有一个问题,一张表有3百万条记录,随着时间的增加,记录量会更多,此时查询速度很慢.在创建此表前没有未相应字段添加索引,所以此时需要为表添加索引.但是因为数据量大的原因,索引添加不成功,想了很多办法,终于在短时间内解决了. 办法如下: 1.进入mysql界面.mysql -uroot -hlocalhost -plovelive gm; 2.导出相应表的数据.select * from tab into outfile 'tab.txt'; 此处tab.txt文件在mysql的data目录里 3.

项目中如果表中的数据过多的话,会影响查询的效率,那么我们需要想办法优化查询,通常添加索引就是我们的选择之一: 1.添加PRIMARY KEY(主键索引) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY ( `column` ) 2.添加UNIQUE(唯一索引) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE ( `column` ) 3.添加INDEX(普通索引) mysql>ALTER TABLE `ta

Hash索引与 Btree索引的区别http://database.51cto.com/art/201010/229525.htm Creating Indexes/Sorting on very large tables in Mysqlhttp://li.angshan.blog.163.com/blog/static/131332289201203053128110/ MySQL load data infile - acceleration?http://stackoverflow.co

问题 1. 将DataFrame数据保存到mysql后,添加索引出现错误提示: BLOB/TEXT column used in key specification without a key length 2. mysql> CREATE INDEX credit_creditchannel_parse_h_index ON credit_creditchannel_parse_h(custid); - BLOB/TEXT column 'custid' used in key specifi

引言:MySQL之所以能成为经典,不是没有道理的,B+树足矣! 一.索引概念 InnoDB引擎支持三种常见的索引:B+树索引,全文索引和(自适应)哈希索引.B+树索引是传统意义上的索引,构造类似二叉树,从平衡二叉树演化而来,在InnoDB中使用较多,即一般意义上的索引构建都是B+树,所以这里主要介绍B+树索引. 索引是 应用程序设计和开发一个非常重要的方面.一般情况下,索引的添加可以提高查询性能,但也不是索引创建得越多越好,多了也会对性能造成一定的影响.所以找到一个平衡点也是关键. 数据库中的B

1.添加PRIMARY KEY(主键索引) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY ( `column` ) 2.添加UNIQUE(唯一索引) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE ( `column` ) 3.添加INDEX(普通索引) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column` ) 4.添加FULLTEX

项目中如果表中的数据过多的话,会影响查询的效率,那么我们需要想办法优化查询,通常添加索引就是我们的选择之一: 1.添加PRIMARY KEY(主键索引) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY ( `column` ) 2.添加UNIQUE(唯一索引) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE ( `column` ) 3.添加INDEX(普通索引) mysql>ALTER TABLE `ta

---------添加索引方法--------- .添加PRIMARY KEY(主键索引) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY ( `column` ) .添加UNIQUE(唯一索引) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE ( `column` ) .添加INDEX(普通索引) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name (

一.索引的作用 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,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,所以查询语句的优化显然是重中之重. 在数据量和访问量不大的情况下,mysql访问是非常快的,是否加索引对访问影响不大.但是当数据量和访问量剧增的时候,就会发现mysql变慢,甚至down掉,这就必须要考虑优化sql了,给数据库建立正确合理的索引,是mysql优化的一个重要手段. 索引的目的在于提高查询效率,可以类比字典,如果要查“mysql

1.添加PRIMARY KEY(主键索引) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY ( `column` ) 2.添加UNIQUE(唯一索引) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE ( `column` ) 3.添加INDEX(普通索引) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column` ) 4.添加FULLTEX

原文:http://www.andyqian.com/2016/04/06/database/mysqleindex/ 在mysql中有多种索引,有普通索引,全文索引,唯一索引,多列索引,小伙伴们可以通过不同的应用场景来进行索引的新建,在此列出三种新建索引的方法 mysql 中添加索引的三种方法 1.1 新建表中添加索引 ① 普通索引 1234567 create table t_dept( no int not null primary key, name varchar(20) null,

尽管添加索引可以优化SQL语句的性能,但是添加索引的同时也会带来不小的开销.尤其是在有大量的索引的情况下. mysql添加索引造成的影响如下: 1.DML(数据操作语言)影响,在表上添加缩影会直接影响写操作性能(因为添加记录的同时还有创建相应记录的索引,这也是要耗资源的.). 2.DDL(数据定义语言)影响,随着表大小的不断增加,对性能的影响也会不断增加.比如:ALTER语句会耗费更多的时间. 3.磁盘空间的影响,往往在添完一个索引后表占用的空间大小会成倍的增加.

