一:概念 - 在 索引建立之后,一条语句可能会命中多个索引,这时,索引的选择,就会交由 优化器 来选择合适的索引. - 优化器选择索引的目的,是找到一个最优的执行方案,并用最小的代价去执行语句. 二:优化器选择索引的原则? - 在数据库里面,扫描行数是影响执行代价的因素之一. - 扫描的行数越少,意味着访问磁盘数据的次数越少,消耗的 CPU 资源越少. - 当然,扫描行数并不是唯一的判断标准,优化器还会结合是否使用临时表.是否排序等因素进行综合判断. 三:优化器是如何判断扫描行数的? - MyS

转自http://www.jb51.net/article/67007.htm,感谢博主 本文通过一个案例来看看MySQL优化器如何选择索引和JOIN顺序.表结构和数据准备参考本文最后部分"测试环境".这里主要介绍MySQL优化器的主要执行流程,而不是介绍一个优化器的各个组件(这是另一个话题). 我们知道,MySQL优化器只有两个自由度:顺序选择:单表访问方式:这里将详细剖析下面的SQL,看看MySQL优化器如何做出每一步的选择. explain select * from emplo

系列文章 二.一生挚友redo log.binlog<死磕MySQL系列 二> 三.MySQL强人"锁"难<死磕MySQL系列 三> 四.S 锁与 X 锁的爱恨情仇<死磕MySQL系列 四> 五.如何选择普通索引和唯一索引<死磕MySQL系列 五> 如果你对索引的知识点还不太清楚,可以直接通过传送门查看咔咔总结的索引知识点. 揭开MySQL索引神秘面纱 索引是为加速查询速度,创建的索引也符合所有规则,但MySQL就是不使用理想的索引,导致

优化器选择不适用索引的情况 有时候,有乎其并没有选择索引而去查找数据,而是通过扫描聚集索引,也就是直接进行全表的扫描来得到数据.这种情况多发生于范围查找.JOIN链接操作等情况.例如 ; 通过SHOW INDEX FROM orderdetails可以看到 可以看到orderdetails有(orderID,ProductID)的联合主键.此外还有对于列OrderID的单个索引.上述SQL显然是可以通过扫描orderID上的索引进行数据查询的,但通过EXPLAIN发现优化器并没有按照OrderI

[介绍] 工作的越久越到的的问题越多,就越是觉得一些“老话”历久弥新:由于最近的学习计划是深入的学习一遍MySQL优化器:学习过程中的一些成果 也会发布到这里,一来是为了整理自己已经知道的和新学到的,二来是为了给自己的网站做个友情连接 [is null 优化] 如果我们在定义表的时候就给不能为null的列加上not null 那么就将是一个非常好的实践,想想如果接下来有查询要查找col is null的话,因为mysql 已经知道col不可能为null 所以MySQL会直接把这个优化掉,返回空结

MySQL 8.0新增特性 use_invisible_indexes:是否使用不可见索引,MySQL 8.0新增可以创建invisible索引,这一开关控制优化器是否使用invisible索引,on表示考虑使用. MySQL 5.7新增 derived_merge:派生表合并,类似Oracle的视图合并,当派生SQL中存在以下操作是无法展开UNION .GROUP .DISTINCT.LIMIT及聚合操作 duplicateweedout:是否使用使用临时表对semi-join产生的结果集去重

GreatSQL社区原创内容未经授权不得随意使用,转载请联系小编并注明来源. GreatSQL是MySQL的国产分支版本,使用上与MySQL一致. 前言 实验 总结 前言 数据库的优化器相当于人类的大脑,大部分时候都能做出正确的决策,制定正确的执行计划,走出一条高效的路,但是它毕竟是基于某些固定的规则.算法来做的判断,有时候并没有我们人脑思维灵活,当我们确定优化器选择执行计划错误时该怎么办呢,语句上加hint,提示它选择哪条路是一种常见的优化方法. 我们知道Oracle提供了比较灵活的hint提

场景:数据库升级第二天,操作系统CPU使用率接近100%. 查看ash报告: 再看TOP SQL 具体SQL: select count(1) as chipinCount, sum(bets) as sumBets from t_chipin_temp where status in (0) and lottype='gp' 看到这个sql的执行计划走全表扫描.再查看相关列上是否有索引,结果是有索引的.那么问题来了,既然有索引,而且升级之后对该表格还进行过基本的统计信息收集,那么为什么优化器没

mysql 优化实例之索引创建 优化前: pt-query-degist分析结果: # Query 23: 0.00 QPS, 0.00x concurrency, ID 0x78761E301CC7EE47 at byte 394687 # This item is included in the report because it matches --limit. # Scores: V/M = 3.27 # Time range: 2016-09-29T11:46:22 to 2016-1

