索引与优化like查询 1. like %keyword    索引失效,使用全表扫描.但可以通过翻转函数+like前模糊查询+建立翻转函数索引=走翻转函数索引,不走全表扫描. 2. like keyword%    索引有效. 3. like %keyword% 索引失效,也无法使用反向索引. ====================================================================1. 使用下面的函数来进行模糊查询,如果出现的位置〉0,表示包含该

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

摘要 本篇介绍下Mysql的InnoDB索引相关知识,从各种树到索引原理到存储的细节. InnoDB是Mysql的默认存储引擎(Mysql5.5.5之前是MyISAM,文档).本着高效学习的目的,本篇以介绍InnoDB为主,少量涉及MyISAM作为对比. 这篇文章是我在学习过程中总结完成的,内容主要来自书本和博客(参考文献会给出),过程中加入了一些自己的理解,描述不准确的地方烦请指出. 1 各种树形结构 本来不打算从二叉搜索树开始,因为网上已经有太多相关文章,但是考虑到清晰的图示对理解问题有很大

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

序言 之前写到MySQL对表的增删改查(查询最为重要)后,就感觉MySQL就差不多学完了,没有想继续学下去的心态了,原因可能是由于别人的影响,觉得对于MySQL来说,知道了一些复杂的查询,就够了,但是我认为,不管有没有用,现在学着不懂的东西,说明就是自己薄弱的地方,多学才能比别人更强 --WH 一.什么是索引?为什么要建立索引? 索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行,不使用索引,MySQL必须从第一条记录开始读完整个表,直到找出相关的行,表越大,查询数据所花费的时间就越多,如果表中查询的列有

对mysql优化是一个综合性的技术,主要包括 a: 表的设计合理化(符合3NF) b: 添加适当索引(index) [四种: 普通索引.主键索引.唯一索引unique.全文索引] c: 分表技术(水平分割.垂直分割) d: 读写[写: update/delete/add]分离 e: 存储过程 [模块化编程,可以提高速度] f: 对mysql配置优化 [配置最大并发数my.ini, 调整缓存大小 ] g: mysql服务器硬件升级 h: 定时的去清除不需要的数据,定时进行碎片整理(MyISAM)

摘要: 本篇介绍下Mysql的InnoDB索引相关知识,从各种树到索引原理到存储的细节. InnoDB是Mysql的默认存储引擎(Mysql5.5.5之前是MyISAM,文档).本着高效学习的目的,本篇以介绍InnoDB为主,少量涉及MyISAM作为对比. 这篇文章是我在学习过程中总结完成的,内容主要来自书本和博客(参考文献会给出),过程中加入了一些自己的理解,描述不准确的地方烦请指出. 1 各种树形结构 本来不打算从二叉搜索树开始,因为网上已经有太多相关文章,但是考虑到清晰的图示对理解问题有很

数据库的常见的索引一般是单个字段,如果多个字段的组合,那么就组成了复合索引.对于组合索引,如果 对其中一字段做为条件查询,会出现什么情况呢? 一.例子 mysql> show create table watchdog\G *************************** . row *************************** Table: watchdog Create Table: CREATE TABLE `watchdog` ( `index1` ) NOT NULL

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

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(

原文:Mysql高级之索引 索引:是针对数据所建立的目录. 作用: 可以加快查询速度 负面影响: 降低了增删改的速度. 索引的创建原则: 1:不要过度索引 2:在where条件最频繁的列上加.在重复度高的列上不加,比如性别男女: 3:尽量索引散列值,过于集中的值加索引意义不大. 索引的类型 普通索引: index 仅仅是加快查询速度. 唯一索引: unique index 行上的值不能重复 主键索引: primary key 不能重复. 主键必唯一,但是唯一索引不一定是主键. 一张表上,只能有一

