索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构.提取句子主干,就可以得到索引的本质:索引是数据结构. 1.按照索引列值的唯一性,索引可分为唯一索引和非唯一索引 非唯一索引:B树索引 create index 索引名 on 表名(列名) tablespace 表空间名; 唯一索引:建立主键或者唯一约束时会自动在对应的列上建立唯一索引 2.索引列的个数:单列索引和复合索引 3.按照索引列的物理组织方式 B树索引 create index 索引名 on 表名(列名) tablespace 表

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

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

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MySQL官方文档中提供的示例数据库之一:employees.这个数据库关系复杂度适中,且数据量较大.下图是这个数据库的E-R关系图(引用自MySQL官方手册): 图12 MySQL官方文档中关于此数据库的页面为http://dev.mysql.com/doc/employee/en/employee.html.里面详细介绍了此数据库,并提供了下载地址和导入方法,如果有兴趣导入此数据库到自己的MySQL可以参考文中内容. 最左前缀原

mysql explain的使用: http://blog.csdn.net/kaka1121/article/details/53394426 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 代码如下: 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use

一 介绍 为何要有索引? 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,在生产环境中,我们遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,因此对查询语句的优化显然是重中之重.说起加速查询,就不得不提到索引了. 什么是索引? 索引在MySQL中也叫做“键”,是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构.索引对于良好的性能非常关键,尤其是当表中的数据量越来越大时,索引对于性能的影响愈发重要.索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了.索引能够轻易将查询性能

mysql逻辑架构 和其它数据库相比,MySQL有点与众不同,它的架构可以在多种不同场景中应用并发挥良好作用.主要体现在存储引擎的架构上,插件式的存储引擎架构将查询处理和其它的系统任务以及数据的存储提取相分离.这种架构可以根据业务的需求和实际需要选择合适的存储引擎. 1.连接层 最上层是一些客户端和连接服务,包含本地sock通信和大多数基于客户端/服务端工具实现的类似于tcp/ip的通信.主要完成一些类似于连接处理.授权认证.及相关的安全方案.在该层上引入了线程池的概念,为通过认证安全接入的客户

在正式介绍Mysql调优之前,先补充mysql的两种引擎 mysql逻辑分层 InnoDB:事务优先(适合高并发操作,行锁) MyISAM:性能优先(表锁) 查看使用的引擎: show variables like "%storage_engine%"; 使用哪个引擎在创建表时通过Engine=InnoDB创建,下面正式开始 一.为什么要对sql进行优化: 有时候数据库会出现性能低.执行时间太长.等待时间太长.SQL语句欠佳(连接查询).索引失效等问题,这些问题会严重拖慢一个系统的速度

前言 mysql的索引合并并不是什么新特性.早在mysql5.0版本就已经实现.之所以还写这篇博文,是因为好多人还一直保留着一条sql语句只能使用一个索引的错误观念.本文会通过一些示例来说明如何使用索引合并. 什么是索引合并 下面我们看下mysql文档中对索引合并的说明: The Index Merge method is used to retrieve rows with several range scans and to merge their results into one. The

为什么索引能够提高查询速度?没有索引 检索数据的方式是从头到尾一条一条挨着匹配,这是慢的根本原因:索引类型BTREE:二叉树类型,原理图如下:对表创建一个二叉树,记录中间数据的物理磁盘地址,二叉树检索N次,相当于普通检索2的N次方次检索:拷贝数据文件到另外一个数据库,索引会不起作用,因为索引包含物理磁盘地址,所以需要重建索引. 注意:mysql 5.5版本数据库表有三个文件:.frm表结构文件,.MYD表数据文件,.MYI表索引文件mysql5.6版本数据库表有两个文件:.frm表结构文件,.i

在select窗口中,执行以下语句: set profiling =1; -- 打开profile分析工具show variables like '%profil%'; -- 查看是否生效show processlist; -- 查看进程use cmc; -- 选择数据库show PROFILE all; -- 全部分析的类型show index from t_log_account; ##查看某个表的索引show index from t_car_copy; ##查看某个表的索引-- 使用ex

myisam使用前缀压缩来减少索引的大小,从而让更多的索引可以放入内存中,默认只压缩字符串,但通过参数配置也可以对整数做压缩,myisam压缩每个索引块的方法是,先完全保存索引块中的第一个值,然后将其他值和第一个值进行比较得到相同前缀的字节数(长度)和剩余的不同后缀部分(即把相同部分去掉),把这部分存储起来即可(相同前缀长度和不同后缀部分字符串).如:索引块中的第一个值是perform,第二个是performance,那么第二个值的前缀压缩后存储的是类似7,ance,这样的形式,myisam对行