直接alter table add index 添加索引,执行一个小时没反应,并且会导致锁表:故放弃该办法,最终解决办法如下: 一.打开mysql 命令行客户端 这里我们那可以看到导出的数据文件所存放的默认位置  C:\ProgramData\MySQL\MySQL Server 5.7\Uploads\ 二. 创建新表 创建一张新表与要添加索引的表结构保持一致: CREATE TABLE 表名 LIKE 要复制的表名; (仅复制表结构) .添加索引: (1).添加PRIMARY KEY(主键索

mysql索引操作 查看索引 show indexes from students; #students为表名 mysql添加索引命令 创建索引 .PRIMARY KEY(主键索引) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY ( `column` ) .UNIQUE(唯一索引) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE (`column` ) .INDEX(普通索引) mysql>ALTER T

nvicat-->mysql表设计-->创建索引. (1)使用ALTER TABLE语句创建索引,其中包括普通索引.UNIQUE索引和PRIMARY KEY索引3种创建索引的格式: PRIMARY KEY 主键索引:mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY ( `column` ) NIQUE唯一索引:mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE ( `column` ) INDEX普通索引

MySQL实验 内连接优化order by+limit 以及添加索引再次改进 在进行子查询优化双参数limit时我萌生了测试更加符合实际生产需要的ORDER BY + LIMIT的想法,或许我们也可以对ORDER BY + LIMIT 也进行适当优化   实验准备 使用MySQL官方的大数据库employees进行实验,导入该示例库见此 准备使用其中的employees表,先查看一下表结构和表内的记录数量 mysql> desc employees; +------------+--------

1.MySQL数据库特性:  原子性(atomidity) 一个事务必须被视为一个不可分割的最小工作单元,整个事务中的所有操作要么全部提交成功,要么全部失败回滚,对于一个事务来说,不可能只执行其中的一部分操作,这就是事务的原子性 一致性(consistency) 数据库总是从一个一致性的状态转换到另一个一致性的状态.(在前面的例子中,一致性确保了,即使在执行第三.四条语句之间时系统崩溃,支票账户中也不会损失200美元,因为事务最终没有提交,所以事务中所做的修改也不会保存到数据库中.) 隔离性(i

译者注:MySQL 8.0之前,不管是否指定索引建的排序方式,都会忽略创建索引时候指定的排序方式(语法上不会报错),最终都会创建为ASC方式的索引,在执行查询的时候,只存在forwarded(正向)方式对索引进行扫描.关于正向索引和反向索引,逻辑上很容易理解,这里有两个相关的概念:正向索引或者反向(倒序)索引,两者都是在构建B树索引时候的相关字段排序方式,是B索引树的逻辑存储方式正向扫描(forward)和反向扫描( Backward index scan;)是执行查询的过程中对B树索引的扫描方

主要内容: 一.索引的介绍 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 1️⃣  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

ElasticSearch6.0  Java API  使用     排序,分组 ,创建索引,添加索引数据,打分等 如果此文章对你有帮助,请关注一下哦 1.1 搭建maven 工程  创建web工程 1 <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" 2 xsi:schemaLocation=&quo

MySQL的视图 简单来说MySQL的视图就是对SELECT 命令的定义的一个快捷键,我们查询时会用到非常复杂的SELECT语句,而这个语句我们以后还会经常用到,我们可以经这个语句生产视图.视图是一个虚拟的表,它不存储数据,所用的数据都在真实的表中. 这样做的好处有: 1.防止有未经允许的租户访问到敏感数据 2.将多个物理表抽象成一个逻辑表 3.结果容易理解 4.获得数据更容易,很多人对SQL语句不太了解,我们可以通过创建视图的形式方便用户使用. 5.显示数据更容易. 6.维护程序更方便.调试视