你可以认为联合索引是闯关游戏的设计 例如你这个联合索引是state/city/zipCode 那么state就是第一关 city是第二关, zipCode就是第三关 你必须匹配了第一关,才能匹配第二关,匹配了第一关和第二关,才能匹配第三关 你不能直接到第二关的 索引的格式就是第一层是state,第二层才是city 上面举例介绍来源 https://zhidao.baidu.com/question/1863364017408156387.html mysql sql 中如果使用了 not in

微信搜『烟雨星空』,获取最新好文. 前言 最近,有一个业务需求,给我一份数据 A ,把它在数据库 B 中存在,而又比 A 多出的部分算出来.由于数据比较杂乱,我这里简化模型. 然后就会发现,我去,这不就是 not in ,not exists 嘛. 那么问题来了,in, not in , exists , not exists 它们有什么区别,效率如何? 曾经从网上听说,in 和 exists 不会走索引,那么事实真的是这样吗? 带着疑问,我们研究下去. 注意: 在说这个问题时,不说明 MySQ

要尽可能地把字段定义为 NOT NULL,即使应用程序无须保存 NULL(没有值),也有许多表包含了可空列(Nullable Column)这仅仅是因为它为默认选项.除非真的要保存 NULL,否则就把列定义为 NOT NULL MySQL难以优化引用了可空列的查询,它会使索引.索引统计和值更加复杂.可空列需要更多的储存空间,还需要在MySQL内部进行特殊处理.当可空列被索引的时候,每条记录都需要一个额外的字节,还可能导致 MyISAM 中固定大小的索引(例如一个整数列上的索引)变成可变大小的索引

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...

Select * 一定不走索引是否正确? 走索引指的是:SQL语句的执行计划用到了1.聚集索引查找  2.索引查找  ,并且查询语句中需要有where子句 根据where子句的过滤条件,去聚集索引或非聚集索引那里查找记录 一张表只有一列的情况: 聚集索引 USE [tempdb] GO CREATE TABLE t1 ( id INT ) GO CREATE CLUSTERED INDEX CIX_T1 ON [dbo].[t1](ID ASC) GO DECLARE @I INT SET @I

说明 在MySQL中,并不是你建立了索引,并且你在SQL中使用到了该列,MySQL就肯定会使用到那些索引的,有一些情况很可能在你不知不觉中,你就“成功的避开了”MySQL的所有索引. 索引列参与计算 如果where条件中age列中使用了计算,则不会使用该索引.如果需要计算,千万不要计算到索引列,想方设法让其计算到表达式的另一边去. SELECT `sname` FROM `t_stu` WHERE `age`=20; -- 会使用索引 SELECT `sname` FROM `t_stu` WH

背景及现象 report_product_sales_data表数据量2800万: 经测试,在当前数据量情况下,order by主键id,limit最大到49的时候可以用到索引report_product_sales_data_hq_code_orgz_id_index,大于49时就走PRIMARY主键索引. 表结构 CREATE TABLE `report_product_sales_data` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT C

第一:选择唯一性索引 唯一性索引的值是唯一的,可以更快捷的通过该索引来确定某条记录. 2.索引的列为where 后面经常作为条件的字段建立索引 如果某个字段经常作为查询条件,而且又有较少的重复列或者是唯一咧可以考虑作为索隐列 经常作为查询条件的列作为索引会提高速度 3.位经常需要进行排序.分组和联合操作的的字段建立索引. order by  group by  distinct union 这种情况下在查询的时候排序会浪费很多的时间, 如果为其建立索引可以有效的避免排序操作. 4.限制索引的的数

需要修改阿里云中的MYSQL 配置参数 : eq_range_index_dive_limit 阿里云上默认是 10 , 这个参数 表示 in 查询 条件超过 10 个 就不走索引,走全表扫描.如果我们分页的数量超过10并且条件中使用了in,那么就需要修改这个参数 修改后

SQL语句优化 1 企业SQL优化思路 1.把一个大的不使用索引的SQL语句按照功能进行拆分 2.长的SQL语句无法使用索引,能不能变成2条短的SQL语句让它分别使用上索引. 3.对SQL语句功能的拆分和修改 4.减少"烂"SQL由运维(DBA)和开发交流(确认),共同确定如何改,最终由DBA执行 5.制定开发流程 2 不适合走索引的场景 1.唯一值少的列上不适合建立索引或者建立索引效率低.例如:性别列 2.小表可以不建立索引,100条记录. 3.对于数据仓库,大量全表扫描的情况,建索

