一:概念 - 在 索引建立之后,一条语句可能会命中多个索引,这时,索引的选择,就会交由 优化器 来选择合适的索引. - 优化器选择索引的目的,是找到一个最优的执行方案,并用最小的代价去执行语句. 二:优化器选择索引的原则? - 在数据库里面,扫描行数是影响执行代价的因素之一. - 扫描的行数越少,意味着访问磁盘数据的次数越少,消耗的 CPU 资源越少. - 当然,扫描行数并不是唯一的判断标准,优化器还会结合是否使用临时表.是否排序等因素进行综合判断. 三:优化器是如何判断扫描行数的? - MyS

优化器选择不适用索引的情况 有时候,有乎其并没有选择索引而去查找数据,而是通过扫描聚集索引,也就是直接进行全表的扫描来得到数据.这种情况多发生于范围查找.JOIN链接操作等情况.例如 ; 通过SHOW INDEX FROM orderdetails可以看到 可以看到orderdetails有(orderID,ProductID)的联合主键.此外还有对于列OrderID的单个索引.上述SQL显然是可以通过扫描orderID上的索引进行数据查询的,但通过EXPLAIN发现优化器并没有按照OrderI

转自http://www.jb51.net/article/67007.htm,感谢博主 本文通过一个案例来看看MySQL优化器如何选择索引和JOIN顺序.表结构和数据准备参考本文最后部分"测试环境".这里主要介绍MySQL优化器的主要执行流程,而不是介绍一个优化器的各个组件(这是另一个话题). 我们知道,MySQL优化器只有两个自由度:顺序选择:单表访问方式:这里将详细剖析下面的SQL,看看MySQL优化器如何做出每一步的选择. explain select * from emplo

对于任何DBMS,索引都是进行优化的最主要的因素.对于少量的数据,没有合适的索引影响不是很大,但是,当随着数据量的增加,性能会急剧下降.如果对多列进行索引(组合索引),列的顺序非常重要,MySQL仅能对索引最左边的前缀进行有效的查找. 例如:假 设存在组合索引it1c1c2(c1,c2),查询语句select * from t1 where c1=1 and c2=2能够使用该索引.查询语句select * from t1 where c1=1也能够使用该索引.但是,查询语句select * f

[背景] 对于关系数据库中的一张表,通常来说数据页面的总大小要比较某一个索引占用的页面要大的多(上面说的索引是不包涵主键索引的); 更进一步我们可以推导出,如果我们通过读索引就能解决问题,那么它相比读数据页来说要廉价的多:整体上看数据库会尽可能的通过 读索引就解决问题. [index_merge是什么] 为了说明index_merge是什么.这里还是从一个例子开始:假设数据库存在如下内容 create table person (id int not null auto_increment pr

[介绍] 工作的越久越到的的问题越多,就越是觉得一些“老话”历久弥新:由于最近的学习计划是深入的学习一遍MySQL优化器:学习过程中的一些成果 也会发布到这里,一来是为了整理自己已经知道的和新学到的,二来是为了给自己的网站做个友情连接 [is null 优化] 如果我们在定义表的时候就给不能为null的列加上not null 那么就将是一个非常好的实践,想想如果接下来有查询要查找col is null的话,因为mysql 已经知道col不可能为null 所以MySQL会直接把这个优化掉,返回空结

在上一篇文章:Mysql索引(一篇就够le) 中介绍了索引的基本使用,分类和原理,也强烈建议先读Mysql索引(一篇就够le),然后继续本文的阅读 我们也知道mysql的优化可以从很多的方面进行,比如硬件,换个ssd的磁盘也很爽,环境的搭建,比如读写分离等,参数的配置,表结构的设计,字段类型的合理选用,sql的正确书写方式,索引的构建等,这里我们主要从sql的查询做优化,主要是基于走索引的方式去学习. 一.优化能够带来什么 优化能带来的肯定是爽!!!当你作为一个用户去体验某个网页正在加载中...

GreatSQL社区原创内容未经授权不得随意使用,转载请联系小编并注明来源. GreatSQL是MySQL的国产分支版本,使用上与MySQL一致. 前言 实验 总结 前言 数据库的优化器相当于人类的大脑,大部分时候都能做出正确的决策,制定正确的执行计划,走出一条高效的路,但是它毕竟是基于某些固定的规则.算法来做的判断,有时候并没有我们人脑思维灵活,当我们确定优化器选择执行计划错误时该怎么办呢,语句上加hint,提示它选择哪条路是一种常见的优化方法. 我们知道Oracle提供了比较灵活的hint提

MySQL查询优化器有几个目标,但是其中最主要的目标是尽可能地使用索引,并且使用最严格的索引来消除尽可能多的数据行. 你的最终目标是提交SELECT语句查找数据行,而不是排除数据行.优化器试图排除数据行的原因在于它排除数据行的速度越快,那么找到与条件匹配的数据行也就越快. 如何 更好的 利用索引: 1:尽量比较数据类型相同的数据列.当你在比较操作中使用索引数据列的时候,请使用数据类型相同的列.相同的数据类型比不同类型的性能要高一些. 例如,INT与BIGINT是不同的.CHAR(10)被认为是C

