在昨天的面试中问到了MySQL索引怎么优化(查询很慢怎么办),回答的很不理想,所以今天来总结几篇关于MySQL索引的知识. 1.什么是索引? 首先我们一定要明确什么是索引?我自己的总结就是索引是一种数据结构,可以帮助我们快速访问数据库的指定信息,就像一本书的目录一样,可以加快查询速度 2.MySQl存储引擎 MySQL中最常见的存储引擎有InnoDB和MyISAM,它们的主要区别如下: MyISAM不支持事务:InnoDB是事务类型的存储引擎. MyISAM只支持表级锁:InnoDB支持行级锁和

良好的数据库逻辑设计和物理设计是数据库高性能的基础,所以对于数据库结构优化是很有必要的 数据库结构优化目的: 1.减少数据的冗余 2.尽量避免在数据插入.删除和更新异常 例如:有一张设计不得当的学生选课表 CREATE TABLE selectcourse( stu_no INT(11) NOT NULL COMMENT '学号', stu_name VARCHAR(10) NOT NULL COMMENT '学生姓名', birth_date TIMESTAMP NOT NULL DEFAUL

php面试专题---Mysql索引原理及SQL优化 一.总结 一句话总结: 注意:只写精品 1.为表设置索引要付出代价 是什么? 存储空间:一是增加了数据库的存储空间 修改插入变动索引时间:二是在插入和修改数据时要花费较多的时间(因为索引也要随之变动) 2.在哪些列上面创建索引比较合适? 1.连接的列:在经常用在连接的列上,这些列主要是一些外键,可以加快连接的速度: 2.范围:在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引,因为索引已经排序,其指定的范围是连续的: 3.排序:在经常需要排序的列上创建索

MySQL InnoDB 逻辑存储结构 从InnoDB存储引擎的逻辑结构看,所有数据都被逻辑地存放在一个空间内,称为表空间,而表空间由段(sengment).区(extent).页(page)组成.ps:页在一些文档中又称块(block). InnoDB存储引擎的逻辑存储结构大致如下: 一.表空间(table space) 表空间分为了两种,这里简单的概括一下: 1. 独立表空间:每一个表都将会生成以独立的文件方式来进行存储,每一个表都有一个.frm表描述文件,还有一个.ibd文件. 其中这个文

在Oracle 和SQL Server等数据库中只有一种存储引擎,所有数据存储管理机制都是一样的.而MySql数据库提供了多种存储引擎.用户可以根据不同的需求为数据表选择不同的存储引擎,用户也可以根据自己的需要编写自己的存储引擎. 1.MySQL主要存储引擎的区别 MySQL默认的存储引擎是MyISAM,其他常用的就是InnoDB,另外还有MERGE.MEMORY(HEAP)等. (1)主要的几个存储引擎 MyISAM管理非事务表,提供高速存储和检索,以及全文搜索能力.MyISAM是Mysql的

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

原文地址:http://blog.codinglabs.org/articles/theory-of-mysql-index.html 索引使用策略及优化 MySQL的优化主要分为结构优化(Scheme optimization)和查询优化(Query optimization).本章讨论的高性能索引策略主要属于结构优化范畴.本章的内容完全基于上文的理论基础,实际上一旦理解了索引背后的机制,那么选择高性能的策略就变成了纯粹的推理,并且可以理解这些策略背后的逻辑. 示例数据库 为了讨论索引策略,需

索引使用策略及优化 MySQL的优化主要分为结构优化(Scheme optimization)和查询优化(Query optimization).本章讨论的高性能索引策略主要属于结构优化范畴.本章的内容完全基于上文的理论基础,实际上一旦理解了索引背后的机制,那么选择高性能的策略就变成了纯粹的推理,并且可以理解这些策略背后的逻辑. 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

数据库高级管理及优化 MySQL性能优化 优化MySQL数据库是数据库管理员和数据库开发人员的必备技能.优化MySQL,一方面是找出系统的瓶颈,提高MySQL数据库整体的性能:另一方面是合理设计结构和调整参数,以提高用户操作响应的速度.同时还要尽可能节省系统资源,以便系统可以提供更大负荷的服务. MySQL数据库优化是多方面的,原则是减少系统的瓶颈,减少资源的占用,提高系统的反应速度.例如,通过优化文件系统,提高磁盘的读写速度:通过优化操作系统调度策略,提高MySQL在高负荷情况下的负载能力:通

目录 索引(Index) 索引的原理 b+树 MySQL如何使用索引 如何优化 索引虽好,不可滥用 如何验证索引使用情况? SQL优化 explain查询执行计划 id select_type table type possible_keys key key_len ref rows Extra 索引(Index) MySQL官方对索引的定义为:索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构.索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的,索引可以大大提高MySQL的检索速度. 拿汉语字

转载于网络 这几天在读<MySQL技术内幕 InnoDB存储引擎>,对 Innodb逻辑存储结构有了些了解,顺便也记录一下: 从InnoDB存储引擎的逻辑存储结构看,所有数据都被逻辑地存放在一个空间中,称之为表空间(tablespace).表空间又由段(segment).区(extent).页(page)组成.页在一些文档中有时也称为(block),InnoDB存储引擎的逻辑存储结构大致如图: 一.表空间 表空间可以看做是InnoDB存储引擎逻辑结构的最高层,所有的数据都存放在表空间中.默认情

