工作中,经常遇到这样的问题,我明明在MySQL表上面加了索引,为什么执行SQL查询的时候却没有用到索引? 同一条SQL有时候查询用到了索引,有时候却没用到索引,这是咋回事? 原因可能是索引失效了,失效的原因有以下几种,看你有没有踩过类似的坑? 1. 数据准备: 有这么一张用户表,在name字段上建个索引: CREATE TABLE `user` ( `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键', `name` varchar(255) DEFAULT

一.存储引擎 存储引擎,MySQL中的数据用各种不同的技术存储在文件(或者内存)中.这些技术中的每一种技术都使用不同的存储机制.索引技巧.锁定水平并且最终提供广泛的不同的功能和能力.通过选择不同的技术,你能够获得额外的速度或者功能,从而改善你的应用的整体功能.InnoDB存储引擎是5.5版本后Mysql的默认数据库,事务型数据库的首选引擎,支持ACID事务,支持行级锁定.另外还有常见的MyISAM存储引擎,它拥有较高的插入,查询速度,但不支持事务.所以,很明显:插入不频繁,查询非常频繁,没有事务

摘要 本篇介绍下Mysql的InnoDB索引相关知识,从各种树到索引原理到存储的细节. InnoDB是Mysql的默认存储引擎(Mysql5.5.5之前是MyISAM,文档).本着高效学习的目的,本篇以介绍InnoDB为主,少量涉及MyISAM作为对比. 这篇文章是我在学习过程中总结完成的,内容主要来自书本和博客(参考文献会给出),过程中加入了一些自己的理解,描述不准确的地方烦请指出. 1 各种树形结构 本来不打算从二叉搜索树开始,因为网上已经有太多相关文章,但是考虑到清晰的图示对理解问题有很大

MySQL和Lucene都可以对数据构建索引并通过索引查询数据,一个是关系型数据库,一个是构建搜索引擎(Solr.ElasticSearch)的核心类库.两者的索引(index)有什么区别呢?以前写过一篇<Solr与MySQL查询性能对比>,只是简单的对比了下查询性能,对于内部原理却没有解释,本文简单分析下两者的索引区别. MySQL索引实现 在MySQL中,索引属于存储引擎级别的概念,不同存储引擎对索引的实现方式是不同的,本文主要讨论MyISAM和InnoDB两个存储引擎的索引实现方式. M

序言 之前写到MySQL对表的增删改查(查询最为重要)后,就感觉MySQL就差不多学完了,没有想继续学下去的心态了,原因可能是由于别人的影响,觉得对于MySQL来说,知道了一些复杂的查询,就够了,但是我认为,不管有没有用,现在学着不懂的东西,说明就是自己薄弱的地方,多学才能比别人更强 --WH 一.什么是索引?为什么要建立索引? 索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行,不使用索引,MySQL必须从第一条记录开始读完整个表,直到找出相关的行,表越大,查询数据所花费的时间就越多,如果表中查询的列有

对mysql优化是一个综合性的技术,主要包括 a: 表的设计合理化(符合3NF) b: 添加适当索引(index) [四种: 普通索引.主键索引.唯一索引unique.全文索引] c: 分表技术(水平分割.垂直分割) d: 读写[写: update/delete/add]分离 e: 存储过程 [模块化编程,可以提高速度] f: 对mysql配置优化 [配置最大并发数my.ini, 调整缓存大小 ] g: mysql服务器硬件升级 h: 定时的去清除不需要的数据,定时进行碎片整理(MyISAM)

摘要: 本篇介绍下Mysql的InnoDB索引相关知识,从各种树到索引原理到存储的细节. InnoDB是Mysql的默认存储引擎(Mysql5.5.5之前是MyISAM,文档).本着高效学习的目的,本篇以介绍InnoDB为主,少量涉及MyISAM作为对比. 这篇文章是我在学习过程中总结完成的,内容主要来自书本和博客(参考文献会给出),过程中加入了一些自己的理解,描述不准确的地方烦请指出. 1 各种树形结构 本来不打算从二叉搜索树开始,因为网上已经有太多相关文章,但是考虑到清晰的图示对理解问题有很

数据库的常见的索引一般是单个字段,如果多个字段的组合,那么就组成了复合索引.对于组合索引,如果 对其中一字段做为条件查询,会出现什么情况呢? 一.例子 mysql> show create table watchdog\G *************************** . row *************************** Table: watchdog Create Table: CREATE TABLE `watchdog` ( `index1` ) NOT NULL

如大家所知道的,Mysql目前主要有以下几种索引类型:FULLTEXT,HASH,BTREE,RTREE. 那么,这几种索引有什么功能和性能上的不同呢? FULLTEXT 即为全文索引,目前只有MyISAM引擎支持.其可以在CREATE TABLE ,ALTER TABLE ,CREATE INDEX 使用,不过目前只有 CHAR.VARCHAR ,TEXT 列上可以创建全文索引.值得一提的是,在数据量较大时候,现将数据放入一个没有全局索引的表中,然后再用CREATE INDEX创建FULLTE

查询是数据库技术中最常用的操作.查询操作的过程比较简单,首先从客户端发出查询的SQL语句,数据库服务端在接收到由客户端发来的SQL语句后, 执行这条SQL语句,然后将查询到的结果返回给客户端.虽然过程很简单,但不同的查询方式和数据库设置,对查询的性能将会有很在的影响. 因此,本文就在MySQL中常用的查询优化技术进行讨论.讨论的内容如:通过查询缓冲提高查询速度:MySQL对查询的自动优化:基于索引的排序:不可达查询的检测和使用各种查询选择来提高性能. 一. 通过查询缓冲提高查询速度 一般我们使用