记录MySQL 5.5上,优化器进行cost计算的方法. 第一篇: 单表的cost计算 数据结构: 1. table_share: 包含了表的元数据,其中索引部分: key_info:一个key的结构体,代表一个索引,包含了: key_length:key的长度 key_parts:key一共有多少个column key_part:key中具体的column rec_per_key:相同的key平均有几条记录 例如: (gdb) p (table->s->key_info->name)

MySQL 8.0新增特性 use_invisible_indexes:是否使用不可见索引,MySQL 8.0新增可以创建invisible索引,这一开关控制优化器是否使用invisible索引,on表示考虑使用. MySQL 5.7新增 derived_merge:派生表合并,类似Oracle的视图合并,当派生SQL中存在以下操作是无法展开UNION .GROUP .DISTINCT.LIMIT及聚合操作 duplicateweedout:是否使用使用临时表对semi-join产生的结果集去重

深入理解 index merge 是使用索引进行优化的重要基础之一.理解了 index merge 技术,我们才知道应该如何在表上建立索引. 1. 为什么会有index merge 我们的 where 中可能有多个条件(或者join)涉及到多个字段,它们之间进行 AND 或者 OR,那么此时就有可能会使用到 index merge 技术.index merge 技术如果简单的说,其实就是:对多个索引分别进行条件扫描,然后将它们各自的结果进行合并(intersect/union). MySQL5.

1.索引基础 索引对于良好的性能非常关键.尤其是当表中的数据量越来越大时,索引对性能的影响愈发重要.但是不恰当的索引随着数据量的增加,也会使整个数据库的性能下降. 举个例子: ; 如果在id上建立索引,则Mysql会使用该索引找到id为5的行,也就是说,Mysql现在索引按值进行查找,然后返回所有包含该值的数据行.索引也可以包含一列或者多列,列的顺序也十分重要,因为Mysql只能高效地使用索引的最左前缀列. 索引优化应该是查询性能优化最有效的手段了,一个"最优"的索引有时比一个&quo

前一篇介绍了cost的计算方法,下面测试一下两表关联的查询: 测试用例 CREATE TABLE `xpchild` ( `id` int(11) NOT NULL, `name` varchar(100) DEFAULT NULL, `c1` int(11) DEFAULT NULL, `c2` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `xpchild_name` (`name`), KEY `xpchild_id_c1` (`id`,`c1

1.索引的优点 索引可以让服务器快速地定位到表的指定位置.总结下来有三大优点: 索引大大减少了服务器需要扫描的数据量 索引可以帮助服务器避免排序和临时表 索引可以将随机I/O变为顺序I/O 2.高性能的索引策略 独立的列 我们通常会看到一些查询不当地使用索引,或者使得Mysql无法使用已有的索引,比如: SELECT ID FROM B WHERE ID + = ; Mysql无法解析这个方程式,我们应该养成简化where条件的习惯,下面是另一个常见错误: SELECT A FROM B TO_

(system@127.0.0.1:3306) [trunk]> show variables like '%performance_sch%';+----------------------------------------------------------+-------+| Variable_name | Value |+----------------------------------------------------------+-------+| performance_sc

深入理解 index merge 是使用索引进行优化的重要基础之一.理解了 index merge 技术,我们才知道应该如何在表上建立索引. 1. 为什么会有index merge 我们的 where 中可能有多个条件(或者join)涉及到多个字段,它们之间进行 AND 或者 OR,那么此时就有可能会使用到 index merge 技术.index merge 技术如果简单的说,其实就是:对多个索引分别进行条件扫描,然后将它们各自的结果进行合并(intersect/union). MySQL5.

测试的用例中,因为limit的大小不同,而产生了完全不同的执行计划: 1. 测试case: create table t1 ( f1 ) not null, f2 ) not null, f3 ) not null, f4 tinyint() not null, primary key (f1), unique key (f2, f3), key (f4) ) engine=innodb; insert into t1 values (,,,), (,,,), (,,,), (,,,), (,,

聚蔟索引 聚蔟索引并不是一种单独的索引类型,而是一种数据存储方式.Innodb的聚蔟索引在同一结构保存了B-Tree索引和数据行. 当表有聚蔟索引时,它的数据行实际上存放在索引的叶子页中.下图展示了聚蔟索引中的记录是如何存放的.注意到,叶子页包含了行的全部数据,但是节点页只包含了索引列. 聚集的数据有一些重要的优点: 可以把相关的数据保存在一起.减少查找到ID后回行产生多一次的I/O 数据访问更快.聚蔟索引把数据页和索引保存在同一个B-Tree结构,比非聚蔟索引在查找数据时少一次回表查询 使用覆

一.BTree索引 注:名叫btree索引,大的方面看,都用的平衡树,但具体的实现上,各引擎稍有不同,比如,严格地说,NDB引擎使用的是T-tree,Myisam和innodb中默认用B-tree索引. 抽象来讲,Btree可以理解为“排好序的快速查找结构”. btree索引的常见误区: 1.在where条件常用的列上都加上独立的索引 例如 a列上加索引idx_a,b列上加索引idx_b where a=3 and b>100 只能用上idx_a或idx_b中的一个,不能同时用上. 二.hash