一.首先看一个我在某公众号看到的一个关于数据库优化的举措 二.如果where子句中查询的列执行了 “is null” 或者 “is not null” 或者 “<=> null” 会不会使用索引呢? 先列出结论:where子句中使用上述对null的判断,如果判断的列设置了索引,那就可以使用到索引 官方依据在:https://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/is-null-optimization.html 三.测试: 1.建表 CREATE TABLE `tes

一.问题 oracle的btree索引不存储NULL值,所以用is null或is not null都不会用到索引范围扫描,但是在mysql中也是这样吗? 二.实验 先看看NULL在oracle(11g)中的情况 准备测试数据 SQL> create table t1 as select * from dba_objects; SQL> update t1 set object_id = null where object_id > 17840; SQL> update t1 se

关于MySQL索引相关的内容,一直是一个让人头疼的问题,尤其是对于初学者来说.笔者曾在很长一段时间内深陷其中,无法分清"覆盖索引,辅助索引,唯一索引,Hash索引,B-Tree索引--"到底是些什么东西,导致在面试过程中进入比较尴尬的局面. 很多人可能会抱怨"面试造火箭,工作拧螺丝,很多知识都是为了面试学的,工作中根本用不到!".庆幸的是,MySQL中索引不仅是面试必考知识,还是工作中用到最为频繁的必备技能,在笔者看来,索引是MySQL中性价比最高的一部分内容. 由

当着小萌新之际,最近工作中遇到了mysql优化的相关问题,然后既然提到了优化,很多像我这样的小萌新不容置喙,肯定张口就是 建立索引 之类的. 那么说到底,索引到底是什么,它是怎么工作的?接下来就让我和大家一起学习学习吧 1.索引是什么? 不难理解,索引的出现其实就是为了提高数据查询的效率,简单点来说索引就好比一本书的目录,是为了准确定位具体数据而用的. 2.索引的常见模型 索引模型中,一般比较常见的包括 哈希表.有序数组.搜索树 哈希表是一种以key-value存储数据的结构,我们只要输入待查找

简单来说,索引的出现就是为了提高数据查询的效率,就像字典的目录一样.如果你想快速找一个不认识的字,在不借助目录的情况下,那我估计你的找好长时间.索引其实就相当于目录. 几种常见的索引模型 索引的出现是为了提高查询效率,但是实现索引的而方式有很多种,所以这里也就引入了索引模型的概念.可以用于提高查询效率的数据结构有好多种,这里先介绍常见的三种.分别是哈希表.有序数组.搜索树. 哈希表是一种以键值对形式存储的数据结构,我们只需要输入待查找的值即key,就可以找到相对应的值value.哈希表思路很简单

SELECT * FROM t_user WHERE email='217@xxg.com';  --1.725 --加email索引之后 0.003 SELECT * FROM t_user WHERE email='316@xxg.com' LIMIT 1; 0.001  --加email索引之后 0.002 结论:用户数据量很大的情况下 如果查询加了limit 无索引 根据唯一列查询 加索引和不加索引 查询差距不大 会走主键 聚集索引  只要到上千万或是上亿的数据的时候才会有影响 尽量用户

失踪人口回归,近期换工作一波三折,耽误了不少时间,从今开始每周更新~ 索引是一种支持快速查询的数据结构,同时索引优化也是后端工程师的必会知识点.各个公司都有所谓的MySQL"军规",其实这些所谓的优化和规定,并不是什么高深的技术,只是要求大家正确建立和使用索引而已.工欲善其事必先利其器,想要正确运用索引,需要了解其底层实现原理,本文将探索关于索引的"是什么"以及"为什么". MySQL中关于索引的概念有很多,为了避免混淆,在上一篇文章中关于索引在

数据库的explain关键字和联合索引优化: 本篇文章简单的说一下mysql查询的优化以及explain语句的使用.(新手向) 因为这篇文章是面向查询的,直观一点,首先我们创建一个表:student 结构如下 mysql> show create table student; +---------+---------------------------------------------------------- --------------------+ | Table | Create Ta

