1.表的主键.外键必须有索引: 2.数据量超过300的表应该有索引: 3.经常与其他表进行连接的表,在连接字段上应该建立索引: 4.经常出现在Where子句中的字段,特别是大表的字段,应该建立索引: 5.索引应该建在选择性高的字段上: 6.索引应该建在小字段上,对于大的文本字段甚至超长字段,不要建索引: 7.复合索引的建立需要进行仔细分析:尽量考虑用单字段索引代替: A.正确选择复合索引中的主列字段,一般是选择性较好的字段:       B.复合索引的几个字段是否经常同时以AND方式出现在Whe

索引是快速搜索的关键.MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的.下面介绍几种常见的MySQL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: 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username="admin"的记录

索引是快速搜索的关键.MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的.下面介绍几种常见的MySQL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: 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username="admin"的记录

目录 公众号首发-推荐阅读原文-格式更好看 一.导读 二.聚簇索引 三.二级索引 四.联合索引 4.1.什么是联合索引 4.2.左前缀原则 4.3.联合索引的分组&排序 五.覆盖索引 六.倒排索引 公众号首发-推荐阅读原文-格式更好看 点击阅读原文 点击阅读原文 点击阅读原文 一.导读 在MySQL中,不仅为主键创建的聚簇索引选用的数据结构是B+Tree,像辅助索引,二级索引.覆盖索引.联合索引等等其实都是B+Tree. 二.聚簇索引 MySQL默认为 int 类型的主键创建一个聚簇索引.这棵B

1.什么是数据库中的索引?索引有什么作用? 引入索引的目的是为了加快查询速度.如果数据量很大,大的查询要从硬盘加载数据到内存当中. 2.InnoDB中的索引原理是怎么样的? InnoDB是Mysql的默认存储引擎,InnoDB有两种索引:B+树索引和哈希索引,其中哈希索引是自适应性的,存储引擎会根据表的使用情况,自动创建哈希索引,不能人为的干涉. B树.B-树.B+树.B*树四种数据结构在索引中的运用,这四种数据结构的顺序必须是这样的.分别阐述如下: B树:二叉树,每个结点只存储一个关键字,等于

转载说明:http://www.nyankosama.com/2014/12/19/high-performance-index/ 1. 引言 随着互联网时代地到来,各种各样的基于互联网的应用和服务进入了人们的视线.然而这些各种各样的应用都是由成千上万的后端服务所支撑起来的,这些服务每天处理着海量的请求承载着巨大的压力.随着用户量的增加,逐渐地这些后端服务的某一个部分就会成为整个应用水平扩展的瓶颈,然而往往这个瓶颈就是存在于数据库.为此,对设计并维护一个高性能的数据库服务就成为了当今海量高负载服

命名规则:表名_字段名1.需要加索引的字段,要在where条件中2.数据量少的字段不需要加索引3.如果where条件中是OR关系,加索引不起作用4.符合最左原则 https://segmentfault.com/q/1010000003984016/a-1020000003984281 联合索引又叫复合索引.对于复合索引:Mysql从左到右的使用索引中的字段,一个查询可以只使用索引中的一部份,但只能是最左侧部分.例如索引是key index (a,b,c). 可以支持a | a,b| a,b,c

今天,我们来讲讲Mysql数据库的索引的一些东西,想必大家都知道索引能干吗?必然是查找数据表的时候,查找的速度快啊,尤其是那些几百万行的数据库,不建立索引,你是想考验用户的耐心吗?Mysql有多种存储引擎,必然,每种引擎的创建索引也是不尽相同的,比如MyISAM是B+Tree非聚集索引(secondary index)而InnoDB是B+Tree非聚集索引(clustered index),(此处有知识点:聚集索引和聚簇索引是同一个概念,只是中文不同的翻译).下面,我打算从以下几个角度来讲解下数

一.索引 1.介绍 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现问题的,还是一些复杂的查询操作,因此对查询语句的优化是重中之重.加速查询最好的方法就是索引. 索引:简单的说,相当于图书的目录,可以帮助用户快速的找到需要的内容. 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.能够大大提高查询效率.特别是当数据量非常大,查询涉及多个表时,使用索引往往能使查询速度加快成千上万倍. 总结:索引的目

一.索引的本质 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.提取句子主干,就可以得到索引的本质:索引是数据结构. 我们知道,数据库查询是数据库的最主要功能之一.我们都希望查询数据的速度能尽可能的快,因此数据库系统的设计者会从查询算法的角度进行优化.最基本的查询算法当然是顺序查找(linear search),这种复杂度为O(n)的算法在数据量很大时显然是糟糕的,好在计算机科学的发展提供了很多更优秀的查找算法,例如二分查找(binary search).

