在MySQL数据库中,创建复合索引的时候,不知道在创建过程中哪个列在前面,哪个列该在后面,用以下方式即可: select count(distinct first_name)/count(*) as first_name_selectivity,count(distinct last_name)/count(*) as last_name_selectivity,count(*)from actor\G mysql> select count(distinct first_name)/count

索引永远是最好的查询解决方案嘛? 索引并不总是最好的工具.总的来说,只有当索引帮助存储引擎快速查找到记录带来的好处大于其带来的额外工作(比如插入操作后索引的维护)时,索引才是高效的. 对于非常小的表:大部分情况下简单的全表扫描更高效. 中到大型表:索引非常高效. 特大型表:建立和使用索引的代价非常高,可以使用分库分表或分区技术代替. 高性能的索引策略 索引的选择性越高则查询效率越高 因为选择性高的索引可以让MySQL在查找时过滤掉更多的行.唯一索引的选择性是1,这是最好的索引选择性,性能也是最好

一.如何建立理想的索引? 查询频繁度 区分度 索引长度 覆盖字段 1.1区分度 假设100万用户,性别基本上男/女各为50W, 区分度就低. 1.2长度小 索引长度直接影响索引文件的大小,影响增删改的速度,并间接影响查询速度(占用内存多). 1.3区分度高,长度小 如何让区分度高,而长度小? 可以针对列中的值,从左往右截取部分,来建索引 截的越短,重复度越高,区分度越小, 索引效果越不好. 截的越长,重复度越低,区分度越高,索引效果越好,但带来的影响也越大–增删改变慢,并间影响查询速度. 所以,

首先这里建立一张数据表,并建立符合索引( index_A,index_B,index_C) CREATE TABLE `test_index_sequence` ( `Id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `index_A` varchar(255) DEFAULT NULL, `index_B` varchar(255) DEFAULT NULL, `index_C` varchar(255) DEFAULT NULL, `field_D` varchar(

1.表的主键.外键必须有索引: 2.数据量超过300的表应该有索引: 3.经常与其他表进行连接的表,在连接字段上应该建立索引: 4.经常出现在Where子句中的字段,特别是大表的字段,应该建立索引: 5.索引应该建在选择性高的字段上: 6.索引应该建在小字段上,对于大的文本字段甚至超长字段,不要建索引: 7.复合索引的建立需要进行仔细分析:尽量考虑用单字段索引代替: A.正确选择复合索引中的主列字段,一般是选择性较好的字段:       B.复合索引的几个字段是否经常同时以AND方式出现在Whe

索引查询是数据库中重要的记录查询方法,要不要进入索引以及在那些字段上建立索引都要和实际数据库系统的查询要求结合来考虑,下面给出实际中的一些通用的原则: 1. 在经常用作过滤器的字段上建立索引: 2. 在SQL语句中经常进行GROUP BY.ORDER BY的字段上建立索引: 3. 在不同值较少的字段上不必要建立索引,如性别字段: 4. 对于经常存取的列避免建立索引: 5. 用于联接的列(主健/外健)上建立索引: 6. 在经常存取的多个列上建立复合索引,但要注意复合索引的建立顺序要按照使用的频度来

MySQL和Lucene都可以对数据构建索引并通过索引查询数据,一个是关系型数据库,一个是构建搜索引擎(Solr.ElasticSearch)的核心类库.两者的索引(index)有什么区别呢?以前写过一篇<Solr与MySQL查询性能对比>,只是简单的对比了下查询性能,对于内部原理却没有解释,本文简单分析下两者的索引区别. MySQL索引实现 在MySQL中,索引属于存储引擎级别的概念,不同存储引擎对索引的实现方式是不同的,本文主要讨论MyISAM和InnoDB两个存储引擎的索引实现方式. M

MySQL索引通常是被用于提高WHERE条件的数据行匹配或者执行联结操作时匹配其它表的数据行的搜索速度. MySQL也能利用索引来快速地执行ORDER BY和GROUP BY语句的排序和分组操作. 通过索引优化来实现MySQL的ORDER BY语句优化: 1.ORDER BY的索引优化.如果一个SQL语句形如: SELECT [column1],[column2],…. FROM [TABLE] ORDER BY [sort]; 在[sort]这个栏位上建立索引就可以实现利用索引进行order

查询是数据库技术中最常用的操作.查询操作的过程比较简单,首先从客户端发出查询的SQL语句,数据库服务端在接收到由客户端发来的SQL语句后, 执行这条SQL语句,然后将查询到的结果返回给客户端.虽然过程很简单,但不同的查询方式和数据库设置,对查询的性能将会有很在的影响. 因此,本文就在MySQL中常用的查询优化技术进行讨论.讨论的内容如:通过查询缓冲提高查询速度:MySQL对查询的自动优化:基于索引的排序:不可达查询的检测和使用各种查询选择来提高性能. 一. 通过查询缓冲提高查询速度 一般我们使用

本文转载自:http://blog.csdn.net/ryb7899/article/details/5580624  .感谢相关作者. MySQL索引通常是被用于提高WHERE条件的数据行匹配或者执行联结操作时匹配其它表的数据行的搜索速度. MySQL也能利用索引来快速地执行ORDER BY和GROUP BY语句的排序和分组操作. 通过索引优化来实现MySQL的ORDER BY语句优化: 1.ORDER BY的索引优化.如果一个SQL语句形如: SELECT [column1],[column

