文章转自:http://www.cnblogs.com/zhengyun_ustc/p/slowquery2.html 写在前面的话: 之前曾说过"不要求每个人一定理解 联表查询(join/left join/inner join等)时的mysql运算过程",但对于字段选择性差意味着什么,组合索引字段顺序意味着什么,要求每个人必须了解: 重复上一次的话:把mysql客户端(如SQLyog,如HeidiSQL)放在桌面上,时不时拿出来 explain 一把,这是一种美德! 确保亲手查过S…

上一篇博客讲了可以使用慢查询日志定位耗时sql,使用explain命令查看mysql的执行计划,以及使用profiling工具查看语句执行真正耗时的地方,当定位了耗时之后怎样优化呢?这篇博客会介绍mysql中最简单快速的优化方法——添加索引. 一.索引的添加                                                                              mysql一共有四类索引,分别是主键索引.唯一索引.普通索引以及全文索引. 1.1.主…

写在文章前:本系列文章用于博主自己归纳复习一些基础知识,同时也分享给可能需要的人,因为水平有限,肯定存在诸多不足以及技术性错误,请大佬们及时指正. 11.存储过程 ​ 存储过程是事先经过编译并存储在数据库中的一段SQL语句的集合.想要实现相应的功能时,只需要调用这个存储过程就行了(类似于函数,输入具有输出参数). 优点: 预先编译,而不需要每次运行时编译,提高了数据库执行效率. 封装了一系列操作,对于一些数据交互比较多的操作,相比于单独执行SQL语句,可以减少网络通信量. 具有可复用性,减少了数…

1,需求:如何在一个项目中,找到慢查询的select,mysql数据库支持把慢查询语句,记录到日志中.供程序员分析.(默认不启用此功能,需要手动启用) 修改my.cnf文件(有些地方是my.ini) 增加或修改参数slow_query_log 和slow_query_log_file后,然后重启MySQL服务器,如下所示 slow_query_log =1 slow_query_log_file=/tmp/mysql_slow.log 2,使用索引的优缺点 优点: (1)通过创建唯一性索引,可以…

1,在什么列适合添加索引 (1)较频繁的作为查询条件字段应该添加索引 select * from emp where empid = 2; (2)唯一性太差的字段不适合添加索引,即时频繁作为查询条件. select * from emp where sex = '男'; (3)更新非常频繁的字段不适合创建索引. select * from emp where logincount = 2; (4)不会出现在where条件中的字段,不应该创建索引. 2,索引的种类 (1)主键索引,把某列设为主键,…

1.索引的概念 根据书的目录可以知道内容所在的页码,不用一页一页翻书,可直接通过页码找到内容.数据库的索引类似于书本的目录,索引指向内容存储位置,可直接定位到内容而不必扫描整张表,减少了磁盘的I/O次数. 聚集索引: 根据拼音查找汉字(认识的字).我们把这种索引的顺序也就是数据的物理顺序的方式称为聚集索引.因为数据的物理顺序只有一种,所以一个表只能有一个聚集索引.聚集索引效率高,但对数据更新影响大,不适用于频繁更新的列. 非聚集索引:根据偏旁查找到该字所在的页码,然后通过页码找到汉字(不认识的字…

作为免费又高效的数据库,mysql基本是首选.良好的安全连接,自带查询解析.sql语句优化,使用读写锁(细化到行).事物隔离和多版本并发控制提高并发,完备的事务日志记录,强大的存储引擎提供高效查询(表记录可达百万级),如果是InnoDB,还可在崩溃后进行完整的恢复,优点非常多.即使有这么多优点,仍依赖人去做点优化,看书后写个总结巩固下,有错请指正. 完整的mysql优化需要很深的功底,大公司甚至有专门写mysql内核的,sql优化攻城狮,mysql服务器的优化,各种参数常量设定,查询语句优化,主…

Sql语句优化和索引 1.Innerjoin和左连接,右连接,子查询 A.     inner join内连接也叫等值连接是,left/rightjoin是外连接. SELECT A.id,A.name,B.id,B.name FROM A LEFT JOIN B ON A.id =B.id; SELECT A.id,A.name,B.id,B.name FROM A RIGHT JOIN ON B A.id= B.id; SELECT A.id,A.name,B.id,B.name FROM…

一.explain(),语句分析工具 MongoDB 3.0之后,explain的返回与使用方法与之前版本有了很大的变化,介于3.0之后的优秀特色和我们目前所使用给的是3.0.7版本,本文仅针对MongoDB 3.0+的explain进行讨论.3.0+的explain有三种模式,分别是:queryPlanner.executionStats.allPlansExecution.现实开发中,常用的是executionStats模式,主要分析这种模式. 给这个person集合创建age键的索引:db…

1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放…

一篇挺不错的关于SQL语句优化的文章,因不知原始出处,故未作引用说明! 1 前言      客服业务受到SQL语句的影响非常大,在规模比较大的局点,往往因为一个小的SQL语句不够优化,导致数据库性能急剧下降,小型机idle所剩无几,应用服务器断连.超时,严重影响业务的正常运行.因此,称低效的SQL语句为客服业务的‘恶龙’并不过分.数据库的优化方法有很多种,在应用层来说,主要是基于索引的优化.本次秘笈根据实际的工作经验,在研发原来已有的方法的基础上,进行了一些扩充,总结了基于索引的SQL语句优化的…

