索引的三星原则 1.索引将相关的记录放到一起,则获得一星 2.如果索引中的数据顺序和查找中的排列顺序一致则获得二星 3.如果索引中的列包含了查询中的需要的全部列则获得三星 多列索引 1.1.多个单列索引 很多人对多列索引的理解都不够.一个常见的错误就是,为每个列建立独立的索引,或者按照错误的顺序创建多列索引. 我们会在稍后的章节中单独讨论索引列的顺序问题.先来看第一个问题,为每个列创建独立的索引,从SHOW CREATE TABLE 中很容易看到这种情况: CREATE TABLE t( c1

mysql的多列索引是经常会遇到的问题,怎样才能有效命中索引,是本文要探讨的重点. 多列索引使用的Btree,也就是平衡二叉树.简单来说就是排好序的快速索引方式.它的原则就是要遵循左前缀索引. 多个索引从左边往右都使用上,才能使用到整个多列索引. 下面我先建立一个简单的表做实验: create table t6 ( c1 char(1) not null default '', c2 char(1) not null default '', c3 char(1) not null default

索引优化策略 :索引类型 .1B-tree索引 关注的是:Btree索引的左前缀匹配规则,索引在排序和分组上发挥的作用. 注:名叫btree索引,大的方面看都用的二叉树.平衡树.但具体的实现上,各引擎稍有不同.比如,严格的说,NDB引擎,使用的是T-tree.Myisam,innodb中,默认用B-tree索引. 凡是tree系列的,可理解为”排好序的.快速查找.的结构”.是排好序的,所以查询某个范围就很快. btree索引的常见误区:在where条件常用的列上都加上索引, 例: ; //查询第

目录 查询背景 一.like查询 二.json函数查询 三.联合索引查询 四.全文索引查询 结论 查询背景 有一个表tmp_test_course大概有10万条记录,然后有个json字段叫outline,存了一对多关系(保存了多个编码,例如jy1577683381775) 我们需要在这10万条数据中检索特定类型的数据,目标总数据量:2931条 SELECT COUNT(*) FROM tmp_test_course WHERE `type`=5 AND del=2 AND is_leaf=1 我

上文中,我们了解了MySQL不同引擎下索引的实现原理,在本文我们将继续探讨一下索引的使用以及优化. 创建索引可以大大提高系统的性能. 第一,通过创建唯一性索引,可以保证数据库表中每一行数据的唯一性. 第二,可以大大加快数据的检索速度,这也是创建索引的最主要的原因. 第三,可以加速表和表之间的连接,特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义. 第四,在使用分组和排序子句进行数据检索时,同样可以显著减少查询中分组和排序的时间. 第五,通过使用索引,可以在查询的过程中,使用优化隐藏器,提高系统的性能.

mysql建立多列索引(联合索引)有最左前缀的原则,即最左优先,如: 如果有一个2列的索引(col1,col2),则已经对(col1).(col1,col2)上建立了索引:如果有一个3列索引(col1,col2,col3),则已经对(col1).(col1,col2).(col1,col2,col3)上建立了索引: 总结:1.b+树的数据项是复合的数据结构,比如(name,age,sex)的时候,b+树是按照从左到右的顺序来建立搜索树的,比如当(张三,20,F)这样的数据来检索的时候,b+树会优

1.概要 InnoDB引擎对FULLTEXT索引的支持是MySQL5.6新引入的特性,之前只有MyISAM引擎支持FULLTEXT索引.对于FULLTEXT索引的内容可以使用MATCH()-AGAINST语法进行查询. 为了在InnoDB驱动的表中使用FULLTEXT索引MySQL5.6引入了一些新的配置选项和INFORMATION_SCHEMA表.比如,为了监视一个FULLTEXT索引中文本处理过程的某一方面可以查询INNODB_FT_CONFIG,INNODB_FT_INDEX_TABLE,

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hash结构,每个键只对应一个值,而且是散列的方式分布.所以他并不支持范围查找和排

MYSQL索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录,所有MySQL索引都以B-树的形式保存.如果没有索引,执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记录,直至找到符合要求的记录.表里面的记录数量越多,这个操作的代价就越高.如果作为搜索条件的列上已经创建了索引,MySQL无需扫描任何记录即可迅速得到目标记录所在的位置.如果表有1000个记录,通过索引查找记录至少要比顺序扫描记录快100倍. 总体分析 PRIMARY, INDEX, UNIQUE 这3种是一类 PRIMARY 主键. 就