数据库的索引非常重要,基本面试数据库的问题都在索引上,所以这里小编整理出来,一方面为了自己复习,一方面也方便大家. 一,索引前传 在了解数据库索引之前,首先有必要了解一下数据库索引的数据结构基础,那么什么样的数据结构可以作为索引呢? B-tree是最常用的用于索引的数据结构.因为它们是时间复杂度低, 查找.删除.插入操作都可以可以在对数时间内完成.另外一个重要原因存储在B-Tree中的数据是有序的.数据库管理系统(RDBMS)通常决定索引应该用哪些数据结构.但是,在某些情况下,你在创建索引时可以

一.索引的介绍 二 .索引的作用 三.常见的几种索引: 3.1 普通索引 3.2 唯一索引 3.3 主键索引 3.4 组合索引 四.索引名词 五.正确使用索引的情况 什么是最左前缀呢? 六.索引的注意事项 七.执行计划 八.慢日志记录 九.分页性能相关方案 最优的解决方案 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,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

初始化测试数据 创建一个测试用的表 create table dept(id int primary key auto_increment , deptName varchar(32) not null unique,salary decimal(12,6) not null,remark varchar(256),createDate date); 在表中插入一万条数据 BEGIN Declare i int default 0; while(i<=10000) do begin select

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,索引前传 在了解数据库索引之前,首先有必要了解一下数据库索引的数据结构基础,那么什么样的数据结构可以作为索引呢? B-tree是最常用的用于索引的数据结构.因为它们是时间复杂度低, 查找.删除.插入操作都可以可以在对数时间内完成.另外一个重要原因存储在B-Tree中的数据是有序的.数据库管理系统(RDBMS)通常决定索引应该用哪些数据结构.但是,在某些情况下,你在创建索引时可以指定索引要使用的数据结构. B+是一个树数据结构,通常用于数据库和操作系统的文件系统中,B+树的特点是能够保持数据稳

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

索引类似大学图书馆建书目索引,可以提高数据检索的效率,降低数据库的IO成本.MySQL在300万条记录左右性能开始逐渐下降,虽然官方文档说500~800w记录,所以大数据量建立索引是非常有必要的.MySQL提供了Explain,用于显示SQL执行的详细信息,可以进行索引的优化. 一.导致SQL执行慢的原因 1.硬件问题.如网络速度慢,内存不足,I/O吞吐量小,磁盘空间满了等. 2.没有索引或者索引失效.(一般在互联网公司,DBA会在半夜把表锁了,重新建立一遍索引,因为当你删除某个数据的时候,索引

1.前言 本章记录MySQL中的索引机制,了解索引可以让数据库更快.索引太多会造成性能损耗,索引太少肯定查询效率不高. 2.InnoDB存储引擎所有概述 InnoDB中常见的索引有: B+树索引 全文索引 哈希索引 哈希索引是自适应的,无法人为干预是否在一张表中生成hash索引. B+树不能找到一个给定键值的具体行,B+树索引能找到的只是被查找数据所在的页,通过将页读取到内存,再定位数据. 3.数据结构与算法 3.1 二分查找法 二分查找也就是折半查找,前提是有序,该算法算是一个基础算法了,思想

1 引言 在没有索引的情况下,如果要寻找特定行,数据库可能要遍历整个数据库,使用索引后,数据库可以根据索引找出这一行,极大提高查询效率.本文是对MySQL数据库中索引使用的总结. 2 索引简介 索引是一个单独的.存储自磁盘上的数据库结构,包含着对数据表里所有记录的引用指针.使用索引用于快速找出在某个或多个列中有一特定值的行,所有MySQL列类型都可以被索引,对相关列使用索引是提高查询操作速度的最佳途径. 小时候我们都用过现代汉语词典,当我们要查找某个字时,如果没有目录,我们需要一页一页去寻找,有

MySQL有一个很有意思的索引类型,叫做前缀索引,它可以给某个文本字段的前面部分单独做索引,从而降低索引的大小. 其实,Oracle也有类似的实现,对于文本,它可以通过substr的函数索引,实现同样甚至更多的功能.另外,经过探索,我们发现,原来数字和时间字段,在Oracle也可以实现类似的功能. MySQL的前缀索引 MySQL的前缀索引指的是对指定的栏位的前面几位建立的索引. Altertable Table_Name add key(column_name(prefix_len)); 或者