本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.高性能索引 1.查询性能问题 在MySQL使用的过程中,所谓的性能问题,在大部分的场景下都是指查询的性能,导致查询缓慢的根本原因是数据量的不断变大,解决查询性能的最常见手段是:针对查询的业务场景,设计合理的索引结构. 2.索引使用原则 索引的使用并不是越多越好,而是针对业务下的查询场景,不断的改进和优化,例如电商系统中用户订单的场景,假设存在如下表结构: CREATE TABLE `ds_user` ( `id` int(11) NO

MySQL多索引查询选择 MySQL选择索引-引入 我们知道我们一个表里面可以有多个索引的,那么我们查询数据的时候不指定索引,MySQL就会帮我们自动选择.既然是MySQL程序帮我们自动选择的那么会不会有问题的呢?答案是会的,MySQL的优化器也有bug,有时候选择的索引并不是最优的. 案例1 假如一张表有10w的数据,有id主键和a,b普通索引,执行以下SQL select * from t where a between 10000 and 20000; select * from t fo

一 备份数据 备份库: mysqldump:拷贝数据 --database:数据库 基本语法是:mysqldump -h服务器名 -u用户名 -p密码 --database 库名 > 备份路径.sql :后缀名 --all-database:备份所有的库 --databases:备份多个库 备份的数据名里面最好加上时间和日期. 锁住表的操作主要是为了为了一个一个的操作记录,不然记录就会乱. 恢复库: mysqlload -u用户名 -p密码 <文件路径 备份表: mysqldump -u用户名

一 索引的创建 索引减慢了 写的操作,优化了读取的时间 index:普通索引,加速了查找的时间. fulltext:全文索引,可以选用占用空间非常大的文本信息的字段作为索引的字段.使用fulltext时需要借助第三方的软件sphinx专用去那问搜索. 创建格式,创建表时加上索引: create table 表名(字段1 类型 约束键,.....); create table 表名(字段1 类型,....,约束键) mysql> create table t2(id int primary key

本篇目录: 一.数据页与索引页 二.聚簇索引与非聚簇索引 三.唯一索引 四.索引的创建 五.索引的使用规则 六.数据库索引失效情况 本篇正文: 一.数据页与索引页 数据库的表存储分为数据页存储和索引页存储,索引页中储存的是指数据页的指针.索引页所占的存储空间比数据页要小很多. 二.聚簇索引与非聚簇索引 索引(Index)的存储方式分为两种:聚簇索引(Clustered Index)和非聚簇索引(Nonclustered Index). 聚簇索引:它并不是一种单独的索引类型,而是一种数据存储方式,

索引的概念 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.更通俗的说,数据库索引好比是一本书前面的目录,能加快数据库的查询速度.在没有索引的情况下,数据库会遍历全部数据后选择符合条件的:而有了相应的索引之后,数据库会直接在索引中查找符合条件的选项.如果我们把SQL语句换成"SELECT * FROM 表名 WHERE id=2000000",那么你是希望数据库按照顺序读取完200万行数据以后给你结果还是直接在索引中定位

MySQL多表查询之外键.表连接.子查询.索引 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

[1]Mysql 版本号.存储引擎.索引查询 # 查看数据库版本号 SELECT VERSION(); # 查看数据库支持的引擎(默认即Support == DEFAULT行) SHOW ENGINES; # 查看数据库目前使用的引擎 SHOW VARIABLES LIKE '%storage_engine%'; # 查看数据库中某张表的存储引擎 # 方式1 SHOW TABLE STATUS LIKE 'task_control'; # 方式2 SHOW TABLE STATUS FROM b

MySQL数据库-索引.limit分页.执行计划.慢日志查询 索引,是数据库中专门用于帮助用户快速查询数据的一种数据结构.类似于字典中的目录,查找字典内容时可以根据目录查找到数据的存放位置,然后直接获取即可. 如果没有创建索引查找数据时,是全表扫描的,也就是向查字典一样没有目录,靠一页一页的翻到目标数据位置,这样如果数据量大会相当耗时, 索引就是快速帮助用户找到目标数据,节省时间 索引简介 索引是以B+tree方式的树形结构存放数据的 详情,可以网上搜索一下B+tree MySQL中常见索引有:

什么是索引? “索引”是为了能够更快地查询数据.比如一本书的目录,就是这本书的内容的索引,读者可以通过在目录中快速查找自己想要的内容,然后根据页码去找到具体的章节. 数据库也是一样,如果查询语句使用到了索引,会先去索引里面查询,取得数据所在行的物理地址,进而访问数据. 索引的优缺点 优势:以快速检索,减少I/O次数,加快检索速度:根据索引分组和排序,可以加快分组和排序: 劣势:索引本身也是表,因此会占用存储空间.索引的维护和创建需要时间成本,这个成本随着数据量增大而增大:构建索引会降低数据表的修

