http://blog.csdn.net/zhxp_870516/article/details/8434539 http://www.jb51.net/article/49346.htm https://jingyan.baidu.com/article/27fa7326b574e746f8271fb3.html SHOW INDEX

少取字段,建立合理的索引 表优化: 1 定长与变长分离 如果都是定长 查询比较快 因为每一行的字节都是固定的 fixed 2 常用字段和不常用字段要分离 用户表 常用 放主表 个人介绍不常用 还比较长 可以单放一张表 3 在1对多 需要关联统计的字段上,分析字段的查询场景,查询频率低的字段单拆出来 添加冗余字段添加速度 和三范式相反 比如 论坛 每个栏目 今日发帖数量 正常要关联栏目表和帖子表 非常耗资源 可以在栏目表上添加数量字段 每次发帖+1 优化无非2个方式 : 空间换时间(现在内存大了

mysql 索引优化 >mysql一次查询只能使用一个索引.如果要对多个字段使用索引,建立复合索引. >越小的数据类型通常更好:越小的数据类型通常在磁盘.内存和CPU缓存中都需要更少的空间,处理起来更快. >简单的数据类型更好:整型数据比起字符,处理开销更小,因为字符串的比较更复杂.在MySQL中,应该用内置的日期和时间数据类型,而不是用字符串来存储时间:以及用整型数据类型存储IP地址. >尽量避免NULL:应该指定列为NOT NULL,除非你想存储NULL.在MySQL中,含有空

MySQL索引优化分析 为什么你写的sql查询慢?为什么你建的索引常失效?通过本章内容,你将学会MySQL性能下降的原因,索引的简介,索引创建的原则,explain命令的使用,以及explain输出字段的意义.助你了解索引,分析索引,使用索引,从而写出更高性能的sql语句.还在等啥子?撸起袖子就是干! 案例分析 我们先简单了解一下非关系型数据库和关系型数据库的区别. MongoDB是NoSQL中的一种.NoSQL的全称是Not only SQL,非关系型数据库.它的特点是性能高,扩张性强,模式灵

知识点:Mysql 索引原理完全手册(1) 知识点:Mysql 索引原理完全手册(2) 知识点:Mysql 索引优化实战(3) 知识点:Mysql 数据库索引优化实战(4) 索引原理知识回顾 索引的性能分析和优化 通过 EXPLAIN 来判断 SQL 的执行计划,发现慢 SQL 或者性能影响业务的 sql explain [EXTENDED] SELECT... 查看执行计划会有如下信息: id:1 select_type:simple table:t possible_keys:primary

在项目使用mysql过程中,随着系统的运行,发现一些慢查询,在这里总结一下mysql索引优化步骤 1.开发过程优化 开发过程中对业务表中查询sql分析sql执行计划(尤其是业务流水表),主要是查看sql执行计划,对sql进行优化. explain执行计划关键属性 select_type,possible_keys,key,rows (1) select_type 访问类型 system>const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null

阅读本文大概需要 5 分钟. 来源:cnblogs.com/songwenjie/p/9410009.html 本文主要讨论MySQL索引的部分知识.将会从MySQL索引基础.索引优化实战和数据库索引背后的数据结构三部分相关内容,下面一一展开(本文图片可点开放大). 一.MySQL索引基础 首先,我们将从索引基础开始介绍一下什么是索引,分析索引的几种类型,并探讨一下如何创建索引以及索引设计的基本原则. 此部分用于测试索引创建的user表的结构如下: 1. 什么是索引? “索引(在MySQL中也叫

mysql索引优化比普通查询速度快多少 一.总结 一句话总结:普通查询全表查询,速度较慢,索引优化的话拿空间换时间,一针见血,所以速度要快很多. 索引优化快很多 空间换时间 1.软件层面优化数据库查询的方法? 索引 优化sql 少用or 一是合理加索引:二是优化执行慢的sql(比如少用or). 此二者相辅相成,缺一不可,如果加了索引,还是查询很慢,这时候就要考虑是sql的问题了,优化sql. 实际生产中的sql往往比较复杂,如果数据量过了百万,加了索引后效果还是不理想,使用集群.垂直或水平拆分.

MySQL索引优化分析 为什么你写的sql查询慢?为什么你建的索引常失效?通过本章内容,你将学会MySQL性能下降的原因,索引的简介,索引创建的原则,explain命令的使用,以及explain输出字段的意义.助你了解索引,分析索引,使用索引,从而写出更高性能的sql语句.还在等啥子?撸起袖子就是干! 案例分析 我们先简单了解一下非关系型数据库和关系型数据库的区别.MongoDB是NoSQL中的一种.NoSQL的全称是Not only SQL,非关系型数据库.它的特点是性能高,扩张性强,模式灵活

MySQL 索引优化全攻略 http://www.runoob.com/w3cnote/mysql-index.html

mysql数据库优化课程---17.mysql索引优化 一.总结 一句话总结:一些字段可能会使索引失效,比如like,or等 1.check表监测的使用场景是什么? 视图 视图建立在两个表上, 删除了其中的一个表,check 视图的时候会有错误提示信息 mysql> check table v_user;---------------------------------------------------------------------------+| yzmedu.v_user | che

