在查询中,WHERE 条件也是一个比较重要的因素,尽量少并且是合理的 where条件是徆重要的,尽量在多个条件的时候,把会提取尽量少数据量的条件放在前面,减少后一个 where 条件的查询时间.有些 where 条件会导致索引无效: 1.where 子句的查询条件里有!=,MySQL 将无法使用索引.  2.where 子句使用了 Mysql 函数的时候,索引将无效,比如:select * from tbwhere left(name, 4) = 'xxx'  3.使用 LIKE 迕行搜索

概念 如果索引包含所有满足查询需要的数据的索引成为覆盖索引(Covering Index),也就是平时所说的不需要回表操作 判断标准 使用explain,可以通过输出的extra列来判断,对于一个索引覆盖查询,显示为using index,MySQL查询优化器在执行查询前会决定是否有索引覆盖查询   注意 1.覆盖索引也并不适用于任意的索引类型,索引必须存储列的值 2.Hash 和full-text索引不存储值,因此MySQL只能使用B-TREE 3.并且不同的存储引擎实现覆盖索引都是不同的 4

概念 如果索引包含所有满足查询需要的数据的索引成为覆盖索引(Covering Index),也就是平时所说的不需要回表操作 判断标准 使用explain,可以通过输出的extra列来判断,对于一个索引覆盖查询,显示为using index,MySQL查询优化器在执行查询前会决定是否有索引覆盖查询   注意 1.覆盖索引也并不适用于任意的索引类型,索引必须存储列的值 2.Hash 和full-text索引不存储值,因此MySQL只能使用B-TREE 3.并且不同的存储引擎实现覆盖索引都是不同的 4

关于InnoDB 存储引擎的有聚集索引和非聚集索引,覆盖索引,回表,索引下推等概念,这些知识点比较多,也比较零碎,但是概念都是基于索引建立的,本文从索引查找数据讲述上述概念. 聚集索引和非聚集索引 在 MySQL 数据库中 InnoDB 存储引擎,B+ 树可分为聚集索引和非聚集索引.聚集索引也叫聚簇索引,非聚集索引也叫辅助索引或者二级索引. 建表的时候都会创建一个聚集索引,每张表都有唯一的聚集索引: 如果主键被定义了,那么这个主键就是作为聚集索引 如果没有主键被定义,那么该表的第一个唯一非空索引

文章出处:http://inter12.iteye.com/blog/1430144 MYSQL的全表扫描,主键索引(聚集索引.第一索引),非主键索引(非聚集索引.第二索引),覆盖索引四种不同查询的分析 1.前置条件: 本次是基于小数据量,且数据块在一个页中的最理想情况进行分析,可能无具体的实际意义,但是可以借鉴到各种复杂条件下,因为原理是相同的,知小见大,见微知著! 打开语句分析并确认是否已经打开 Java代码   mysql> set profiling=1; Query OK, 0 row

把原站信息经过筛选贴过来,用于自己备忘.原站:https://www.cnblogs.com/aspwebchh/p/6652855.html --------------------------------mysql执行计划关键字: explain---------------------------------------- 聚集索引: 给表上了主键,那么表在内存上的由整齐排列的结构转变成了树状结构,也就是「平衡树」结构,换句话说,就是整个表就变成了一个索引.没错, 再说一遍, 整个表变成了

GreatSQL社区原创内容未经授权不得随意使用,转载请联系小编并注明来源. 导语 在数据检索的过程中,经常会有多个列的匹配需求,今天介绍下联合索引的使用以及最左匹配原则的案例. 最左匹配原则作用在联合索引中,假如表中有一个联合索引(tcol01,tcol02,tcol03),只有当SQL使用到tcol01.tcol02索引的前提下,tcol03的索引才会被使用:同理只有tcol01的索引被使用的前提下,tcol02的索引才会被使用. 下面我们来列举几个例子来说明. 步骤 使用 mysql_ra

索引 索引是一种特殊的文件,它们包含着对数据表里所有记录的引用指针.更通俗的说,数据库索引好比是一本书前面的目录,能加快数据库的查询速度. 联合索引 又名复合索引,由两个或多个列的索引.它规定了mysql从左到右地使用索引字段,对字段的顺序有一定要求.一个查询可以只使用索引中的一部分,更准确地说是最左侧部分(最左优先).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. CR

一,非聚集索引的include 非聚集索引的Include属性可以让非聚集索引包含其他列.如 CREATE NONCLUSTERED INDEX [NonIxUser] ON [dbo].[Users] ( [NAME] ASC ) INCLUDE ( [ID], [CreatTime]) GO 这表语句就是在Name列的非聚集索引上添加ID,和CreateTime列. 在上一个介绍中,我们知道在查询NAME = '张三180' 时,会出现RID,同时读取次数是3次 现在加上非聚集索引的Incl

在SQL Server中,非聚集索引其实可以看做是一个含有聚集索引的表,但相对实际的表来说,非聚集索引中所存储的表的列数要少得多,一般就是索引列,聚集键(或RID).非聚集索引仅仅包含源表中的非聚集索引的列和指向实际物理表的指针. 一.非聚集索引之INCLUDE 非聚集索引其实可以看做一个含有聚集索引的列表,当这个非聚集索引中包含了查询所需要的所有信息的时候,则就不再需要去查基本表,仅仅做非聚集索引就能够得到所需要的数据.INCLUDE实际上也能称为覆盖索引,但它不影响索引键的大小. 先来看下面

