一.什么是索引? 索引是对数据库表中的一列或多列值进行排序的一种结构,使用索引可以快速访问数据库表中的特定信息. 二.索引的作用? 索引相当于图书上的目录,可以根据目录上的页码快速找到所需的内容,提高性能(查询速度) 三.优点: 通过创建唯一性索引,可以保证数据库表中的每一行数据的唯一性. 可以加快数据的检索速度 可以加速表与表之间的连接 在使用分组和排序进行检索的时候,可以减少查询中分组和排序的时间 四.缺点 创建索引和维护索引要耗费时间,这种时间随着数据量的增加而增加. 索引需要占用物理空间

一.关系 MongoDB 的关系表示多个文档之间在逻辑上的相互联系.文档间可以通过嵌入和引用来建立联系.MongoDB 中的关系可以是:1对1,1对多,多对1,多对多. 一个用户可以用多个地址,这是典型的一对多关系. user文档可以是: { "_id":ObjectId("52ffc33cd85242f436000001"), "name": "Tom Hanks", "contact": "9

背景 今年3月份时候,线上发生一次大事故.公司主要后端服务器发生宕机,所有接口超时.宕机半小时后,又自动恢复正常.但是过了2小时,又再次发生宕机. 通过接口日志,发现MySQL数据库无法响应服务器.在阿里云的技术支持的帮助下,发现了MySQL数据库中存在大量慢查询,导致CPU负载过高.最后,根据慢查询日志,定位到了出问题的SQL和业务接口. 业务接口是一个分页接口,莫名被刷到7000多页,偏移量(offset)高达20w多.每当这条SQL执行时,数据库CPU直接打满.查询时间超过1分钟才有响应.

覆盖索引通常都是复合索引,即索引字段为多个.创建索引时应该注意索引排列顺序. Sql Server检索应用索引时,字段识别顺序为 从左到右. 例如如下索引的使用上 Create NONCLUSTERED  Index IX_Student_Name_Class_Sex On tb_Student(Name,Class,Sex) Select * From tb_Student as s where s.Name='ws'  //可以使用 Select * From tb_Student as s

引用自 'mysql高性能' 5.3.6章节 不能使用覆盖索引的情况 :  解决办法 : 

话说有这么一个表: CREATE TABLE `user_group` ( `id` int(11) NOT NULL auto_increment, `uid` int(11) NOT NULL, `group_id` int(11) NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `uid` (`uid`), KEY `group_id` (`group_id`), ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=750366 DEFAULT CHARSET

MongoDB 覆盖索引查询 官方的MongoDB的文档中说明,覆盖查询是以下的查询: 所有的查询字段是索引的一部分 所有的查询返回字段在同一个索引中 由于所有出现在查询中的字段是索引的一部分, MongoDB 无需在整个数据文档中检索匹配查询条件和返回使用相同索引的查询结果. 因为索引存在于RAM中,从索引中获取数据比通过扫描文档读取数据要快得多. 为了测试盖索引查询,使用以下 mycol 集合: { "_id" : 1, "name" : "tom&q

覆盖索引又可以称为索引覆盖. 解释一: 就是select的数据列只用从索引中就能够取得,不必从数据表中读取,换句话说查询列要被所使用的索引覆盖. 解释二: 索引是高效找到行的一个方法,当能通过检索索引就可以读取想要的数据,那就不需要再到数据表中读取行了.如果一个索引包含了(或覆盖了)满足查询语句中字段与条件的数据就叫做覆盖索引. 解释三: 是非聚集组合索引的一种形式,它包括在查询里的Select.Join和Where子句用到的所有列(即建立索引的字段正好是覆盖查询语句[select子句]与查询条

在SQL Server 查询性能优化——覆盖索引(一)中讲了覆盖索引的一些理论. 本文将具体讲一下使用不同索引对查询性能的影响. 下面通过实例,来查看不同的索引结构,如聚集索引.非聚集索引.组合索引等来查看相同的SQL语句查询的不同性能   例一:没有任何索引的查询访问 1.表的碎片情况:   2.SQL查询语句与查询执行计划成本   --要求返回IO统计,也就是数据页访问的数量 SET STATISTICS IO ON --没有任何索引情况下的数据页访问数量 SELECT  [WBOOK_NO

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

通常大家都会根据查询的WHERE 条件来穿件合适的索引,不过这只是索引优化的一个方面.设计优秀的索引应该考虑到整个查询,而不单单是WHERE 条件部分.索引确实是一种查找数据的高效方式,但是MySQL也可以使用索引来直接获取列的数据,这样就不再需要读取数据行.如果索引的叶子节点已经包含要查询的数据,那么还有什么必要再返回表查询呢?如果一个索引包含(或者覆盖)所有需要查询的字段的值,我们就称之为“覆盖索引”. 覆盖索引是非常有用的工具,能够极大的提高性能.考虑一下如果查询只需要索引而无需返回表,会

