对于大数据量的表格,尤其是百万行以上的数据表,一定要对其建立索引,否则查询速度极慢.(参考后面的测试结果)建立索引时需注意: MySQL的索引有两种:单列索引(即在某一列上建索引).多列组合索引(即在多个列上建立同一个索引),不像SQL Server分聚集索引,非聚集索引. 如何建立单列索引: 格式:CREATE INDEX 索引名 on 表名(列名) 例如:CREATE INDEX idx_geoinfo_tiny_cabid ON geoinfo_tiny (cabid)#创建一个名为idx

数据库建立索引常用的规则如下: 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A

200 ? "200px" : this.width)!important;} --> 介绍 mysql分区后每个分区成了独立的文件,虽然从逻辑上还是一张表其实已经分成了多张独立的表,从“information_schema.INNODB_SYS_TABLES”系统表可以看到每个分区都存在独立的TABLE_ID,由于Innodb数据和索引都是保存在".ibd"文件当中(从INNODB_SYS_INDEXES系统表中也可以得到每个索引都是对应各自的分区(prim

一.JSON类型 答案是不可以 为Json类型建索引会报错 mysql)); ERROR (): JSON column 'card_pay_data' cannot be used in key specification. 二.text类型 答案是可以的,但是需要指定长度 mysql> CREATE INDEX idx2 ON user (tests); ERROR (): BLOB/TEXT column 'tests' used in key specification without

介绍 mysql分区后每个分区成了独立的文件,虽然从逻辑上还是一张表其实已经分成了多张独立的表,从“information_schema.INNODB_SYS_TABLES”系统表可以看到每个分区都存在独立的TABLE_ID,由于Innodb数据和索引都是保存在".ibd"文件当中(从INNODB_SYS_INDEXES系统表中也可以得到每个索引都是对应各自的分区(primary key和unique也不例外)),所以分区表的索引也是随着各个分区单独存储. 在INNODB_SYS_IN

Java技术栈 www.javastack.cn 优秀的Java技术公众号 来源:小宝鸽 blog.csdn.net/u013142781/article/details/51706790 MySQL事实上使用不同的存储引擎也是有很大区别的,下面猿友们可以了解一下. 一.存储引擎的比较 注:上面提到的B树索引并没有指出是B-Tree和B+Tree索引,但是B-树和B+树的定义是有区别的. 在 MySQL 中,主要有四种类型的索引,分别为:B-Tree 索引, Hash 索引, Fulltext

在了解了索引的基础知识及B+树索引的原理后(如需复习请点这里),这一节我们了解一下有哪些建索引的原则,来指导我们去建索引. 建索引的原则 1. 联合索引 我们可能听一些数据库方面的专业人士说过:"把 Where 条件里面的列都建上索引",从而给每个列给每个列建独立的索引,这个理解是非常错误的. 如果 Where 条件里有多种组合的查询条件,可以尝试建联合索引来减少索引数量,同时提升查询性能. 2. 覆盖索引 普通索引查到主键后,回到主键索引搜索的过程,称为回表. 当使用普通索引查询时,

一,什么情况下使用索引1. 表的主关键字 自动建立唯一索引 2. 表的字段唯一约束 ORACLE利用索引来保证数据的完整性 3. 直接条件查询的字段 在SQL中用于条件约束的字段 如zl_yhjbqk(用户基本情况)中的qc_bh(区册编号) select * from zl_yhjbqk where qc_bh=’7001’ 4. 查询中与其它表关联的字段 字段常常建立了外键关系 如zl_ydcf(用电成份)中的jldb_bh(计量点表编号) select * from zl_ydcf a,z

本文地址 分享提纲: 1.为查询缓存优化你的查询 2. EXPLAIN 你的 SELECT 查询 3. 当只要一行数据时使用 LIMIT 1 4. 为搜索字段建索引 5. 在Join表的时候使用相当类型的例,并将其索引 6. 千万不要 ORDER BY RAND() 7. 避免 SELECT * 8. 永远为每张表设置一个ID 9. 使用 ENUM 而不是 VARCHAR 10. 从 PROCEDURE ANALYSE() 取得建议 11. 尽可能的使用 NOT NULL 12. Prepare

文章转自:http://www.cnblogs.com/zhengyun_ustc/p/slowquery2.html 写在前面的话: 之前曾说过"不要求每个人一定理解 联表查询(join/left join/inner join等)时的mysql运算过程",但对于字段选择性差意味着什么,组合索引字段顺序意味着什么,要求每个人必须了解: 重复上一次的话:把mysql客户端(如SQLyog,如HeidiSQL)放在桌面上,时不时拿出来 explain 一把,这是一种美德! 确保亲手查过S

1.什么是数据库中的索引?索引有什么作用? 引入索引的目的是为了加快查询速度.如果数据量很大,大的查询要从硬盘加载数据到内存当中. 2.InnoDB中的索引原理是怎么样的? InnoDB是Mysql的默认存储引擎,InnoDB有两种索引:B+树索引和哈希索引,其中哈希索引是自适应性的,存储引擎会根据表的使用情况,自动创建哈希索引,不能人为的干涉. B树.B-树.B+树.B*树四种数据结构在索引中的运用,这四种数据结构的顺序必须是这样的.分别阐述如下: B树:二叉树,每个结点只存储一个关键字,等于

