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

1.mysql强制使用索引:force index(索引名或者主键PRI) 例如: select * from table force index(PRI) limit 2;(强制使用主键) select * from table force index(ziduan1_index) limit 2;(强制使用索引"ziduan1_index") select * from table force index(PRI,ziduan1_index) limit 2;(强制使用索引&quo

mysql强制索引和禁止某个索引 1.mysql强制使用索引:force index(索引名或者主键PRI) 例如: select * from table force index(PRI) limit 2;(强制使用主键) select * from table force index(ziduan1_index) limit 2;(强制使用索引"ziduan1_index") select * from table force index(PRI,ziduan1_index) li

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

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

MySQL 查询优化之 Index Condition Pushdown Index Condition Pushdown限制条件 Index Condition Pushdown工作原理 ICP的开启与关闭 使用ICP示例 Index Condition Pushdown (ICP)是MySQL使用索引从表中检索行数据的一种优化方式. 禁用ICP时,存储引擎会通过遍历索引定位基表中的行,然后返回给Server层,再去为这些数据行进行where条件的过滤. 启用ICP时,如果where条件可以使

MySQL InnoDB 索引 (INDEX) 页结构 InnoDB 为了不同的目的而设计了不同类型的页,我们把用于存放记录的页叫做索引页 索引页内容 索引页分为以下部分: File Header:表示页的一些通用信息,占固定的38字节 Page Header:表索引页专有的一些信息,占固定的56个字节 Infimum & Supremum:两个虚拟的伪记录,分别表示页中的最小和最大记录,占固定的26个字节 User Records:真实存储我们插入的记录的部分,大小不固定 Free Space

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

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 注:如果在时

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

在公司后台某模块功能记录日志中有一个搜索功能,通过前段时间的产品使用时间区间进行搜索反馈有些卡顿,我发现这个搜索功能比较慢,要3秒左右才能出来,就决定对这里做一下优化. 通过分析代码和SQL发现最核心的问题在于一个区间查询耗时太长,耗时2秒多,所以我决定看看这里能不能优化,其中核心SQL为 SELECT * FROM XXX_log WHERE (`ctime` BETWEEN '2017-09-11 09:34:13' AND '2017-10-11 09:34:13') AND column

Mysql: mysql between 日期索引 索引问题-日期索引使用 表结构: dep_date dep arr 联合索引: ind_coll_date_route  (dep_date ,dep,arr) 这两天发现原来的查询效率慢了,使用explain 查看,居然没有使用索引, 我的索引是日期类型的,首先想到的是mysql对日期类型的索引的处理机制是不是不同,在where条件里试了几种,发现效果都差不多, where dep_date >= ‘20161121’ where dep_d

本文章属于转载,尊重原创:http://www.2cto.com/database/201501/369135.html 实验环境: 1.sql工具:Navicat 2.sql数据库,使用openstack数据库作为示例 一.mysql索引查询 show index from instances 结果字段解释: vcmRlcj0="1" cellpadding="2" cellspacing="0"> Table:数据库表名 Non_uni

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.

ICP简介 Index Condition Pushdown (ICP) is an optimization for the case where MySQL retrieves rows from a table using an index. Without ICP, the storage engine traverses the index to locate rows in the base table and returns them to the MySQL server whi

实际上,这个页面所讲述的是在MariaDB 5.3.3(MySQL是在5.6)开始引入的一种叫做Index Condition Pushdown(以下简称ICP)的查询优化方式.由于本身不是一个层面的东西,前文中说的是Index Access,而这里是Query Optimization,所以并不构成对前文正确性的影响.在写前文时,MySQL还没有ICP,所以文中没有涉及相关内容,但考虑到新版本的MariaDB或MySQL中ICP的启用确实影响了一些查询行为的外在表现.所以决定写这篇文章详细讲述

MySQL InnoDB的二级索引(Secondary Index)会自动补齐主键,将主键列追加到二级索引列后面.详细一点来说,InnoDB的二级索引(Secondary Index)除了存储索引列key值,还存储着主键的值(而不是指向主键的指针).为什么这样做呢?因为InnoDB是以聚集索引方式组织数据的存储,即主键值相邻的数据行紧凑的存储在一起(索引组织表).当数据行移动或者发生页分裂的时候,可以减少大量的二级索引维护工作.InnoDB移动行时,无需更新二级索引.我们以官方文档的例子来测试: