转载自:MySQL的or/in/union与索引优化 https://blog.csdn.net/zhangweiwei2020/article/details/80005590 假设订单业务表结构为: order(oid, date, uid, status, money, time, …) 其中: oid,订单ID,主键 date,下单日期,有普通索引,管理后台经常按照date查询 uid,用户ID,有普通索引,用户查询自己订单 status,订单状态,有普通索引,管理后台经常按照statu

数据库表设计时一对一关系存在的必要性 2017年07月24日 10:01:07 阅读数:694 在表设计过程中,我无意中觉得一对一关系觉得好没道理,直接放到一张表中不就可以了吗?真是说,网上信息什么都有,也可以说与我一样困惑的有好多人.感谢大神在网上的活跃,我知道了一对一关系存在的必要性. 1.首先就是这种关系出现的场景是什么样子,最好可以举个实际中的需求. 这样的场景有很多,比如:就拿最普通的用户信息来说,数据库中有一个表为user,一个表为user_auth.user表主要存放的字段为用户基

博客已搬家,更多内容查看https://liangyongrui.github.io/ Mysql中Union和OR性能对比 在leetcode上看到一篇文章,整理一下 参考:https://leetcode.com/problems/big-countries/discuss/103561/Union-and-OR-and-the-Explanation 有两种SQL,结果是一样的,但是第二种快一点: #用OR SELECT name, population, area FROM World

MySQL中union和order by是可以一起使用的,但是在使用中需要注意一些小问题,下面通过例子来说明.首先看下面的t1表. 1.如果直接用如下sql语句是会报错:Incorrect usage of UNION and ORDER BY. SELECT * FROM t1 WHERE username LIKE 'l%' ORDER BY score ASCUNIONSELECT * FROM t1 WHERE username LIKE '%m%' ORDER BY score ASC

转载地址:http://www.jb51.net/article/62533.htm 这篇文章主要介绍了Mysql中的Btree与Hash索引比较,本文起讲解了B-Tree 索引特征.Hash 索引特征等内容,需要的朋友可以参考下 mysql最常用的索引结构是btree(O(log(n))),但是总有一些情况下我们为了更好的性能希望能使用别的类型的索引.hash就是其中一种选择,例如我们在通过用户名检索用户id的时候,他们总是一对一的关系,用到的操作符只是=而已,假如使用hash作为索引数据结构

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

explain + sql: mysql> explain select * from user; +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+

大家好,我是程序员啊粥,前边给大家分享了 *MySQL InnoDB 索引模型 在 MySQL InnoDB 中,为什么 delete 删除数据之后表数据文件大小没有变 如何计算一个索引的长度 如何查看 SQL 的执行计划 以上几篇都是偏理论知识,从今天开始,我们开始 MySQL 索引实战内容,具体介绍一下 MySQL 索引的用法. 首先介绍一下索引的相关语法: 索引语法 -- 创建索引 CREATE INDEX indexName ON table_name (column_name); AL

在数据库中,UNION和UNION ALL关键字都是将两个结果集合并为一个,但这两者从使用和效率上来说都有所不同. MySQL中的UNION UNION在进行表链接后会筛选掉重复的记录,所以在表链接后会对所产生的结果集进行排序运算,删除重复的记录再返回结果.实际大部分应用中是不会产生重复的记录,最常见的是过程表与历史表UNION.如: select * from gc_dfys union select * from ls_jg_dfys 这个SQL在运行时先取出两个表的结果,再用排序空间进行排

测试mysql的like语句是否通过索引时得到结果如下: 图片1: 图片2: 图片3: 通过上述3组图片我想大家很容易愤青我使用的'%8888888%','%8888888'和'8888888%'3中不同的%形式作为查询语句,通过对比很容易得出结论: 在存在%前置的情况下我们的like语句不通过索引,后置的情况下通过索引.

MYSQL中的UNION UNION在进行表链接后会筛选掉重复的记录,所以在表链接后会对所产生的结果集进行排序运算,删除重复的记录再返回结果. 举例说明: select * from table1 union select * from table2 这个SQL在运行时先取出两个表的结果,再用排序空间进行排序删除重复的记录,最后返回结果集,如果表数据量大的话可能会导致用磁盘进行排序. MySQL中的UNION ALL UNION ALL只是简单的将两个结果合并后就返回.这样,如果返回的两个结果集

