mysql常用的hint 对于经常使用oracle的朋友可能知道,oracle的hint功能种类很多,对于优化sql语句提供了很多方法.同样,在mysql里,也有类似的hint功能.下面介绍一些常用的. 强制索引 FORCE INDEX 复制代码代码如下: SELECT * FROM TABLE1 FORCE INDEX (FIELD1) … 以上的SQL语句只使用建立在FIELD1上的索引,而不使用其它字段上的索引. 忽略索引 IGNORE INDEX 复制代码代码如下: SELECT * F

摘自: https://www.cnblogs.com/wicub/p/5898286.html 一.什么是索引?索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录,所有MySQL索引都以B-树的形式保存.如果没有索引,执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记录,直至找到符合要求的记录.表里面的记录数量越多,这个操作的代价就越高.如果作为搜索条件的列上已经创建了索引,MySQL无需扫描任何记录即可迅速得到目标记录所在的位置.如果表有1000个记录,通过索引查找记录至少要比顺序扫描记录快10

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

今天这篇主要讲order by 语句中的多个字段asc desc的问题.mysql5中,索引存储的排序方式是ASC的,没有DESC的索引.现在能够理解为啥order by 默认是按照ASC来排序的了吧?虽然索引是ASC的,但是也可以反向进行检索,就相当于DESC了.如果您在ORDER BY 语句中使用了 DESC排序,mysql确实会反向进行检索.在理论上,反向检索与正向检索的速度一样的快.但是在某些操作系统上面,并不支持反向的read-ahead预读,所以反向检索会略慢.由于设计的原因,在my

背景 今年3月份时候,线上发生一次大事故.公司主要后端服务器发生宕机,所有接口超时.宕机半小时后,又自动恢复正常.但是过了2小时,又再次发生宕机. 通过接口日志,发现MySQL数据库无法响应服务器.在阿里云的技术支持的帮助下,发现了MySQL数据库中存在大量慢查询,导致CPU负载过高.最后,根据慢查询日志,定位到了出问题的SQL和业务接口. 业务接口是一个分页接口,莫名被刷到7000多页,偏移量(offset)高达20w多.每当这条SQL执行时,数据库CPU直接打满.查询时间超过1分钟才有响应.

不同于oracle,在mysql的Innodb存储引擎中,对索引的总长度有限制.在mysql 5.7中(https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/innodb-restrictions.html),默认为3072. If innodb_large_prefix is enabled (the default), the index key prefix limit is 3072 bytes for InnoDB tables that use DYNAMI

自适应哈希索引采用之前讨论的哈希表的方式实现,不同的是,这仅是数据库自身创建并使用的,DBA本身并不能对其进行干预.自适应哈希索引近哈希函数映射到一个哈希表中,因此对于字典类型的查找非常快速,如SELECT * FROM TABLE WHERE index_col='xxx'但是对于范围查找就无能为力.通过SHOW ENGINE INNODB STATUS 可以看到当前自适应哈希索引的使用情况 ------------------------------------- INSERT BUFFER

一.什么是索引?索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录,所有MySQL索引都以B-树的形式保存.如果没有索引,执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记录,直至找到符合要求的记录.表里面的记录数量越多,这个操作的代价就越高.如果作为搜索条件的列上已经创建了索引,MySQL无需扫描任何记录即可迅速得到目标记录所在的位置.如果表有1000个记录,通过索引查找记录至少要比顺序扫描记录快100倍. 假设我们创建了一个名为people的表: CREATE TABLE people ( pe

MYSQL索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录,所有MySQL索引都以B-树的形式保存.如果没有索引,执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记录,直至找到符合要求的记录.表里面的记录数量越多,这个操作的代价就越高.如果作为搜索条件的列上已经创建了索引,MySQL无需扫描任何记录即可迅速得到目标记录所在的位置.如果表有1000个记录,通过索引查找记录至少要比顺序扫描记录快100倍. 总体分析 PRIMARY, INDEX, UNIQUE 这3种是一类 PRIMARY 主键. 就

什么是索引 索引是一种数据结构,其作用就是用来提高数据查询效率.比较常用的比喻就是将其类比为书籍的目录.通过目录可以精确的找到某一章节的内容所在页. 在数据量较小的时候使用索引其实也没有什么意义,即使没有索引需要一条一条遍历数据对于计算机来说也并不需要太多时间.而一旦数据量较大,要保证我们能正常的对外提供服务,保证用户使用体验那么索引就是必要的了. 索引类型 索引时一种数据结构,为了应对不同的场景会有多种实现.在MySQL中主要就是Hash索引和B+Tree. Hash索引 hash相信大家应该

