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

一朋友最近新上线一个项目,本地测试环境跑得好好的,部署到线上却慢得像蜗牛一样.后来查询了一下发现一个sql执行了16秒,有些长的甚至80秒.本地运行都是毫秒级别的查询.下面记录一下困扰了两天的,其中一条sql的优化. 表结构及现象描述: CREATE TABLE `wp_goods` ( `id` ) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `user_openid` ) NOT NULL DEFAULT '', `description` longtext , `u

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

表分区学习 1. 概述 1.1. 优点: l 将表分区比一个表在单个磁盘或者文件系统存储能够存储更多数据 l 可以通过drop分区删除无用数据,也可以通过增加分区添加数据 l 查询可以通过分区裁剪进行优化,设置可以显示指定查找分区 l 对于聚合函数的全表查询,可以并行对分区查询,汇总得到结果 l 可以对分区指定不同存储磁盘实现更高的查询吞吐量 1.2. 分区类型: l 范围分区 l 列表分区 l 哈希分区 l 键值分区 1.3. 时间范围分区应用 同时支持将date,datetime字段作为范围

前言: MySQL 5.1+ 版本就开始支持分区功能了. 分区本质上就是在物理文件层面划分了多个物理子表来支撑,或者说是一组底层表的句柄对象的封装. 对于分区表的请求,都是通过句柄对象转化成对存储引擎的接口调用. 从底层的文件系统就可以看出来,使用了 # 分割的命名表文件,就是分区表: ls /home/mysql/data/mysql/ # 可以查看到 什么场景使用分区才能起到非常大的作用: 1.表非常大以至于无法全部都放在内存中:(被挤出内存,MySQL 的缓存不起作用了) 2.分区表的数据

我们都知道,当数据表中的数据日益增长后,查询会变得越来越慢,当初在表设计之初,尚未考虑创建索引的话,那么现在正是必要的时候.可是,如果对于MySQL使用索引的策略不了解,或是脱离了具体业务场景,那么,创建出来的索引,也发挥不了多大的作用.本文,就从我刚刚完成的一个项目入手,介绍如何正确的设计联合索引,以在实战项目中真正的发挥作用. 实际的业务场景 下图展示了项目所涉及的实际业务场景: 可以看到,查询条件主要涉及:视频分区.产品类别.产品.视频时长 和 发布时间. 其中,视频分区下,还有子分区:

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

索引与表类似,也可以分区: 分区索引分为两类: Locally partitioned index(局部分区索引) Globally partitioned index(全局分区索引) 下面就来详细解析一下这两类索引. 一:Locally partitioned index(局部分区索引) 1. 概念: 局部分区索引随表对索引完成相应的分区(即索引会使用与底层表相同的机制分区),每个表分区都有一个索引分区,并且只索引该表分区. 如图,若一个表被划分为AB两个分区,则局部分区索引A就只索引A分区中

Atitit 分区后的查询  mysql分区记录的流程与原理 1.1.1. ibd是MySQL数据文件.索引文件1 1.2. 已经又数据了,如何分区? 给已有的表加上分区 ]1 1.3. 分成4个区,数据文件和索引文件单独存放. 2 1.4. VALUES value for partition 'p1' must have type INT2 1.5. A PRIMARY KEY must include all columns in the table's partitioning func

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

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

一.为什么要分区? 需求:大数据.解决方案:分而治之,更细一点即为.将大表和大索引分为一个更小的操作单元 在mysql中,分区允许将表.索引和索引编排表细分为更小的单元.分区后,每个分区有自己单独的名称.对于DBA来讲,这些分区可以统一管理,也可以分开管理. 但是对于应用程序来讲,分区的表和没有分区的表示一样的.换句话来讲,分区对于应用是透明的,只是数据库对于数据的重新整理. Mysql分区,这个是mysql对于分区的官方解释. 1.分区的作用 a)提升性能 应该说,几乎所有分区的目的都是用来提

<?php /* 分区 目录 18.1. MySQL中的分区概述 18.2. 分区类型 18.2.1. RANGE分区 18.2.2. LIST分区 18.2.3. HASH分区 18.2.4. KEY分区 18.2.5. 子分区 18.2.6. MySQL分区处理NULL值的方式 18.3. 分区管理 18.3.1. RANGE和LIST分区的管理 18.3.2. HASH和KEY分区的管理 18.3.3. 分区维护 18.3.4. 获取关于分区的信息 本章讨论MySQL 5.1.中实现的分区

命名规则:表名_字段名1.需要加索引的字段,要在where条件中2.数据量少的字段不需要加索引3.如果where条件中是OR关系,加索引不起作用4.符合最左原则 https://segmentfault.com/q/1010000003984016/a-1020000003984281 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

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

设计好MySql的索引可以让你的数据库飞起来,大大的提高数据库效率.设计MySql索引的时候有一下几点注意: 1,创建索引 对于查询占主要的应用来说,索引显得尤为重要.很多时候性能问题很简单的就是因为我们忘了添加索引而造成的,或者说没有添加更为有效的索引导致.如果不加索引的话,那么查找任何哪怕只是一条特定的数据都会进行一次全表扫描,如果一张表的数据量很大而符合条件的结果又很少,那么不加索引会引起致命的性能下降.但是也不是什么情况都非得建索引不可,比如性别可能就只有两个值,建索引不仅没什么优势,还

4:MySQL 分区技术(是mysql 5.1以版本号后開始用->是甲骨文mysql技术团队维护人员以插件形式插入到mysql里面的技术) 眼下,针对海量数据的优化主要有2中方法: 1:大表拆成小表的方式(物理上) 一:垂直分表->一张垂直切成几张 二:水平分表(一般重点)->横切.意思就是一张表有100个数据横切10张表,一张表存10条(字段一致) 2:SQL语句的优化(能够通过添加索引等来调整.可是数据量大的增大会导致索引的维护代价增大) 水平分区技术将一个表拆成多个表,比較经常使用

一.索引类型 在MySQL中,存储引擎使用索引,首先在索引中找到对应值,然后根据匹配的索引记录中找到对应的行. 无论是多么复杂的ORM工具,在精妙和复杂的索引面前都是"浮云".这里只详细描述B-Tree,其他的简要说明.... 1.1 B-Tree 前面介绍过B+树这种数据结构: 大多数引擎都支持这种索引.Arch引擎是一个例外:5.1之前Archive不支持任何索引.我们使用B-Tree,是因为这是MySQL中的关键字.实际上底层很可能不同,例如NDB集群存储引擎使用的是T-Tree

今天,我们来讲讲Mysql数据库的索引的一些东西,想必大家都知道索引能干吗?必然是查找数据表的时候,查找的速度快啊,尤其是那些几百万行的数据库,不建立索引,你是想考验用户的耐心吗?Mysql有多种存储引擎,必然,每种引擎的创建索引也是不尽相同的,比如MyISAM是B+Tree非聚集索引(secondary index)而InnoDB是B+Tree非聚集索引(clustered index),(此处有知识点:聚集索引和聚簇索引是同一个概念,只是中文不同的翻译).下面,我打算从以下几个角度来讲解下数

[三思笔记]全面学习Oracle分区表及分区索引 2008-04-15 关于分区表和分区索引(About PartitionedTables and Indexes) 对于 10gR2 而言,基本上可以分成几类: v  Range(范围)分区 v  Hash(哈希)分区 v  List(列表)分区 v  以及组合分区:Range-Hash,Range-List. 对于表而言(常规意义上的堆组织表),上述分区形式都可以应用(甚至可以对某个分区指定 compress 属性),只不过分区依赖列不能是