如果delete语句带有查询,写法不对会导致不走索引. 简单粗暴的办法:拆两条sql,一条查询,一条delete ======================= [不走索引的写法] DELETE FROM goods_item_combo_group_item_history WHERE group_id IN (SELECT id FROM goods_item_combo_group_history WHERE lease_code = 'schjyzzh' AND item_code =

需要修改阿里云中的MYSQL 配置参数 : eq_range_index_dive_limit 阿里云上默认是 10 , 这个参数 表示 in 查询 条件超过 10 个 就不走索引,走全表扫描.如果我们分页的数量超过10并且条件中使用了in,那么就需要修改这个参数 修改后

你可以认为联合索引是闯关游戏的设计 例如你这个联合索引是state/city/zipCode 那么state就是第一关 city是第二关, zipCode就是第三关 你必须匹配了第一关,才能匹配第二关,匹配了第一关和第二关,才能匹配第三关 你不能直接到第二关的 索引的格式就是第一层是state,第二层才是city 上面举例介绍来源 https://zhidao.baidu.com/question/1863364017408156387.html mysql sql 中如果使用了 not in

第一:选择唯一性索引 唯一性索引的值是唯一的,可以更快捷的通过该索引来确定某条记录. 2.索引的列为where 后面经常作为条件的字段建立索引 如果某个字段经常作为查询条件,而且又有较少的重复列或者是唯一咧可以考虑作为索隐列 经常作为查询条件的列作为索引会提高速度 3.位经常需要进行排序.分组和联合操作的的字段建立索引. order by  group by  distinct union 这种情况下在查询的时候排序会浪费很多的时间, 如果为其建立索引可以有效的避免排序操作. 4.限制索引的的数

说明 在MySQL中,并不是你建立了索引,并且你在SQL中使用到了该列,MySQL就肯定会使用到那些索引的,有一些情况很可能在你不知不觉中,你就“成功的避开了”MySQL的所有索引. 索引列参与计算 如果where条件中age列中使用了计算,则不会使用该索引.如果需要计算,千万不要计算到索引列,想方设法让其计算到表达式的另一边去. SELECT `sname` FROM `t_stu` WHERE `age`=20; -- 会使用索引 SELECT `sname` FROM `t_stu` WH

SQL语句优化 1 企业SQL优化思路 1.把一个大的不使用索引的SQL语句按照功能进行拆分 2.长的SQL语句无法使用索引,能不能变成2条短的SQL语句让它分别使用上索引. 3.对SQL语句功能的拆分和修改 4.减少"烂"SQL由运维(DBA)和开发交流(确认),共同确定如何改,最终由DBA执行 5.制定开发流程 2 不适合走索引的场景 1.唯一值少的列上不适合建立索引或者建立索引效率低.例如:性别列 2.小表可以不建立索引,100条记录. 3.对于数据仓库,大量全表扫描的情况,建索

1.WHERE字句的查询条件里有不等于号(WHERE column!=…),MYSQL将无法使用索引 2.类似地,如果WHERE字句的查询条件里使用了函数(如:WHERE DAY(column)=…),MYSQL将无法使用索引 3.在JOIN操作中(需要从多个数据表提取数据时),MYSQL只有在主键和外键的数据类型相同时才能使用索引,否则即使建立了索引也不会使用 4.如果WHERE子句的查询条件里使用了比较操作符LIKE和REGEXP,MYSQL只有在搜索模板的第一个字符不是通配符的情况下才能使

同步发布:http://www.yuanrengu.com/index.php/2017-01-13.html 一.索引的作用 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,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,所以查询语句的优化显然是重中之重. 在数据量和访问量不大的情况下,mysql访问是非常快的,是否加索引对访问影响不大.但是当数据量和访问量剧增的时候,就会发现mysql变慢,甚至down掉,这就必须瑶考虑优化sql了,给数据库建立

一.索引介绍 二.索引的优势与劣势 1.优势 类似于书籍的目录索引,提高数据检索的效率,降低数据库的IO成本. 通过索引列对数据进行排序,降低数据排序的成本,降低CPU的消耗. 2.劣势 实际上索引也是一张表,该表中保存了主键与索引字段,并指向实体类的记录,所以索引列也是要占用空间 的. 虽然索引大大提高了查询效率,同时却也降低更新表的速度,如对表进行INSERT.UPDATE.DELETE.因为 更新表时,MySQL 不仅要保存数据,还要保存一下索引文件每次更新添加了索引列的字段,都会调整因为

以下的文章主要描述的是MySQL DELETE语法的详细解析,首先我们是从单表语法与多表语法的示例开始的,假如你对MySQL DELETE语法的相关内容十分感兴趣的话,你就可以浏览以下的文章对其有个更好的了解. 单表语法: DELETE [LOW_PRIORITY] [QUICK] [IGNORE] FROM tbl_name [WHERE where_definition] [ORDER BY ...] [LIMIT row_count] 多表语法: DELETE [LOW_PRIORITY]