索引是快速搜索的关键.MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的.下面介绍几种常见的MySQL索引类型. 在数据库表中,对字段建立索引可以大大提高查询速度.假如我们创建了一个 mytable表: CREATE TABLE mytable(   ID INT NOT NULL,    username VARCHAR(16) NOT NULL  );   我们随机向里面插入了10000条记录,其中有一条:5555, admin. 在查找username="admin"的记录

转载说明:http://www.nyankosama.com/2014/12/19/high-performance-index/ 1. 引言 随着互联网时代地到来,各种各样的基于互联网的应用和服务进入了人们的视线.然而这些各种各样的应用都是由成千上万的后端服务所支撑起来的,这些服务每天处理着海量的请求承载着巨大的压力.随着用户量的增加,逐渐地这些后端服务的某一个部分就会成为整个应用水平扩展的瓶颈,然而往往这个瓶颈就是存在于数据库.为此,对设计并维护一个高性能的数据库服务就成为了当今海量高负载服

写在前面:索引对查询的速度有着至关重要的影响,理解索引也是进行数据库性能调优的起点.考虑如下情况,假设数据库中一个表有10^6条记录,DBMS的页面大小为4K,并存储100条记录.如果没有索引,查询将对整个表进行扫描,最坏的情况下,如果所有数据页都不在内存,需要读取10^4个页面,如果这10^4个页面在磁盘上随机分布,需要进行10^4次I/O,假设磁盘每次I/O时间为10ms(忽略数据传输时间),则总共需要100s(但实际上要好很多很多).如果对之建立B-Tree索引,则只需要进行log100(

很多时候,我们在mysql中创建了索引,但是某些查询还是很慢,根本就没有使用到索引!一般来说,可能是某些字段没有创建索引,或者是组合索引中字段的顺序与查询语句中字段的顺序不符. 看下面的例子:假设有一张订单表(orders),包含order_id和product_id二个字段.一共有31条数据.符合下面语句的数据有5条. 执行下面的sql语句:select product_id from orderswhere order_id in (123, 312, 223, 132, 224); 这条语

导语 索引在数据库中的地位是及其的重要,同时要想完全的掌握索引并不是一件容易的事,需要对数据的查询原理以及计算机操作系统有深刻的认识,当然相关的算法和数据结构也是必须的.因此,这篇文章感到了一些压力,不过还是决定先拿出来总结一下,理一理索引,就当做学习笔记了. 索引的重要习性犹如一本字典的拼音检索和部首检索部分,想象一下你买了一本只有正文的字典,那该有多么抓狂.而且在一个软件系统中,通常数据的查询与修改往往占到了10:1的比例,也就是我们需要将大部分的精力投入到数据的查询上,其中很多工作是用来提

1. 为什么使用索引 在无索引的情况下,MySQL会扫描整张表来查找符合sql条件的记录,其时间开销与表中数据量呈正相关.对关系型数据表中的某些字段建索引可以极大提高查询速度(当然,不同字段是否selective会导致这些字段建立的索引对查询速度的提升幅度不同,而且索引也并非越多越好,因为写入或删除时需要更新索引信息). 对于MySQL的Innodb储存引擎来说,大部分类型的index均以B-Tree数据结构的变种B+Tree来存储(MEMORY类型的表还支持hash类型的索引).B-Tree是

以下的文章主要介绍的是MySQL数据库索引类型,其中包括普通索引,唯一索引,主键索引与主键索引,以及对这些索引的实际应用或是创建有一个详细介绍,以下就是文章的主要内容描述. (1)普通索引 这是最基本的MySQL数据库索引,它没有任何限制.它有以下几种创建方式: 创建索引 CREATE INDEX indexName ON mytable(username(length)); 如果是CHAR,VARCHAR类型,length可以小于字段实际长度:如果是BLOB和TEXT类型,必须指定 lengt

1. 为查询缓存优化查询 当有很多相同的查询被执行了多次的时候,这些查询结果会被放到一个缓存中,这样,后续的相同的查询就不用操作表而直接访问缓存结果了. 2. EXPLAIN   SELECT 查询 使用 EXPLAIN 关键字可以知道MySQL是如何处理SQL语句的.这可以查询语句或是表结构的性能瓶颈. EXPLAIN 的查询结果还会索引主键被如何利用的,数据表是如何被搜索和排序的……等等 3. 当只要一行数据时使用 LIMIT 1 当查询表的有些时候,已经知道结果只会有一条结果,但因为可能需

规范一些常用字段. password:varchar name:varchar 时间存储全部存储时间戳,用bigint(20),拒绝使用 MySQL数据类型  mysql数据类型 含义 date 3字节,日期,格式:2014-09-18 time 3字节,时间,格式:08:42:30 datetime 8字节,日期时间,格式:2014-09-18 08:42:30 timestamp 4字节,自动存储记录修改的时间 year 1字节,年份 ,也就是你用bigint数据类型,并且设置为unsign