有关索引的优化.MYSQL索引优化     文章来源:刘俊涛的博客 地址:http://www.cnblogs.com/lovebing

本文主要讨论MySQL索引的部分知识.将会从MySQL索引基础.索引优化实战和数据库索引背后的数据结构三部分相关内容,下面一一展开. 一.MySQL——索引基础 首先,我们将从索引基础开始介绍一下什么是索引,分析索引的几种类型,并探讨一下如何创建索引以及索引设计的基本原则. 此部分用于测试索引创建的user表的结构如下: 1.什么是索引 “索引(在MySQL中也叫“键key”)是存储引擎快速找到记录的一种数据结构.” ——<高性能MySQL> 我们需要知道索引其实是一种数据结构,其功能是帮助我

文章纲要 该文章结合18张手绘图例,21个SQL经典案例.近10000字,将Mysql索引优化经验予以总结,你可以根据纲要来决定是否继续阅读,完成这篇文章大概需要25-30分钟,相信你的坚持是不负时光的: 前言 开篇小例子 单索引性能最优? 索引越多越好? 常用术语 主键索引(聚簇索引) 辅助索引 覆盖索引 最左匹配 索引下推 再谈优化 覆盖索引,减少回表 遵循最左匹配原则 联合索引,字段顺序 前缀索引 索引失效 大字段影响检索性能 GROUP BY如何优化 ORDER BY如何优化 分页性能优

一.测试篇 1.测试目的,就是量化找出短板(基础参数配置) 2.测试三大指标 IOPS:每秒处理的IO请求数,即IO响应速度(注意和IO吞吐量的区别) QPS:每秒请求(查询)次数 TPS:每秒事务数 3.测试工具 mysqlslap(略) sysbench tpcc-mysql 二.mysql性能调优的思路 1.确定问题范围 a.是周期性的变化还是偶尔问题? b.是服务器整体性能的问题, 还是某单条语句的问题? c.具体到单条语句, 这条语句是在等待上花的时间,还是查询上花的时间. 2.定位问

MySQL索引原理 索引目的 索引的目的在于提高查询效率,可以类比字典,如果要查“mysql”这个单词,我们肯定需要定位到m字母,然后从下往下找到y字母,再找到剩下的sql.如果没有索引,那么你可能需要把所有单词看一遍才能找到你想要的,如果我想找到m开头的单词呢?或者ze开头的单词呢?是不是觉得如果没有索引,这个事情根本无法完成? 索引原理 除了词典,生活中随处可见索引的例子,如火车站的车次表.图书的目录等.它们的原理都是一样的,通过不断的缩小想要获得数据的范围来筛选出最终想要的结果,同时把随机

曾经偷偷的面试了两个单位,都提到了Mysql的优化问题,所以以后要多多学习数据库的优化知识了.建设数据库的优化大概主要就是索引的优化了吧,因为我们不可能修改数据结构的情况下,提高数据库的查询效率似乎也只能用索引了.当然这也是建立在你sql语句写的比较科学的情况下,如果你的sql语句本身就写的比较垃圾,神仙也救不了你!下边是在网上找到的一些资料,保留下来备用吧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

上篇文章中介绍了索引的基本内容,这篇文章我们继续介绍索引优化实战.在介绍索引优化实战之前,首先要介绍两个与索引相关的重要概念,这两个概念对于索引优化至关重要. 本篇文章用于测试的user表结构: 索引相关的重要概念 基数 单个列唯一键(distict_keys)的数量叫做基数. SELECT COUNT(DISTINCT name),COUNT(DISTINCT gender) FROM user; user表的总行数是5,gender 列的基数是 2,说明 gender 列里面有大量重复值,n

索引简介 官方定义:索引(Index) 是帮助MySQL高效获取数据的数据结构.大家一定很好奇,索引为什么是一种数据结构,它又是怎么提高查询的速度?我们拿最常用的二叉树来分析索引的工作原理.看下面的图片:创建索引的优势1 提高数据的检索速度,降低数据库IO成本:使用索引的意义就是通过缩小表中需要查询的记录的数目从而加快搜索的速度.2 降低数据排序的成本,降低CPU消耗:索引之所以查的快,是因为先将数据排好序,若该字段正好需要排序,则真好降低了排序的成本. 创建索引的劣势1 占用存储空间:索引实际

单表  范围查询 后面的索引会失效 双表  左右连接建立索引互相使用 三表   用小结果集驱动大表结果, 先优化括号里面的SQL, 保证JOIN被驱动的表上ON字段有索引 索引失效(常见原因) 全职匹配 最佳左前法则 如果是复合索引,确保最左侧索引列一定要有 若无,全表扫描 索引列上不计算 不在索引列上做任何操作, 计算,函数,(自动or手动)类型转换,会导致索引失效还全表扫描 比如 left() 范围之后全失效 存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列 索引失效 比如复合A, B C3列 若条件

MySQL存储引擎简介 查看命令 a. 查看所使用的MySQL现在已提供什么存储引擎: mysql> show engines; b. 查看所使用的MySQL当前默认的存储引擎: mysql> show variables like '%storage_engine%'; MyISAM和InnoDB两种存储引擎的区别 对比项 MyISAM InnoDB 主外键 不支持 支持 事务 不支持 支持 行表锁 表锁,即使操纵一条记录也会锁住整个表,不适合高并发的操作 行锁,操作时只锁某一行,不对其他行