调查的可能的方案数随查询中所引用的表的数目呈指数增长.对于小数量的表(典型小于7-10),这不是一个问题.然而,当提交的查询更大时,查询优化所花的时间会很容易地成为服务器性能的主要瓶颈. 查询优化的一个

原文:http://tech.meituan.com/mysql-index.html 一个慢查询引发的思考 select count(*) from task where status=2 and operator_id=20839 and operate_time>1371169729 and operate_time<1371174603 and type=2; 系统使用者反应有一个功能越来越慢,于是工程师找到了上面的SQL.并且兴致冲冲的找到了我,“这个SQL需要优化,给我把每个字段都

Atitit 查询优化器的流程attilax总结 1.1. 来理解该过程:1 1.2. 关于这些优化器的最重要原则的就是:尽可能的减少扫描范围,2 1.3. .筛选条件分析2 1.4. 二.索引优化2 1.1. 来理解该过程: 这个图看上去有点复杂,我们来详细分析下,其实就是将这个优化阶段分为3个子阶段 <1>这个阶段仅考虑串行计划,也就说单处理器运行,如果这个阶段找到了一个好的串行计划,优化器就不会进入下一阶段.所以对于数据量少的情况,或者执行语句简单的情况下,基本采用的都是串行计划. 当然

一.问题的提出 在应用系统开发初期,由于开发数据库数据比较少,对于查询SQL语句,复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣,但是如果将应用 系统提交实际应用后,随着数据库中数据的增加,系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一.系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优 化.对于海量数据,劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍,可见对于一个系统不是简单地能实现其功能就可,而是要写出高质量的 SQL语句,提高系统的可用性. 在多数情况下,Oracle

转自美团技术博客,原文地址:http://tech.meituan.com/mysql-index.html 建索引的一些原则: 1.最左前缀匹配原则,非常重要的原则,mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>.<.between.like)就停止匹配,比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引,d是用不到索引的,如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到,a,b,d的顺序可以任意调整. 2.=和in可以乱序,比如

百万数据查询优化 1．合理使用索引 索引是数据库中重要的数据结构,它的根本目的就是为了提高查询效率.现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构.索引的使用要恰到好处,其使用原则如下: ●在经常进行连接,但是没有指定为外键的列上建立索引,而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引. ●在频繁进行排序或分组(即进行group by或order by操作)的列上建立索引. ●在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索,在不同值少的列上不要建立索引.比如在雇员表的“性别”列上只有“

原文地址: http://tech.meituan.com/mysql-index.html MySQL凭借着出色的性能.低廉的成本.丰富的资源,已经成为绝大多数互联网公司的首选关系型数据库.虽然性能出色,但所谓“好马配好鞍”,如何能够更好的使用它,已经成为开发工程师的必修课,我们经常会从职位描述上看到诸如“精通MySQL”.“SQL语句优化”.“了解数据库原理”等要求.我们知道一般的应用系统,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,遇到最多的,也是最容易出问题的,

逻辑查询优化包括的技术 1)子查询优化  2)视图重写  3)等价谓词重写  4)条件简化  5)外连接消除  6)嵌套连接消除  7)连接消除  8)语义优化 9)非SPJ优化 一.子查询优化 1. 什么是子查询:当一个查询是另一个查询的子部分时,称之为子查询. 2. 查询的子部分,包含的情况: a) 目标列位置:子查询如果位于目标列,则只能是标量子查询,否则数据库可能返回类似“错误:子查询只能返回一个字段 ( [Err] 1242 - Subquery returns more than 1

add by zhj:这是美团点评技术团队的一篇文章,讲的挺不错的. 原文:http://tech.meituan.com/mysql-index.html MySQL凭借着出色的性能.低廉的成本.丰富的资源,已经成为绝大多数互联网公司的首选关系型数据库.虽然性能出色,但所谓“好马配好鞍”,如何能够更好的使用它,已经成为开发工程师的必修课,我们经常会从职位描述上看到诸如“精通MySQL”.“SQL语句优化”.“了解数据库原理”等要求.我们知道一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和

此文为转载,仅做保存使用,出处:http://www.cr173.com/html/8688_all.html 在数据库存优化设计中往往会提到索引,这编文章就来详细的说明一下在 SQL SERVER 下面的建立索引的技巧和需要注意的一些地方,让您可以更直观的了解数据库的结构. 往往在数据量比较小,查询量也不是很大的时候我们往往会忽视索引的存在. 总结优化如下: 1.主键就是聚集索引 2.只要建立索引就能显著提高查询速度 3.把所有需要提高查询速度的字段都加进聚集索引,以提高查询速度 (四)其他书

前言 前面我们的几篇文章介绍了一系列关于运算符的基础介绍,以及各个运算符的优化方式和技巧.其中涵盖:查看执行计划的方式.几种数据集常用的连接方式.联合运算符方式.并行运算符等一系列的我们常见的运算符.有兴趣的童鞋可以点击查看. 本篇介绍在SQL Server中查询优化器的工作方式,也就是一个好的执行计划的形成,是如何评估出来的,作为该系列的进阶篇. 废话少说,开始本篇的正题. 技术准备 数据库版本为SQL Server2008R2,利用微软的一个更简洁的案例库(Northwind)进行分析. 正