大家好,我是jacky朱元禄,很高兴继续跟大家学习MySQL数据分析实战,今天跟大家分享的主题是表补充之索引: (一)前面课程的小节以及本节课程的逻辑梳理 在正式分享主题之前,jacky先跟大家捋顺一下前面课程的逻辑,本章节jakcy讲的是表层面的增删改查,jacky说对于表层面来说,最重要的是增,也就是如何创建表,为什么说创建表是重要的呢,因为在创建表之前我们要设计表的结构也就是搭建表的结构,那么表的结构要如何搭建呢?也就是表结构里有什么呢?首先要设定我们的字段名,字段也是列是吧,我们有些朋友

一.背景 昨天早上,交流群有一位同学提出了一个问题.看下图: 我不是大佬,而且当时我自己的想法也只是猜测,所以并没有回复那位同学,只是接下来自己做了一个测试验证一下. 他只简单了说了一句话,就是同样的sql,一个没加 order by 就全表扫描,一个加了 order by 就走索引了. 我们可以仔细点看一下他提供的图(主要分析子查询即可,就是关于表 B 的查询,因为只有表 B 的查询前后不一致),我们可以先得出两个前提: 1.首先可以肯定的是,where 条件中的 mobile 字段是没有索引

一.前言 为了讲清楚这个问题,我们要先了解什么是索引. 我记得刚刚学习数据库的时候,老师喜欢用书本的目录来类比数据库的索引,并告诉我们索引能够像目录一样,让我们更快地找到想要找到的数据. 如果是第一次接触索引,这个比喻能够让我们有一个直观的印象.但是当深入去学习索引的时候,我们不能继续持有索引即目录的思想,我们要跳出来去思考索引的本质是什么. 二.索引的本质 在没有索引的情况下,我们查找数据只能按照从头到尾的顺序逐行查找,每查找一行数据,意味着我们要到到磁盘相应的位置去读取一条数据. 如果把查询

1.视图 把某个查询语句(临时表)设置别名,日后方便使用,视图是虚拟的(不要在数据库里使用视图) #创建: create view v1(视图名称) as SQL #修改: alter view v1 as SQL #删除: drop view v1 #使用 select * from v1 2.触发器 对某个表进行[增/删/改]操作的前后如果希望触发某个特定的行为时,可以使用触发器,触发器用于定制用户对表的行进行[增/删/改]前后的行为. 创建基本语法: # 插入前 CREATE TRIGGE

MySQL实验 内连接优化order by+limit 以及添加索引再次改进 在进行子查询优化双参数limit时我萌生了测试更加符合实际生产需要的ORDER BY + LIMIT的想法,或许我们也可以对ORDER BY + LIMIT 也进行适当优化   实验准备 使用MySQL官方的大数据库employees进行实验,导入该示例库见此 准备使用其中的employees表,先查看一下表结构和表内的记录数量 mysql> desc employees; +------------+--------

一.聚集索引介绍 1.什么是聚集索引? InnoDB’s clustered indexes actually store a B-Tree index and the rows together in the same structure. 2.为什么一张表只能一个聚集索引? When a table has a clustered index, its rows are actually stored in the index’s leaf pages.The term “clustered

Mysql 系列文章主页 =============== 1 数据准备 1.1 建表 DROP TABLE IF EXISTS staff; CREATE TABLE IF NOT EXISTS staff ( id INT PRIMARY KEY auto_increment, name ) NOT NULL, age INT, pos ) COMMENT '职位', salary ,) ); 注意:name 字段上加了 NOT NULL 限制 1.2 插入数据 , ); , ); 2 测试&

这个系列文章会分为两篇来写: 第一篇:入门篇,学习使用MongoDB数据库索引 第二篇:进阶篇,研究数据库索引原理--B/B+树的基本原理 1. 准备工作 在学习使用MongoDB数据库索引之前,有一些准备工作要做,之后的探索都是基于这些准备工作. 首先需要建立一个数据库和一些集合,这里我就选用一个国内手机号归属地的库,大约32W条记录,数据量不大,不过做一些基本的分析是够了. 首先我们建立一个数据库,叫做db_phone,然后导入测试数据.测试数据就是一些手机号归属地的信息.单个文档长这个样子

(一)索引失效的原因分析: <>或者单独的>,<,(有时会用到,有时不会) 有时间范围查询:oracle 时间条件值范围越大就不走索引 like "%_" 百分号在前. 表没分析(统计信息最好定期收集,以业务的不同确定不同的收集周期,在新增的索引有可能没有收集 ,那么就会导致索引失效) 解决方法: 分析方法有一下几种: analyze table t1 compute statistics fortable; --针对表收集信息 analyze table t2