MySQL 的 in 查询在 5.5 以上的版本中存储引擎都是 innodb 的,正常情况下会走索引的!至于 MyISAM 没试过! 如果是 5.5 之前的版本确实不会走索引的,在 5.5 之后的版本,MySQL 做了优化.MySQL 在 2010 年发布 5.5 版本中,优化器对 in 操作符可以自动完成优化,针对建立了索引的列可以使用索引,没有索引的列还是会走全表扫描. 5.5 之前的版本select * from a where id in (select id from b); 这条 s

首先,复习一下索引的创建: 普通的索引的创建: CREATE INDEX  (自定义)索引名  ON  数据表(字段); 复合索引的创建: CREATE INDEX  (自定义)索引名  ON  数据表(字段,字段,...); 删除索引:DROP INDEX 索引名; 以下通过explain显示出mysql执行的字段内容: id: SELECT 查询的标识符. 每个 SELECT 都会自动分配一个唯一的标识符. select_type: SELECT 查询的类型. table: 查询的是哪个表

目录 一.Python 操作 mysql 1.1python 操作 mysql 1.2查询数据 1.3增加(添加.更新)数据 1.4修改数据 1.5删除数据 1.6SQL注入问题 1.6.1问题的引入 1.6.2解决方法 二.索引 2.1索引的本质 2.2索引的底层原理 2.3索引的分类 2.3.1主键索引 2.3.2唯一索引 2.3.3联合唯一索引 2.3.4普通索引 2.3.5联合索引 2.4索引的创建 2.4.1主键索引的创建与删除 2.4.2唯一索引的创建与删除 2.4.3普通索引的创建

1.索引查询 ------TABLE_SCHEMA  库名:TABLE  表名 ------AND UPPER(INDEX_NAME) != 'PRIMARY'  只查询索引,不需要主键 SELECTCONCAT('ALTER TABLE `',TABLE_NAME,'` ', 'ADD ', IF(NON_UNIQUE = 1, CASE UPPER(INDEX_TYPE) WHEN 'FULLTEXT' THEN 'FULLTEXT INDEX' WHEN 'SPATIAL' THEN 'S

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

前言: 一直是想知道一条SQL语句是怎么被执行的,它执行的顺序是怎样的,然后查看总结各方资料,就有了下面这一篇博文了. 本文将从MySQL总体架构--->查询执行流程--->语句执行顺序来探讨一下其中的知识.   一.MySQL架构总览: 架构最好看图,再配上必要的说明文字. 下图根据参考书籍中一图为原本,再在其上添加上了自己的理解.   从上图中我们可以看到,整个架构分为两层,上层是MySQLD的被称为的‘SQL Layer’,下层是各种各样对上提供接口的存储引擎,被称为‘Storage E

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

MySQL 联合索引详解   联合索引又叫复合索引.对于复合索引:Mysql从左到右的使用索引中的字段,一个查询可以只使用索引中的一部份,但只能是最左侧部分.例如索引是key index (a,b,c). 可以支持a | a,b| a,b,c 3种组合进行查找,但不支持 b,c进行查找 .当最左侧字段是常量引用时,索引就十分有效. 两个或更多个列上的索引被称作复合索引.利用索引中的附加列,您可以缩小搜索的范围,但使用一个具有两列的索引 不同于使用两个单独的索引.复合索引的结构与电话簿类似,人名由

在日常的web应用开发过程中,一般会涉及到数据库方面的操作,其中查询又是占绝大部分的.我们不仅要会写查询,最好能系统的学习下与查询相关的知识点,这篇随笔我们就来一起看看MySQL查询知识相关的树是什么样的. MySQL查询知识树: 一.查询的方式 二.查询的原理 三.查询的应用场景 四.查询的效率比较 五.查询的优化 一.查询的方式 MySQL的查询可以分为交叉连接.内连接.外连接.自然连接.   下述对于连接查询的学习,会用到以下两张表: create table t_commodity_ty

1.索引类型: 1.1B-tree索引: 注:名叫btree索引,大的方面看,都用的是平衡树,但具体的实现上,各引擎稍有不同,比如,严格的说,NDB引擎,使用的是T-tree,但是在MyISAM,Innodb中,默认的使用的是B-tree索引 但我们抽象一下---B-tree系统,可以理解成为“排好序的快速查找结构” 1.2hash索引 在memory表中,默认的是hash索引,hash的理论查询时间复杂度为O(1) 那为啥hash的查找如此的搞笑,为什么都不用hash索引? 答:1.hash函

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