一.首先看一个我在某公众号看到的一个关于数据库优化的举措 二.如果where子句中查询的列执行了 “is null” 或者 “is not null” 或者 “<=> null” 会不会使用索引呢? 先列出结论:where子句中使用上述对null的判断,如果判断的列设置了索引,那就可以使用到索引 官方依据在:https://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/is-null-optimization.html 三.测试: 1.建表 CREATE TABLE `tes

我们在学sqlserver的时候,大多教科书和前辈们都说状态少的字段不要建索引,由此带来的开销还不如不建索引,但是这句话有多少人真的知道, 或者说有多少人真的对此有比较深刻的理解,而不是听别人道听途说...这样记得快,忘记的也不慢...这篇我来分析一下这句话到底有几个意思. 一:现象 首先我们还是用测试数据来发现问题,我先建立一个Person,有5个字段,建表sql如下: DROP TABLE dbo.Person ),Age ),isMan INT ) -- 在isMan字段创建非聚集索引(0

对于大量left join 的表查询,可以在关键的 连接节点字段上创建索引. 问题: 大量的left join 怎么优化 select a.id,a.num,b.num,b.pcs,c.num, c.pcs,d.num,d.pcs,e.num,e.pcs,a.x, a.y from a left join b.id=a.id and b.time=a.time left join c.id=a.id and b.time=a.time left join d.id=a.id and b.time

工作中处理数据时,发现某个表的数据达近亿条,所以要为表建索引提高查询性能,以下两篇文章总结的很好,记录一下,以备后用. 数据库建立索引常用的规则如下: 1.表的主键.外键必须有索引: 2.数据量超过300的表应该有索引: 3.经常与其他表进行连接的表,在连接字段上应该建立索引: 4.经常出现在Where子句中的字段,特别是大表的字段,应该建立索引: 5.索引应该建在选择性高的字段上: 6.索引应该建在小字段上,对于大的文本字段甚至超长字段,不要建索引: 7.复合索引的建立需要进行仔细分析:尽量考

数据库建立索引常用的规则如下: 1.表的主键.外键必须有索引: 2.数据量超过300的表应该有索引: 3.经常与其他表进行连接的表,在连接字段上应该建立索引: 4.经常出现在Where子句中的字段,特别是大表的字段,应该建立索引: 5.索引应该建在选择性高的字段上: 6.索引应该建在小字段上,对于大的文本字段甚至超长字段,不要建索引: 7.复合索引的建立需要进行仔细分析:尽量考虑用单字段索引代替: A.正确选择复合索引中的主列字段,一般是选择性较好的字段: B.复合索引的几个字段是否经常同时以A

字段约束 MySQL的字段约束共四种: 约束名 关键字 描述 主键约束 PRIMARY KEY 字段值唯一,且不能为NULL 非空约束 NOT NULL 字段值不能为NULL 唯一约束 UNIQUE 字段值唯一,但可以为NULL 外键约束 FOREIGN KEY 保持关联数据的逻辑性 关于主键约束 主键约束字段要求字段值的唯一性,且不能为NULL 建议使用数字类型的主键,提高检索速度,一般设置自增主键或GUID CREATE TABLE t_emp( id INT PRIMARY KEY AUT

1.什么事索引(本质:数据结构) 索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构. 2.优势: 1.提高数据检索的效率,降低数据库IO成本 2.通过索引对数据进行排序,降低数据排序的成本,降低了CPU的消耗 3.劣势: 降低更新表的速度,如对表进行update .delete.insert等操作时,MySQL不急要保存数据,还要保存一下索引文件每次添加了索引列的字段,都会调整因为更新带来的键值变化后的索引信息. 4.适合创建索引条件 1..主键自动建立唯一索引 2.频繁作为查询条件的字段应该建立索引

6个字段组成联合唯一索引 索引名称code_level_metric_type_week_year sql语句联合索引 CREATE UNIQUE INDEX code_level_metric_type_week_year ON dept_utilization (dept_code,dept_level,metric,statistical_type,week_of_year,year);

文章转自:http://www.cnblogs.com/zhengyun_ustc/p/slowquery2.html 写在前面的话: 之前曾说过"不要求每个人一定理解 联表查询(join/left join/inner join等)时的mysql运算过程",但对于字段选择性差意味着什么,组合索引字段顺序意味着什么,要求每个人必须了解: 重复上一次的话:把mysql客户端(如SQLyog,如HeidiSQL)放在桌面上,时不时拿出来 explain 一把,这是一种美德! 确保亲手查过S

200 ? "200px" : this.width)!important;} --> 介绍 mysql分区后每个分区成了独立的文件,虽然从逻辑上还是一张表其实已经分成了多张独立的表,从“information_schema.INNODB_SYS_TABLES”系统表可以看到每个分区都存在独立的TABLE_ID,由于Innodb数据和索引都是保存在".ibd"文件当中(从INNODB_SYS_INDEXES系统表中也可以得到每个索引都是对应各自的分区(prim

