把两个单独的索引合并成一个组合索引,即把where条件字段的索引和group by的分组字段索引组合成一个. 如果分组的字段需要用函数处理,可以用索引函数 Generated Column(函数索引) mysql5.7版本,函数索引用虚拟列,virtual是查询时在内存中计算,而store是计算好后存放在磁盘中.一般作为索引,默认用virtual. 语法: <type> [ GENERATED ALWAYS ] AS ( <expression> ) [ VIRTUAL|STORE

笔记记录自林晓斌(丁奇)老师的<MySQL实战45讲> (本篇内图片均来自丁奇老师的讲解,如有侵权,请联系我删除) 11) --怎么给字符串字段加索引? 日常工作中的登录系统,你很可能会使用emai这个字段.因此也很容易遇到类似这样的语句: mysql> select *from user where email = 'xxx'; 我们知道,如果没有索引那就只能使用全表扫描.并且MySQL是支持前缀索引的,也就是说,你可以顶一个字符串的一部分作为索引.默认地,如果你创建索引的语句不指定前

1. 使用方式 1.1 全字段加索引 给整个字段加索引,索引存储整个字段的值. 数据量较小时,查询成本高,准确度高: 数据量较大时,比较耗费空间: 1.2 前缀索引 MySQL支持前缀索引,可以定义字符串的前面的一部分字节作为索引. 查询成本低,比较节省空间: 使用前缀索引查询时,每次遇到符号查询条件的记录都要回表判断一次,增加查询语句读数据的次数,也就是增加扫描行数: 使用前缀索引时无法使用覆盖索引对查询的性能优化: 2. 使用技巧 没有绝对的技巧,使用时要根据具体情况具体分析.以下技巧仅供参

MySQL性能优化 MySQL性能优化我们可以从以下四个维度考虑:硬件升级.系统配置.表结构设计.SQL语句和索引. 从成本上来说:硬件升级>系统配置>表结构设计>SQL语句及索引,然而效果却是由低到高.所以我们在优化的时候还是尽量从SQL语句和索引开始入手. 硬件升级 硬件升级这里不在过多赘述,升级更好配置的机器.机械硬盘更换为SSD等等. 系统配置优化 调整buffer_pool 通过调整buffer_pool使数据尽量从内存中读取,最大限度的降低磁盘操作,这样可以提升性能.查看bu

一.数据量庞大的数据做索引 二.该字段经常出现在where的后面,以条件形式存在,经常被用户搜索的字段 三.很少被增删改的字段,因为增删改后,索引会重新排序 索引的创建 create index 索引的名字 on 表(字段) 例如 给admin_user这个表中id字段加索引 create index id_index on admin_user(id); 索引的删除 drop index 索引的名字 on 表 例如 在admin_user这个表中删除id字段的索引 drop index id_

一:字段修饰符 1:null和not null修饰符 我们通过这个例子来看看 mysql> create table worker(id int not null,name varchar(8) not null,pass varchar(20) not null); mysql> insert into worker values(1,'HA','123456'); mysql> insert into worker values(1,'LB',null); ERROR 1048 (2

本节所讲内容: 字段修饰符 清空表记录 索引 外键 视图 一:字段修饰符 (约束) 1:null和not null修饰符   我们通过这个例子来看看 mysql> create table worker(id int not null,name varchar(8) not null,pass varchar(20) not null); mysql> insert into worker values(1,'HA','123456'); mysql> insert into worke

explain显示了mysql如何使用索引来处理select语句以及连接表.可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句. 使用方法,在select语句前加上explain就可以了: 如: explain select surname,first_name form a,b where a.id=b.id EXPLAIN列的解释: table:显示这一行的数据是关于哪张表的 type:这是重要的列,显示连接使用了何种类型.从最好到最差的连接类型为const.eq_reg.ref.range.in

1. 显示数据库列表 show databases; # 查看当前所有数据库 show databases \G   #以行的方式显示 2. 在命令行中,执行sql语句 mysql -e 'show databases' -uroot -p123456 mysqlshow -uroot -p123456 # 不常用,记住上面那个就行了 3.创建数据库语法 create database 数据库名; 例如: create database `HA-test`; 4. 切换数据库 use HA-te

合集目录 MySQL专题1: 字段和索引 Float.Decimal 存储金额的区别? MySQL中存在 float, double 等非标准数据类型, 也有 decimal 这种标准数据类型 其区别在于: float, double等非标准类型在DB中保存的是近似值, 而Decimal则以字符串的形式保存数值. float和double 数据的精确度取决于分配给每种数据类型的存储长度, 其中float分配了4字节, 而double分配了8字节, 采用float和double本来就是不准的 de

