--表结构 CREATE TABLE `address` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `code_value` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT '区域编码', `name` varchar(128) DEFAULT NULL COMMENT '区域名称', `remark` varchar(128) DEFAULT NULL COMMENT '说明', `pid` varchar(32) DEFAULT NUL

    年前项目组接微信公众号. 上线之后,跟微信相关的用cid列的查询会话的SQL变慢了几十倍!思考这个问题思考了非常久.从出现以来一直是我心头的一个结.cid这一列是建了索引的,普通的cid列更新都没问题,为何仅仅有微信的有问题?同样的前缀又是怎样影响索引的?    分析过程     1.explain下微信cid的查询.微信的cid会以mid-qqwanggou001为前缀插入数据 explain select * from analysis_sessions where cid = "m

关键词:mysql树查询,mysql递归查询 转自:http://www.cnblogs.com/c-h-y/p/9420726.html 之前一直用的是Oracle,对于树形查询可以使用start with ... connect by select * from menu start with id='130000' connect by id = prior parent_id; 没错,这是Oracle所支持的 现在公司用的是mysql,对于这种查询方式只能通过sql语句实现了 语言都是相

什么是索引? 所谓的索引,就是帮助 MySQL 高效获取数据的排好序的数据结构.因此,根据索引的定义,构建索引其实就是数据排序的过程. 平时常见的索引数据结构有: 二叉树 红黑树 哈希表 B Tree 谈谈一个潜在的误区 我们首先需要澄清一点:MySQL 跟 B+ 树其实没有直接的关系,真正与 B+ 树有关系的是 MySQL 的「默认存储引擎 InnoDB」.存储引擎的主要作用是负责数据的存储和提取(简单来说就是读写),MySQL 的一个简单架构如下图所示: 我们在创建表时就可以为当前表指定使用

6.1 为什么查询速度会慢   查询的生命周期大致可按照顺序来看:从客户端,到服务器,然后在服务器上进行解析,生成执行计划,执行,并返回结果给客户端.其中“执行”可以认为是整个生命周期中最重要的阶段.这其中包括了大量为了检索数据到存储引擎的调用以及调用后的数据处理,包括排序.分组等.   在完成这些任务时,查询需要在不同的地方花费时间,包括网络.CPU计算.生成统计信息和执行计划.锁等待等操作,尤其是向底层存储引擎检索数据的调用操作,这些调用需要在内存操作.CPU操作和内存不足时导致的IO操作上

本文来自:http://www.cnblogs.com/smailxiaobai/archive/2012/01/16/2323291.html 指定临时命名的结果集,这些结果集称为公用表表达式 (CTE).该表达式源自简单查询,并且在单条 SELECT.INSERT.UPDATE 或 DELETE 语句的执行范围内定义.该子句也可用在 CREATE VIEW 语句中,作为该语句的 SELECT 定义语句的一部分.公用表表达式可以包括对自身的引用.这种表达式称为递归公用表表达式.  Transa

指定临时命名的结果集,这些结果集称为公用表表达式 (CTE).该表达式源自简单查询,并且在单条 SELECT.INSERT.UPDATE 或 DELETE 语句的执行范围内定义.该子句也可用在 CREATE VIEW 语句中,作为该语句的 SELECT 定义语句的一部分.公用表表达式可以包括对自身的引用.这种表达式称为递归公用表表达式. 语法 [ WITH <common_table_expression> [ ,...n ] ] <common_table_expression>

mysql索引优化比普通查询速度快多少 一.总结 一句话总结:普通查询全表查询,速度较慢,索引优化的话拿空间换时间,一针见血,所以速度要快很多. 索引优化快很多 空间换时间 1.软件层面优化数据库查询的方法? 索引 优化sql 少用or 一是合理加索引:二是优化执行慢的sql(比如少用or). 此二者相辅相成,缺一不可,如果加了索引,还是查询很慢,这时候就要考虑是sql的问题了,优化sql. 实际生产中的sql往往比较复杂,如果数据量过了百万,加了索引后效果还是不理想,使用集群.垂直或水平拆分.

了解一下MySQL中的回表查询与索引覆盖. 回表查询 要说回表查询,先要从InnoDB的索引实现说起.InnoDB有两大类索引,一类是聚集索引(Clustered Index),一类是普通索引(Secondary Index). InnoDB的聚集索引 InnoDB聚集索引的叶子节点存储行记录,因此InnoDB必须要有且只有一个聚集索引. 1.如果表定义了PK(Primary Key,主键),那么PK就是聚集索引. 2.如果表没有定义PK,则第一个NOT NULL UNIQUE的列就是聚集索引.

