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 dayid >= ‘20161121’    where dayid >= ‘2016-11-21’    where dayid between ‘2016-11-01’ and ‘2016-11-21’ 还有各种函数,最后发现结论都是一样的,在baidu上查询也没有有价值的内容

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

本文系阅读<高性能MySQL>,Baron Schwartz等著一书中第五章 创建高性能的索引的笔记,索引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,索引对性能的影响愈发重要.在数据量较小且负载较低时,不恰当的索引对性能的影响可能还不明显,但当数据量逐渐增大时,性能则会急剧下降. 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提高几个数量级,最优的索引有时比一个好的索引性能要好两个数量级. 索引基础 在mysql中

写在前面:索引对查询的速度有着至关重要的影响,理解索引也是进行数据库性能调优的起点.考虑如下情况,假设数据库中一个表有10^6条记录,DBMS的页面大小为4K,并存储100条记录.如果没有索引,查询将对整个表进行扫描,最坏的情况下,如果所有数据页都不在内存,需要读取10^4个页面,如果这10^4个页面在磁盘上随机分布,需要进行10^4次I/O,假设磁盘每次I/O时间为10ms(忽略数据传输时间),则总共需要100s(但实际上要好很多很多).如果对之建立B-Tree索引,则只需要进行log100(

Mysql数据库的数据类型.索引.锁.事务和视图 数据的类型 1)数据类型: 数据长什么样? 数据需要多少空间来存放? 系统内置数据类型和用户定义数据类型 2)MySql 支持多种列类型: 数值类型 日期/时间类型 字符串(字符) 类型 3)选择正确的数据类型对于获得高性能至关重要,三大原则: 更小的通常更好,尽量使用可正确存储数据的最小数据类型 简单就好,简单数据类型的操作通常需要更少的CPU 周期 尽量避免NULL,包含为NULL的列,对MySQL更难优化 4)整型 tinyint(m) 1

合集目录 MySQL专题1: 字段和索引 Float.Decimal 存储金额的区别? MySQL中存在 float, double 等非标准数据类型, 也有 decimal 这种标准数据类型 其区别在于: float, double等非标准类型在DB中保存的是近似值, 而Decimal则以字符串的形式保存数值. float和double 数据的精确度取决于分配给每种数据类型的存储长度, 其中float分配了4字节, 而double分配了8字节, 采用float和double本来就是不准的 de

对于任何DBMS,索引都是进行优化的最主要的因素.对于少量的数据,没有合适的索引影响不是很大,但是,当随着数据量的增加,性能会急剧下降.如果对多列进行索引(组合索引),列的顺序非常重要,MySQL仅能对索引最左边的前缀进行有效的查找. 例如:假 设存在组合索引it1c1c2(c1,c2),查询语句select * from t1 where c1=1 and c2=2能够使用该索引.查询语句select * from t1 where c1=1也能够使用该索引.但是,查询语句select * f

1.索引的优点 索引可以让服务器快速地定位到表的指定位置.总结下来有三大优点: 索引大大减少了服务器需要扫描的数据量 索引可以帮助服务器避免排序和临时表 索引可以将随机I/O变为顺序I/O 2.高性能的索引策略 独立的列 我们通常会看到一些查询不当地使用索引,或者使得Mysql无法使用已有的索引,比如: SELECT ID FROM B WHERE ID + = ; Mysql无法解析这个方程式,我们应该养成简化where条件的习惯,下面是另一个常见错误: SELECT A FROM B TO_

1.索引基础 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,索引对性能的影响愈发重要.但是不恰当的索引随着数据量的增加,也会使整个数据库的性能下降. 举个例子: ; 如果在id上建立索引,则Mysql会使用该索引找到id为5的行,也就是说,Mysql现在索引按值进行查找,然后返回所有包含该值的数据行.索引也可以包含一列或者多列,列的顺序也十分重要,因为Mysql只能高效地使用索引的最左前缀列. 索引优化应该是查询性能优化最有效的手段了,一个"最优"的索引有时比一个&quo

MySQL系列(三)---索引 前言:如果有疏忽或理解不当的地方,请指正. 目录 MySQL系列(一):基础知识大总结 MySQL系列(二):MySQL事务 MySQL系列(三):索引 什么是索引 如果没有索引,扫描的记录数大于有索引的记录数 索引存放索引列的值(比如id为索引列,那么存放索引列的值),和该索引值对应的行在内存中的地址(或者直接存储该行的数据) 如果索引采用的数据结构是hash表,那么这个时候,通过计算jaijun的hash值,O(1)复杂度就可以找到该记录的位置 hash索引

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

参考: https://www.jb51.net/article/23966.htm https://yq.aliyun.com/articles/260389 mysql中的 日期格式是: HHHH-MM-DD , 时间格式 是 HH:MM:SS[.fraction] 而 datetime和 timestamp数据类型的 格式 是 date+time, 即 两者的格式都是 : 'HHHH-MM-DD HH:MM:SS' 注意两类函数的区别: 一种是 返回当前日期或时间的函数; 一类是 提取 e

一.什么是索引?  索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录,所有MySQL索引都以B-树的形式保存. 如果没有索引,执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记录,直至找到符合要求的记录. 表里面的记录数量越多,这个操作的代价就越高.如果作为搜索条件的列上已经创建了索引,MySQL无需扫描任何记录即可迅速得到目标记录所在的位置. 二.MySQL中索引的优点和缺点 优点: 1.所有的MySql列类型(字段类型)都可以被索引,也就是可以给任意字段设置索引 2.大大加快数据的查询速度 缺

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

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

日期时间类型中包含以下几种数据类型: DATE TIME DATETIME TIMESTAMP YEAR 各类型都有具体的取值范围,超出或非法的其他值时,MySQL 会回退到 0.TIMESTAMP 类型是个例外,给它设置一个超出范围的值时,将保存上该类型允许的最大值. MySQL 按标准格式 YYYY-MM-DD hh:mm:ss[.fraction] 输出日期时间,但设置或进行日期时间相关的比较时却支持灵活的多种格式,会自动解析.具体支持的输入格式可参见 Section 9.1.3, "Da

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中的日期转换 网址: http://www.eygle.com/digest/2006/09/mysql_date_convert.html 对于每个类型拥有的值范围以及并且指定日期何时间值的有效格式的描述见7.3.6 日期和时间类型. 这里是一个使用日期函数的例子.下面的查询选择了所有记录,其date_col的值是在最后30天以内: mysql> SELECT something FROM table WHERE TO_DAYS(NOW()) - TO_DAYS(date_col)

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 如何生成日期表 在开发过程中,经常会遇到统计问题,通常交易信息都不是连续的,此时,统计出来的数据都是不连续的,所以提前生成一个时期表,当没有交易数据的时候填充0,就可以了,下面是生成日期表的步骤 1.创建一个num表,用来存储数字0~9 CREATE TABLE num (i int); 结果如下: 2.在num表中生成0~9 -- CREATE TABLE num (i int); ), (), (), (), (), (), (), (), (), (); 结果如下: 3.生成一

先来看一个栗子 EXPLAIN select * from employees where name > 'a'; 如果用name索引查找数据需要遍历name字段联合索引树,然后根据遍历出来的主键值去主键索引树里再去查出最终数据,成本比全表扫描还高. 可以用覆盖索引优化,这样只需要遍历name字段的联合索引树就可以拿到所有的结果. EXPLAIN select name,age,position from employees where name > 'a'; 可以看到通过select出的字段