读mysql文档有感 看了mysql关于索引的文档,网上有一些错误的博客文档,这里我自己记一下. 几个重要的概念 1．对于mysql来说,一条sql中,一个表无论其蕴含的索引有多少,但是有且只用一条. 2．对于多列索引来说(a,b,c)其相当于3个索引(a),(a,b),(a,b,c)3个索引,又由于mysql的索引优化器,其where条件后的语句是可以乱序的,比如(b,c,a)也是可以用到索引.如果条件中a,c出现的多,为了更好的利用索引故最好将其修改为(a.c,b). ICP概念 看了一篇大

有一个业务是查询最新审核的5条数据 SELECT `id`, `title` FROM `th_content` WHERE `audit_time` < 1541984478 AND `status` = 'ONLINE' ORDER BY `audit_time` DESC, `id` DESC LIMIT 5; 查看当时的监控情况 cpu 使用率是超过了100%,show processlist看到很多类似的查询都是处于create sort index的状态. 查看该表的结构 CREAT

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- #有如下值集合 [11,22,33,44,55,66,77,88,99,90...],将所有大于 66 的值保存至字典的第一个key中,将小于 66 的值保存至第二个key的值中. #即: {'k1': 大于66的所有值, 'k2': 小于66的所有值} agg = [11,22,33,44,55,66,77,88,99,90] class_dict = {'key1':[], 'key2':[] } f

能坚持别人不能坚持的,才能拥有别人未曾拥有的.关注编程大道公众号,让我们一同坚持心中所想,一起成长!! 引言 上一篇文章<MySQL索引那些事>主要讲了MySQL索引的底层原理,且对比了B+Tree作为索引底层数据结构相对于其他数据结构(二叉树.红黑树.B树)的优势,最后还通过图示的方式描述了索引的存储结构.但都是基于单值索引,由于文章篇幅原因也只是在文末略提了一下联合索引,并没有大篇幅的展开讨论,所以这篇文章就单独去讲一下联合索引在B+树上的存储结构.本文主要讲解的内容有: 联合索引在B+树

MySQL中的联合索引学习教程 这篇文章主要介绍了MySQL中的联合索引学习教程,其中谈到了联合索引对排序的优化等知识点,需要的朋友可以参考下   联合索引又叫复合索引.对于复合索引:Mysql从左到右的使用索引中的字段,一个查询可以只使用索引中的一部份,但只能是最左侧部分.例如索引是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. 两个或更多个列上的索引被称作复合索引. 利用索引

目前WEB的普及太快,在实际的开发中,一旦遇到大数据量的时候就需要做到优化,让查询的更快,才能给客户更好的体验,也能够在程序上避免timeout. 部分转载自:https://www.cnblogs.com/whgk/p/6179612.html 于是乎这里就引入索引的概念 注意:索引是在存储引擎中实现的,也就是说不同的存储引擎,会使用不同的索引 MyISAM和InnoDB存储引擎:只支持BTREE索引, 也就是说默认使用BTREE,不能够更换 MEMORY/HEAP存储引擎:支持HASH和BT

来源:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/find.html?searchHighlight=find&s_tid=doc_srchtitle find 查找非零元素的索引和值 全页折叠 语法 k = find(X) k = find(X,n) k = find(X,n,direction) [row,col] = find(___) [row,col,v] = find(___)   说明 示例 k = find(X) 返回一个包含数组 X 中每个

单值索引B+树图单值索引在B+树的结构里,一个节点只存一个键值对 联合索引开局一张图,由数据库的a字段和b字段组成一个联合索引. 从本质上来说,联合索引也是一个B+树,和单值索引不同的是,联合索引的键值对不是1,而是大于1个.a, b 排序分析a顺序:1,1,2,2,3,3b顺序:1,2,1,4,1,2大家可以发现a字段是有序排列,b字段是无序排列(因为B+树只能选一个字段来构建有序的树)一不小心又会发现,在a相等的情况下,b字段是有序的.大家想想平时编程中我们要对两个字段排序,是不是先按照第一

我们都知道在一个表中当需要2列以上才能确定记录的唯一性的时候,就需要用到联合主键,当建立联合主键以后,在查询数据的时候性能就会有很大的提升,不过并不是对联合主键的任何列单独查询的时候性能都会提升,但我们依然可以通过对联合主键中的首列除外的其他列建立非聚集索引来提高性能.本文将对联合主键.聚集索引.非聚集索引对查询性能的影响举例说明.步骤一,建立一个测试表,并且插入350万条以上的数据. /*创建测试数据表*/create table MyTestTable(id varchar(10)not n

命名规则:表名_字段名1.需要加索引的字段,要在where条件中2.数据量少的字段不需要加索引3.如果where条件中是OR关系,加索引不起作用4.符合最左原则 https://segmentfault.com/q/1010000003984016/a-1020000003984281 联合索引又叫复合索引.对于复合索引:Mysql从左到右的使用索引中的字段,一个查询可以只使用索引中的一部份,但只能是最左侧部分.例如索引是key index (a,b,c). 可以支持a | a,b| a,b,c