覆盖索引又可以称为索引覆盖. 解释一: 就是select的数据列只用从索引中就能够取得,不必从数据表中读取,换句话说查询列要被所使用的索引覆盖. 解释二: 索引是高效找到行的一个方法,当能通过检索索引就可以读取想要的数据,那就不需要再到数据表中读取行了.如果一个索引包含了(或覆盖了)满足查询语句中字段与条件的数据就叫做覆盖索引. 解释三: 是非聚集组合索引的一种形式,它包括在查询里的Select.Join和Where子句用到的所有列(即建立索引的字段正好是覆盖查询语句[select子句]与查询条

通常大家都会根据查询的WHERE 条件来穿件合适的索引,不过这只是索引优化的一个方面.设计优秀的索引应该考虑到整个查询,而不单单是WHERE 条件部分.索引确实是一种查找数据的高效方式,但是MySQL也可以使用索引来直接获取列的数据,这样就不再需要读取数据行.如果索引的叶子节点已经包含要查询的数据,那么还有什么必要再返回表查询呢?如果一个索引包含(或者覆盖)所有需要查询的字段的值,我们就称之为“覆盖索引”. 覆盖索引是非常有用的工具,能够极大的提高性能.考虑一下如果查询只需要索引而无需返回表,会

覆盖索引的定义: 如果一个索引包含(或覆盖)所有需要查询的字段的值,称为‘覆盖索引’.即只需扫描索引而无须回表. 只扫描索引而无需回表的优点:    1.索引条目通常远小于数据行大小,只需要读取索引,则mysql会极大地减少数据访问量.    2.因为索引是按照列值顺序存储的,所以对于IO密集的范围查找会比随机从磁盘读取每一行数据的IO少很多.    3.一些存储引擎如myisam在内存中只缓存索引,数据则依赖于操作系统来缓存,因此要访问数据需要一次系统调用    4.innodb的聚簇索引,覆

覆盖索引又可以称为索引覆盖. 解释一: 就是select的数据列只用从索引中就能够取得,不必从数据表中读取,换句话说查询列要被所使用的索引覆盖. 解释二: 索引是高效找到行的一个方法,当能通过检索索引就可以读取想要的数据,那就不需要再到数据表中读取行了.如果一个索引包含了(或覆盖了)满足查询语句中字段与条件的数据就叫做覆盖索引. 解释三: 是非聚集组合索引的一种形式,它包括在查询里的Select.Join和Where子句用到的所有列(即建立索引的字段正好是覆盖查询语句[select子句]与查询条

MyISAM Myisam是Mysql的默认存储引擎,当create创建新表时,未指定新表的存储引擎时,默认使用Myisam. 它不支持事务,也不支持外键,尤其是访问速度快,对事务完整性没有要求或者以SELECT.INSERT为主的应用基本都可以使用这个引擎来创建表. myisam只支持表级锁. 支持FULLTEXT类型的索引 DELETE 表时,是一行一行的删除 myisam在磁盘存储上有三个文件,每个文件名以表名开头,扩展名指出文件类型. .frm 用于存储表的定义 .MYD 用于存放数据

没有索引时mysql是如何查询到数据的 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

前言 上周新系统改版上线,上线第二天就出现了较多的线上慢sql查询,紧接着dba 给出了定位及解决方案,这里较多的是使用延迟关联去优化. 而我对于这个延迟关联也是第一次听说(o(╥﹏╥)o),所以今天一定要学习并产出一篇学习笔记.(^▽^) 回表 我们都知道InnoDB采用的B+ tree来实现索引的,索引又分为主键索引(聚簇索引)和普通索引(二级索引). 那么我们就来看下基于主键索引和普通索引的查询有什么区别? 如果语句是select * from T where ID=500,即主键查询方式

通常来说,索引可以用于提高查询的速度.通过索引,可以快速访问表中的指定数据,避免了表上的扫描.有时候,索引不仅仅能够用于定位表中的数据.某些查询可能只需要访问索引的数据,就能够获取所需要的结果,而不需要再次访问表中的数据.这种访问数据的方法叫做 Index-Only 扫描.要想通过索引直接返回查询的数据,创建的索引需要包含 SELECT 列表中的所有字段:CREATE TABLE t1 (a int, b int, c int); INSERT INTO t1     SELECT val, v

背景 今年3月份时候,线上发生一次大事故.公司主要后端服务器发生宕机,所有接口超时.宕机半小时后,又自动恢复正常.但是过了2小时,又再次发生宕机. 通过接口日志,发现MySQL数据库无法响应服务器.在阿里云的技术支持的帮助下,发现了MySQL数据库中存在大量慢查询,导致CPU负载过高.最后,根据慢查询日志,定位到了出问题的SQL和业务接口. 业务接口是一个分页接口,莫名被刷到7000多页,偏移量(offset)高达20w多.每当这条SQL执行时,数据库CPU直接打满.查询时间超过1分钟才有响应.

1.概念: 覆盖索引:(个人理解)就是包含所有查询记录的索引.当查询量过大时可以采用覆盖索引来进行查询,效率较高. 回表:建立覆盖索引就是避免回表,回表效率会很慢. select查询的字段只有索引列,那么就直接可以从索引表中获取,但是如果select子句中有其他的非索引列,索引就需要到原表中找到相应的列的信息,这就叫回表. 全文索引:解决“关键词搜索”的问题,例如知网搜索文章都是设置关键词来搜索,如果用以往的方法来查询,select * from where like %等这种模糊查询,这种查询

第一次接触ColumnStore是在2017年,数据库环境是SQL Server 2012,Microsoft开始在SQL Server 2012中推广列存储索引,到现在的SQL Server 2017环境,列存储索引发生了很大的变化. 列存储索引是用于查询和存储大型数据仓库事实表的标准方法,它使用基于列的数据存储和查询处理,从而使数据仓库中的查询性能比传统的面向行的存储高出10倍.在未压缩的数据大小上,您还可以获得高达数据压缩10倍的增益. 一,列存储索引的基本概念 列存储索引是指先把数据分组