官方的MongoDB的文档中说明,覆盖查询是以下的查询: 1. 所有的查询字段是索引的一部分 2. 所有的查询返回字段在同一个索引中 由于所有出现在查询中的字段是索引的一部分, MongoDB 无需在整个数据文档中检索匹配查询条件和返回使用相同索引的查询结果.因为索引存在于RAM中,从索引中获取数据比通过扫描文档读取数据要快得多. 但是,如果是以下的查询,不能使用覆盖索引查询: 1. 所有索引字段是一个数组 2. 所有索引字段是一个子文档

组合索引 提到组合索引,大家都知道"最左前缀"原则.例如,创建索引 idx_name_age (name,age) ,通常情况下,where age=50 或者 where age>50 之类的,是不会使用到idx_a_b的.那有没有特殊情况呢? 假设表是: CREATE TABLE users ( id int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, name varchar(255) COLLATE utf8mb4_unicode_ci D

因为我们大多数情况下使用的都是Innodb,所以这篇博客主要依据Innodb来讲 b+树(图片来自网络) b+树图来自网络 1.聚集索引与非聚集索引区别 聚集索引:叶子节点包含完整的数据(物理地址连续),叫做聚集索引 非聚集索引(又称辅助索引):它的叶子节点并不包含行记录的全部数据,叶子结点除了包含键值以外,每个叶子结点中的索引行还包含了一个书签,该书签用来告诉存储引擎可以在哪找到相应的数据行.需要引用主索引作为data域,其实原理就是直接通过辅助索引无法找到数据,需要通过辅助索引找到主键,然后

Mysql 系列文章主页 =============== 1 准备数据 1.1 建表 DROP TABLE IF EXISTS staff; CREATE TABLE IF NOT EXISTS staff ( id INT PRIMARY KEY auto_increment, name ), age INT, pos ) COMMENT '职位', salary ,) ); 1.2 插入数据 , ); 2 测试&Explain分析 2.1 有索引的情况下%的影响(提出问题) 2.1.1 建立

覆盖索引的定义: 如果一个索引包含(或覆盖)所有需要查询的字段的值,称为‘覆盖索引’.即只需扫描索引而无须回表. 只扫描索引而无需回表的优点:    1.索引条目通常远小于数据行大小,只需要读取索引,则mysql会极大地减少数据访问量.    2.因为索引是按照列值顺序存储的,所以对于IO密集的范围查找会比随机从磁盘读取每一行数据的IO少很多.    3.一些存储引擎如myisam在内存中只缓存索引,数据则依赖于操作系统来缓存,因此要访问数据需要一次系统调用    4.innodb的聚簇索引,覆

覆盖索引又可以称为索引覆盖. 解释一: 就是select的数据列只用从索引中就能够取得,不必从数据表中读取,换句话说查询列要被所使用的索引覆盖. 解释二: 索引是高效找到行的一个方法,当能通过检索索引就可以读取想要的数据,那就不需要再到数据表中读取行了.如果一个索引包含了(或覆盖了)满足查询语句中字段与条件的数据就叫做覆盖索引. 解释三: 是非聚集组合索引的一种形式,它包括在查询里的Select.Join和Where子句用到的所有列(即建立索引的字段正好是覆盖查询语句[select子句]与查询条

http://www.cnblogs.com/zl0372/articles/mysql_32.html 话说有这么一个表: CREATE TABLE `user_group` ( `id` int(11) NOT NULL auto_increment, `uid` int(11) NOT NULL, `group_id` int(11) NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `uid` (`uid`), KEY `group_id` (`group_id`),

话说有这么一个表: CREATE TABLE `user_group` ( `id` int(11) NOT NULL auto_increment, `uid` int(11) NOT NULL, `group_id` int(11) NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `uid` (`uid`), KEY `group_id` (`group_id`), ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=750366 DEFAULT CHARSET

为了更好地理解覆盖索引,在正式介绍覆盖索引之前,首先稍微来谈一谈有关索引的一些基础知识. 数据页和索引页 在SQLServer中,数据存储的基本单位是页,一页的大小为8KB,分别由页首,数据行和行偏移量组成,如下图结构: 页首固定占用96个字节,用来存储相关的页面系统信息,例如所属的数据库表对象Id等.数据行是真实数据的存储区域,每一行的大小是不固定的.行偏移量是一个数组,数组的每个位置占2个字节,用来存储数据行距离开头的位置偏移量,主要是用来做快速定位,例如想要查找第N行,只要访问行偏移量数组

MyISAM Myisam是Mysql的默认存储引擎,当create创建新表时,未指定新表的存储引擎时,默认使用Myisam. 它不支持事务,也不支持外键,尤其是访问速度快,对事务完整性没有要求或者以SELECT.INSERT为主的应用基本都可以使用这个引擎来创建表. myisam只支持表级锁. 支持FULLTEXT类型的索引 DELETE 表时,是一行一行的删除 myisam在磁盘存储上有三个文件,每个文件名以表名开头,扩展名指出文件类型. .frm 用于存储表的定义 .MYD 用于存放数据