MySQL中的联合索引学习教程 这篇文章主要介绍了MySQL中的联合索引学习教程,其中谈到了联合索引对排序的优化等知识点,需要的朋友可以参考下   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 3种组合进行查找,但不支持 b,c进行查找 .当最左侧字段是常量引用时,索引就十分有效. 两个或更多个列上的索引被称作复合索引. 利用索引

一.索引的介绍 数据库中专门用于帮助用户快速查找数据的一种数据结构.类似于字典中的目录,查找字典内容时可以根据目录查找到数据的存放位置吗,然后直接获取. 二 .索引的作用 约束和加速查找 三.常见的几种索引: - 普通索引 - 唯一索引 - 主键索引 - 联合索引(多列) - 联合主键索引 - 联合唯一索引 - 联合普通索引 无索引和有索引的区别以及建立索引的目的 无索引: 从前往后一条一条查询 有索引:创建索引的本质,就是创建额外的文件(某种格式存储,查询的时候,先去格外的文件找,定好位置,然

索引是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构,这是索引的基本功能. 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.接下来将讲述如何创建.查看和删除索引. 索引分单列索引和组合索引.单列索引,即一个索引只包含单个列,一个表可以有多个单列索引,但这不是组合索引.组合索引,即一个索引包含多个列. 目录 一.索引类别 二.创建索引 1．ALTER TABLE 2．CREATE INDEX 三. 删除索引 四.查看索引 五.建立索引的时机 六.索引的不足之处 七.使

1.使用相同索引键值的冲突 由于mysql 的行锁是针对索引加的锁,不是针对记录加的锁,所以虽然是访问不同行的记录,但如果是使用相同的索引键,是会出现锁冲突的.设计时要注意 例如:city表city_id字段有索引,Cityname字段没有索引: 会话1 会话2 SET autocommit=0; SET autocommit=0; SELECT * FROM city WHERE city_id=14 AND Cityname='深圳' FOR UPDATE; city_id      cou

本文主要讲述了如何加速动态网站的MySQL索引分析和优化. 一.什么是索引? 索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录,所有MySQL索引都以B-树的形式保存.如果没有索引,执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记录,直至找到符合要求的记录.表里面的记录数量越多,这个操作的代价就越高.如果作为搜索条件的列上已经创建了索引,MySQL无需扫描任何记录即可迅速得到目标记录所在的位置.如果表有1000个记录,通过索引查找记录至少要比顺序扫描记录快100倍. 假设我们创建了一个名为peo

首先我们要知道的一点就是CBO的代码oracle是不会对我们公开的,起码现在是.所以本文中的结论不一定适用所有的版本.在应用本文的结论之前最好先试一下. ok 下面就是本文的结论,当你在where语句中使用不等于或者not in时候,oracle 倾向于忽略索引. 比如: SQL> Select * from test where text<>'star'; ID TEXT ---------- ------------ sun 这条语句即使在test上有索引,oracle也仍然会忽略.

为什么要优化: 随着实际项目的启动,数据库经过一段时间的运行,最初的数据库设置,会与实际数据库运行性能会有一些差异,这时我们 就需要做一个优化调整. 数据库优化这个课题较大,可分为四大类: >主机性能>内存使用性能>网络传输性能>SQL语句执行性能[软件工程师]下面列出一些数据库SQL优化方案: (01)选择最有效率的表名顺序(笔试常考) 数据库的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,FROM子句中写在最后的表将被最先处理,在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择

索引与优化 1.选择索引的数据类型 MySQL支持很多数据类型,选择合适的数据类型存储数据对性能有很大的影响.通常来说,可以遵循以下一些指导原则: (1)越小的数据类型通常更好:越小的数据类型通常在磁盘.内存和CPU缓存中都需要更少的空间,处理起来更快.(2)简单的数据类型更好:整型数据比起字符,处理开销更小,因为字符串的比较更复杂.在MySQL中,应该用内置的日期和时间数据类型,而不是用字符串来存储时间:以及用整型数据类型存储IP地址.(3)尽量避免NULL:应该指定列为NOT NULL,除非

MySQL的视图 简单来说MySQL的视图就是对SELECT 命令的定义的一个快捷键,我们查询时会用到非常复杂的SELECT语句,而这个语句我们以后还会经常用到,我们可以经这个语句生产视图.视图是一个虚拟的表,它不存储数据,所用的数据都在真实的表中. 这样做的好处有: 1.防止有未经允许的租户访问到敏感数据 2.将多个物理表抽象成一个逻辑表 3.结果容易理解 4.获得数据更容易,很多人对SQL语句不太了解,我们可以通过创建视图的形式方便用户使用. 5.显示数据更容易. 6.维护程序更方便.调试视

微信搜『烟雨星空』,获取最新好文. 前言 最近,有一个业务需求,给我一份数据 A ,把它在数据库 B 中存在,而又比 A 多出的部分算出来.由于数据比较杂乱,我这里简化模型. 然后就会发现,我去,这不就是 not in ,not exists 嘛. 那么问题来了,in, not in , exists , not exists 它们有什么区别,效率如何? 曾经从网上听说,in 和 exists 不会走索引,那么事实真的是这样吗? 带着疑问,我们研究下去. 注意: 在说这个问题时,不说明 MySQ