使用索引时,有以下一些技巧和注意事项: (1)越小的数据类型通常更好:越小的数据类型通常在磁盘.内存和CPU缓存中都需要更少的空间,处理起来更快.(2)简单的数据类型更好:整型数据比起字符,处理开销更小,因为字符串的比较更复杂.在MySQL中,应该用内置的日期和时间数据类型,而不是用字符串来存储时间:以及用整型数据类型存储IP地址.(3)尽量避免NULL:应该指定列为NOT NULL,除非你想存储NULL.在MySQL中,含有空值的列很难进行查询优化,因为它们使得索引.索引的统计信息以及比较运算

今天看到一个博客园的一篇关于MySQL的IN子查询优化的案例,一开始感觉有点半信半疑(如果是换做在SQL Server中,这种情况是绝对不可能的,后面会做一个简单的测试.)随后动手按照他说的做了一个表来测试验证,发现MySQL的IN子查询做的不好,确实会导致无法使用索引的情况(IN子查询无法使用所以,场景是MySQL,截止的版本是5.7.18) MySQL的测试环境 测试表如下 create table test_table2 ( id int auto_increment primary ke

MySQL的测试环境 测试表如下 create table test_table2 ( id int auto_increment primary key, pay_id int, pay_time datetime, other_col ) ) 建一个存储过程插入测试数据,测试数据的特点是pay_id可重复,这里在存储过程处理成,循环插入300W条数据的过程中,每隔100条数据插入一条重复的pay_id,时间字段在一定范围内随机 CREATE DEFINER=`root`@`%` PROCED

DB2 数据库会根据DB层的统计值决定 根据查询条件走哪一个索引,某些情况下,由于未知原因,索引会走偏,故程序中可以规定程序走哪一个索引来避免索引走偏的情况发生. 强制走索引的 实例代码如下: SELECT vbeln zorgdn vstel zstaff zvtweg vsbed zacty zlifsk erdat lfdat AS zdtday zebeln INTO CORRESPONDING FIELDS OF TABLE it_likp FROM likp WHERE vbeln

前言 本节我们再来穿插讲讲索引知识,后续再讲数据类型中的日期类型,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 强制索引查询条件 前面我们也讲了一点强制索引查询的知识,本节我们再来完整的讲述下 (1)SQL Server使用默认索引 USE TSQL2012 GO SELECT * FROM Sales.Orders 上述就不用我再啰嗦了,使用默认主键创建的聚集索引来执行查询执行计划. (2)SQL Server使用强制索引 USE TSQL2012 GO S

前言 本节我们再来穿插讲讲索引知识,后续再讲数据类型中的日期类型,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 强制索引查询条件 前面我们也讲了一点强制索引查询的知识,本节我们再来完整的讲述下 (1)SQL Server使用默认索引 USE TSQL2012 GO SELECT * FROM Sales.Orders 上述就不用我再啰嗦了,使用默认主键创建的聚集索引来执行查询执行计划. (2)SQL Server使用强制索引 USE TSQL2012 GO S

问题背景:生产环境查询很慢,通过skywaking全链路监控发现/get请求相关的一个sql为慢sql,慢的原因在于查询字段使用了加解密函数(  CONVERT(AES_DECRYPT(UNHEX(`字段名`),'密钥') USING utf8)  ) 以下为验证过程: [先往表target_regulator_tx_info中插入数据用来测试查询操作,其中字段sender为加密字段] >>>>>>>>>>>>>>>

(一)索引失效的原因分析: <>或者单独的>,<,(有时会用到,有时不会) 有时间范围查询:oracle 时间条件值范围越大就不走索引 like "%_" 百分号在前. 表没分析(统计信息最好定期收集,以业务的不同确定不同的收集周期,在新增的索引有可能没有收集 ,那么就会导致索引失效) 解决方法: 分析方法有一下几种: analyze table t1 compute statistics fortable; --针对表收集信息 analyze table t2

order表: order type  gmt_create type 取值: 0,1  其中0非常多,1非常少. 当查询条件里 select * from order where type=0 and gmt_create > '2017' limit 20; 由于海量数据,可能搜索1千 w 才能得到1个数据. 所以要得到20个可能就要 mysql 遍历完一个亿的数据. 这时候就要考虑如何用索引,一步步的查询. 一个方案是将原表分表. 根据 type 先分表. 直接分成两张表,而不是多加一个

