情况描述:在MySQL的user表中,对a,b,c三个字段建立联合索引,那么查询时使用其中的2个作为查询条件,是否还会走索引? 根据查询字段的位置不同来决定,如查询a,     a,b    a,b,c    a,c   都可以走索引的,其他条件的查询不能走索引. 组合索引 有“最左前缀”原则.就是只从最左面的开始组合,并不是所有只要含有这三列存在的字段的查询都会用到该组合索引. 验证过程如下所示: 首先,在SQLyog中建立一个user表,如下图所示: 对中间3个字段(user_name,us

笔记记录自林晓斌(丁奇)老师的<MySQL实战45讲> (本篇内图片均来自丁奇老师的讲解,如有侵权,请联系我删除) 11) --怎么给字符串字段加索引? 日常工作中的登录系统,你很可能会使用emai这个字段.因此也很容易遇到类似这样的语句: mysql> select *from user where email = 'xxx'; 我们知道,如果没有索引那就只能使用全表扫描.并且MySQL是支持前缀索引的,也就是说,你可以顶一个字符串的一部分作为索引.默认地,如果你创建索引的语句不指定前

MySQL修改表一次添加多个列(字段) ALTER TABLE table_name ADD func varchar(50), ADD gene varchar(50), ADD genedetail varchar(50); MySQL修改表一次添加多个索引ALTER TABLE  table_name ADD INDEX idx1 ( `func`), ADD INDEX idx2 ( `func`,`gene`), ADD INDEX idx3( `genedetail`);

修改表名: ALTER  TABLE admin_user RENAME TO a_use //增加主键 [sql] view plaincopy alter table tabelname add new_field_id int(5) unsigned default 0 not null auto_increment ,add primary key (new_field_id); //修改ID为自增,并设置为主键 [sql] view plaincopy alter table bran

from:http://blog.csdn.net/tjvictor/article/details/4370771 SQL Server中的XML索引分为两类:主XML 索引和辅助XML索引.其中辅助XML索引又分为:PATH 辅助XML索引,VALUE 辅助XML索引,PROPERTY辅助XML索引. 创建XML索引的语法示例如下: create table XMLTable(Id int primary key, XMLCol xml); go --XML主索引 create primar

一 , 逻辑分层 连接层:连接与线程处理,这一层并不是MySQL独有,一般的基于C/S架构的都有类似组件,比如连接处理.授权认证.安全等. 服务层:包括缓存查询.解析器.优化器,这一部分是MySQL核心功能,包括解析.优化SQL语句,查询缓存目录,内置函数(日期.时间.加密等函数)的实现. 引擎层:负责数据存储,存储引擎的不同,存储方式.数据格式.提取方式等都不相同,这一部分也是很大影响数据存储与提取的性能的:对存储层的抽象. 存储层:存储数据,文件系统. 二 , 存储引擎 查看数据库支持的存储

索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构,使用索引可快速访问数据库表中的特定信息. 什么是索引 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. 例如这样一个查询:select * from table1 where id=44.如果没有索引,必须遍历整个表,直到ID等于44的这一行被找到为止:有了索引之后(必须是在ID这一列上建立的索引),直接在索引里面找44(也就是在ID这一列找),就可以得知这一行的位置,也就是找到了这一行.可见,索引是用来定位的. 第一,通过创建唯一性

视图: 1.什么是视图 视图就是通过查询得到一张虚拟表,然后保存下来,下次直接使用即可 2.为什么要用视图 如果要频繁使用一张虚拟表,可以不用重复查询 3.如何使用视图 create view teacher2course as select * from teacher inner join course on teacher.tid = course.teacher_id; 强调: (1)在硬盘中,视图只有表结构文件,没有表结构数据 (2)视图通常是用于查询,尽量不要修改视图中的数据 dro

第5章 创建高性能的索引 本文为<高性能Mysql 第三版>第四章读书笔记,Mysql版本为5.5 索引基础 索引的重要性:找一本800面的书的某一段内容,没有目录也没有页码(页码也可类比是索引) 索引类型 B-Tree 索引 : 可用于全值匹配.最左前缀匹配.列前缀匹配.范围值匹配.精确匹配某一列并范围匹配另外一列.只访问索引的查询 ,原文截图: 哈希索引 : 只适用于精确匹配查询,不适用于范围查询 空间数据索引 : 可以有效地使用任意维度来组合查询 全文索引 : 做的事情类似于搜索引擎,而

数字字典表 --查看当前用户下面有哪些张表 select * from user_tables; select table_name from user_tables; --查看当前用户下面有哪些视图 select * from user_views; select view_name from user_views; --查看当前用户下面有哪些约束 select * from user_constraints; select constraint_name from user_constrai

合集目录 MySQL专题1: 字段和索引 Float.Decimal 存储金额的区别? MySQL中存在 float, double 等非标准数据类型, 也有 decimal 这种标准数据类型 其区别在于: float, double等非标准类型在DB中保存的是近似值, 而Decimal则以字符串的形式保存数值. float和double 数据的精确度取决于分配给每种数据类型的存储长度, 其中float分配了4字节, 而double分配了8字节, 采用float和double本来就是不准的 de