一 B树的由来 B树指的是一类树,包括B-树,B+树,B*树等,是一种自平衡的搜索树,它类似普通的平衡二叉树,不同的一点是B树允许每个节点有更多的子节点.B树是专门为外部存储器设计的,如磁盘,它对于读取和写入大块数据有良好的性能,所以一般用在文件系统及数据库中. 1. 为什么不用二叉平衡树 传统用来搜索的平衡二叉树有很多,AVL树,红黑树等.这些树在一般情况下的查询性能非常好,但当数据量非常大的时候就无能为力了.数据量非常大时,内存不够用,大部分数据只能存放在磁盘上,只有需要的数据才加载到内存.

为什么MySQL要用B+树?聊聊B+树与硬盘的前世今生 在上一节,我们聊到数据库为了让我们的查询加速,通过索引方式对数据进行冗余并排序,这样我们在使用时就可以在排好序的数据里进行快速的二分查找,使得查询效率指数提升.但是我在结尾同样提到一个问题,就是内存大小一般是很有限的,不可能把一个表所有的数据都加载到内存中,那么我们该如何解决这个问题呢?在解决这个问题之前,需要先简单了解一下硬盘知识 硬盘知识简介 由于机械硬盘的高耐久,低成本,现在仍然是数据存储的主流,所以这里着重讨论机械硬盘,下面是一个机

为什么MySQL索引使用B+树 聚簇索引与非聚簇索引 不同的存储引擎,数据文件和索引文件位置是不同的,但是都是在磁盘上而不是内存上,根据索引文件.数据文件是否放在一起而有了分类: 聚簇索引:数据文件和索引文件放在一起,例如:innodb 每一个数据库在磁盘上都会有一个对应的文件: 进去其中一个文件夹: 这其中: ​ .frm:存储的是表结构 ​ .ibd:存储数据文件和索引文件 注意:mysql的innodb默认会将数据文件以及索引文件放在表格空间中,不会为每一个单独的表保存一份数据文件,如果需

vim /etc/my.cnf [mysqld] slow-query-log = on # 开启慢查询功能 slow_query_log_file = /usr/local/mysql/data/slow-query.log # 慢查询日志存放路径与名称 long_query_time = 5 # 查询时间超过5s的查询语句 ### log-queries-not-using-indexes = on # 列出没有使用索引的查询语句

提高MYSQL百万条数据的查询速度 1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中

前言 在开发中,高效能的程序 也包括 高效能的查询,所以优化SQL也是程序员必要技能之一.要优化就必须要有慢日志记录才可以知道哪些查询慢,然后反向去修改 慢日志设置方式 写入文件 写入数据库 实践操作 方式一:写入文件 编辑my.conf 中修改 log_slow_queries 的日志地址 $ cd /etc/mysql $ cat my.cnf |grep slow  log_slow_queries = /data/logs/mysql/mysql-slow.log $ sudo /etc

看过此博文后Oracle.MySql.SQLServer 数据分页查询,在根据公司的RegionRes表格做出了 SQLserver的分页查询语句: 别名.字段 FROM( SELECT row_number() OVER (ORDER BY oo.ID ASC) AS rownumber, ) AS oo ) AS 别名 ; MySQL的分页查询语句: SELECT DISTINCT *FROM 表 , 其他网站: oracle,mysql,SqlServer三种数据库的分页查询的实例

最近简单的对oracle,mysql,sqlserver2005的数据分页查询作了研究,把各自的查询的语句贴出来供大家学习..... (一). mysql的分页查询 mysql的分页查询是最简单的,借助关键字limit即可实现查询,查询语句通式: /* * sql:可以是单表的查询语句,也可以是多表的联合查询语句 * firstIndex:其实的索引 * pageSize:每页显示的记录数 */ select o.* from (sql) o limit firstIndex,pageSize

慢查询日志 一篇好文章,学习保存.... 打开慢查询日志 慢查询日志,顾名思义就是记录执行比较慢查询的日志. 查看是否开启慢查询日志: show variables like '%slow%'; 打开慢查询日志.修改MySQL的配置文件my.cn一般是在/etc目录下面,加上下面三行配置后重启MySQL. slow_query_log = ON slow_launch_time = 2 slow_query_log_file = /usr/local/mysql/data/slow_query.

mysql 5.6 开启慢查询日志 slow_query_log = on #开启慢查询 1 或者 on long_query_time = 3 #记录超过的时间,单位是秒,默认是10s slow_query_log_file = /data/mysql/dev-service-node2-slow.log #指定日志文件存放位置,可以为空,系统会给一个缺省的文件host_name-slow.log log_queries_not_using_indexes = true #如果启用了慢查询日志

MySQL将表a中查询的数据插入到表b中 假设表b存在 insert into b select * from a; 假设表b不存在 create table b as select * from a; 扩展: 将b表中的某写字段值插入到a表中 insert into a (userID,userName) select b.userID,b.userName from tr_ajax_chat_messages; 将a表和b表userID相等的值保存到a表 update a set a.use

父子结构 父亲type属性查询子type 的类型 父子结构的查询,可以通过父亲类型的字段,查询出子类型的索引信息 POST /product/_search { "query": { "has_parent": { "parent_type": "base", "query": { "term": { "productId": { "value":