写在前面:索引对查询的速度有着至关重要的影响,理解索引也是进行数据库性能调优的起点.考虑如下情况,假设数据库中一个表有10^6条记录,DBMS的页面大小为4K,并存储100条记录.如果没有索引,查询将对整个表进行扫描,最坏的情况下,如果所有数据页都不在内存,需要读取10^4个页面,如果这10^4个页面在磁盘上随机分布,需要进行10^4次I/O,假设磁盘每次I/O时间为10ms(忽略数据传输时间),则总共需要100s(但实际上要好很多很多).如果对之建立B-Tree索引,则只需要进行log100(

Posted by Money Talks on 2012/02/23 | 第一篇 序章第二篇 连接优化第三篇 索引优化第四篇 查询优化第五篇 到实战中去 索引优化 索引优化涉及到几个方面,包括了索引的类型.如何让查询使用索引,查询是索引算法的选择等等操作.(原文链接http://ddbiz.com/?p=961)涉及到数据库的查询时,大多数情况都是要建立索引的,MySQL的索引类型以及创建索引方式,可以参考其文档或者这里. 服务器参数设置 在于索引有关系的数据库参数中,有一些特别重要,如下:

原文:Mysql主键索引.唯一索引.普通索引.全文索引.组合索引的区别 Mysql索引概念: 说说Mysql索引,看到一个很少比如:索引就好比一本书的目录,它会让你更快的找到内容,显然目录(索引)并不是越多越好,假如这本书1000页,有500也是目录,它当然效率低,目录是要占纸张的,而索引是要占磁盘空间的. Mysql索引主要有两种结构:B+树和hash. hash:hsah索引在mysql比较少用,他以把数据的索引以hash形式组织起来,因此当查找某一条记录的时候,速度非常快.当时因为是has

原文:Mysql高级之索引 索引:是针对数据所建立的目录. 作用: 可以加快查询速度 负面影响: 降低了增删改的速度. 索引的创建原则: 1:不要过度索引 2:在where条件最频繁的列上加.在重复度高的列上不加,比如性别男女: 3:尽量索引散列值,过于集中的值加索引意义不大. 索引的类型 普通索引: index 仅仅是加快查询速度. 唯一索引: unique index 行上的值不能重复 主键索引: primary key 不能重复. 主键必唯一,但是唯一索引不一定是主键. 一张表上,只能有一

索引: 使用索引可快速访问数据库表中的特定信息.索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构,例如 employee 表的姓(name)列.如果要按姓查找特定职员,与必须搜索表中的所有行相比,索引会帮助您更快地获得该信息. 索引是一个单独的.物理的数据库结构,它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单. 索引提供指向存储在表的指定列中的数据值的指针,然后根据您指定的排序顺序对这些指针排序.数据库使用索引的方式与您使用书籍中的索引的方式很相似:它搜索

第五章 MySQL事务,视图,索引,备份和恢复 一.事务 1.什么是事务 事务是一种机制,一个操作序列,它包含了一组数据库操作命令,并且把所有的命令作为一个整体一起向系统提交或撤销操作请求.要么都执行,要么都不执行. 事务是作为最小的控制单元来使用的,特别使用与多用户同时操作的数据库系统. 2.为什么需要事务 事务(transaction)是指将一系列数据操作捆绑成为一个整体进行统一管理,如果某一事务执行成功,则在该事务中进行的所有数据均会提交,成为数据库中永久的组成部分.如果事务执行遇到错误且

mysql中支持hash和btree索引.innodb和myisam只支持btree索引,而memory和heap存储引擎可以支持hash和btree索引 我们可以通过下面语句查询当前索引使用情况: show status like '%Handler_read%'; +-----------------------+-------+| Variable_name | Value |+-----------------------+-------+| Handler_read_first | 0

数据库的索引非常重要,基本面试数据库的问题都在索引上,所以这里小编整理出来,一方面为了自己复习,一方面也方便大家. 一,索引前传 在了解数据库索引之前,首先有必要了解一下数据库索引的数据结构基础,那么什么样的数据结构可以作为索引呢? B-tree是最常用的用于索引的数据结构.因为它们是时间复杂度低, 查找.删除.插入操作都可以可以在对数时间内完成.另外一个重要原因存储在B-Tree中的数据是有序的.数据库管理系统(RDBMS)通常决定索引应该用哪些数据结构.但是,在某些情况下,你在创建索引时可以

一.索引的介绍 二 .索引的作用 三.常见的几种索引: 3.1 普通索引 3.2 唯一索引 3.3 主键索引 3.4 组合索引 四.索引名词 五.正确使用索引的情况 什么是最左前缀呢? 六.索引的注意事项 七.执行计划 八.慢日志记录 九.分页性能相关方案 最优的解决方案 一.索引的介绍 数据库中专门用于帮助用户快速查找数据的一种数据结构.类似于字典中的目录,查找字典内容时可以根据目录查找到数据的存放位置,然后直接获取. 二 .索引的作用 约束 和 加速查找 三.常见的几种索引: - 普通索引

摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 文章主要内容分为三个部分. 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础. 第二部分结合MySQL数据库中My

初始化测试数据 创建一个测试用的表 create table dept(id int primary key auto_increment , deptName varchar(32) not null unique,salary decimal(12,6) not null,remark varchar(256),createDate date); 在表中插入一万条数据 BEGIN Declare i int default 0; while(i<=10000) do begin select