  数字字典表 --查看当前用户下面有哪些张表 select * from user_tables; select table_name from user_tables;   --查看当前用户下面有哪些视图 select * from user_views; select view_name from user_views;   --查看当前用户下面有哪些约束 select * from user_constraints; select constraint_name from user_co

(转)仅供自己学习,特此记录 1．选择唯一性索引 唯一性索引的值是唯一的,可以更快速的通过该索引来确定某条记录.例如,学生表中学号是具有唯一性的字段.为该字段建立唯一性索引可以很快的确定某个学生的信息.如果使用姓名的话,可能存在同名现象,从而降低查询速度. 2．为经常需要排序.分组和联合操作的字段建立索引 经常需要ORDER BY.GROUP BY.DISTINCT和UNION等操作的字段,排序操作会浪费很多时间.如果为其建立索引,可以有效地避免排序操作. 3．为常作为查询条件的字段建立索引 如

先大致介绍下项目的数据库信息. 数据库A:主要存放的通用的表,如User.Project.Report等. 数据库B.C.D:一个项目对应一个数据库,而且这几个项目的表是完全一样的. 数据库表的特点 A中的表:数据量几乎都比较小,比如User表中用户数,顶多也就几百上千. B中的表:X/Y/Z 3张表几乎是确定的,Data表 中的数据量比较大,几千万到上亿. 周期性的会加入一大批数据,比如,每月末增加几百万条数据. 即一般情况下,B中的表只有查询操作,而且特别是Data查询频繁且数据量很大. 建

索引类型:Unique(唯一索引,一般为主键),Normal(一般索引,普通字段,可做组合索引),索引方法:BTREE 1．选择唯一性索引 唯一性索引的值是唯一的,可以更快速的通过该索引来确定某条记录.例如,学生表中学号是具有唯一性的字段.为该字段建立唯一性索引可以很快的确定某个学生的信息.如果使用姓名的话,可能存在同名现象,从而降低查询速度. 2．为经常需要排序.分组和联合操作的字段建立索引 经常需要ORDER BY.GROUP BY.DISTINCT和UNION等操作的字段,排序操作会浪费很

1.根据业务场景建立相应的组合索引,一般是在主键,外键,常用来筛选查询的字段,按照字段之间组合的紧密程度,建立一定顺序的索引. 例如:为 t_org_exam_join_member_day  建立索引. 首先考虑到字段之间的组合查询.故而先建立组合索引: 假如  A = f_organization_id,   B = f_day,    C =  f_member_id 那么起组合效果的是  A   ,A  和 B ,A   和    B    和     C ,就是说sql语句查询出来的条

1.选择唯一性索引 唯一性索引的数据是唯一的,可以更快的通过该索引查询某条数据. 2.为经常需要排序,分组和联合操作的字段建立索引 order by,group by的字段在排序操作时很是耗时,可以对其加索引. 3.为经常作为查询条件的字段建立索引 4.限制索引的数量 过多的索引很是消耗数据库的性能,多使用组合索引. 5.尽量使用数据量少的索引. 如果索引的值很长,查询的速度会受到影响. 6.删除不再使用或很少使用的索引 减少对索引的维护 7.最左前缀原则 8.选择区分度高的列作为索引 9.索引

1.建立索引的时机:若表中的某字段出现在select.过滤.排序条件中,为该字段建立索引是值得的.2.对于like '%xxx'的模糊查询,普通的索引是无法满足的,需要建立全文索引.3.对于有多个条件的,比如: "...where a=xxx and b=yyy","...where a=xxx order by b","...where a=xxx group by b".需要使用组合索引.但是组合索引只能在SQL语句中满足"最左前缀

时间 -- ::  CSDN博客 原文 http://blog.csdn.net/caohaicheng/article/details/ 看lucene主页(http://lucene.apache.org/)上目前lucene已经到4.9.0版本了, 参考学习的书是按照2.1版本讲解的,写的代码例子是用的3.0.2版本的,版本 的不同导致有些方 法的 使用差异,但是大体还是相同的. 源代码用到的jar包(3.0.2版本)下载地址 参考资料: 1.公司内部培训资料 2.<Lucene搜索引擎

Mysql 系列文章主页 =============== 1 准备数据 1.1 建表 DROP TABLE IF EXISTS staff; CREATE TABLE IF NOT EXISTS staff ( id INT PRIMARY KEY auto_increment, name ), age INT, pos ) COMMENT '职位', salary ,) ); 1.2 插入数据 , ); 2 测试&Explain分析 2.1 有索引的情况下%的影响(提出问题) 2.1.1 建立

MongoDB优化,建立索引实例及索引机制原理讲解 为什么需要索引? 当你抱怨MongoDB集合查询效率低的时候,可能你就需要考虑使用索引了,为了方便后续介绍,先科普下MongoDB里的索引机制(同样适用于其他的数据库比如mysql). mongo-9552:PRIMARY> db.person.find() { "_id" : ObjectId("571b5da31b0d530a03b3ce82"), "name" : "jac