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

执行GROUP BY子句的最一般的方法:先扫描整个表,然后创建一个新的临时表,表中每个组的所有行应为连续的,最后使用该临时表来找到组 并应用聚集函数.在某些情况中,MySQL通过访问索引就可以得到结果,此类查询的 EXPLAIN 输出显示 Extra 列的值为 Using index for group-by. 一.松散索引扫描 The most efficient way to process GROUP BY is when an index is used to directly retr

什么是松散索引? 答:实际上就是当MySQL 完全利用索引扫描来实现GROUP BY 的时候,并不需要扫描所有满足条件的索引键即可完成操作得出结果. 要利用到松散索引扫描实现GROUP BY,需要至少满足以下几个条件:◆ GROUP BY 条件字段必须在同一个索引中最前面的连续位置:◆ 在使用GROUP BY 的同时,只能使用MAX 和MIN 这两个聚合函数(新版本支持更多):◆ 如果引用到了该索引中GROUP BY 条件之外的字段条件的时候,必须以常量形式存在: 为什么松散索引扫描的效率会很高

在SQL SERVER的查询语句中使用OR是否会导致不走索引查找(Index Seek)或索引失效(堆表走全表扫描 (Table Scan).聚集索引表走聚集索引扫描(Clustered Index Scan))呢?是否所有情况都是如此?又该如何优化呢? 下面我们通过一些简单的例子来分析理解这些现象.下面的实验环境为SQL SERVER 2008,如果在不同版本有所区别,欢迎指正.   堆表单索引 首先我们构建我们测试需要实验环境,具体情况如下所示: DROP TABLE TEST    CRE

在SQL SERVER的查询语句中使用OR是否会导致不走索引查找(Index Seek)或索引失效(堆表走全表扫描 (Table Scan).聚集索引表走聚集索引扫描(Clustered Index Scan))呢?是否所有情况都是如此?又该如何优化呢? 下面我们通过一些简单的例子来分析理解这些现象.下面的实验环境为SQL SERVER 2008,如果在不同版本有所区别,欢迎指正. 堆表单索引 首先我们构建我们测试需要实验环境,具体情况如下所示: DROP TABLE TEST )); CREA

这一篇文章本来应该是放在 mysql 高性能日记中的,并且其优化程度并不高,但考虑到其特殊性和原理(索引结构也在这里稍微讲一下) 一,mysql 索引结构 (B.B+树) 要问到 mysql 的索引用到什么数据结构,我相信大部分都能回答出来,没错,就是 B+ 树.那再问为什么要用 B+ 树呢,与红黑树,hash 表又分别有什么区别呢,问到这里可能就难住了一些没思考过的轻度玩家了.这里简单描述一下 B 树与红黑树的区别,有数据结构基础的同学应该可以讲出来,红黑树是平衡二叉树的一个变种,利用红黑树的

本文由作者郑智辉授权网易云社区发布. 0.前言 本文通过分析线上MySQL慢查询日志,定位出现问题的SQL,进行业务场景分析,结合索引的相关使用进行数据库优化.在两次处理问题过程中,进行的思考. 1.简要描述 在九月底某个新上的游戏业务MySQL慢查询日志 # Time: 2017-09-30T14:56:13.974292+08:00 # Query_time: 6.048835  Lock_time: 0.000038 Rows_sent: 0  Rows_examined: 1288441

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

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

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

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

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 + 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

SQL Server 中什么情况会导致其执行计划从索引查找(Index Seek)变成索引扫描(Index Scan)呢? 下面从几个方面结合上下文具体场景做了下测试.总结.归纳. 1:隐式转换会导致执行计划从索引查找(Index Seek)变为索引扫描(Index Scan) Implicit Conversion will cause index scan instead of index seek. While implicit conversions occur in SQL Serve

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.

最近要更新Cocon90.Db库,令其ORM创建表时实现索引的添加.因此总结下列常用Sql,供大家学习与参考. 一.SqlServer中创建索引可以这样: ) Create Table Test ( RowId ) NOT NULL, Name ) NOT NULL , Type int NULL, PRIMARY KEY (RowId,Name), INDEX idxType(Type), INDEX idxName(Name) ); 二.MySql中需要这样: CREATE TABLE IF

一.索引 所有MySQL列类型都可以被索引,对相关列使用索引是提高SELECT操作性能的最佳途径.每种存储引擎(MyISAM.InnoDB.BDB.MEMORY等)对每个表至少支持16个索引,总索引长度至少为256字节.大多数存储引擎有更高的限制. MyISAM和InnoDB存储引擎的表默认创建的都是BTREE索引.MEMORY存储引擎使用的是HASH索引,但也支持BTREE索引. MyISAM存储引擎的表,索引的前缀长度可以达到1000字节长,而对于InnoDB存储引擎的表,索引的前缀长度最长

MySQL 8.0 虽然发布很久了,但可能大家都停留在 5.7.x,甚至更老,其实 MySQL 8.0 新增了许多重磅新特性,比如栈长今天要介绍的 "隐藏索引" 或者 "不可见索引". 隐藏索引是什么鬼? 隐藏索引 字面意思就是把索引进行隐藏,即不可见,它不是用来查询优化的,所以它不会被优化器使用到.隐藏索引适用于除主键索引(显示或者隐式设置)之外的索引,意味着主键索引是不能通过任何方式隐藏的. MySQL 数据库默认创建的索引都是可见的,要显式控制一个索引的可见性

在使用MySQL的过程中对MyISAM和InnoDB这两个概念存在了些疑问,到底两者引擎有何分别一直是存在我心中的疑问.为了解开这个谜题,搜寻了网络,找到了如下信息: MyISAM是MySQL的默认数据库引擎(5.5版之前),由早期的ISAM(Indexed Sequential Access Method:有索引的顺序访问方法)所改良.虽然性能极佳,但却有一个缺点:不支持事务处理(transaction).不过,在这几年的发展下,MySQL也导入了InnoDB(另一种数据库引擎),以强化参考完