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

默认不指定,order by 按照升序排列. asc:升序 desc:降序

MySQL8新增降序索引 桃花坞里桃花庵,桃花庵里桃花仙.桃花仙人种桃树,又摘桃花卖酒钱. 一.MySQL5.7 降序索引 MySQL在语法上很早就已经支持降序索引,但实际上创建的却仍然是升序索引,如下MySQL 5.7 所示,row2字段降序,但是从show create table看 row2 仍然是升序的. CREATE TABLE t_desc_index ( row1 INT, row2 INT, INDEX idx_row1_row2 ( row1, row2 DESC ) ); S

MySQL 8.0终于支持降序索引了.其实,从语法上,MySQL 4就支持了,但正如官方文档所言,"they are parsed but ignored",实际创建的还是升序索引.   无图无真相,同一个建表语句,看看MySQL 5.7和8.0的区别. create table slowtech.t1(c1 int,c2 int,index idx_c1_c2(c1,c2 desc)); MySQL 5.7 mysql> show create table slowtech.t

[20181124]关于降序索引问题3.txt --//链接:blog.itpub.net/267265/viewspace-2221425/,探讨降序索引中索引的键值.--//实际上使用函数sys_op_descend. --//链接:http://blog.itpub.net/267265/viewspace-2221527/,探讨了仅仅设计字符串的编码.--//字符串0x00,0x0000,0x0001,0x00NN(0xNN>=0x02),0x01,0x0100,0x0101,0x01N

[20181124]关于降序索引问题2.txt --//链接:blog.itpub.net/267265/viewspace-2221425/,探讨降序索引中索引的键值.--//实际上使用函数sys_op_descend.--//前面已经提到结尾加入FF,为了排序的需要.这样导致chr(0),以及后续的chr(1)字符出现问题.--//一些细节继续探究: 1.环境:SCOTT@test01p> @ ver1PORT_STRING          VERSION    BANNER       

mySql中,升序为asc,降序为desc.例如: 升序:select   *  from  表名 order by  表中的字段 asc(mysql中默认是升序排列,可不写) 降序:select   *  from  表名 order by  表中的字段 desc 若要进行同时一个升序,一个降序,则如下: order by 升序字段 asc,降序字段 desc.

经常会忘记mysql中升序和降序用什么字符来表示,现在就做个笔记:升序排列asc,降序排列desc,举个例子,下面是按时间降序调用栏目的文章,也即是栏目最新文章 [e:loop={"select classid, classname, classpath from `[!db.pre!]enewsclass` where classid=275 order by classid desc limit 9 ",100,24,0}]<ul><li><a hre

[20191218]降序索引疑问4.txt --//前几天优化一个项目,我发现许多表里面有有隐含字段,一般开发很少建立函数索引.我自己检查发现里面存在大量的降序索引.--//我感觉有点奇怪,为什么开发要建立大量降序索引有什么好处呢? --//我在链接http://www.itpub.net/thread-2122088-1-1.html里面问这个问题,sqysl的解答给了我很好的提示,我通过例子说明使用降--//序索引的一点点好处,通过例子说明: 1.环境:SCOTT@book> @ ver1P

[20190910]关于降序索引问题5.txt --//测试了索引TERM使用0xfe表示,回想到以前遇到降序索引的特殊字符编码问题,现在可是忘得一干二净.--//现在想想当时自己怎么猜测出来的,^_^.--//链接:http://blog.itpub.net/267265/viewspace-2221527/ =>[20181124]关于降序索引问题2.txt --//当时的总结:--//总之一点就是排序的需要,跳出1个坑(结尾加FF),又进入一个更深的坑,占用chr(0)编码,而chr(0)

mySql中,升序为asc,降序为desc.例如: 升序:select   *  from  表名 order by  表中的字段 asc(mysql中默认是升序排列,可不写) 降序:select   *  from  表名 order by  表中的字段 desc 若要进行同时一个升序,一个降序,则如下: order by 升序字段 asc,降序字段 desc.

