转自 http://www.2cto.com/database/201508/433975.html mysqlcount(*)会选哪个索引? 2015-08-19      0个评论    来源:Database.Code   收藏    我要投稿   今天在查询一个表行数的时候,发现count(1)和count(*)执行效率居然是一样的.这跟Oracle还是有区别的.遂查看两种方式的执行计划: ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 my

一.故事背景有一张 500w 左右的表做 select count(*) 速度特别慢. 二.原 SQL 分析Server version: 5.7.24-log MySQL Community Server (GPL) SQL 如下,仅仅就是统计 api_runtime_log 这张表的行数,一条简单的不能再简单的 SQL: select count(*) from api_runtime_log;我们先去运行一下这条 SQL,可以看到确实运行很慢,要 40 多秒左右,确实很不正常~ mysql

MySQL5.6中引入了MRR,专门来优化:二级索引的范围扫描并且需要回表的情况.它的原理是,将多个需要回表的二级索引根据主键进行排序,然后一起回表,将原来的回表时进行的随机IO,转变成顺序IO.文档地址:http://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/mrr-optimization.html Reading rows using a range scan on a secondary index can result in many random disk ac

如何根据执行计划,判断Mysql语句是否走索引

mysql中每个表都有一个聚簇索引(clustered index ),除此之外的表上的每个非聚簇索引都是二级索引,又叫辅助索引(secondary indexes). 以InnoDB来说,每个InnoDB表具有一个特殊的索引称为聚集索引.如果您的表上定义有主键,该主键索引是聚集索引.如果你不定义为您的表的主键 时,MySQL取第一个唯一索引(unique)而且只含非空列(NOT NULL)作为主键,InnoDB使用它作为聚集索引.如果没有这样的列,InnoDB就自己产生一个这样的ID值,它有六

mysql中每个表都有一个聚簇索引(clustered index ),除此之外的表上的每个非聚簇索引都是二级索引,又叫辅助索引(secondary indexes). 以InnoDB来说,每个InnoDB表具有一个特殊的索引称为聚集索引.如果您的表上定义有主键,该主键索引是聚集索引.如果你不定义为您的表的主键时,MySQL取第一个唯一索引(unique)而且只含非空列(NOT NULL)作为主键,InnoDB使用它作为聚集索引.如果没有这样的列,InnoDB就自己产生一个这样的ID值,它有六个

索引是一种用于快速查询行的数据结构,就像一本书的目录就是一个索引,如果想在一本书中找到某个主题,一般会先找到对应页码.在mysql中,存储引擎用类似的方法使用索引,先在索引中找到对应值,然后根据匹配的索引记录找到对应的行. 我们首先了解一下索引的几种类型和索引的结构. 索引类型 B树 大多数存储引擎都支持B树索引.b树通常意味着所有的值都是按顺序存储的,并且每一个叶子也到根的距离相同.B树索引能够加快访问数据的速度,因为存储引擎不再需要进行全表扫描来获取数据.下图就是一颗简单的B数. B树的查询

原文链接 我的归纳: (1)InnoDB的主键采用聚簇索引存储,使用的是B+Tree作为索引结构,但是叶子节点存储的是索引值和数据本身(注意和MyISAM的不同). (2)InnoDB的二级索引不使用聚蔟索引,叶子节点存储的是KEY字段加主键值.因此,通过二级索引查询首先查到是主键值,然后InnoDB再根据查到的主键值通过主键索引找到相应的数据块. (3)MyISAM的主键索引和二级索引叶子节点存放的都是列值与行号的组合,叶子节点中保存的是数据的物理地址 (4)MyISAM引擎使用B+Tree作

背景及现象 report_product_sales_data表数据量2800万: 经测试,在当前数据量情况下,order by主键id,limit最大到49的时候可以用到索引report_product_sales_data_hq_code_orgz_id_index,大于49时就走PRIMARY主键索引. 表结构 CREATE TABLE `report_product_sales_data` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT C

MySQL非聚簇索引&&二级索引&&辅助索引 mysql中每个表都有一个聚簇索引(clustered index ),除此之外的表上的每个非聚簇索引都是二级索引,又叫辅助索引(secondary indexes). 以InnoDB来说,每个InnoDB表具有一个特殊的索引称为聚集索引.如果您的表上定义有主键,该主键索引是聚集索引.如果你不定义为您的表的主键时,MySQL取第一个唯一索引(unique)而且只含非空列(NOT NULL)作为主键,InnoDB使用它作为聚集索引