一.外键: 1.什么是外键 2.外键语法 3.外键的条件 4.添加外键 5.删除外键 1.什么是外键: 主键:是唯一标识一条记录,不能有重复的,不允许为空,用来保证数据完整性 外键:是另一表的主键, 外键可以有重复的, 可以是空值,用来和其他表建立联系用的.所以说,如果谈到了外键,一定是至少涉及到两张表.例如下面这两张表: 上面有两张表:部门表(dept).员工表(emp).Id=Dept_id,而Dept_id就是员工表中的外键:因为员工表中的员工需要知道自己属于哪个部门,就可以通过外键Dep

http://my.oschina.net/liting/blog/356150 一.外键: 1.什么是外键 2.外键语法 3.外键的条件 4.添加外键 5.删除外键 1.什么是外键: 主键:是唯一标识一条记录,不能有重复的,不允许为空,用来保证数据完整性 外键:是另一表的主键, 外键可以有重复的, 可以是空值,用来和其他表建立联系用的.所以说,如果谈到了外键,一定是至少涉及到两张表.例如下面这两张表: 上面有两张表:部门表(dept).员工表(emp).Id=Dept_id,而Dept_id就

一.什么是索引?索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录,所有MySQL索引都以B-树的形式保存.如果没有索引,执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记录,直至找到符合要求的记录.表里面的记录数量越多,这个操作的代价就越高.如果作为搜索条件的列上已经创建了索引,MySQL无需扫描任何记录即可迅速得到目标记录所在的位置.如果表有1000个记录,通过索引查找记录至少要比顺序扫描记录快100倍.  二.索引的类型MySQL提供多种索引类型供选择: 普通索引这是最基本的索引类型,而且它没

一.Mysql概述 MySQL原来隶属于MySQL公司,总部位于瑞典 2008.1.16MySQL被SUN公司收购 2009年SUN公司被Oracle公司收购 常见的软件版本 GA(general Availability) :官方推崇广泛使用的版本 RC(release Candidate):候选版本,最接近正式版的版本 Aipha和Bean都属于测试版本,其中Alpha是指内侧版本,Bean指公测版本 MySQL的官方网站网址(http://mysql.com) TyPical:默认的安装类

索引这个词,相信大多数人已经相当熟悉了,很多人都知道MySQL的索引主要以B+树为主,但是要问到为什么用B+树,恐怕很少有人能把前因后果讲述的很完整.本文就来从头到尾介绍下数据库的索引. 索引是一种数据结构,用于帮助我们在大量数据中快速定位到我们想要查找的数据. 索引最形象的比喻就是图书的目录了.注意这里的大量,数据量大了索引才显得有意义,如果我想要在[1,2,3,4]中找到4这个数据,直接对全数据检索也很快,没有必要费力气建索引再去查找.索引在mysql数据库中分三类: B+树索引.Hash索

本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.索引简介 1.基本概念 首先要明确索引是什么:索引是一种数据结构,数据结构是计算机存储.组织数据的方式,是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合,例如:链表,堆栈,队列,二叉树等等. 其次要清楚索引的作用:索引可以使存储引擎快速找到数据记录,这是最基本的作用,索引是对查询速度最关键的影响,良好的索引设计可以使查询的效率有质的飞越. 索引的使用:如果查询语句使用所有,MySQL会在索引的数据结构上查询,如果查询到,就返回包含该

mysql force index() 强制索引的使用 之前跑了一个SQL,由于其中一个表的数据量比较大,而在条件中有破坏索引或使用了很多其他索引,就会使得sql跑的非常慢... 那我们怎么解决呢? 这时候我么可以使用mysql force index() 强制索引来优化查询语句: 使用MySQL force index 强制索引的目的是对目标表添加最关键的索引,使其优先使用该索引筛选数据: select * from ws_shop a hour) > '2016-10-01 06:00:00

以下的文章主要介绍的是MySQL force Index  强制索引,以及其他的强制操作,其优先操作的具体操作步骤如下:我们以MySQL中常用的hint来进行详细的解析,如果你是经常使用Oracle的朋友可能知道,Oracle的hincvt功能种类很多,对于优化sql语句提供了很多方法. 同样,在MySQL里,也有类似的hint功能.下面介绍一些常用的. 强制索引MySQL FORCE INDEX SELECT * FROM TABLE1 FORCE INDEX (FIELD1) … 以上的SQ

所使用的mysql函数explain语法:explain < table_name >例如: explain select * from t3 where id=3952602;explain输出结果+----+-------------+-------+-------+-------------------+---------+---------+-------+------+-------+| id | select_type | table | type  | possible_keys

原文地址:http://blog.csdn.net/zwan0518/article/details/11972853 目录(?)[-] 一查询优化 1创建索引 2缓存的配置 3slow_query_log分析 4分库分表 5子查询优化 二数据转移 21插入数据   如今随着互联网的发展,数据的量级也是撑指数的增长,从GB到TB到PB.对数据的各种操作也是愈加的困难,传统的关系性数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求.这个时候NoSQL的出现暂时解决了这一危机.它通过降低数据的安全性,减少对