full index scan:全索引扫描,查询时,遍历索引树来获取数据行.如果数据不是密集的会产生随机IO 在执行计划中是Type列,index full table scan:通过读物理表获取数据,顺序读磁盘上的文件.这种情况会顺序读磁盘上的文件. 在执行计划中是Type列,all covering index:覆盖索引,如果where条件的列和返回的数据在一个索引中,那么不需要回查表,那么就叫覆盖索引. 在执行计划中是extra那一列,using index full index scan

MYSQl 全表扫描以及查询性能 -- 本文章仅用于学习,记录 一. Mysql在一些情况下全表检索比索引查询更快: 1.表格数据很少,使用全表检索会比使用索引检索更快.一般当表格总数据小于10行并且数据行的长度非常小的时候会使用全表检索;   2.在ON或者WHERE中,没有使用索引列作为查询条件:   3.使用了索引列与一个常量进行比较,但是mysql发现该索引列覆盖的数据太大,反而全表检索更快(一般当索引列覆盖的数据大于全表数据的30%时,会触发mysql使用全表检索);   4.使用了一

MySql数据表设计,索引优化,SQL优化,其他数据库 1.数据表设计 1.1数据类型 1.2避免空值 1.3text类型优化 2.索引优化 2.1索引分类 2.2索引优化 3.SQL优化 3.1分批处理 3.2操作符<>优化 3.3OR优化 3.4IN优化 3.5不做列运算 3.6避免Select all 3.7Like优化 3.8Join优化 3.9Limit优化 4.其他数据库 原文微信公众号:芋道源码 原文地址:如何去写一手好SQL? 1.数据表设计 1.1数据类型 数据类型的选择原则

全表扫描是数据库搜寻表的每一条记录的过程,直到所有符合给定条件的记录返回为止.通常在数据库中,对无索引的表进行查询一般称为全表扫描:然而有时候我们即便添加了索引,但当我们的SQL语句写的不合理的时候也会造成全表扫描.以下是经常会造成全表扫描的SQL语句及应对措施: 1. 使用null做为判断条件 如:select account from member where nickname = null; 建议在设计字段时尽量将字段的默认值设为0,改为select account where nickn

全表扫描是数据库搜寻表的每一条记录的过程,直到所有符合给定条件的记录返回为止.通常在数据库中,对无索引的表进行查询一般称为全表扫描:然而有时候我们即便添加了索引,但当我们的SQL语句写的不合理的时候也会造成全表扫描. 以下是经常会造成全表扫描的SQL语句及应对措施: 1. 使用null做为判断条件 如:select account from member where nickname = null; 建议在设计字段时尽量将字段的默认值设为0,改为select account where nick

原文博客如下: http://yoshinorimatsunobu.blogspot.com/2013/10/making-full-table-scan-10x-faster-in.html 如下是读博客做的笔记: Facebook对全表扫描的需求场景: 1.logical backups(eg: mysqldump); 2.online schema changes(eg: SELECT... INTO OUTFILE);   Facebook 使用logical backups(vs ph

如果想查看 Mysql 数据库的总的数据量或者某个表的数据或者索引大小,可以使用系统库 information_schema 来查询,这个系统库中有一个 TABLES 表,这个表是用来记录数据库中表的大小.行数.索引大小等信息 mysql > use information_schema; Database changed mysql > show create table TABLES; mysql > desc TABLES; 表结构如下: sql: CREATE TEMPORARY

  InnoDB与Myisam的六大区别 MyISAM   InnoDB   构成上的区别:   每个MyISAM在磁盘上存储成三个文件.第一个文件的名字以表的名字开始,扩展名指出文件类型. .frm文件存储表定义. 数据文件的扩展名为.MYD (MYData). 索引文件的扩展名是.MYI (MYIndex).   基于磁盘的资源是InnoDB表空间数据文件和它的日志文件,InnoDB 表的大小只受限于操作系统文件的大小,一般为 2GB      事务处理上方面:   MyISAM类型的表强调

系数据库依赖于主键,它是数据库物理模式的基石.主键在物理层面上只有两个用途: 惟一地标识一行. 作为一个可以被外键有效引用的对象. 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.下面是主键和索引的一些区别与联系. 1. 主键一定是唯一性索引,唯一性索引并不一定就是主键. 所谓主键就是能够唯一标识表中某一行的属性或属性组,一个表只能有一个主键,但可以有多个候选索引.因为主键可以唯一标识某一行记录,所以可以确保执行数据更新.删除的时

mysql清空表可以用delete和truncate两个命令来完成: 1. delete ① 语法:delete from table_name: ② 示例:DELETE FROM `order`; 2. truncate ① 语法:truncate table table_name: ② 示例:TRUNCATE TABLE `order`; 3. 区别 ① 使用delete清空表中的记录,内容的ID仍然从删除点的ID继续建立,而不是从1开始.而truncate相当于保留了表的结构而重新建立了一

MySQL中删除表记录delete from和truncate table的用法区别: mysql中有两种删除表中记录的方法: (1)delete from语句, (2)truncate table语句. delete from语句可以使用where对要删除的记录进行选择.delete语句更灵活. truncate table将删除表中的所有记录. 情况一:清空表中的所有记录,可以使用下面的两种方法: delete from tablename truncate table tablename