MySQL查询优化器有几个目标,但是其中最主要的目标是尽可能地使用索引,并且使用最严格的索引来消除尽可能多的数据行. 你的最终目标是提交SELECT语句查找数据行,而不是排除数据行.优化器试图排除数据行的原因在于它排除数据行的速度越快,那么找到与条件匹配的数据行也就越快. 如何 更好的 利用索引: 1:尽量比较数据类型相同的数据列.当你在比较操作中使用索引数据列的时候,请使用数据类型相同的列.相同的数据类型比不同类型的性能要高一些. 例如,INT与BIGINT是不同的.CHAR(10)被认为是C

记录MySQL 5.5上,优化器进行cost计算的方法. 第一篇: 单表的cost计算 数据结构: 1. table_share: 包含了表的元数据,其中索引部分: key_info:一个key的结构体,代表一个索引,包含了: key_length:key的长度 key_parts:key一共有多少个column key_part:key中具体的column rec_per_key:相同的key平均有几条记录 例如: (gdb) p (table->s->key_info->name)

[背景] 对于关系数据库中的一张表,通常来说数据页面的总大小要比较某一个索引占用的页面要大的多(上面说的索引是不包涵主键索引的); 更进一步我们可以推导出,如果我们通过读索引就能解决问题,那么它相比读数据页来说要廉价的多:整体上看数据库会尽可能的通过 读索引就解决问题. [index_merge是什么] 为了说明index_merge是什么.这里还是从一个例子开始:假设数据库存在如下内容 create table person (id int not null auto_increment pr

实际上,前面的数据类型和表结构设计优化不能算优化,只能算规范,也就是说在设计表的时候,应该且必须做到这些 索引是sql优化的核心部分,在<高性能Mysql>中单独抽出一章讲,也印证了其重要性.这一篇也会讲的很细致. 以下所讲,除少数的如全文索引之外,均以Innodb存储引擎为基本 一.索引是什么 索引,在Mysql中也叫做"键(key)",是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构. 这里我们注意到:索引是一种数据结构,节点是有序的,有大小,有时候一张表的索引甚至会有几个G的

索引优化策略 :索引类型 .1B-tree索引 关注的是:Btree索引的左前缀匹配规则,索引在排序和分组上发挥的作用. 注:名叫btree索引,大的方面看都用的二叉树.平衡树.但具体的实现上,各引擎稍有不同.比如,严格的说,NDB引擎,使用的是T-tree.Myisam,innodb中,默认用B-tree索引. 凡是tree系列的,可理解为”排好序的.快速查找.的结构”.是排好序的,所以查询某个范围就很快. btree索引的常见误区:在where条件常用的列上都加上索引, 例: ; //查询第

前言 上周新系统改版上线,上线第二天就出现了较多的线上慢sql查询,紧接着dba 给出了定位及解决方案,这里较多的是使用延迟关联去优化. 而我对于这个延迟关联也是第一次听说(o(╥﹏╥)o),所以今天一定要学习并产出一篇学习笔记.(^▽^) 回表 我们都知道InnoDB采用的B+ tree来实现索引的,索引又分为主键索引(聚簇索引)和普通索引(二级索引). 那么我们就来看下基于主键索引和普通索引的查询有什么区别? 如果语句是select * from T where ID=500,即主键查询方式

mysql优化工具 1.pt-duplicate-key-checker(检查数据库的重复索引),这款工具可以帮助我们找到重复的索引并且还会给你删除重复索引的建议语句,非常好用. 2.

前一篇介绍了cost的计算方法,下面测试一下两表关联的查询: 测试用例 CREATE TABLE `xpchild` ( `id` int(11) NOT NULL, `name` varchar(100) DEFAULT NULL, `c1` int(11) DEFAULT NULL, `c2` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `xpchild_name` (`name`), KEY `xpchild_id_c1` (`id`,`c1

(system@127.0.0.1:3306) [trunk]> show variables like '%performance_sch%';+----------------------------------------------------------+-------+| Variable_name | Value |+----------------------------------------------------------+-------+| performance_sc

原文地址:Index Condition Pushdown Optimization 索引条件下推(ICP:index condition pushdown)是mysql中一个常用的优化,尤其是当mysql需要从一张表里检索数据时. 如果没有ICP,存储引擎将会根据WHERE子句的条件遍历整个表单数据,然后返回给mysql服务器.启用ICP,如果可以通过使用索引的列来满足WHERE条件,MySQL服务器将WHERE条件的这部分推送到存储引擎.然后,存储引擎通过使用索引来确定推送的条件,并且通过这

在上一篇文章中,通过分析执行计划的字段说明,大体说了一下索引优化过程中的一些注意点,那么如何才能避免索引失效呢?本篇文章将来讨论这个问题. 避免索引失效的常见方法 1.对于复合索引的使用,应按照索引建立的顺序使用,尽量不要跨列(最佳左前缀原则) 为了说明问题,我们仍然使用上一篇文章中的test01表,其表结构如下所示: mysql> desc test01; +--------+-------------+------+-----+---------+-------+ | Field | Typ