mysql force index() 强制索引的使用 之前跑了一个SQL,由于其中一个表的数据量比较大,而在条件中有破坏索引或使用了很多其他索引,就会使得sql跑的非常慢... 那我们怎么解决呢? 这时候我么可以使用mysql force index() 强制索引来优化查询语句: 使用MySQL force index 强制索引的目的是对目标表添加最关键的索引,使其优先使用该索引筛选数据: select * from ws_shop a hour) > '2016-10-01 06:00:00

MSQL中使用order by 有个坑,会默认走order by 后面的索引.而不走where条件里应该走的索引.大家在使用时要绕过此坑. 如下语句因为order by 走了settle_id这个主键,每次查询要4-6秒. 如果语句里非要有order by.那么将语句改写: FROM `wxhc_settle` force index (idx_user_id) WHERE `c_user_id` = 43865 AND  gmt_create>'2018-09-12 00:00:00' AND

1.在测试一个按照时间的范围查询时,尽管增加了索引,发现使用不到索引,可以使用这个来强制使用索引 测试过程为,创建下面的表,以及创建了联合索引 create table delay_delete_users( id int auto_increment, email_id comment 'email表id', email ) not null default '' comment '邮箱前缀', entid comment '企业id', default_domain ) not null d

以下的文章主要介绍的是MySQL force Index  强制索引,以及其他的强制操作,其优先操作的具体操作步骤如下:我们以MySQL中常用的hint来进行详细的解析,如果你是经常使用Oracle的朋友可能知道,Oracle的hincvt功能种类很多,对于优化sql语句提供了很多方法. 同样,在MySQL里,也有类似的hint功能.下面介绍一些常用的. 强制索引MySQL FORCE INDEX SELECT * FROM TABLE1 FORCE INDEX (FIELD1) … 以上的SQ

其他强制操作,优先操作如下: mysql常用的hint 对于经常使用oracle的朋友可能知道,oracle的hint功能种类很多,对于优化sql语句提供了很多方法.同样,在mysql里,也有类似的hint功能.下面介绍 一些常用的. 强制索引 FORCE INDEX SELECT * FROM TABLE1 FORCE INDEX (FIELD1) … 以上的SQL语句只使用建立在FIELD1上的索引,而不使用其它字段上的索引. 忽略索引 IGNORE INDEX SELECT * FROM

前几天统计一个sql,是一个人提交了多少工单,顺便做了相关sql优化.数据大概2000多w. ) c order by c desc; 为了实验最少受其他因素干扰,将生产库的200多w数据导出来,用测试服务器进行测试. 导出来的数据是一个堆表,没有主键,没有索引. mysql> show index from WorkOrder; 查询index方法1 Empty set (0.00 sec) mysql> show keys from WorkOrder; 查询index方法2 Empty

今天和运维同学一块查找mysql慢查询日志,发现了如下一条sql: SELECT sum(`android` + ios) total,pictureid,title,add_time FROM `juzi_access_statistic` LEFT JOIN juzi_news ON juzi_access_statistic.pictureid=juzi_news.id GROUP BY `pictureid` HAVING total >= 100000 AND pictureid >

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

前几天统计一个sql,是一个人提交了多少工单,顺便做了相关sql优化.数据大概2000多w. select CustName,count(1) c from WorkOrder where CreateDate>'2016-5-1' and CreateDate<'2017-1-1'group by CustName having c>100 order by c desc; 为了实验最少受其他因素干扰,将生产库的200多w数据导出来,用测试服务器进行测试. 导出来的数据是一个堆表,没有

其他强制操作,优先操作如下: mysql常用的hint 对于经常使用oracle的朋友可能知道,oracle的hint功能种类很多,对于优化sql语句提供了很多方法.同样,在mysql里,也有类似的hint功能.下面介绍一些常用的. 强制索引 FORCE INDEX SELECT * FROM TABLE1 FORCE INDEX (FIELD1) … 以上的SQL语句只使用建立在FIELD1上的索引,而不使用其它字段上的索引. 忽略索引 IGNORE INDEX SELECT * FROM T