B-Tree 索引特征 B-Tree索引可以被用在像=,>,>=,<,<=和BETWEEN这些比较操作符上.而且还可以用于LIKE操作符,只要它的查询条件是一个不以通配符开头的常量.像下面的语句就可以使用索引: SELECT * FROM tbl_name WHERE key_col LIKE 'Patrick%';SELECT * FROM tbl_name WHERE key_col LIKE 'Pat%_ck%'; 下面这两种情况不会使用索引: SELECT * FROM t

大家好,我是程序员啊粥. 今天给大家分享一个我遇到过的比较少见的面试题,那就是 MySQL 中如何计算一个索引的长度. 说实话,我第一次遇到这个问题的时候想当然的以为索引长度就是我们建表时定义的字段长度,如果是联合索引,那就是多个字段长度相加. 事实证明,在我说出上述回答之后,面试官就让我带着简历跑路了. 于是乎,我仔细查阅了相关资料,发现索引长度这个计算方式还是有点意思的,索性给大家分享一下. 首先,我们要知道 MySQL Innodb 引擎对于索引的长度是有限制的,最大为 767 字节. 你

要想分析MySQL查询语句中的相关信息,如是全表查询还是部分查询,就要用到explain. 一.explain 用法:explain +查询语句. id:查询语句的序列号,上面图片中只有一个select 语句,所以只会显示一个序列号.如果有嵌套查询,如下 select_type:表示查询类型,有以下几种 simple: 简单的 select (没有使用 union或子查询) primary: 最外层的 select. union: 第二层,在select 之后使用了 union. depende

SELECT t0.ID as id, t0.`NAME` as name, t0.PHONE as phone, t0.`CITY_CODE` as cityCode, t0.SHOOTING_TIME as shootingTime, t0.REMARK as remark, t0.SOURCE_FROM as sourceFrom,-- 平台来源 t0.REFER as refer, t0.UPDATE_TIME as updateTime, CONCAT(IFNULL(t0.SHOOTI

众所周知,InnoDB使用的索引结构是B+树,但其实它还支持另一种索引:自适应哈希索引. 哈希表是数组+链表的形式.通过哈希函数计算每个节点数据中键所对应的哈希桶位置,如果出现哈希冲突,就使用拉链法来解决.更多内容可以参考 百度百科-哈希表 从以上可以知道,哈希表查找最优情况下是查找一次.而InnoDB使用的是B+树,最优情况下的查找次数根据层数决定.因此为了提高查询效率,InnoDB便允许使用自适应哈希来提高性能. 可以通过参数 innodb_adaptive_hash_index 来决定是否

一.ICP优化原理 Index Condition Pushdown (ICP),也称为索引条件下推,体现在执行计划的上是会出现Using index condition(Extra列,当然Extra列的信息太多了,只能做简单分析)ICP原理通俗讲就是,查询过程中,直接在查询引擎层的API获取数据的时候实现"非直接索引"过滤条件的筛选,而不是查询引擎层查询出来之后在Server层筛选.换句话说就是ICP在获取数据的同时实现了where的次选条件中无法直接使用索引的情况下的筛选,避免了没

在sql注意时,经常会用到一个不怎么常用的联合查询 http://www.php20.com/forum.php?m ... &extra=page%3D1 清空表.从新执行一下以上链接中的sql.来试一下 [SQL] 纯文本查看 复制代码 ? 1 2 3 select title as tt from news union   select class_name as cn from news_class; 结果如图 可以得到结论.   1.得到的结果是2个表的结果. 2.都是以前表的字段名为

今天写了一个sql,其中涉及的表中的数据量都差不多为50w左右,查询发现用了8s.这个只是测试服上数据,放到正式服上,肯定一运行就挂了. SELECT Orders. NO, GuidNo, Orders.CreateTime, sum(OrderItem.Quantity) AS Quantity, Brand. NAME AS BrandName, member.Mobile, Street AS deliveryaddress, Area FROM Orders INNER JOIN Or

1.唯一约束和唯一索引,都可以实现列数据的唯一,列值可以有null.2.创建唯一约束,会自动创建一个同名的唯一索引,该索引不能单独删除,删除约束会自动删除索引.唯一约束是通过唯一索引来实现数据的唯一.3.创建一个唯一索引,这个索引就是独立,可以单独删除.4.如果一个列上想有约束和索引,且两者可以单独的删除.可以先建唯一索引,再建同名的唯一约束.5.如果表的一个字段,要作为另外一个表的外键,这个字段必须有唯一约束(或是主键),如果只是有唯一索引,就会报错. 约束是业务检查,比方说非空约束,chec

摘自 "高性能mysql" 对于一些字符串类型较长的字段搜索时, 可以参考如下方法