前言:事先说明:在实际应用中这种做法设计需要各位读者自己设计,本文只提供一种思想.准备工作:安装后本地数redis服务器,使用mysql数据库,事先插入1000万条数据,可以参考我之前的文章插入数据,这里不再细说.我大概的做法是这样的,编码使用多线程访问我的数据库,在访问数据库前先访问redis缓存没有的话在去查询数据库,需要注意的是redis最大连接数最好设置为300,不然会出现很多报错. 贴一下代码吧 package select; import redis.clients.jedis.Je

使用redis缓存加索引处理数据库百万级并发 前言:事先说明:在实际应用中这种做法设计需要各位读者自己设计,本文只提供一种思想.准备工作:安装后本地数redis服务器,使用mysql数据库,事先插入1000万条数据,可以参考我之前的文章插入数据,这里不再细说.我大概的做法是这样的,编码使用多线程访问我的数据库,在访问数据库前先访问redis缓存没有的话在去查询数据库,需要注意的是redis最大连接数最好设置为300,不然会出现很多报错. 贴一下代码吧 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1

满足GROUP BY子句的最一般的方法是扫描整个表并创建一个新的临时表,表中每个组的所有行应为连续的,然后使用该临时表来找到组并应用累积函数(如果有).在某些情况中,MySQL能够做得更好,即通过索引访问而不用创建临时表. 为GROUP BY使用索引的最重要的前提条件是所有GROUP BY列引用同一索引的属性,并且索引按顺序保存其关键字.是否用索引访问来代替临时表的使用还取决于在查询中使用了哪部分索引.为该部分指定的条件,以及选择的累积函数. 由于GROUP BY 实际上也同样会进行排序操作,而

mysql中 myisam,innodb默认使用的是 Btree索引,至于btree的数据结构是怎样的都不重要,只需要知道结果,既然是索引那这个数据结构最后是排好序:就像新华字典他的目录就是按照a,b,c..这样排好序的:所以你在找东西的时候才快,比如你找 “中” 这个字的解释,你肯定就会定位到目录的 z 开头部分: 组合索引可以这样理解,比如(a,b,c),abc都是排好序的,在任意一段a的下面b都是排好序的,任何一段b下面c都是排好序的: 组合索引的生效原则是  从前往后依次使用生效,如果中

mysql在线修改表结构大数据表的风险与解决办法归纳 - 王滔 - 博客园 http://www.cnblogs.com/wangtao_20/p/3504395.html MySQL 加索引 加字段 锁表问题-CSDN问答https://ask.csdn.net/questions/261051 MySQL中的锁(表锁.行锁) - 雪山飞猪 - 博客园https://www.cnblogs.com/chenqionghe/p/4845693.html MySQL 加索引 加字段 锁表问题-CS

有朋友和我说他的虚机里面的mysql无法跑sql,但是在本地环境是这个sql是可以跑出来的.碰到这个问题第一反应是:死锁. 于是让他查询数据库的几个状态: 发现连即时锁都非常少,不是锁的问题. 进一步排查,是否是系统瓶颈造成. 使用top命令,发现了端倪: 这是一个单核的服务器,cpu这么高,绝对有问题.登上mysql,发现只有14个线程,但都是在执行下面这个语句: select XX from orders c, area a, city y, province p, customers s,

做一个积极的人 编码.改bug.提升自己 我有一个乐园,面向编程,春暖花开! 昨天分享了Mysql中的 explain 命令,使用 explain 来分析 select 语句的运行效果,如 :explain可以获得select语句使用的索引情况.排序的情况等等.链接:顺便提到了explain extended,有小伙伴留言说想知道一些explain extended,那今天就在简单讲解一下. 一.explain extended说明 我昨天的文章使用explain extended是在mysql

背景,随着mongo数据量变大,查询效率变低,要对索引进行优化,所在公司对mongo依赖比较严重,而DBA并不对mongo的权限做控制,所以每个后端开发都有mongo的读写权限,通常每个人各自管理自己的模块的数据. 由于笔者所负责的模块数据增长较快,用户的关键业务数据都存在mongo里面,很快mongo里面的数据就积累到几百万,之前只有一个五个字段的联合索引,所以是时候作死了... 本着作死要有条不紊有依有据的原则,在测试数据库接近百万数据量的相同Collection里面进行了实操,阻塞方式加索

mongodb在存储大数据时,对查询的字段需要添加索引,我测试的是阿里云30多万的数据量,不加索引查询已经到8秒,而添加索引之后是毫秒级! 为集合加索引 mongodb支持内嵌属性添加索引 db.agencyTotal.createIndex({"occurDate ":1}); 添加唯一索引 db.agencyTotal.createIndex({"code ":1},{"unique":1}); createIndex建立索引时的参数 bac

1.创建测试表 CREATE TABLE big_data(  id character varying(50) NOT NULL,  name character varying(50),  datetime timestamp with time zone,  CONSTRAINT big_data_pkey PRIMARY KEY (id))WITH (  OIDS=FALSE);ALTER TABLE big_data  OWNER TO postgres; 2.创建插入数据函数 CRE