sql一执行就卡住,然后就...杀进程了 看了一下表的大小 第一反应就是加索引,然后explain看了一下走什么索引了,结果很尴尬,三个表,只走了一个索引...一群人在那纠结为毛走不了索引. 无意间发现有个表的字符编码是gbk..另外两个都是utf8..网上查了一番,才发现当表的编码不一致的时候left join走不了索引...

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

公司服务用的mysql,最近在查询时时间很慢,经常会上10多秒,查看了一下查询的执行计划,发现索引没有生效. 存储引擎使用InnoDB. 一开始在主库查询,一直很好奇为什么索引不生效,切换到备库之后,发现备库是有效的. 开始考虑是不是因为索引出问题,后对索引重建,发现效率高了不少. 简单记录一下对比. mysql, , , , , , , ); +----+-------------+---------+-------+---------------+------+---------+-----

SELECT t.val, m.username FROM  test.tmp_table AS t LEFT JOIN cehome.uc_members AS m USE INDEX(`mobile`) ON t.val=m.mobile 上面的left join  uc_members表的mobile字段没有用到索引,是因为uc_members表的 ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=gbk 和 tmp_table表类型的表编码不一致 最好两个表的类型和编码要一致,

所使用的mysql函数explain语法:explain < table_name >例如: explain select * from t3 where id=3952602;explain输出结果+----+-------------+-------+-------+-------------------+---------+---------+-------+------+-------+| id | select_type | table | type  | possible_keys

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

使用方法,在select语句前加上explain就可以了: 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.index和ALL. possible_keys:显示可能应用在这张表中的索引.如果为空,没有可能的索引.可以为相关的域从WHERE

explain 显示了MySql 如何使用索引来处理select语句以及连接表. 使用方式在select 前面加上 explain就可以了 示例:explain select id , name table where name like 'abc%' explain列说明 字段 说明 table 显示这一行的数据是关于哪张表的 type 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.indexhe和ALL possible_keys 显示可能应用

https://www.cnblogs.com/codeAB/p/6387148.html

订单的表结构采用了垂直分表的策略,将订单相关的不同模块的字段维护在不同表中 在订单处理这个页面,需要查询各种维度, 因此为了方便查询创建了v_sale_order视图(老版本) drop view v_sale_order; CREATE VIEW `v_sale_order` AS SELECT `so`.`sale_order_id` AS `v_sale_order_id`, `so`.`sale_order_id` AS `sale_order_id`, `so`.`sale_order

接着上篇,我们继续来探究索引.这次我们主要来探究关于联合索引的使用和联合.多表查询的规范. 继续看一下数据: mysql> select * from student order by ID desc; +----+-------------+-----------+------------+ | ID | CName | ClassName | SchoolName | +----+-------------+-----------+------------+ | rockderia26| 一

2014-06-01 Created By BaoXinjian

今天,我们来讲讲Mysql数据库的索引的一些东西,想必大家都知道索引能干吗?必然是查找数据表的时候,查找的速度快啊,尤其是那些几百万行的数据库,不建立索引,你是想考验用户的耐心吗?Mysql有多种存储引擎,必然,每种引擎的创建索引也是不尽相同的,比如MyISAM是B+Tree非聚集索引(secondary index)而InnoDB是B+Tree非聚集索引(clustered index),(此处有知识点:聚集索引和聚簇索引是同一个概念,只是中文不同的翻译).下面,我打算从以下几个角度来讲解下数

内容回顾 多表查询 联表查 内连接 左右两表中能连上的行才被保留 表1 inner join 表2 on 表1.字段1=表2.字段2 外连接 左外连接 表1中所有的项都会被保留,而表2中只有匹配上表1的项才会被保留 表1 left join 表2 on 表1.字段1=表2.字段2 右外连接 刚好和左外连接相反right join 子查询 select 字段 from 表 where 字段 = (select 子句) select 字段 from 表 where 字段 > (select 子句)

2014-06-01 BaoXinjian

MySQL数据库索引总结使用索引的原由数据结构Hash.平衡二叉树.B树.B+树区别机械硬盘.固态硬盘区别Myisam与Innodb B+树的区别MySQL中的索引什么数据结构B+树中的节点到底存放多少 为什么需要使用索引?MySQL官方对索引的定义为:索引(Index)是帮助 MySQL 高效获取数据的数据结构.白话文:索引就像书的目录一样可以非常快速的定位到书的页码.如果向mysql发出一条sql语句请求,查询的字段没有创建索引的话,可能会导致全表扫描,这样的话查询效率非常低. 全表扫描:

MySQL基础 MySQL数据类型 整数类型 TINYINT. SMALLINT. MEDIUMINT. INT. BIGINT 属性:UNSIGNED 长度:可以为整数类型指定宽度,例如:INT(11).对大多数应用是没有意义的,它不会限制值的合法范围,只会影响显示字符的个数. int(3) 可以存 1234 ,不会出错.但是存储 12 并指定 zerofill属性的话,则会在前面补上0,成为012 实数类型 FLOAT. DOUBLE.DECIMAL DECIMAL可存储比BIGINT还大的

订单的表结构采用了垂直分表的策略,将订单相关的不同模块的字段维护在不同表中 在订单处理这个页面,需要查询各种维度, 因此为了方便查询创建了v_sale_order视图(老版本) drop view v_sale_order; CREATE VIEW `v_sale_order` AS SELECT `so`.`sale_order_id` AS `v_sale_order_id`, `so`.`sale_order_id` AS `sale_order_id`, `so`.`sale_order

索引失效的场景: 1.没有 where 条件 直接看 SQL 语句   2.where 条件中所在的列没有建立索引 show index from t;   3.从表中取得数据超过某个阈值.通常认为是 20~30%,即使 where 条件和索引都满足,也不会走索引 看表的行数.看下索引列的 cardinality 值,card 值只能直观反映 = 操作符返回的行数. 对于>=.<=.like.between and 的情况,card 值不能直观判断返回值的数据量. 有时候可以尝试着执行一下,但

一.何为explain执行计划? 使用explain关键字可以模拟优化器执行SQL语句,从而知道MySQL是如何使用索引来处理你的SQL查询语句以及连接表,可以分析查询语句或是结构的性能瓶颈,帮助我们选择更好的索引和写出更优化的查询语句.(说白了,就是优化SQL的工具) 二.如何使用explain? 在你的SQL查询语句前加上 explain 即可,如explain select * from table,MySQL会在查询上设置一个标记,执行查询时,会返回执行计划的信息,而不是执行这条SQL(

谈到 MYSQL 索引服务端的同学应该是熟悉的不能再熟悉,新建表的时候怎么着都知道先来个主键索引,对于经常查询的列也会加个索引加快查询速度.那么 MYSQL 索引都有哪些类型呢?索引结构是什么样的呢?有了索引是如何检索数据的呢?我们围绕这些问题来探讨一下. 你认为应该如何查询数据 上一节谈到 InnoDB 引擎的时候聊过在 InnoDB 引擎是面向行存储的,数据都是存储在磁盘的数据页中,数据页里面按照固定的行格式存储着每一行数据. InnoDB存储引擎是 B+ 树索引组织的,所以数据即索引,索引