--------------------------------------------------------------------------------堕落的状态,无疑是慢性自杀.想想自己为什么学这个,想想初心. -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

索引分类 mysql在存储数据时,是按着主键的顺序存储的.主键索引是物理索引,其他索引都是逻辑索引. 普通索引 普通索引是最基本的索引,没有任何限制的索引,普通索引列的数据可以重复.其唯一的任务就是加快查询.通过关键字key,index来创建普通索引. 因此,应该只为那些最经常出现在查询条件(WHEREcolumn=)或排序条件(ORDERBYcolumn)中的数据列创建索引.只要有可能,就应该选择一个数据最整齐.最紧凑的数据列(如一个整数类型的数据列)来创建索引. 唯一索引 不允许列数据有重复

数据库MySQL 之 索引原理与慢查询优化 浏览目录 索引介绍方法类型 聚合索引辅助索引 测试索引 正确使用索引 组合索引 注意事项 查询计划 慢查询日志 大数据量分页优化 一.索引介绍方法类型 1.介绍 可以帮助用户快速的找到需要的内容: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.能够大大提高查询效率.特别是当数据量非常大,查询涉及多个表时,使用索引往往能使查询速度加快成千上万倍. 总结: 索引的目的在于提高查询效率,与我们查阅图书所用的目录是一个道理:先定位到章,然

连着发了几天文章,从我收到的反映来说,大家觉着还不错,可以很清晰的看到知识的脉络,但是这个还不错是针对传统的文章的无聊.不明确.完全不考虑考虑用户体验的角度上对比出来的.掌握一门知识还是不容易的,有的同学认为大致看一遍我的文章就可以了解到原理,所以毛毛躁躁,十来分钟读完一篇文章,最后再读下一篇的时候发现有的问题不会,然后就各种问,最后回头一看原来文章里已经写过了,而且使用红字飘红的那种!所以再次提醒大家,我的文章不像别的技术公众号那种讨论程序猿八卦,或者啥啥啥公司发生了啥事儿,谁家的老总又换了,

mysql联合索引   命名规则:表名_字段名1.需要加索引的字段,要在where条件中2.数据量少的字段不需要加索引3.如果where条件中是OR关系,加索引不起作用4.符合最左原则 https://segmentfault.com/q/1010000003984016/a-1020000003984281 联合索引又叫复合索引.对于复合索引:Mysql从左到右的使用索引中的字段,一个查询可以只使用索引中的一部份,但只能是最左侧部分.例如索引是key index (a,b,c). 可以支持a 

前言 本文摘自数据库两大神器[索引和锁] 声明:如果没有说明具体的数据库和存储引擎,默认指的是MySQL中的InnoDB存储引擎 索引 在之前,我对索引有以下的认知: 索引可以加快数据库的检索速度 表经常进行INSERT/UPDATE/DELETE操作就不要建立索引了,换言之:索引会降低插入.删除.修改等维护任务的速度. 索引需要占物理和数据空间. 了解过索引的最左匹配原则 知道索引的分类:聚集索引和非聚集索引 Mysql支持Hash索引和B+树索引两种 看起来好像啥都知道,but,但面试让你说

大多情况下我们都知道加索引能提高查询效率,但是应该如何加索引呢?索引的顺序如何呢? 大家看一下下面的sql语句(在没有看下面的优化的方法之前)应该如何优化加索引以及优化sql语句: 1.select count(*) from task where status=2 and operator_id=20839 and operate_time>1371169729  and operate_time<1371174603 and type=2; 2.1.select count(*) from

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,没有索引查询会变的非常缓慢.还是以WordPress来说,其多个数据表都会对经常被查询的字段添加索引,比如wp_comments表中针对5个字段设计了BTREE索引. 一个简单的对比测试 以我去年测试的数据作为一个简单示例,20多条数据源随机生成200万条

MySQL逻辑架构 如果能在头脑中构建一幅MySQL各组件之间如何协同工作的架构图,有助于深入理解MySQL服务器.下图展示了MySQL的逻辑架构图. MySQL逻辑架构,来自:高性能MySQL MySQL逻辑架构整体分为三层,最上层为客户端层,并非MySQL所独有,诸如:连接处理.授权认证.安全等功能均在这一层处理. MySQL大多数核心服务均在中间这一层,包括查询解析.分析.优化.缓存.内置函数(比如:时间.数学.加密等函数).所有的跨存储引擎的功能也在这一层实现:存储过程.触发器.视图等.

聚集索引(clustered index) innodb存储引擎表是索引组织表,表中数据按照主键顺序存放.其聚集索引就是按照每张表的主键顺序构造一颗B+树,其叶子结点中存放的就是整张表的行记录数据,这些叶子节点成为数据页. 聚集索引的存储并不是物理上连续的,而是逻辑上连续的,叶子结点间按照主键顺序排序,通过双向链表连接.多数情况下,查询优化器倾向于采用聚集索引,因为聚集索引能在叶子结点直接找到数据,并且因为定义了数据的逻辑顺序,能特别快的访问针对范围值的查询. 聚集索引的这个特性决定了索引组织表

命名规则:表名_字段名1.需要加索引的字段,要在where条件中2.数据量少的字段不需要加索引3.如果where条件中是OR关系,加索引不起作用4.符合最左原则 尽量不要用or,如果可以用union代替,则一定要代替 https://segmentfault.com/q/1010000003984016/a-1020000003984281 联合索引又叫复合索引.对于复合索引:Mysql从左到右的使用索引中的字段,一个查询可以只使用索引中的一部份,但只能是最左侧部分.例如索引是key index