之前创建sequence时碰到一个问题, 当我使用了cache时总是提示CACHE 值必须小于 CYCLE 值,查了下文档,找到这么一个公式 文档的大概意思是cache的值必须要小于通过这个公式计算得到的值,举例: 这条语句会报错,带入公式有ceil(200-1)/abs(20) = 10,所以cache的最大值只能是10,大于10会报错 create sequence emp_empno_seqincrement by 20start with 1maxvalue 200cyclecache

1.测试联合索引的最左原则的时候, 发现了5.6版本后的新特性Index Condition Pushdown 2.含义就是存储引擎层根据索引尽可能的过滤数据,然后在返回给服务器层根据where其他条件进行过滤 3.比如我有这样的联合索引 KEY `name_gid_age_index` (`name`,`gid`,`age`) , 查询的时候where name='taoshihan' and age=1 , 没有按顺序连续查条件, 后面那个age就用不到索引 4.这时就会出现下面的情况 CR

1.使用相同索引键值的冲突 由于mysql 的行锁是针对索引加的锁,不是针对记录加的锁,所以虽然是访问不同行的记录,但如果是使用相同的索引键,是会出现锁冲突的.设计时要注意 例如:city表city_id字段有索引,Cityname字段没有索引: 会话1 会话2 SET autocommit=0; SET autocommit=0; SELECT * FROM city WHERE city_id=14 AND Cityname='深圳' FOR UPDATE; city_id      cou

1.使用相同索引键值的冲突 由于mysql 的行锁是针对索引加的锁,不是针对记录加的锁,所以虽然是访问不同行的记录,但如果是使用相同的索引键,是会出现锁冲突的.设计时要注意 例如:city表city_id字段有索引,Cityname字段没有索引: 会话1 会话2 SET autocommit=0; SET autocommit=0; SELECT * FROM city WHERE city_id=14 AND Cityname='深圳' FOR UPDATE; city_id      cou

MySQL单列索引和联合索引   所有的MySQL列类型能被索引.在相关的列上的使用索引是改进SELECT操作性能的最好方法. 一个表最多可有16个索引.最大索引长度是256个字节,尽管这可以在编译MySQL时被改变. 对于CHAR和VARCHAR列,你可以索引列的前缀.这更快并且比索引整个列需要较少的磁盘空间.在CREATE TABLE语句中索引列前缀的语法看起来像这样: KEY index_name (col_name(length))下面的例子为name列的头10个字符创建一个索引: CR

mysql联合索引   命名规则:表名_字段名1.需要加索引的字段,要在where条件中2.数据量少的字段不需要加索引3.如果where条件中是OR关系,加索引不起作用4.符合最左原则 https://segmentfault.com/q/1010000003984016/a-1020000003984281 联合索引又叫复合索引.对于复合索引:Mysql从左到右的使用索引中的字段,一个查询可以只使用索引中的一部份,但只能是最左侧部分.例如索引是key index (a,b,c). 可以支持a 

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

索引是一种特殊的文件(InnoDB 数据表上的索引是表空间的一个组成部分),它们 包含着对数据表里所有记录的引用指针. 普通索引(由关键字 KEY 或 INDEX 定义的索引)的唯一任务是加快对数据的访问速度. 普通索引允许被索引的数据列包含重复的值.如果能确定某个数据列将只包含彼 此各不相同的值,在为这个数据列创建索引的时候就应该用关键字 UNIQUE 把它 定义为一个唯一索引. 也就是说,唯一索引可以保证数据记录的唯一性. 主键,是一种特殊的唯一索引,在一张表中只能定义一个主键索引,主键用于

一.什么是回表查询? 这先要从InnoDB的索引实现说起,InnoDB有两大类索引: 聚集索引(clustered index) 普通索引(secondary index) InnoDB聚集索引和普通索引有什么差异? InnoDB聚集索引的叶子节点存储行记录,因此, InnoDB必须要有,且只有一个聚集索引: (1)如果表定义了PK,则PK就是聚集索引: (2)如果表没有定义PK,则第一个not NULL unique列是聚集索引: (3)否则,InnoDB会创建一个隐藏的row-id作为聚集索

本节内容: 1)索引基础 2)索引类型(Hash索引.有序数组.B+树) 3)索引的几个常见问题 1)联合索引 2)最左前缀原则 3)覆盖索引 4)索引下推 1. 索引基础 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,索引就是为了提高数据查询的效率.索引可以包含一个或多个列的值,如果索引包含多个列的值,则列的顺序也十分重要,因为MySQL只能高效地使用索引的最左前缀列. 2. 索引类型 用于提高读写效率的数据结构有很多,这里先介绍常见的3种,分别是: 哈希表 有序数