首先什么是全表扫描和索引扫描?全表扫描所有数据过一遍才能显示数据结果,索引扫描就是索引,只需要扫描一部分数据就可以得到结果.如果数据没建立索引. 无索引的情况下搜索数据的速度和占用内存就会比用索引的检索慢和高.下面是一个例子 1:无索引的情况 Product表,里面没有任何索引,如下图: 从上图中,我悲剧的看到了,物理读是9次,也就说明走了9次硬盘,你也可以想到,走硬盘的目的是为了拿数据,逻辑读有1636次,要注意的是这里 的"次"是"页"的意思,也就是在内存中走了

在SQL SERVER的查询语句中使用OR是否会导致不走索引查找(Index Seek)或索引失效(堆表走全表扫描 (Table Scan).聚集索引表走聚集索引扫描(Clustered Index Scan))呢?是否所有情况都是如此?又该如何优化呢? 下面我们通过一些简单的例子来分析理解这些现象.下面的实验环境为SQL SERVER 2008,如果在不同版本有所区别,欢迎指正.   堆表单索引 首先我们构建我们测试需要实验环境,具体情况如下所示: DROP TABLE TEST    CRE

在SQL SERVER的查询语句中使用OR是否会导致不走索引查找(Index Seek)或索引失效(堆表走全表扫描 (Table Scan).聚集索引表走聚集索引扫描(Clustered Index Scan))呢?是否所有情况都是如此?又该如何优化呢? 下面我们通过一些简单的例子来分析理解这些现象.下面的实验环境为SQL SERVER 2008,如果在不同版本有所区别,欢迎指正. 堆表单索引 首先我们构建我们测试需要实验环境,具体情况如下所示: DROP TABLE TEST )); CREA

innodb 的聚集索引 的叶子结点 存放的 是 索引值以及数据页的偏移量 那么在计算全表扫描的代价是怎么计算的呢? 我们知道代价 为 cpu代价+io代价 cpu代价 就是 每5条记录比对 计算一个代价 (这里的记录并不是我们数据记录,而是索引记录) 是数据记录个数 又是如何取出全表的总记录呢 (即全表的总索引记录) 具体方法是 通过索引能拿到叶子结点的page数,page页默认16K ,那么总容量为 leaf page num * 16k 再计算这个索引的长度,因为索引可能是由多个字段构成,

满足GROUP BY子句的最一般的方法是扫描整个表并创建一个新的临时表,表中每个组的所有行应为连续的,然后使用该临时表来找到组并应用累积函数(如果有).在某些情况中,MySQL能够做得更好,即通过索引访问而不用创建临时表. 为GROUP BY使用索引的最重要的前提条件是所有GROUP BY列引用同一索引的属性,并且索引按顺序保存其关键字.是否用索引访问来代替临时表的使用还取决于在查询中使用了哪部分索引.为该部分指定的条件,以及选择的累积函数. 由于GROUP BY 实际上也同样会进行排序操作,而

查询语句的时候尽量避免全表扫描,使用全扫描,索引扫描!会引起全表扫描的几种SQL如下 1.模糊查询效率很低: 原因:like本身效率就比较低,应该尽量避免查询条件使用like:对于like ‘%...%’(全模糊)这样的条件,是无法使用索引的,全表扫描自然效率很低:另外,由于匹配算法的关系,模糊查询的字段长度越大,模糊查询效率越低. 解决办法:首先尽量避免模糊查询,如果因为业务需要一定要使用模糊查询,则至少保证不要使用全模糊查询,对于右模糊查询,即like ‘…%’,是会使用索引的:左模糊lik

出处: 查询语句的时候尽量避免全表扫描,使用全扫描,索引扫描!会引起全表扫描的几种SQL如下 1.模糊查询效率很低: 原因:like本身效率就比较低,应该尽量避免查询条件使用like:对于like ‘%...%’(全模糊)这样的条件,是无法使用索引的,全表扫描自然效率很低:另外,由于匹配算法的关系,模糊查询的字段长度越大,模糊查询效率越低. 解决办法:首先尽量避免模糊查询,如果因为业务需要一定要使用模糊查询,则至少保证不要使用全模糊查询,对于右模糊查询,即like ‘…%’,是会使用索引的:左模

说明 在MySQL中,并不是你建立了索引,并且你在SQL中使用到了该列,MySQL就肯定会使用到那些索引的,有一些情况很可能在你不知不觉中,你就“成功的避开了”MySQL的所有索引. 索引列参与计算 如果where条件中age列中使用了计算,则不会使用该索引.如果需要计算,千万不要计算到索引列,想方设法让其计算到表达式的另一边去. SELECT `sname` FROM `t_stu` WHERE `age`=20; -- 会使用索引 SELECT `sname` FROM `t_stu` WH

这一篇文章证实了以前对MySQL优化程序的工作原理. MySQL就像一个人一样,总是聪明的去选择当前最快的方式去查询,而不是像Oracle数据那样死板地根据规格去查询. 查询的要求在于快.而对于数据库来说,最耗时的在磁盘IO,如何减少磁盘IO的次数,成为提高查询速度的最为关键的因素.于是在这种情况,基于B树,B+树的索引就应运而生了. 索引又有聚簇索引与非聚簇索引之分,其主要区别在于,聚簇索引非叶结点只存储主键,不存储数据行,如此以来,非叶结点占用的空间小,一个磁盘块便可以装更多的结点,这样索引