字段 类型 长度/值*1 整理 属性 Null 默认2 额外 注释 enum         说明:enum类型的字段,若长度值写长度1/2,报错 (1)  数据长度为1,则为0,1,2… (2)  数据长度为2,则为00,01,02… 长度值:表示的值,而不是值得长度 1.    数据长度为1,长度值‘0’,‘1’,‘2’ 2． 数据长度为2,长度值‘00’,‘01’,‘02’ alter table test_enum change is_flag  is_flag enum('0','1'

查询索引   show index from table_name 1.添加PRIMARY KEY(主键索引) ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY ( `column` ) 2.添加UNIQUE(唯一索引) ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE ( `column` ) 3.添加INDEX(普通索引) ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column` )

业务逻辑如下:查询某篇文章的评论列表,且列出评论人及被评论人的昵称.头像. 先看一下表结构 评论表: 评论表的索引: 用户表: 用户表的索引: 查询语句如下: SELECT t1.comment_id commentId, t1.content content, t1.create_date replyDate, t1.fk_user_id replyUserId, t1.avatar_url replyAvatarUrl, t1.nick_name replyNickName, t2.nick

1.查看数据库所有索引 SELECT * FROM mysql.`innodb_index_stats` a WHERE a.`database_name` = '数据库名'; 2.查看某一表索引 SELECT * FROM mysql.`innodb_index_stats` a WHERE a.`database_name` = '数据库名' and a.table_name like '%表名%'; 3.查看某一表索引 show index from 表名;

首先进入到mysql里 show databases; 选择数据库 use xxxcms; 查询数据库下的表结构 show create table 表名; 这样看着不太好可以后面加\G show create table 表名\G; 如上所示并没有索引创建 下面来查询一下索引 show indexes from 表名\G; 图11 以上返回值的官方介绍 http://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/show-index.html 主要Key_name 索引的名字

MYSQL在创建索引后对索引的使用方式分为两种:1 由数据库的查询优化器自动判断是否使用索引:2 用户可在写SQL语句时强制使用索引 下面就两种索引使用方式进行说明第一种,自动使用索引.数据库在收到查询语句后会查看where语句后面的查询条件,同时查看在表上面有哪些索引,然后根据查询条件和索引进行匹配.查询条件和索引的匹配包括查询字段与索引字段的匹配和查询类型和索引类型的匹配.前者很好理解,就是查询条件的属性上要建有索引,后者则是说查询条件必须能够使用索引,比如等值判断和范围查询可以使用B+树索

MySql缓存查询原理与缓存监控 And 索引监控 by:授客 QQ:1033553122 查询缓存 1.查询缓存操作原理 mysql执行查询语句之前,把查询语句同查询缓存中的语句进行比较,且是按字节比较,仅完全一致才被认为相同.如下,这两条语句被视为不同的查询 SELECT * FROM tb1_name Select * from tb1_name 1)不同数据库.不同协议版本,或字符集不同的查询被视为不同的查询并单独缓存. 2)以下两种类型的查询不被缓存 a.预处理语句 b.嵌套查询的子查

Python进阶----索引原理,mysql常见的索引,索引的使用,索引的优化,不能命中索引的情况,explain执行计划,慢查询和慢日志, 多表联查优化 一丶索引原理 什么是索引:       索引在MySQL中也称作'键',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,索引对于性能的影响愈发更重要. ​      索引优化是对查询性能优化的手段,索引能够轻易将查询性能提高好几个量级.如果没有索引,则需要逐页去查询,可想而知效率就会低下

1 原始sql: SELECT a.* FROM event_data a WHERE a.receive_time >= '2018-03-28 00:00:00' AND a.receive_time <= '2018-03-28 23:59:59' ORDER BY a.receive_time DESC LIMIT 56280,15; 改为查询索引列(这里指的是主键,速度快很多) mysql> SELECT a.pk_id -> FROM event_data a ->

MySQL数据和索引占用空间查询 查询所有数据库占用磁盘空间大小的SQL语句 SELECT table_schema, -- 数据库名称 concat( TRUNCATE ( sum( data_length ) / 1024 / 1024, 2 ), 'MB' ) AS data_size, -- 数据占用空间 concat( TRUNCATE ( sum( index_length ) / 1024 / 1024, 2 ), 'MB' ) AS index_size -- 索引占用空间 FR

写在前面:索引对查询的速度有着至关重要的影响,理解索引也是进行数据库性能调优的起点.考虑如下情况,假设数据库中一个表有10^6条记录,DBMS的页面大小为4K,并存储100条记录.如果没有索引,查询将对整个表进行扫描,最坏的情况下,如果所有数据页都不在内存,需要读取10^4个页面,如果这10^4个页面在磁盘上随机分布,需要进行10^4次I/O,假设磁盘每次I/O时间为10ms(忽略数据传输时间),则总共需要100s(但实际上要好很多很多).如果对之建立B-Tree索引,则只需要进行log100(

