IFNULL(expr1,expr2) 如果expr1不是NULL,IFNULL()返回expr1,否则它返回expr2.IFNULL()返回一个数字或字符串值,取决于它被使用的上下文环境. IF(SUM(`ns_product_finished_in_wh`.`InCount`),SUM(`ns_product_finished_in_wh`.`InCount`),0) AS ALLINQTY 当IF(expr1,expr2,expr3) 如果expr1是TRUE(expr1<>0且expr

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(

在MySQL的where条件中,有时会用到很多的条件,通常为了加快速度会把这些字段放到联合索引中,可以更快的提高搜索速度: 但是对联合索引中字段顺序的合理排序,便更能提高速度 例子:select * from table where (groupid=1000) and (userid=500) and (time=140012345) 建立的索引也通常很随性的就按照where条件中字段的顺序建立 ALTER  TABLE  table  ADD  INDEX g_u_time_index(gr

组合索引(concatenated index):由多个列构成的索引,如create index idx_emp on emp(col1, col2, col3, ……),则我们称idx_emp索引为组合索引. 在组合索引中有一个重要的概念:引导列(leading column),在上面的例子中,col1列为引导列.当我们进行查询时可以使用”where col1 = ? ”,也可以使用”where col1 = ? and col2 = ?”,这样的限制条件都会使用索引,但是”where col

我们都知道MySQL里,索引通常用B+树来实现的.B+树的叶子结点才具体保存数据(聚簇索引保存的是行数据:普通索引是主键,如有需要得回表),非叶子结点都是用来索引叶子结点的.假设索引高度为h,那么每次索引查询都要查询h个索引页面才能找到叶子结点的索引数据.所以h的大小,势必成为索引效率的一个关键.那么通常表的索引高度h是多大呢? 我们再假设扇出系数为k,则索引里可索引key的数s=k^h. 在InnoDB里,每个页默认16KB,假设索引的是8B的long型数据,每个key后有个页号4B,还有6B

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

查询是数据库技术中最常用的操作.查询操作的过程比较简单,首先从客户端发出查询的SQL语句,数据库服务端在接收到由客户端发来的SQL语句后, 执行这条SQL语句,然后将查询到的结果返回给客户端.虽然过程很简单,但不同的查询方式和数据库设置,对查询的性能将会有很在的影响. 因此,本文就在MySQL中常用的查询优化技术进行讨论.讨论的内容如:通过查询缓冲提高查询速度:MySQL对查询的自动优化:基于索引的排序:不可达查询的检测和使用各种查询选择来提高性能. 一. 通过查询缓冲提高查询速度 一般我们使用

Mysql索引简易教程 基本概念 索引是指把你设置为索引的字段A的内容储存在一个独立区间S里,里面只有这个字段的内容.在找查这个与这个字段A的内容时会直接从这个独立区间里查找,而不是去到数据表里查找.找到的这些符合条件的字段后再读取字段A所指向真实的数据记录的物理地址,再把对应的数据内容输出.如果你查找的不是索引的字段那么他会从数据表里面查找.因为数据表有很多不相关的字段,数据库程序是不会省略不查找.要判断那些不相关的字段以及多次在记录中跳转是花费一定的资源的.当然不是设置越多索引就越好.因为索

摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 文章主要内容分为三个部分. 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础. 第二部分结合MySQL数据库中My

一.mysql高级 1.视图 # 引子 select * from emp left join dep on emp.dep_id = dep.id union select * from emp right join dep on emp.dep_id = dep.id; create view temp(emp_id,emp_name,salary,dep_id,dep_id2,dep_name,work) as select * from emp left join dep on emp.

原文地址:http://blog.codinglabs.org/articles/theory-of-mysql-index.html 数据结构及算法基础 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 searc

前言 这几天抽了个时间将<高性能Mysql>看了一下忽觉索引非常之重要,习之然后总结巩固知识.本文索引使用的是InnoDB存储引擎.因为本文并不是说用索引的好处,所以并不会书写QPS之类的测试结果请大家见谅.我的mysql版本是8.0.11. 目录 (一)索引使用优化 ①独立的列 ②覆盖索引 ③索引匹配 (二)索引创建优化  ①前缀索引和索引选择性 ②选择合适的索引顺序 ③不创建冗余和重复索引 索引使用优化 我们有时候虽然创建了合适的索引但是使用不当依然会使索引失效,所以我将书上的索引使用大致

索引永远是最好的查询解决方案嘛? 索引并不总是最好的工具.总的来说,只有当索引帮助存储引擎快速查找到记录带来的好处大于其带来的额外工作(比如插入操作后索引的维护)时,索引才是高效的. 对于非常小的表:大部分情况下简单的全表扫描更高效. 中到大型表:索引非常高效. 特大型表:建立和使用索引的代价非常高,可以使用分库分表或分区技术代替. 高性能的索引策略 索引的选择性越高则查询效率越高 因为选择性高的索引可以让MySQL在查找时过滤掉更多的行.唯一索引的选择性是1,这是最好的索引选择性,性能也是最好

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

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

出处:http://blog.codinglabs.org/articles/theory-of-mysql-index.html   摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论.

创建高性能索引 (一)索引简介 索引的定义 索引,在数据结构的查找那部分知识中有专门的定义.就是把关键字和它对应的记录关联起来的过程.索引由若干个索引项组成.每个索引项至少包含两部分内容.关键字和关键字对应记录在存储器位置信息.索引是组织磁盘文件的一种重要的技术. 数据库的数据量通常比较大,都是存储在磁盘上.通过存储引擎对磁盘文件的数据进行管理.而索引是存储引擎御用快速找到记录的一种数据结构. 2.索引的优点 (1)大大减少服务器需要扫描的数据量. (2)索引可以帮助服务器避免排序和临时表. (

索引 查找一条数据的过程 先看下InnoDB的逻辑存储结构: 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.默认有个共享表空间ibdata1.如果启用innodb_file_per_table参数,需要注意每张表的表空间内存放的只是数据.索引和插入缓冲Bitmap页,其他类的数据,如回滚信息.插入缓冲索引页.系统事务信息.二次写缓冲等还是存放在原来共享表空间中. 段: 表空间是由各个段组成,常见的段有数据段.索引段.回滚段等.数据段即为B+树叶子节点(Lea

MYSQL面试题-索引 引自B站up编程不良人:https://www.bilibili.com/video/BV19y4y127h4 一.什么是索引? 官方定义:索引是一种帮助mysql提高查询效率的数据结构. 索引的优点:大大加快数据查询速度 索引的缺点: ​ 1.维护索引需要耗费数据库资源 ​ 2.索引需要占用磁盘空间 ​ 3.当对表的数据进行增删改的时候,因为要维护索引,速度会受到影响 二.索引的分类 a.主键索引 设定为主键后数据库会自动建立索引,innodb为聚簇索引 b.单值索引

索引是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构.除了加速查找,索引在其他方面也有一些有用的属性.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. 索引类型 B-Tree索引 使用术语"B-Tree",是因为MySQL在CREATE TABLE 和其他语句中也使用该关键字.但是底层的存储引擎也可能使用不同的

参考<高性能MySQL>第3版 1 索引基础 1.1 索引作用 在MySQL中,查找数据时先在索引中找到对应的值,然后根据匹配的索引记录找到对应的数据行,假如要运行下面查询语句: 如果在uid在建有索引,则MySQL将使用该索引先找到uid为5的行,也就是说MySQL先在索引上按值进行查找,然后返回