要尽可能地把字段定义为 NOT NULL,即使应用程序无须保存 NULL(没有值),也有许多表包含了可空列(Nullable Column)这仅仅是因为它为默认选项.除非真的要保存 NULL,否则就把列定义为 NOT NULL MySQL难以优化引用了可空列的查询,它会使索引.索引统计和值更加复杂.可空列需要更多的储存空间,还需要在MySQL内部进行特殊处理.当可空列被索引的时候,每条记录都需要一个额外的字节,还可能导致 MyISAM 中固定大小的索引(例如一个整数列上的索引)变成可变大小的索引

# 索引不会包含有NULL值的列 只要列中包含有NULL值都将不会被包含在索引中,复合索引中只要有一列含有NULL值,那么这一列对于此复合索引就是无效的.所以我们在数据库设计时不要让字段的默认值为NULL. 在很多库表设计规范.某某军规的文章中,是不是经常会看到类似这样的内容.小编也经常看到这样的内容,并且在编写规范的时候,准备也把这一条加进去.但在按部就班之余,小编抽空验证了一下,发现事实却并非如此! 小编使用的MySQL版本是社区版 5.7.21 新建测试表 t1,插入不含NULL值得100

mysql explain的使用: http://blog.csdn.net/kaka1121/article/details/53394426 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 代码如下: 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use

关于mysql优化部分,有很多网友说尽量避免使用is null, is not null,select * 等,会导致索引失效,性能降低?那是否一定收到影响呢?真的就不会使用索引了吗? 本文的测试数据库版本为5.7.18,不同版本得出的结果可能会有所不同: 本文测试的两张表数据如下: CREATE TABLE `t_user` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(20) NOT NULL, `age` int(11) DE

要理解Mysql 中索引是如何工作的,最简单的方法是去看一看书的"索引部分":如果想在一本书中找到某个特定的主题,一般先看书的"索引",找到对应的页码. 在Mysql中,存储引擎用类似的方法使用索引,其先在索引中找到对应的值,然后根据匹配的索记录找到对应的数据行.加入要运行下面的查询: select first_name FROM user where user_id = 5; 如果在user_id上建有索引,则mysql将使用该索引找到user_id=5的行,也就

[转]MYSQL索引结构原理.性能分析与优化 第一部分:基础知识 索引 官方介绍索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构.笔者理解索引相当于一本书的目录,通过目录就知道要的资料在哪里, 不用一页一页查阅找出需要的资料. 唯一索引(unique index) 强调唯一,就是索引值必须唯一. 创建索引: create unique index 索引名 on 表名(列名); alter table 表名 add unique index 索引名 (列名); 删除索引: drop index 索引名

原文:http://tech.meituan.com/mysql-index.html 一个慢查询引发的思考 select count(*) from task where status=2 and operator_id=20839 and operate_time>1371169729 and operate_time<1371174603 and type=2; 系统使用者反应有一个功能越来越慢,于是工程师找到了上面的SQL.并且兴致冲冲的找到了我,“这个SQL需要优化,给我把每个字段都

摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 文章主要内容分为三个部分. 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础. 第二部分结合MySQL数据库中My

摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 文章主要内容分为三个部分. 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础. 第二部分结合MySQL数据库中My

摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 文章主要内容分为三个部分. 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础. 第二部分结合MySQL数据库中My

转自美团技术博客,原文地址:http://tech.meituan.com/mysql-index.html 建索引的一些原则: 1.最左前缀匹配原则,非常重要的原则,mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>.<.between.like)就停止匹配,比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引,d是用不到索引的,如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到,a,b,d的顺序可以任意调整. 2.=和in可以乱序,比如

原文地址: http://tech.meituan.com/mysql-index.html MySQL凭借着出色的性能.低廉的成本.丰富的资源,已经成为绝大多数互联网公司的首选关系型数据库.虽然性能出色,但所谓“好马配好鞍”,如何能够更好的使用它,已经成为开发工程师的必修课,我们经常会从职位描述上看到诸如“精通MySQL”.“SQL语句优化”.“了解数据库原理”等要求.我们知道一般的应用系统,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,

add by zhj:这是美团点评技术团队的一篇文章,讲的挺不错的. 原文:http://tech.meituan.com/mysql-index.html MySQL凭借着出色的性能.低廉的成本.丰富的资源,已经成为绝大多数互联网公司的首选关系型数据库.虽然性能出色,但所谓“好马配好鞍”,如何能够更好的使用它,已经成为开发工程师的必修课,我们经常会从职位描述上看到诸如“精通MySQL”.“SQL语句优化”.“了解数据库原理”等要求.我们知道一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和