介绍 mysql分区后每个分区成了独立的文件,虽然从逻辑上还是一张表其实已经分成了多张独立的表,从“information_schema.INNODB_SYS_TABLES”系统表可以看到每个分区都存在独立的TABLE_ID,由于Innodb数据和索引都是保存在".ibd"文件当中(从INNODB_SYS_INDEXES系统表中也可以得到每个索引都是对应各自的分区(primary key和unique也不例外)),所以分区表的索引也是随着各个分区单独存储. 在INNODB_SYS_IN

详见:http://blog.yemou.net/article/query/info/tytfjhfascvhzxcyt338 很多表都包含可为 NULL (空值) 的列,即使应用程序井不需要保存 NULL 也是如此 ,这是因为可为 NULL 是列的默认属性.通常情况下最好指定列为 NOT NULL,除非真 的需要存储 NULL 值. 如果查询中包含可为 NULL 的列,对 MySQL 来说更难优化 ,因为可为 NULL 的列使 得索引.索引统计和值比较都更复杂 .可为NULL 的列会使用更多

本文同时发布在我的个人博客 之前尝试了用mysql做大规模数据的检索优化,可以看到单字段检索的情况下,是可以通过各种手段做到各种类型索引快速检索的,那是一种相对简单的场景. 但是实际应用往往会复杂一些 -- 各类索引(关键词匹配.全文检索.时间范围)混合使用,还有排序的需求.这种情况下mysql就有点力不从心了,复杂的索引类型,在多索引检索的时候对每个字段单独建索引于事无补,而联合索引无法在如此复杂的索引类型下建起来. 用ElasticSearch来解决这个场景的问题就要简单的多了.那么如何用e

我一个表 students 表,有3个字段 ,id,name,age 我要查询 通过 name 和age,在这两个字段 是创建 联合索引?还是分别在name和age上创建 单列索引呢? 多个字段查询什么情况下用联合索引 什么时候分别创建单列索引呢? 1,首先要确定优化的目标,在什么样的业务场景下,表的大小等等.如果表比较小的话,可能都不需要加索引. 2,哪些字段可以建索引,一般都where.order by 或者 group by 后面的字段. 3,记录修改的时候需要维护索引,所以会有开销,要衡

我一个表 students 表,有3个字段 ,id,name,age 我要查询 通过 name 和age,在这两个字段 是创建 联合索引?还是分别在name和age上创建 单列索引呢? 多个字段查询什么情况下用联合索引 什么时候分别创建单列索引呢? 1,首先要确定优化的目标,在什么样的业务场景下,表的大小等等.如果表比较小的话,可能都不需要加索引. 2,哪些字段可以建索引,一般都where.order by 或者 group by 后面的字段. 3,记录修改的时候需要维护索引,所以会有开销,要衡

MySql数据表设计,索引优化,SQL优化,其他数据库 1.数据表设计 1.1数据类型 1.2避免空值 1.3text类型优化 2.索引优化 2.1索引分类 2.2索引优化 3.SQL优化 3.1分批处理 3.2操作符<>优化 3.3OR优化 3.4IN优化 3.5不做列运算 3.6避免Select all 3.7Like优化 3.8Join优化 3.9Limit优化 4.其他数据库 原文微信公众号:芋道源码 原文地址:如何去写一手好SQL? 1.数据表设计 1.1数据类型 数据类型的选择原则

工作中,经常遇到这样的问题,我明明在MySQL表上面加了索引,为什么执行SQL查询的时候却没有用到索引? 同一条SQL有时候查询用到了索引,有时候却没用到索引,这是咋回事? 原因可能是索引失效了,失效的原因有以下几种,看你有没有踩过类似的坑? 1. 数据准备: 有这么一张用户表,在name字段上建个索引: CREATE TABLE `user` ( `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键', `name` varchar(255) DEFAULT

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. 普通青年的索引使用方式 假设我们有一个用户表 tb_user,内容如下: name age sex jack 22 男 rose 21 女 tom 20 男 ... ... ... 执行SQL语句: ; 默认情况下,MySQL需要遍历整张表,才能找到符合条件的记录.如果在age字段上建立索引,那么MySQL可以很快找到所有符合条件的记录(索引本身通过B+树实现,查起来很快.简单起见,想象一下二分查找和遍历查找的区别.) 2. 文艺青年的玩法 2.1 用冗余的联合索引加速查询 接着上面的例子

索引分类:从物理结构上可分为两种:聚集索引和非聚集索引 (此外还有空间索引.筛选索引.XML索引) 因为聚集索引是索引顺序与物理存储顺序一致,所以只能建一个. 聚集索引就是把数据按主键顺序存储: 因为一张表中的数据只能有一个物理顺序,所以一张表只能有一个主键/聚集索引. 非聚集索引可以建1或者N个. 并不是所有字段上都可以建索引,有的字段类型如text.image.nvarchar(max)等是不可以建索引的. sql语句有多个条件用and连接时,多个字段都有索引的话,顺序很重要. 索引是存在磁

参考: Phoenix与HBase集成进行数据分析 HBase查询速度慢原因排查 操作1,执行查询,如下: : jdbc:phoenix:node3::/hbase> SELECT * FROM ASSET_RECORD WHERE ASSET_ID='设345-1149640126759047168'; +-----------------------------------+---------------------------+-------------------+-----------