使用explain关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句,从而知道MySQL是如何处理你的SQL语句的,分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈. explain执行计划包含的信息 其中最重要的字段为:id.type.key.rows.Extra 各字段详解 id select查询的序列号,包含一组数字,表示查询中执行select子句或操作表的顺序  三种情况:  1.id相同:执行顺序由上至下  2.id不同:如果是子查询,id的序号会递增,id值越大优先级越高,越先被执行  3.id相同又不同(

这里是参考B站上的大佬做的面试题笔记.大家也可以去看视频讲解!!! 文章目录 1 .mysql索引结构,各自的优劣 2 .索引的设计原则 3 .mysql锁的类型有哪些 4 .mysql执行计划怎么看 5 .事务的基本特性和隔离级别 1 .mysql索引结构,各自的优劣 索引的数据的数据结构和具体存储引擎的实现有关,在MySQL中使用较多的索引有hash索引,B+树索引等,innoDB存储引擎的默认索引实现为:B+树索引.对于哈希索引来说,底层的数据结构就是哈希表,因此在绝大多数需求为单条记录查

所谓索引就是为特定的mysql字段进行一些特定的算法排序,比如二叉树的算法和哈希算法,哈希算法是通过建立特征值,然后根据特征值来快速查找,而用的最多,并且是mysql默认的就是二叉树算法 BTREE,通过BTREE算法建立索引的字段,比如扫描20行就能得到未使用BTREE前扫描了2^20行的结果,具体的实现方式后续本博客会出一个算法专题里面会有具体的分析讨论; Explain优化查询检测 EXPLAIN可以帮助开发人员分析SQL问题,explain显示了mysql如何使用索引来处理select语

1．索引作用 在索引列上,除了上面提到的有序查找之外,数据库利用各种各样的快速定位技术,能够大大提高查询效率.特别是当数据量非常大,查询涉及多个表时,使用索引往往能使查询速度加快成千上万倍. 例如,有3个未索引的表t1.t2.t3,分别只包含列c1.c2.c3,每个表分别含有1000行数据组成,指为1-1000的数值,查找对应值相等行的查询如下所示. SELECT c1,c2,c3 FROM t1,t2,t3 WHERE c1=c2 AND c1=c3 此查询结果应该为1000行,每行包含3个相

所谓索引就是为特定的mysql字段进行一些特定的算法排序,比如二叉树的算法和哈希算法,哈希算法是通过建立特征值,然后根据特征值来快速查找.而用的最多,并且是mysql默认的就是二叉树算法 BTREE,通过BTREE算法建立索引的字段,比如扫描20行就能得到未使用BTREE前扫描了2^20行的结果,具体的实现方式后续本博客会出一个算法专题里面会有具体的分析讨论; Explain优化查询检测 EXPLAIN可以帮助开发人员分析SQL问题,explain显示了mysql如何使用索引来处理select语

MySQL索引优化分析 为什么你写的sql查询慢?为什么你建的索引常失效?通过本章内容,你将学会MySQL性能下降的原因,索引的简介,索引创建的原则,explain命令的使用,以及explain输出字段的意义.助你了解索引,分析索引,使用索引,从而写出更高性能的sql语句.还在等啥子?撸起袖子就是干! 案例分析 我们先简单了解一下非关系型数据库和关系型数据库的区别. MongoDB是NoSQL中的一种.NoSQL的全称是Not only SQL,非关系型数据库.它的特点是性能高,扩张性强,模式灵

引言 之前在深入了解数据库理论的时候,了解到事物的不同隔离级别可能存在的问题.为了更好的理解所以在MySQL数据库中测试复现这些问题.关于脏读和不可重复读在相应的隔离级别下都很容易的复现了.但是对于幻读,我发现在可重复读的隔离级别下没有出现,当时想到难道是MySQL对幻读做了什么处理? 测试: 创建一张测试用的表dept: CREATE TABLE `dept` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(20) DEFAULT

摘自:http://blog.chinaunix.net/uid-25063573-id-3032578.html Mysql索引使用解析 1．索引作用 在索引列上,除了上面提到的有序查找之外,数据库利用各种各样的快速定位技术,能够大大提高查询效率.特别是当数据量非常大,查询涉及多个表时,使用索引往往能使查询速度加快成千上万倍. 例如,有3个未索引的表t1.t2.t3,分别只包含列c1.c2.c3,每个表分别含有1000行数据组成,指为1-1000的数值,查找对应值相等行的查询如下所示. SEL

知识点:Mysql 索引原理完全手册(1) 知识点:Mysql 索引原理完全手册(2) 知识点:Mysql 索引优化实战(3) 知识点:Mysql 数据库索引优化实战(4) Mysql-索引原理完全手册 一. 介绍 二. 索引的原理 三. 索引的数据结构 四. 聚集索引与辅助索引 五. MySQL索引管理 六. 测试索引 七. 正确使用索引 八. 联合索引与覆盖索引 九. 查询优化神器-explain 十. 慢查询优化的基本步骤 十一. 慢日志管理 一 .介绍 为何要有索引? 复杂的查询操作是我

在日常开发中,尤其是业务开发,少不了利用 Java 对数据库进行基本的增删改查等数据操作,这也是 Java 工程师的必备技能之一.做好数据操作,不仅仅需要对 Java 语言相关框架的掌握,更需要对各种数据库自身体系结构的理解.今天这一讲,作为补充 Java 面试考察知识点的完整性,关于数据库的应用和细节还需要在实践中深入学习. 今天我要问你的问题是,谈谈 MySQL 支持的事务隔离级别,以及悲观锁和乐观锁的原理和应用场景? 典型回答 所谓隔离级别(Isolation Level),就是在数据库事

