导读 现代大部分的登录系统都支持邮箱.手机号码登录两种方式,那么如何在邮箱或者手机号码这个字符串上建立索引才能保证性能最佳呢? 今天这篇文章就来探讨一下在Mysql中如何给一个字符串加索引才能达到性能最佳. 本文首发于作者的微信公众号[码猿技术专栏],原创不易,喜欢的朋友支持一下,谢谢!!! 陈某将会从什么是前缀索引.前缀索引和普通索引的比较.如何建丽最佳性能的前缀索引.前缀索引对覆盖索引的影响这几段来讲. 前缀索引 顾名思义,对于列值较长,比如BLOB.TEXT.VARCHAR,就 "必须&q

字符串建立索引的优化 1. 建立前缀索引 假设建立一个支持邮箱登录的用户表,对于邮件字段来说,可以有以下几种建立索引的方式: 直接对整个字符串建立索引 alter table SUser add index index1(email); 对整个字符串的前一部分建立索引 - 前缀索引 alter table SUser add index index2(email(6)); 方式 2 相较于 方式 1 来说,利用前缀索引,占用的空间更小.但有可能造成性能的损失,读取数据的次数变多. 假设在 use

MYSQL支持的索引类型 BTREE索引 特点: 通过引用以B+权的结构存储数据 能够加快数据的查询速度 更适合进行范围查找 应用: 全值匹配的查询 = 匹配最左前缀的查询 匹配列前缀查询 LIKE 'XX%' 匹配范围值的查询 精确匹配左前列并范围匹配另外一列 只访问索引的查询 使用限制: 如果不是按照索引最左列查找,则无法使用索引 使用索引时不能跳过索引中的列,否则只能部分使用或不能使用 NOT IN 和 <> 操作无法使用索引 如果查询中有某个列的范围查询,则其右边所有列都无法使用索引

文章目录 性能下降 SQL慢 执行时间长 等待时间长 查询语句写的烂 查询数据过多 关联了太多的表,太多join 没有利用到索引 单值 复合 服务器调优及各个参数设置(缓冲.线程数等)(不重要DBA的工作) 常见通用的Join查询 SQL执行顺序 手写 机读 总结 Join图 共有与独有(理解) 建表SQL 7种JOIN 增加掌门字段 join 的理解例题 索引简介 是什么 优势 劣势 mysql索引结构 BTree索引( Myisam普通索引) 原理图 关于时间复杂度 B+Tree索引( in

1-事物隔离级别: 更新丢失, 并发情况下,对同一字段进行更新,就会出现更新丢失,采用乐观锁,比较版本号或时间戳可解决 读未提交 解决了更新丢失但是会引起脏读, 二个session.sessionA中执行sql语句,读到了sessionB中未提交的数据 读已提交, 解决了更新丢失,脏读,但是会出现不可重复读,二个session. sessionA未提交,执行查询语句读到了sessionB中提交,更新数据.乍一看没有问题,但他却不满足隔离性,实际开发sessionA中第一次读到数据为a,然后执行了

mysql 索引优化 >mysql一次查询只能使用一个索引.如果要对多个字段使用索引,建立复合索引. >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. >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. >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

sql语句优化 性能不理想的系统中除了一部分是因为应用程序的负载确实超过了服务器的实际处理能力外,更多的是因为系统存在大量的SQL语句需要优化. 为了获得稳定的执行性能,SQL语句越简单越好.对复杂的SQL语句,要设法对之进行简化. 常见的简化规则如下: 1)不要有超过5个以上的表连接(JOIN)2)考虑使用临时表或表变量存放中间结果.3)少用子查询4)视图嵌套不要过深,一般视图嵌套不要超过2个为宜. 连接的表越多,其编译的时间和连接的开销也越大,性能越不好控制. 最好是把连接拆开成较小的几个部

MySQL的MyISAM.InnoDB引擎默认均使用B+树索引(查询时都显示为"BTREE"),本文讨论两个问题: 为什么MySQL等主流数据库选择B+树的索引结构? 如何基于索引结构,理解常见的MySQL索引优化思路? 为什么索引无法全部装入内存 索引结构的选择基于这样一个性质:大数据量时,索引无法全部装入内存. 为什么索引无法全部装入内存?假设使用树结构组织索引,简单估算一下: 假设单个索引节点12B,1000w个数据行,unique索引,则叶子节点共占约100MB,整棵树最多20

阅读本文大概需要 5 分钟. 来源:cnblogs.com/songwenjie/p/9410009.html 本文主要讨论MySQL索引的部分知识.将会从MySQL索引基础.索引优化实战和数据库索引背后的数据结构三部分相关内容,下面一一展开(本文图片可点开放大). 一.MySQL索引基础 首先,我们将从索引基础开始介绍一下什么是索引,分析索引的几种类型,并探讨一下如何创建索引以及索引设计的基本原则. 此部分用于测试索引创建的user表的结构如下: 1. 什么是索引? “索引(在MySQL中也叫

前言:索引优化的目的主要是让索引不失效,本篇通过相关案例对索引优化进行讲解. 0.准备 创建经典的tb_emp表. DROP TABLE IF EXISTS `tb_emp`; CREATE TABLE `tb_emp` ( `id` ) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` ) NOT NULL, `age` ) NOT NULL, ) NOT NULL, email varchar(20), PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DE

mysql索引优化比普通查询速度快多少 一.总结 一句话总结:普通查询全表查询,速度较慢,索引优化的话拿空间换时间,一针见血,所以速度要快很多. 索引优化快很多 空间换时间 1.软件层面优化数据库查询的方法? 索引 优化sql 少用or 一是合理加索引:二是优化执行慢的sql(比如少用or). 此二者相辅相成,缺一不可,如果加了索引,还是查询很慢,这时候就要考虑是sql的问题了,优化sql. 实际生产中的sql往往比较复杂,如果数据量过了百万,加了索引后效果还是不理想,使用集群.垂直或水平拆分.