如何根据执行计划,判断Mysql语句是否走索引

如果delete语句带有查询,写法不对会导致不走索引. 简单粗暴的办法:拆两条sql,一条查询,一条delete ======================= [不走索引的写法] DELETE FROM goods_item_combo_group_item_history WHERE group_id IN (SELECT id FROM goods_item_combo_group_history WHERE lease_code = 'schjyzzh' AND item_code =

PS:上网再次看了一下数据库关于索引的一些细节...感觉自己学的东西有点少...又再次的啃了啃索引.... 学习内容: 索引查询优化... 上一章说道的索引还不是特别的详细,再补充一些具体的细节... 1.B-Tree索引... B-tree结构被称为平衡多路查找树...其数据结构为:   这就是其数据结构图...我们没必要完全的理解其中的原理..并且我也不会做过多的原理介绍...我们只需要知道数据库是以这种方式进行存储数据的就可以了... mysql> create table title -

1.Order By 是怎么工作的 MySQL做排序是一个成本比较高的操作.MySQL会为每个线程分配一个 sort_buffer 内存用于排序,该内存大小为 sort_buffer_size. 全字段排序 排序流程: 1).初始化 sort_buffer,确定放入需要查询的字段,例如查询年龄age.姓名name等: 2).从 where 条件中的查询条件的索引例如age = 10 这个条件,age作为一个索引,从索引树拿到符合 age = 10 的主键id(二级索引存的是主键id,主键索引才是

1 索引的类型 UNIQUE唯一索引 不可以出现相同的值,可以有NULL值. INDEX普通索引 允许出现相同的索引内容. PRIMARY KEY主键索引 不允许出现相同的值,且不能为NULL值,一个表只能有一个primary_key索引. fulltext index 全文索引 上述三种索引都是针对列的值发挥作用,但全文索引,可以针对值中的某个单词,比如一篇文章中的某个词,然而并没有什么卵用,因为只有myisam以及英文支持,并且效率让人不敢恭维,但是可以用coreseek和xunsearch

一 介绍 为何要有索引? 一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,在生产环境中,我们遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,因此对查询语句的优化显然是重中之重.说起加速查询,就不得不提到索引了. 什么是索引? 索引在MySQL中也叫做“键”,是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构.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,索引对于性能的影响愈发重要.索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了.索引能够轻易将查询性能

一 介绍 为何要有索引? 一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,在生产环境中,我们遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,因此对查询语句的优化显然是重中之重.说起加速查询,就不得不提到索引了. 什么是索引? 索引在MySQL中也叫做“键”,是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构.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,索引对于性能的影响愈发重要.索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了.索引能够轻易将查询性能

1.索引基础 1.1 介绍 (1.)为何要有索引? 一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,在生产环境中,我们遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,因此对查询语句的优化显然是重中之重.说起加速查询,就不得不提到索引了. (2.)什么是索引? 索引在MySQL中也叫做"键",是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构.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,索引对于性能的影响愈发重要.索引优化应该是对查询性

<MySQL面试小抄>索引考点二面总结 我是肥哥,一名不专业的面试官! 我是囧囧,一名积极找工作的小菜鸟! 囧囧表示:小白面试最怕的就是面试官问的知识点太笼统,自己无法快速定位到关键问题点!!! 本期主要面试考点 面试官考点之谈谈索引维护过程?页分裂?页合并? 面试官考点之简述一下查询时B+树索引搜索过程? 面试官考点之什么是回表? 面试官考点之什么是索引覆盖?使用场景? 面试官考点之什么情况下会索引失效? 面试官考点之哪些情况下,可能会面临索引失效的问题? 面试官考点之or走索引和索引失效分

接着上一篇 MySQL 数据库性能优化之表结构,这是 MySQL数据库性能优化专题 系列的第三篇文章:MySQL 数据库性能优化之索引优化 大家都知道索引对于数据访问的性能有非常关键的作用,都知道索引可以提高数据访问效率. 为什么索引能提高数据访问性能?他会不会有“副作用”?是不是索引创建越多,性能就越好?到底该如何设计索引,才能最大限度的发挥其效能? 这篇文章主要是带着上面这几个问题来做一个简要的分析,同时排除了业务场景所带来的特殊性,请不要纠结业务场景的影响. 索引为什么能提高数据访问性能?