一.关于查询计划 其实,关于所有的关系型数据库中,在运行T-SQL语句的时候,在查询器进行编译运行的同时,都会有着自己的内部的一个优化过程,而这优化之后的产物就是:执行计划. 在SQL SERVER中,我们可以通过很多方式进行查看,方便与对查询语句的执行过程有一定的掌握,同样在MYSQL中,也有着自己的执行计划,相对于SQL Server,它的执行计划的查看方式如下: EXPLAIN [EXTENDED] SELECT select_options 其实,很简单的一个查看方式,只需要将我们要关心

优秀博文: MySQL索引背后的数据结构及算法原理 B树.B-树.B+树.B*树[转],mysql索引 MySQL 和 B 树的那些事 索引的本质 MySQL官方对索引的定义为:索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构.提取句子主干,就可以得到索引的本质:索引是数据结构. 我们知道,数据库查询是数据库的最主要功能之一.我们都希望查询数据的速度能尽可能的快,因此数据库系统的设计者会从查询算法的角度进行优化.最基本的查询算法当然是顺序查找(linear search),这种复杂度为O

先从数据结构的角度来看 我们知道B-树和B+树最重要的一个区别就是B+树只有叶节点存放数据,其余节点用来索引,而B-树是每个索引节点都会有Data域. 这就决定了B+树更适合用来存储外部数据,也就是所谓的磁盘数据. 从Mysql(Inoodb)的角度来看 B+树是用来充当索引的,一般来说索引非常大,尤其是关系性数据库这种数据量大的索引能达到亿级别,所以为了减少内存的占用,索引也会被存储在磁盘上.那么Mysql如何衡量查询效率呢?磁盘IO次数,B-树(B类树)的特定就是每层节点数目非常多,层数很少

1.资源准备 FQ软件下载:蓝灯 2.红黑树模拟:https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/RedBlack.html 3.B树模拟:https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/BTree.html 优秀文章:https://www.cnblogs.com/bypp/p/7755307.html 一.索引简绍 MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的,索引可以大大提高MySQL的检

工欲善其事必先利其器 半藏说道:“若你在路途中遇到上帝,上帝也会被割伤.” 一.mysql 索引分类(默认使用B树结构)在数据库表中,对字段建立索引可以大大提高查询速度.通过善用这些索引,可以令 MySQL的查询和运行更加高效.索引是快速搜索的关键.MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的.下面介绍几种常见的MySQL索引类型. 1.普通型索引 这是最基本的索引类型,而且它没有唯一性之类的限制.普通索引可以通过以下几种方式创建: (1)创建索引,例如CREATE INDEX 索引的

一.索引的原理 所谓索引,即是快速定位与查找,那么索引的结构组织要尽量减少查找过程中磁盘I/O的存取次数(B+树相比B树,其非叶子节点占用更小的空间,可以有更多非叶子节点存放在再内存中,减少大量的IO) 1.索引原理 2.局部性原理和磁盘预读 局部性原理: 当一个数据被用到时,其附近的数据也通常会马上被使用. 程序运行期间所需要的数据通常比较集中. 由于磁盘顺序读取的效率很高(不需要寻道时间,只需很少的旋转时间),因此对于具有局部性的程序来说,预读可以提高I/O效率. 预读的长度一般为页(pag

MySQL索引优化分析 为什么你写的sql查询慢?为什么你建的索引常失效?通过本章内容,你将学会MySQL性能下降的原因,索引的简介,索引创建的原则,explain命令的使用,以及explain输出字段的意义.助你了解索引,分析索引,使用索引,从而写出更高性能的sql语句.还在等啥子?撸起袖子就是干! 案例分析 我们先简单了解一下非关系型数据库和关系型数据库的区别.MongoDB是NoSQL中的一种.NoSQL的全称是Not only SQL,非关系型数据库.它的特点是性能高,扩张性强,模式灵活

索引简介 官方定义:索引(Index) 是帮助MySQL高效获取数据的数据结构.大家一定很好奇,索引为什么是一种数据结构,它又是怎么提高查询的速度?我们拿最常用的二叉树来分析索引的工作原理.看下面的图片:创建索引的优势1 提高数据的检索速度,降低数据库IO成本:使用索引的意义就是通过缩小表中需要查询的记录的数目从而加快搜索的速度.2 降低数据排序的成本,降低CPU消耗:索引之所以查的快,是因为先将数据排好序,若该字段正好需要排序,则真好降低了排序的成本. 创建索引的劣势1 占用存储空间:索引实际

转载自 mysql 索引原理及查询优化 https://www.cnblogs.com/panfb/p/8043681.html 潘红伟   mysql 索引原理及查询优化 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

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

MySQL官方对索引的定义为:索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构.提取句子主干,就可以得到索引的本质:索引是数据结构. 我们知道,数据库查询是数据库的最主要功能之一.我们都希望查询数据的速度能尽可能的快,因此数据库系统的设计者会从查询算法的角度进行优化.最基本的查询算法当然是顺序查找(linear search),这种复杂度为O(n)的算法在数据量很大时显然是糟糕的,好在计算机科学的发展提供了很多更优秀的查找算法,例如二分查找(binary search).二叉树查找(bi