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

没有索引时mysql是如何查询到数据的 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

转自:http://blog.chinaunix.net/uid-29305839-id-4257512.html 创建一个多列索引:CREATE TABLE test (      id         INT NOT NULL,      last_name  CHAR(30) NOT NULL,      first_name CHAR(30) NOT NULL,      PRIMARY KEY (id),      INDEX name (last_name,first_name)  

MySQL数据库提供两种类型的索引,如果没正确设置,索引的利用效率会大打折扣却完全不知问题出在这. CREATE TABLE test ( id         INT NOT NULL, last_name  CHAR(30) NOT NULL, first_name CHAR(30) NOT NULL, PRIMARY KEY (id), INDEX name (last_name,first_name) ); 以上创建的其实是一个多列索引,创建列索引的代码如下: CREATE TABLE 

mysql中 myisam,innodb默认使用的是 Btree索引,至于btree的数据结构是怎样的都不重要,只需要知道结果,既然是索引那这个数据结构最后是排好序:就像新华字典他的目录就是按照a,b,c..这样排好序的:所以你在找东西的时候才快,比如你找 “中” 这个字的解释,你肯定就会定位到目录的 z 开头部分: 组合索引可以这样理解,比如(a,b,c),abc都是排好序的,在任意一段a的下面b都是排好序的,任何一段b下面c都是排好序的: 组合索引的生效原则是  从前往后依次使用生效,如果中

数据库的索引可以加快查询速度,原因是索引使用特定的数据结构(B-Tree)对特定的列额外组织存放,加快存储引擎(索引是存储引擎实现)查找记录的速度.索引优化是数据库优化的最重要手段. 如果查询语句使用索引(通常是where条件匹配索引)就会利用树的结构加快查找,索引会按值查找到要查找的行在表中位置,不需回表查询数据的就是聚簇索引(索引和数据存放在一起).通常是需要回表再查数据,需要消耗额外的磁盘IO.所以有些时候(如按顺序读取数据)全表扫描会比使用索引快的原因就在于此. 查询条件只有一个字段时,

“把Where条件里面的列都建上索引”,这种说法其实是非常错误的! 这样一个查询,假设actor_id与film_id都单独建立索引 SELECT film_id , actor_id FROM sakila.film_actor ; 在老的mysql版本中,mysql对这个查询会使用全表扫描,除非改写成下面这样 UNION ALL ; 但在mysql 5.0中,查询能够同时使用这两个单列索引进行扫描,并将结果进行合并,通过Explain的Extra列可以看到这点,这种算法有3个变种: 1.OR

MySQL 5.6.30 问题背景 由于爬虫抓取的数据不断增多,这两天在不断对数据库以及查询语句进行优化,其中一个表结构如下: CREATE TABLE `newspaper_article` ( `id` varchar(50) NOT NULL COMMENT '编号', `title` varchar(190) NOT NULL COMMENT '标题', `author` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '作者', `date` date NULL D

在网上看到: 定义:最左前缀原则指的的是在sql where 子句中一些条件或表达式中出现的列的顺序要保持和多索引的一致或以多列索引顺序出现,只要 出现非顺序出现.断层都无法利用到多列索引. 该博文有误 ,暂未修改 2013年11月22日 打算实践一下,但是实践结果却正好相反,最后找出原因. 第一次实践过程如下: /* Navicat MySQL Data Transfer Source Server : localhost Source Server Version : 50515 Sourc

一个经典的多列索引案例,如题: 假设某个表有一个联合索引(c1,c2,c3,c4)一下--只能使用该联合索引的 c1,c2,c3 部分 Awhere c1=x and c2=x and c4>x and c3=x B where c1=x and c2=x and c4=x order by c3 C where c1=x and c4= x group by c3,c2 D where c1=x and c5=x order by c2,c3 E where c1=x and c2=x and

提到MySQL优化,索引优化是必不可少的.其中一种优化方式 --索引优化,添加合适的索引能够让项目的并发能力和抗压能力得到明显的提升. 我们知道项目性能的瓶颈主要是在"查(select)"语句,要提升"查"这一性能,mysql索引是必不可少的.接下来总结一下mysql常见的四种索引 一. 四种索引(主键索引/普通索引/全文索引/唯一索引) 1.索引的添加  1.1主键索引的添加 当一张表,把某个列设为主键的时候,则该列就是主键索引 create table a( i