b tree索引 myisam 是通过物理位置来查找引用行的 innodb 是通过主键来查找引用行的 索引优化策略 b-tree索引对数据长度有限制,所以text等比较长的列可以建立前缀索引 btree索引对键值的大小是有限制的 innodb 最大767字节,myisam 1000字节. 大字符串创建索引,不能 很好的提高效率.可以使用前缀索引 为什么选择联合索引 如果同时用到几个列作为查询条件,比每一个列建立单独的索引要快. 什么是覆盖索引 http://wzmtony.blog.163.co

Sql动态查询拼接字符串的优化 最原始的 直接写:string sql="select * from TestTables where 1=1";... 这样的代码效率很低的,这样影响了数据库的索引引用如下所示:private void TestOneMethod()        {             string querySql = "select * from TestTables where 1=1";            if (hasOneCo

上篇文章中介绍了索引的基本内容,这篇文章我们继续介绍索引优化实战.在介绍索引优化实战之前,首先要介绍两个与索引相关的重要概念,这两个概念对于索引优化至关重要. 本篇文章用于测试的user表结构: 索引相关的重要概念 基数 单个列唯一键(distict_keys)的数量叫做基数. SELECT COUNT(DISTINCT name),COUNT(DISTINCT gender) FROM user; user表的总行数是5,gender 列的基数是 2,说明 gender 列里面有大量重复值,n

单表  范围查询 后面的索引会失效 双表  左右连接建立索引互相使用 三表   用小结果集驱动大表结果, 先优化括号里面的SQL, 保证JOIN被驱动的表上ON字段有索引 索引失效(常见原因) 全职匹配 最佳左前法则 如果是复合索引,确保最左侧索引列一定要有 若无,全表扫描 索引列上不计算 不在索引列上做任何操作, 计算,函数,(自动or手动)类型转换,会导致索引失效还全表扫描 比如 left() 范围之后全失效 存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列 索引失效 比如复合A, B C3列 若条件

SQL通用优化方案:1. 使用参数化查询:防止SQL注入,预编译SQL命令提高效率2. 去掉不必要的查询和搜索字段:其实在项目的实际应用中,很多查询条件是可有可无的,能从源头上避免的多余功能尽量砍掉,这是最简单粗暴的解决方案.3. 选择最有效率的表名顺序: 数据库的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,FROM子句中写在最后的表将被最先处理,在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表放在最后,如果有3个以上的表连接查询,那就需要选择那个被其他表所引用的表放在最后.

MySQL存储引擎简介 查看命令 a. 查看所使用的MySQL现在已提供什么存储引擎: mysql> show engines; b. 查看所使用的MySQL当前默认的存储引擎: mysql> show variables like '%storage_engine%'; MyISAM和InnoDB两种存储引擎的区别 对比项 MyISAM InnoDB 主外键 不支持 支持 事务 不支持 支持 行表锁 表锁,即使操纵一条记录也会锁住整个表,不适合高并发的操作 行锁,操作时只锁某一行,不对其他行

高效使用索引的首要条件是知道什么样的查询会使用到索引,这个问题和B+Tree中的“最左前缀原理”有关,下面通过例子说明最左前缀原理. 一.最左前缀索引 这里先说一下联合索引的概念.MySQL中的索引可以以一定顺序引用多个列,这种索引叫做复合(联合)索引,一般的,一个联合索引是一个有序元组<a1, a2, …, an>,其中各个元素均为数据表的一列,实际上要严格定义索引需要用到关系代数,但是这里我不想讨论太多关系代数的话题,因为那样会显得很枯燥,所以这里就不再做严格定义.另外,单列索引可以看成联

一.SQL性能下降原因 1.等待时间长?执行时间长? 可能原因: 查询语句写的不行 索引失效(单值索引.复合索引) CREATE INDEX index_user_name ON user(name); (底层做了一个排序) CREATE INDEX index_user_nameEmail ON user(name,email); 技术原理参见:http://www.cnblogs.com/hustcat/archive/2009/10/28/1591648.html 索引入门知识参见:htt

B树索引与索引优化 MySQL的MyISAM.InnoDB引擎默认均使用B+树索引(查询时都显示为“BTREE”),本文讨论两个问题: 为什么MySQL等主流数据库选择B+树的索引结构? 如何基于索引结构,理解常见的MySQL索引优化思路? 为什么索引无法全部装入内存 索引结构的选择基于这样一个性质:大数据量时,索引无法全部装入内存. 为什么索引无法全部装入内存?假设使用树结构组织索引,简单估算一下: 假设单个索引节点12B,1000w个数据行,unique索引,则叶子节点共占约100MB,整棵

目录 Mysql优化(出自官方文档) - 第八篇(索引优化系列) Optimization and Indexes 1 Foreign Key Optimization 2 Column Indexes 3 Column Indexes && Multiple-Column Indexes 4 Comparison of B-Tree and Hash Indexes 5 Use of Index Extensions 6 Invisible Indexes 7 Descending In