MySQL索引的概念    索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分),它们包含着对数据表里所有记录的引用指针.更通俗的说,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.    索引分为聚簇索引和非聚簇索引两种,聚簇索引是按照数据存放的物理位置为顺序的,而非聚簇索引就不一样了:聚簇索引能提高多行检索的速度,而非聚簇索引对于单行的检索很快    要注意的是,建立太多的索引将会影响更新和插入的速度,因为它需要同样更新每个索引文件.对于一个经常需要更新和插入的

一.索引的概念和分类 索引的概念大家都知道,日常开发中我们也会使用常见的聚集索引.非聚集索引.但是除了这两者以外,sqlserver中还提供其他的索引,如: a. 唯一索引:不包含重复键的索引,聚集索引或者非聚集索引都可以是唯一索引. b. 包含列的索引:它扩展后不仅包含键列,还包含非键列. c. 全文索引 d. 空间索引 e. 筛选索引 f. XML 当然以上几种除了a和b基本上没用到过. 二.聚集索引的结构 要想使用聚集索引,必须了解聚集索引的概念以及它的原理.网上对聚集索引描述的资料有很多

一,新建测试表 CREATE TABLE [dbo].[Users]( ,) NOT NULL, ) NOT NULL, [CreatTime] [datetime] NOT NULL ) ON [PRIMARY] 删除默认聚集索引,新建一个在name列上非聚集索引 插入500条数据 查看该表的页的信息 ---开启跟踪标志 ,) --DBCC TRACEOFF(3604,2588) ---获取对象的数据页,结构:数据库.对象.显示 ) 二.查看非聚集索引的根页面 ,,) 1. 索引根页面有五个子

从物理意义上来讲,InnoDB表由共享表空间.日志文件组(redo文件组).表结构定义文件组成.若将innodb_file_per_table设置为on,则系统将为每一个表单独的生成一个table_name.ibd的文件,在此文件中,存储与该表相关的数据.索引.表的内部数据字典信息.表结构文件则以.frm结尾,这与存储引擎无关. 以下为InnoDB的表空间结构图: 在InnoDB存储引擎中,默认表空间文件是ibdata1,初始化为10M,且可以扩展,如下图所示: 实际上,InnoDB的表空间文件

方法一:通过MySQL的information_schema数据库 查找重复与冗余索引 SELECT a.table_schema AS '数据库', a.table_name AS '表名', a.index_name AS '索引1', b.index_name AS '索引2', a.column_name AS '重复列名' FROM information_schema.statistics a JOIN statistics b ON a.table_schema = b.table

MergeTree存储的文件结构 一张数据表被分成几个data part,每个data part对应文件系统中的一个目录.通过以下SQL可以查询data parts的信息. select table, name, path, active, * from `system`.parts where table = '<table name>' 是一个目录,里面的文件结构如下: - <data part 1> ○ checksums.txt ○ columns.txt ○ <co

--把若干条sql语句封装起来,起个名字,叫做过程,也是没有返回值的函数 --把这个过程存储在数据库中->存储过程 --存储过程的创建过程 create procedure proceduceName() begin sql 语句 end$ --查看 show procedure status \G --调用 call procedureName()$ --声明变量 declare age int default 18; --运算 set age:=age+10; --改变边界 delimite

B+树在数据库中的应用 { 为什么使用B+树?言简意赅,就是因为: 1.文件很大,不可能全部存储在内存中,故要存储到磁盘上 2.索引的结构组织要尽量减少查找过程中磁盘I/O的存取次数(为什么使用B-/+Tree,还跟磁盘存取原理有关.) 3.局部性原理与磁盘预读,预读的长度一般为页(page)的整倍数,(在许多操作系统中,页得大小通常为4k) 4.数据库系统巧妙利用了磁盘预读原理,将一个节点的大小设为等于一个页,这样每个节点只需要一次I/O就可以完全载入,(由于节点中有两个数组,所以地址连续).

能坚持别人不能坚持的,才能拥有别人未曾拥有的.关注编程大道公众号,让我们一同坚持心中所想,一起成长!! 引言 上一篇文章<MySQL索引那些事>主要讲了MySQL索引的底层原理,且对比了B+Tree作为索引底层数据结构相对于其他数据结构(二叉树.红黑树.B树)的优势,最后还通过图示的方式描述了索引的存储结构.但都是基于单值索引,由于文章篇幅原因也只是在文末略提了一下联合索引,并没有大篇幅的展开讨论,所以这篇文章就单独去讲一下联合索引在B+树上的存储结构.本文主要讲解的内容有: 联合索引在B+树

4-1 数据库结构优化介绍 良好的数据库逻辑设计和物理设计是数据库获得高性能的基础. 1.减少不必要的数据冗余. 2.尽量避免数据维护中出现更新,插入和删除异常. 插入异常:如果表中的某个实体随着另一个实体而存在.   更新异常:如果更改表中的某个实体的单独属性时,需要对多行进行更新. 删除异常:如果删除表中的某一实体则会导致其他实体的消失. 3.节约数据存储空间 4.提高查询效率 show create table selectcourse\G select * from selectcour