现在用id来代替时间这样好测试 看一下测试表数据 执行按需求规则排序的sql SELECT * FROM number_generator ORDER BY id < 16 , IF(id < 16,0,id) , id DESC id 小于16的至尾 ,并按降序排序,id大于16的升序排序,这种sql也支持分页

参考资料:http://www.cnblogs.com/hustcat/archive/2009/10/28/1591648.html ———————————— 全文: 写在前面:索引对查询的速度有着至关重要的影响,理解索引也是进行数据库性能调优的起点.考虑如下情况,假设数据库中一个表有10^6条记录,DBMS的页面大小为4K,并存储100条记录.如果没有索引,查询将对整个表进行扫描,最坏的情况下,如果所有数据页都不在内存,需要读取10^4个页面,如果这10^4个页面在磁盘上随机分布,需要进行1

参考: http://blog.csdn.net/xluren/article/details/32746183 http://www.cnblogs.com/hustcat/archive/2009/10/28/1591648.html 关于MySQL索引的好处,如果正确合理设计并且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话,那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车.对于没有索引的表,单表查询可能几十万数据就是瓶颈,而通常大型网站单日就可能会产生几十万甚至几百万的数据,没有索引查询会变

转自:理解MySQL——索引与优化 写在前面:索引对查询的速度有着至关重要的影响,理解索引也是进行数据库性能调优的起点.考虑如下情况,假设数据库中一个表有10^6条记录,DBMS的页面大小为4K,并存储100条记录.如果没有索引,查询将对整个表进行扫描,最坏的情况下,如果所有数据页都不在内存,需要读取10^4个页面,如果这10^4个页面在磁盘上随机分布,需要进行10^4次I/O,假设磁盘每次I/O时间为10ms(忽略数据传输时间),则总共需要100s(但实际上要好很多很多).如果对之建立B-Tr

转自http://www.blogjava.net/happyenjoylife/archive/2011/12/17/366639.html mysql innodb存储与索引的总结 Innodb存储 表空间是逻辑存放所有数据的地方,默认情况下会共享一个表空间——ibdata1,但如果把innodb_file_per_table=ON后每张表可以单独放到一个表空间内,但还是有很多数据保存在共享的表ibdata1中,如undo信息等. 表空间由各种段(segment)组成,常见的段有数据段.索引

转自http://www.cnblogs.com/hustcat/archive/2009/10/28/1591648.html 写在前面:索引对查询的速度有着至关重要的影响,理解索引也是进行数据库性能调优的起点.考虑如下情况,假设数据库中一个表有10^6条记录,DBMS的页面大小为4K,并存储100条记录.如果没有索引,查询将对整个表进行扫描,最坏的情况下,如果所有数据页都不在内存,需要读取10^4个页面,如果这10^4个页面在磁盘上随机分布,需要进行10^4次I/O,假设磁盘每次I/O时间为

转自:http://database.ctocio.com.cn/353/11664853.shtml 另外很不错的对于索引及索引优化的文章: http://www.cnblogs.com/magialmoon/archive/2013/11/23/3439042.html http://www.cnblogs.com/baochuan/archive/2012/05/23/2513224.html 索引的使用 示例数据库 为了讨论索引策略,需要一个数据量不算小的数据库作为示例.本文选用MySQ

在mysql中,索引是存储引擎用于快速查找到目标记录的一种数据结构.常见的索引类型包含B树索引.哈希索引.空间索引(R-Tree).全文索引等. 索引是在存储引擎层实现的,不同的存储引擎对索引的工作方式并不一样. 下面重点介绍B树索引以及innodb和myisam存储引擎. 选择B树的原因 读写磁盘代价最高的环节是寻道,按照顺序访问范围数据是很快的,这有两个原因: 顺序I/O不需要多次寻道,所以比随机I/O要快很多(特别是对于机械硬盘). 如果服务器能够按需要顺序读取数据,那么就不需要额外的排序

http://www.cnblogs.com/hustcat/archive/2009/10/28/1591648.html 写在前面:索引对查询的速度有着至关重要的影响,理解索引也是进行数据库性能调优的起点.考虑如下情况,假设数据库中一个表有10^6条记录,DBMS的页面大小为4K,并存储100条记录.如果没有索引,查询将对整个表进行扫描,最坏的情况下,如果所有数据页都不在内存,需要读取10^4个页面,如果这10^4个页面在磁盘上随机分布,需要进行10^4次I/O,假设磁盘每次I/O时间为10

写 在前面:索引对查询的速度有着至关重要的影响,理解索引也是进行数据库性能调优的起点.考虑如下情况,假设数据库中一个表有10^6条记录,DBMS的页 面大小为4K,并存储100条记录.如果没有索引,查询将对整个表进行扫描,最坏的情况下,如果所有数据页都不在内存,需要读取10^4个页面,如果这 10^4个页面在磁盘上随机分布,需要进行10^4次I/O,假设磁盘每次I/O时间为10ms(忽略数据传输时间),则总共需要100s(但实际上要好 很多很多).如果对之建立B-Tree索引,则只需要进行log