Mysql语句优化--索引 一.开始优化前的准备 一)explain语句 当MySql要执行一个查询语句的时候,它首先会对语句进行语法检查,然后生成一个QEP(Query Execution Plan) QEP决定了MySql从底层存储引擎获取信息的方式. 语法:explain [extended | partitions] select ...... 或者:explain tableName (此时相当与desc语句) explain select * from artist where na

一.MySQL中的索引###<1>索引的概念 索引就是一种数据结构(高效获取数据),在mysql中以文件的方式存在.存储建立了索引列的地址或者指向. 文件 :(以某种数据 结构存放) 存放地址 指向数据 类似一本书的目录,能够提高检索效率. ###<2>特点 提高数据的获取效率,也是数据库优化的一部分. 在多表连接时,作为条件加速连接的速度 . 在分组和排序查询时,作为条件,能够减少分组和排序所消耗的时间. 创建和维护索引 会消耗时间,随着数据量的增加消耗的时间也增加 索引文件会占

一.介绍 索引在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.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,索引对于性能的影响愈发重要. 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好几个数量级.索引相当于字典的音序表,如果要查某个字,如果不使用音序表,则需要从几百页中逐页去查. 为什么要有索引? 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,也是最容易出问题的,还

MySQL 5.6.30 问题背景 由于爬虫抓取的数据不断增多,这两天在不断对数据库以及查询语句进行优化,其中一个表结构如下: CREATE TABLE `newspaper_article` ( `id` varchar(50) NOT NULL COMMENT '编号', `title` varchar(190) NOT NULL COMMENT '标题', `author` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '作者', `date` date NULL D

Content From——Egon's Blog http://www.cnblogs.com/linhaifeng/articles/7274563.html#top 0x01 介绍 为何要有索引? 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,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,因此对查询语句的优化显然是重中之重.说起加速查询,就不得不提到索引了. 什么是索引? 索引在MySQL中也叫做“键”,是存储引擎用于快速

目录 视图 create view ... as 触发器 简介 创建触发器的语法 create trigger 触发器命名有一定的规律 临时修改SQL语句的结束符 delimiter 触发器的实际运用 触发器补充方法 show triggers\drop trigger 事务 事务的四大特性 ACID 事务实际运用 start transaction 事务相关关键字 savepoint 事务的隔离级别(重要) 1.read uncommitted(未提交读) 2.read committed(提

一.存储引擎 存储引擎,MySQL中的数据用各种不同的技术存储在文件(或者内存)中.这些技术中的每一种技术都使用不同的存储机制.索引技巧.锁定水平并且最终提供广泛的不同的功能和能力.通过选择不同的技术,你能够获得额外的速度或者功能,从而改善你的应用的整体功能.InnoDB存储引擎是5.5版本后Mysql的默认数据库,事务型数据库的首选引擎,支持ACID事务,支持行级锁定.另外还有常见的MyISAM存储引擎,它拥有较高的插入,查询速度,但不支持事务.所以,很明显:插入不频繁,查询非常频繁,没有事务

说明: 操作系统:CentOS 5.X 64位 MySQL版本:mysql-5.5.35 MySQL配置文件:/etc/my.cnf MySQL 数据库存放目录:/data/mysql 实现目的:开启MySQL慢查询日志功能,安装使用MySQL慢查询分析mysqlsla 具体操作: 一.开启MySQL慢查询功能 mysql -u root -p #进入MySQL控制台 show variables like '%slow%'; #查看MySQL慢查询是否开启 set global slow_qu

本文首先介绍了MySQL的查询计划中ken_len的含义:然后介绍了key_len的计算方法:最后通过一个伪造的例子,来说明如何通过key_len来查看联合索引有多少列被使用. key_len的含义 在MySQL中,可以通过explain查看SQL语句所走的路径,如下所示: mysql> create table t(a int primary key, b int not null, c int not null, index(b)); Query OK, 0 rows affected (0

MySQL和Lucene都可以对数据构建索引并通过索引查询数据,一个是关系型数据库,一个是构建搜索引擎(Solr.ElasticSearch)的核心类库.两者的索引(index)有什么区别呢?以前写过一篇<Solr与MySQL查询性能对比>,只是简单的对比了下查询性能,对于内部原理却没有解释,本文简单分析下两者的索引区别. MySQL索引实现 在MySQL中,索引属于存储引擎级别的概念,不同存储引擎对索引的实现方式是不同的,本文主要讨论MyISAM和InnoDB两个存储引擎的索引实现方式. M