版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/konkon2012/article/details/96482548为了加快查询,我们通常根据Where条件创建索引!那么分区后再创建索引,那就应该更快了! 我们依据订单表和订单商品表举例,先创建表结构: CREATE TABLE `zstb_orders` ( `order_id` INT(10) UNSIGNED NOT NULL A

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

      SQL SERVER的表结构及索引转换为MySQL的表结构及索引,其实在很多第三方工具中有提供,比如navicat.sqlyog等,但是,在处理某些数据类型.默认值及索引转换的时候,总有些不尽人意并且需要安装软件,懒人开始想法子,所以基于SQL SERVER,写了一个存储过程,可以根据表名直接转换为MySQL的建表建索引的SQL脚本(针对 MySQL Innodb引擎).目前不支持分区表的分区配置及区域数据类型的转换.         如果转载,请注明博文来源: www.cnblog

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下载原版阿里JAVA开发手册  [阿里巴巴Java开发手册v1.2.0] 本文主要是对照阿里开发手册,注释自己在工作中运用情况. 本文内容:MySQL数据库 (建表规约.索引规约.SQL语句.ORM映射) 本文难度系数为三星(★★★) 本文为第四篇 第一篇 点评阿里JAVA手册之编程规约(命名风格.常量定义.代码风格.控制语句.注释规约) 第二篇 点评阿里JAVA手册之编程规约(OOP 规约 .集合处理 .并发处理 .其他) 第三篇 点评阿里JAVA手册之异常日志(异常处理 日志规约 ) 第四篇

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

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

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

MySQL性能优化:索引 索引提供指向存储在表的指定列中的数据值的指针,然后根据您指定的排序顺序对这些指针排序.数据库使用索引以找到特定值,然后顺指针找到包含该值的行.这样可以使对应于表的SQL语句执行得更快,可快速访问数据库表中的特定信息.   当表中有大量记录时,若要对表进行查询,第一种搜索信息方式是全表搜索,是将所有记录一一取出,和查询条件进行一一对比,然后返回满足条件的记录,这样做会消耗大量数据库系统时间,并造成大量磁盘I/O操作:第二种就是在表中建立索引,然后在索引中找到符合查询条件的

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.打开D:\webserver\solr\collection1\conf\solrconfig.xml文件,在<requestHandler name="/select" class="solr.SearchHandler">行上面加入以下内容: <requestHandler name="/dataimport" class="org.apache.solr.handler.dataimport.DataImpo

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

同步发布:http://www.yuanrengu.com/index.php/2017-01-13.html 一.索引的作用 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,还是一些复杂的查询操作,所以查询语句的优化显然是重中之重. 在数据量和访问量不大的情况下,mysql访问是非常快的,是否加索引对访问影响不大.但是当数据量和访问量剧增的时候,就会发现mysql变慢,甚至down掉,这就必须瑶考虑优化sql了,给数据库建立

MySQL中的联合索引学习教程 这篇文章主要介绍了MySQL中的联合索引学习教程,其中谈到了联合索引对排序的优化等知识点,需要的朋友可以参考下   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

--索引优化,可以说是数据库相关优化.理解尤其是查询优化中最常用的优化手段之一.所以,只有深入索引的实现原理.存储方式.不同索引间区别,才能设计或使用最优的索引,最大幅度的提升查询效率! 一.BTree索引 1.概述 Mysql数据库中使用最频繁的索引类型,基本所有存储引擎都支持BTree索引.正是其优异的检索表现,才使其有这样的地位. 2.存储结构 正如其名,这类索引的物理文件大多就是以BTree结构来存储的,但会有不同的存储引擎在使用BTree索引时,对存储结构稍作修改,比如MyISAM存储

译者注:MySQL 8.0之前,不管是否指定索引建的排序方式,都会忽略创建索引时候指定的排序方式(语法上不会报错),最终都会创建为ASC方式的索引,在执行查询的时候,只存在forwarded(正向)方式对索引进行扫描.关于正向索引和反向索引,逻辑上很容易理解,这里有两个相关的概念:正向索引或者反向(倒序)索引,两者都是在构建B树索引时候的相关字段排序方式,是B索引树的逻辑存储方式正向扫描(forward)和反向扫描( Backward index scan;)是执行查询的过程中对B树索引的扫描方

mysql建立多列索引(联合索引)有最左前缀的原则,即最左优先,如: 如果有一个2列的索引(col1,col2),则已经对(col1).(col1,col2)上建立了索引:如果有一个3列索引(col1,col2,col3),则已经对(col1).(col1,col2).(col1,col2,col3)上建立了索引: 总结:1.b+树的数据项是复合的数据结构,比如(name,age,sex)的时候,b+树是按照从左到右的顺序来建立搜索树的,比如当(张三,20,F)这样的数据来检索的时候,b+树会优

不使用索引原文 : http://itlab.idcquan.com/linux/MYSQL/918330.html MySQL查询不使用索引汇总 众所周知,增加索引是提高查询速度的有效途径,但是很多时候,即使增加了索引,查询仍然不使用索引,这种情况严重影响性能,这里就简单总结几条MySQL不使用索引的情况 如果MySQL估计使用索引比全表扫描更慢,则不使用索引.例如,如果列key均匀分布在1和100之间,下面的查询使用索引就不是很好:select * from table_name where

一.索引的介绍 数据库中专门用于帮助用户快速查找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吗,然后直接获取. 二 .索引的作用 约束和加速查找 三.常见的几种索引: - 普通索引 - 唯一索引 - 主键索引 - 联合索引(多列) - 联合主键索引 - 联合唯一索引 - 联合普通索引 无索引和有索引的区别以及建立索引的目的 无索引: 从前往后一条一条查询 有索引:创建索引的本质,就是创建额外的文件(某种格式存储,查询的时候,先去格外的文件找,定好位置,然