今天写了一个统计sql,在一个近亿条数据的表上执行,200s都查不出结果.SQL如下: select customer,count(1) c from upv_** where created between "2015-07-06" and "2015-07-07" group by customer having c > 20 order by c desc 执行explain,发现这个sql扫描了8000W条记录到磁盘上.然后再进行筛选.type=ind

促使这次探索的初衷还是因为要对一个定时脚本性能进行优化. 脚本有两个指定状态分别是status, latest_process_status,和一个超期时间expire_time进行限制. 按照我以前的习惯,直接给这一组字段建了一个联合索引.写成了 expire_time_status_latest_process_status (expire_time, status, latest_process_status) 以前只知道,联合索引的第一个值会做单独的索引,但是不知道先后顺序不同也会导致索

MySQL 查询优化之 Index Merge Index Merge Intersection 访问算法 Index Merge Union 访问算法 Index Merge Sort-Union 访问算法 参考文档 索引合并访问方法可以在查询中对一个表使用多个索引,对它们同时范围扫描,并且合并结果(intersects/unions/unions-of-intersections). 此访问方法合并来自单个表的索引扫描; 它不会将扫描合并到多个表中. 使用索引合并的示例查询: ; SELEC

[转自:https://blog.csdn.net/bruce128/article/details/46777567]并进行总结 今天写了一个统计sql,在一个近亿条数据的表上执行,200s都查不出结果.SQL如下: ) c from upv_** where created between "2015-07-06" and "2015-07-07" group by customer having c > order by c desc 执行explain

最近,又遇到了慢 SQL,简单的看了下,又是因为 MySQL 本身优化器还有查询计划估计不准的问题.SQL 如下: select * from t_pay_record WHERE (( user_id = 'user_id1' AND is_del = 0 )) ORDER BY id DESC LIMIT 20 这个 SQL 执行了 20 分钟才有结果.但是我们换一个 user_id,执行就很快.从线上业务表现来看,大部分用户的表现都正常.我们又用一个数据分布与这个用户相似的用户去查,还是比

MySQL索引的Index method中btree和hash的区别 在MySQL中,大多数索引(如 PRIMARY KEY,UNIQUE,INDEX和FULLTEXT)都是在BTREE中存储,但使用memory引擎可以选择BTREE索引或者HASH索引,两种不同类型的索引各自有其不同的使用范围. Hash 索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-T

本文出处:http://www.cnblogs.com/wy123/p/7374078.html(保留出处并非什么原创作品权利,本人拙作还远远达不到,仅仅是为了链接到原文,因为后续对可能存在的一些错误进行修正或补充,无他) 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

本文同时发表在https://github.com/zhangyachen/zhangyachen.github.io/issues/102 关于MySQL的loose index scan有几点疑问,欢迎看到这篇文章的人一起探讨. 测试表结构: CREATE TABLE `test` ( `id` int(11) NOT NULL default '0', `v1` int(10) unsigned NOT NULL default '0', `v2` int(10) unsigned NOT

一.SQL的where条件提取规则 在ICP(Index Condition Pushdown,索引条件下推)特性之前,必须先搞明白根据何登成大神总结出一套放置于所有SQL语句而皆准的where查询条件的提取规则:所有SQL的where条件,均可归纳为3大类:Index Key (First Key & Last Key),Index Filter,Table Filter. 接下来,简单说一下这3大类分别是如何定义,以及如何提取的,详情请看:SQL语句中where条件在数据库中提取与应用浅析.

MySQL InnoDB Add Index实现调研 MySQL Add Index实现 MySQL各版本,对于add Index的处理方式是不同的,主要有三种: Copy Table方式 这是InnoDB最早支持的创建索引的方式.顾名思义,创建索引是通过临时表拷贝的方式实现的. 新建一个带有新索引的临时表,将原表数据全部拷贝到临时表,然后Rename,完成创建索引的操作. 这个方式创建索引,创建过程中,原表是可读的.但是会消耗一倍的存储空间. Inplace方式 这是原生MySQL 5.5,以