1 前言       客服业务受到SQL语句的影响非常大,在规模比较大的局点,往往因为一个小的SQL语句不够优化,导致数据库性能急剧下降,小型机idle所剩无几,应用服务器断连.超时,严重影响业务的正常运行.因此,称低效的SQL语句为客服业务的‘恶龙’并不过分.数据库的优化方法有很多种,在应用层来说,主要是基于索引的优化.本次秘笈根据实际的工作经验,在研发原来已有的方法的基础上,进行了一些扩充,总结了基于索引的SQL语句优化的降龙十八掌,希望有一天你能用其中一掌来驯服客服业务中横行的‘恶龙’.2…

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…

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…

索引                                                                                             基础索引 用到ensureIndex方法建立索引,1为升序,-1为降序. MongoDB数据库在创建集合的时候,默认会为_id创建索引. 注:当系统已有大量数据时,创建索引就是一个非常耗时的工作,只需要指定backgroud:true即可. db.yyd.ensureIndex({"name":1}…

查看表中已经存在 index:show index from table_name; 创建和删除索引索引的创建可以在CREATE TABLE语句中进行,也可以单独用CREATE INDEX或ALTER TABLE来给表增加索引.删除索引可以利用ALTER TABLE或DROP INDEX语句来实现. (1)使用ALTER TABLE语句创建索引.语法如下:alter table table_name add index index_name (column_list) ;alter table…

1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:select id from t where num is null可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用…

SQL 高性能查询优化语句,一些经验总结 1.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:select id from t where num is null;可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: ; 2.应尽量避免在 where 子句中使用!=或$amp; 3.应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:select id from t…

MS   SQL   Server查询优化方法查询速度慢的原因很多,常见如下几种 1.没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷)          2.I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应.          3.没有创建计算列导致查询不优化.          4.内存不足          5.网络速度慢          6.查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量)          7.锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷)   …

1.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:select id from t where num is null可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:select id from t where num=02.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描.优化器将无法通过索引来确定将要命中的行数,因此需要搜索该表的所有行.3.应尽量避免在 whe…

http://www.blogjava.net/allen-zhe/archive/2010/07/23/326966.html 性能优化之索引篇 近期项目需要, 做了一段时间的SQL Server性能优化,遇到了一些问题,也积累了一些经验,现总结一下,与君共享.SQL Server性能优化涉及到许多方面,如良好的系统和数据库设计,优质的SQL编写,合适的数据表索引设计,甚至各种硬件因素:网络性能.服务器的性能. 操作系统的性能,甚至网卡.交换机等.这篇文章主要讲到如何改善索引,还将有另一篇讨论…

mysql的性能优化包罗甚广: 索引优化,查询优化,查询缓存,服务器设置优化,操作系统和硬件优化,应用层面优化(web服务器,缓存)等等.这里的记录的优化技巧更适用于开发人员,都是从网络上收集和自己整理的,主要是查询语句上面的优化,其它层面的优化技巧在此不做记录. 查询的开销指标: 执行时间 检查的行数 返回的行数 建立索引的几个准则: 1.合理的建立索引能够加速数据读取效率,不合理的建立索引反而会拖慢数据库的响应速度. 2.索引越多,更新数据的速度越慢. 3.尽量在采用MyIsam作为引擎的时…

处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: .应尽量避免在 .对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 .应尽量避免在   .应尽量避免在  or num=      可以这样查询:            union all        .下面的查询也将导致全表扫描:(不能前置百分号)      .,,)      对于连续的数值,能用 between 就不要用  and  .如果在 .应尽量避免在 =      应改为:      *  .应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作…

1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id from…

1.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:select id from t where num=0 2.应尽量避免在 where 子句中使用!=或$amp;<amp;$gt;操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描.优化器将无法通过索引来确定将要命中的行数,因此需要搜索该表的所有行…

. 增加服务器CPU个数;但是必须明白并行处理串行处理更需要资源例如内存.使用并行还是串行程是MsSQL自动评估选择的.单个任务分解成多个任务,就可 以在处理器上运行.例如耽搁查询的排序.连接.扫描和GROUP   BY字句同时执行,SQL   SERVER根据系统的负载情况决定最优的并行等级,复杂的需要消耗大量的CPU的查询最适合并行处理.但是更新操作UPDATE,. 分布式分区视图可用于实现数据库服务器联合体.联合体是一组分开管理的服务器,但它们相互协作分担系统的处理负荷.这种通过分区数据形…

原文地址:http://topic.csdn.net/u/20080716/11/2317d040-48e7-42da-822e-040b4c55b46d.html MS   SQL   Server查询优化方法查询速度慢的原因很多,常见如下几种 1.没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷)         2.I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应.         3.没有创建计算列导致查询不优化.         4.内存不足         5.网络速度慢      …

1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放…

为了讨论索引策略,需要一个数据量不算小的数据库作为示例.本文选用MySQL官方文档中提供的示例数据库之一:employees.这个数据库关系复杂度适中,且数据量较大.下图是这个数据库的E-R关系图(引用自MySQL官方手册): 图12 MySQL官方文档中关于此数据库的页面为http://dev.mysql.com/doc/employee/en/employee.html.里面详细介绍了此数据库,并提供了下载地址和导入方法,如果有兴趣导入此数据库到自己的MySQL可以参考文中内容. 最左前缀原…

在这里主要是分为表设计优化和sql语句优化两方面来实现. 首先的是表设计优化: 1.数据行的长度不要超过8020字节.如果是超过这个长度的话这条数据会占用两行,减低查询的效率. 2.能用数字类型就不要用字符串类型.字符串类型的会降低查询的效率并且增加存储.因为引擎在进行查询的的时候会逐个的比较字符串中 的每一个字符,而对应的数值类型的只需要比较一次就可以了. 3.对于不可变字符类型 char 和可变字符类型 varchar 都是 8000 字节,char查询快,但是耗存储空间,varchar 查…