索引类似大学图书馆建书目索引,可以提高数据检索的效率,降低数据库的IO成本.MySQL在300万条记录左右性能开始逐渐下降,虽然官方文档说500~800w记录,所以大数据量建立索引是非常有必要的.MySQL提供了Explain,用于显示SQL执行的详细信息,可以进行索引的优化. 一.导致SQL执行慢的原因 1.硬件问题.如网络速度慢,内存不足,I/O吞吐量小,磁盘空间满了等. 2.没有索引或者索引失效.(一般在互联网公司,DBA会在半夜把表锁了,重新建立一遍索引,因为当你删除某个数据的时候,索引

更新时间:2018年03月26日 10:17:37   作者:Fundebug    我要评论 对于MongoDB的多键查询,创建复合索引可以有效提高性能.这篇文章主要给大家介绍了关于MongoDB复合索引的相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习   为什么需要索引? 当你抱怨MongoDB集合查询效率低的时候,可能你就需要考虑使用索引了,为了方便后续介绍,先科普下MongoDB里的索引机制(同样适用于其他的数据库比如mysql). ? 1 2 3 4 5 6 mongo-955

索引的用途 提高查询的效率,相当于在字典中建立的字母表或者偏旁部首表,这样查询当然比一行一行查询要快的多 每个存储引擎可以建立索引的长度是不一样的,但每个表至少支持16个索引,总的索引长度至少为256个字节.大多数存储引擎有更高的限制. 创建删除索引 create index index_name [USING index——type] on table_name(index_col_name) 其中:index_col_name: col_name[(length)] [ASC | DESC]

MySQL索引通常是被用于提高WHERE条件的数据行匹配或者执行联结操作时匹配其它表的数据行的搜索速度. MySQL也能利用索引来快速地执行ORDER BY和GROUP BY语句的排序和分组操作. 通过索引优化来实现MySQL的ORDER BY语句优化: 1.ORDER BY的索引优化.如果一个SQL语句形如: SELECT [column1],[column2],…. FROM [TABLE] ORDER BY [sort];在[sort]这个栏位上建立索引就可以实现利用索引进行order b

摘要: 对于MongoDB的多键查询,创建复合索引可以有效提高性能. 什么是复合索引? 复合索引,即Compound Index,指的是将多个键组合到一起创建索引,这样可以加速匹配多个键的查询.不妨通过一个简单的示例理解复合索引. students集合如下: db.students.find().pretty(){ "_id" : ObjectId("5aa7390ca5be7272a99b042a"), "name" : "zhang

https://www.zhihu.com/question/36996520 之前对于联合索引有一个误区, 假设 name,age为一个联合索引 5条索引记录 a 10 b 5 c 12 c 15 d 2 当查找 where name='a' and age=10的时候能利用这个联合索引,为什么 where name>'a' and age=5 就只能使用到联合索引的部分索引,指第一个索引呢? 其实还是对联合索引的性质不熟悉,网上找了资料 mysql创建复合索引的规则是首先会对复合索引的最左边

1.定义: 单一索引: 单一索引是指索引列为一列的情况,即新建索引的语句只实施在一列上; 复合索引: 复合索引也叫组合索引: 用户可以在多个列上建立索引,这种索引叫做复合索引(组合索引). 复合索引在数据库操作期间所需的开销更小,可以代替多个单一索引; 同时有两个概念叫做窄索引和宽索引,窄索引是指索引列为1-2列的索引,宽索引也就是索引列超过2列的索引; 设计索引的一个重要原则就是能用窄索引不用宽索引,因为窄索引往往比组合索引更有效; 2.使用: 创建复合索引 : CREATE INDEX co

当我们的查询条件不只有一个时,就需要建立复合索引,比如插入一条{x:1,y:2,z:3}记录,按照我们之前建立的x为1的索引,可是使用x查询,现在想按照x与y的值查询,就需要创建如下的索引     创建复合索引 > db.test2.ensureIndex({x:1,y:1}) { "createdCollectionAutomatically" : false, , , } 查询索引 > db.test2.getIndexes() [ { , "key"

这两天有个非常强烈的感觉就是自己在一些特别的情况下还是hold不住,脑子easy放空或者说一下子不知道怎么去分析问题了,比方,问"hash和btree索引的差别",这非常难吗.仅仅要掌握了这两种数据结构稍加分析就能得出答案,结果是一下子不知道从何说起.进入正题吧.这两者有啥差别. 1. hash索引查找数据基本上能一次定位数据.当然有大量碰撞的话性能也会下降. 而btree索引就得在节点上挨着查找了,非常明显在数据精确查找方面hash索引的效率是要高于btree的. 2. 那么不精确查

同步发布:http://www.yuanrengu.com/index.php/2017-01-13.html 一.索引的作用 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,还是一些复杂的查询操作,所以查询语句的优化显然是重中之重. 在数据量和访问量不大的情况下,mysql访问是非常快的,是否加索引对访问影响不大.但是当数据量和访问量剧增的时候,就会发现mysql变慢,甚至down掉,这就必须瑶考虑优化sql了,给数据库建立