情况描述:在MySQL的user表中,对a,b,c三个字段建立联合索引,那么查询时使用其中的2个作为查询条件,是否还会走索引? 根据查询字段的位置不同来决定,如查询a,     a,b    a,b,c    a,c   都可以走索引的,其他条件的查询不能走索引. 组合索引 有“最左前缀”原则.就是只从最左面的开始组合,并不是所有只要含有这三列存在的字段的查询都会用到该组合索引. 验证过程如下所示: 首先,在SQLyog中建立一个user表,如下图所示: 对中间3个字段(user_name,us

cassandra的索引查询和排序 转自:http://zhaoyanblog.com/archives/499.html   cassandra的索引查询和排序 cassandra的查询虽然很弱,但是它也是支持索引和排序的,当然是简陋的查询,这一切都是为了追求性能的代价,所以要使用cassandra,你不能希望它完全适用你的逻辑,而是把你的逻辑设计的更适合cassandra. 第一:索引查询cassandra是支持创建二级索引的,索引可以创建在除了第一个主键之外所有的列上,当然有些类型除外,例

c#Winform程序调用app.config文件配置数据库连接字符串 你新建winform项目的时候,会有一个app.config的配置文件,写在里面的<connectionStrings name="  " connectionString="  "></connectionStrings >, connectionString代表数据库链接字符串,name代表你想要引用的时候查找的名称.(其实asp里的web.config配置方式也跟这

之前写过一篇博客"SQL SERVER中关于OR会导致索引扫描或全表扫描的浅析",里面介绍了OR可能会引起全表扫描或索引扫描的各种案例,以及如何优化查询条件中含有OR的SQL语句的几种方法,其实还有一些方法可以用来优化这种问题,这里简单介绍一下. 如下所示,下面的SQL语句之所有出现这种写法,是因为程序的查询界面,可能有多个输入性的查询条件,往往用户只填了一个或部分查询条件(业务情况,应该不用详细介绍,大家都能明白),但是程序里面没有通过判断查询条件生成不同的SQL语句,而是用一个SQ

原文:SQL Server优化技巧--如何避免查询条件OR引起的性能问题 之前写过一篇博客"SQL SERVER中关于OR会导致索引扫描或全表扫描的浅析",里面介绍了OR可能会引起全表扫描或索引扫描的各种案例,以及如何优化查询条件中含有OR的SQL语句的几种方法,其实还有一些方法可以用来优化这种问题,这里简单介绍一下. 如下所示,下面的SQL语句之所有出现这种写法,是因为程序的查询界面,可能有多个输入性的查询条件,往往用户只填了一个或部分查询条件(业务情况,应该不用详细介绍,大家都能明

本文出处: http://www.cnblogs.com/wy123/p/5958047.html 最近发现还有不少做开发的小伙伴,在写存储过程的时候,在参考已有的不同的写法时,往往很迷茫,不知道各种写法孰优孰劣,该选用那种写法,以及各种写法优缺点,本文以一个简单的查询存储过程为例,简单说一下各种写法的区别,以及该用那种写法专业DBA以及熟悉数据库的同学请无视. 废话不多,上代码说明,先造一个测试表待用,简单说明一下这个表的情况 类似订单表,订单表有订单ID,客户ID,订单创建时间等,查询条件是

一.优化概述 二.查询与索引优化分析 1性能瓶颈定位 Show命令 慢查询日志 explain分析查询 profiling分析查询 2索引及查询优化 三.配置优化 1)      max_connections 2)      back_log 3)      interactive_timeout 4)      key_buffer_size 5)      query_cache_size 6)      record_buffer_size 7)      read_rnd_buffer

mysql force index() 强制索引的使用 之前跑了一个SQL,由于其中一个表的数据量比较大,而在条件中有破坏索引或使用了很多其他索引,就会使得sql跑的非常慢... 那我们怎么解决呢? 这时候我么可以使用mysql force index() 强制索引来优化查询语句: 使用MySQL force index 强制索引的目的是对目标表添加最关键的索引,使其优先使用该索引筛选数据: select * from ws_shop a hour) > '2016-10-01 06:00:00

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

一. 优化概述 MySQL数据库是常见的两个瓶颈是CPU和I/O的瓶颈,CPU在饱和的时候一般发生在数据装入内存或从磁盘上读取数据时候.磁盘I/O瓶颈发生在装入数据远大于内存容量的时候,如果应用分布在网络上,那么查询量相当大的时候那么平瓶颈就会出现在网络上,我们可以用mpstat, iostat, sar和vmstat来查看系统的性能状态. 除了服务器硬件的性能瓶颈,对于MySQL系统本身,我们可以使用工具来优化数据库的性能,通常有三种:使用索引,使用EXPLAIN分析查询以及调整MySQL的内

mysql性能优化-慢查询分析.优化索引和配置 (慢查询日志,explain,profile) 一.优化概述 二.查询与索引优化分析 1性能瓶颈定位 Show命令 慢查询日志 explain分析查询 profiling分析查询 2索引及查询优化 三.配置优化 1)      max_connections 2)      back_log 3)      interactive_timeout 4)      key_buffer_size 5)      query_cache_size 6)

一.优化概述 二.查询与索引优化分析 1性能瓶颈定位 Show命令 慢查询日志 explain分析查询 profiling分析查询 2索引及查询优化 三.配置优化 1)      max_connections 2)      back_log 3)      interactive_timeout 4)      key_buffer_size 5)      query_cache_size 6)      record_buffer_size 7)      read_rnd_buffer