MySQL索引的原理,B+树.聚集索引和二级索引的结构分析 一.索引类型 1.1 B树 1.2 B+树 1.3 哈希索引 1.4 聚集索引(clusterd index) 1.5 二级索引(secondary indexes) 二.InnoDB和MyISAM的数据分布对比 2.1 InnoDB表的数据分布 相关博文原文地址: 博客园:yuanrw:MySQL索引的原理,B+树.聚集索引和二级索引的结构分析 在mysql中,存储引擎用类似的方法使用索引,先在索引中找到对应值,然后根据匹配的索引记录

接上一篇内容. 一.聚簇索引 其实之前内容中介绍的 B+ 树就是聚簇索引. 这种索引不需要我们显示地使用 INDEX 语句去创建,InnoDB 引擎会自动创建.另外,在 InnoDB 引擎中,聚簇索引就是数据的存储方式. 它有 2 个特点: 特点 1 使用记录主键值的大小进行记录和页的排序. 其中又包含了下面 3 个点: 页(包括叶节点和内节点)内的记录按照主键的大小顺序排成一个单向链表.页内记录划分为若干组,每个组中主键值最大的记录在页内的偏移量被当做槽依次存放在页目录中.我们可以通过二分法快

以InnoDB来说,每个InnoDB表具有一个特殊的索引称为聚集索引.如果您的表上定义有主键,该主键索引是聚集索引.如果你不定义为您的表的主键 时,MySQL取第一个唯一索引(unique)而且只含非空列(NOT NULL)作为主键,InnoDB使用它作为聚集索引.如果没有这样的列,InnoDB就自己产生一个这样的ID值,它有六个字节,而且是隐藏的,使其作 为聚簇索引 延伸阅读:MySQL索引背后的数据结构及算法原理

二级索引:叶子节点中存储主键值,每次查找数据时,根据索引找到叶子节点中的主键值,根据主键值再到聚簇索引中得到完整的一行记录. 问题: 1.相比于叶子节点中存储行指针,二级索引存储主键值会占用更多的空间,那为什么要这样设计呢? InnoDB在移动行时,无需维护二级索引,因为叶子节点中存储的是主键值,而不是指针. 2.那么InnoDB有了聚簇索引,为什么还要有二级索引呢? 聚簇索引的叶子节点存储了一行完整的数据,而二级索引只存储了主键值,相比于聚簇索引,占用的空间要少.当我们需要为表建立多个索引时,

本文系阅读<高性能MySQL>,Baron Schwartz等著一书中第五章 创建高性能的索引的笔记,索引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,索引对性能的影响愈发重要.在数据量较小且负载较低时,不恰当的索引对性能的影响可能还不明显,但当数据量逐渐增大时,性能则会急剧下降. 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提高几个数量级,最优的索引有时比一个好的索引性能要好两个数量级. 索引基础 在mysql中

-------------------------------------------------------------------------------------------------第一篇------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- sql调优,主要是考虑降低:consistent gets和phys

PS:上网再次看了一下数据库关于索引的一些细节...感觉自己学的东西有点少...又再次的啃了啃索引.... 学习内容: 索引查询优化... 上一章说道的索引还不是特别的详细,再补充一些具体的细节... 1.B-Tree索引... B-tree结构被称为平衡多路查找树...其数据结构为:   这就是其数据结构图...我们没必要完全的理解其中的原理..并且我也不会做过多的原理介绍...我们只需要知道数据库是以这种方式进行存储数据的就可以了... mysql> create table title -

二级索引与索引Join是Online业务系统要求存储引擎提供的基本特性.RDBMS支持得比较好,NOSQL阵营也在摸索着符合自身特点的最佳解决方案. 这篇文章会以HBase做为对象来探讨如何基于Hbase构建二级索引与实现索引join.文末同时会列出目前已知的包括0.19.3版secondary index,?ITHbase, Facebook和官方Coprocessor方案的介绍. 理论目标 在HBase中实现二级索引与索引Join需要考虑三个目标: 1,高性能的范围检索. 2,数据的低冗余(

1.Order By 是怎么工作的 MySQL做排序是一个成本比较高的操作.MySQL会为每个线程分配一个 sort_buffer 内存用于排序,该内存大小为 sort_buffer_size. 全字段排序 排序流程: 1).初始化 sort_buffer,确定放入需要查询的字段,例如查询年龄age.姓名name等: 2).从 where 条件中的查询条件的索引例如age = 10 这个条件,age作为一个索引,从索引树拿到符合 age = 10 的主键id(二级索引存的是主键id,主键索引才是

转自:http://www.oschina.net/question/12_32573 二级索引与索引Join是Online业务系统要求存储引擎提供的基本特性.RDBMS支持得比较好,NOSQL阵营也在摸索着符合自身特点的最佳解决方案.这篇文章会以HBase做为对象来探讨如何基于Hbase构建二级索引与实现索引join.文末同时会列出目前已知的包括0.19.3版secondary index, ITHbase, Facebook和官方Coprocessor方案的介绍. 理论目标在HBase中实现