MySQL 5.7以后怎么查看索引使用情况? 0.在sys库中查看没用的索引 root@localhost [sys]>select * from schema_unused_indexes; +-------------------+-------------+------------+ | object_schema | object_name | index_name | +-------------------+-------------+------------+ | sysbench

--查看表的索引使用情况SELECT TOP 1000o.name AS 表名, i.name AS 索引名, i.index_id AS 索引id, dm_ius.user_seeks AS 搜索次数, dm_ius.user_scans AS 扫描次数, dm_ius.user_lookups AS 查找次数, dm_ius.user_updates AS 更新次数, p.TableRows as 表行数, 'DROP INDEX ' + QUOTENAME(i.name)+ ' ON '

原文:如何获得SQL Server索引使用情况 原文出自: http://www.mssqltips.com/sqlservertip/1239/how-to-get-index-usage-information-in-sql-server/ 问题: 数据库有两大存储需要:数据页和索引页.在你的表中理解和查看实际的数据,是相当简单的.通过运行一些查询示例来了解哪些列被使用,以及什么类型的数据实际上是被存储.一方面,很难知道索引实际上是如何被使用和怎么使用的.所以你应该如何更好地理解索引的使用及

前面的话 本文将详细介绍MongoDB数据库索引构建情况分析 概述 创建索引可以加快索引相关的查询,但是会增加磁盘空间的消耗,降低写入性能.这时,就需要评判当前索引的构建情况是否合理.有4种方法可以使用 1.mongostat工具 2.profile集合介绍 3.日志 4.explain分析 mongostat mongostat是mongodb自带的状态检测工具,在命令行下使用.它会间隔固定时间获取mongodb的当前运行状态,并输出.如果发现数据库突然变慢或者有其他问题的话,首先就要考虑采用

mysql中支持hash和btree索引.innodb和myisam只支持btree索引,而memory和heap存储引擎可以支持hash和btree索引 我们可以通过下面语句查询当前索引使用情况: show status like '%Handler_read%'; +-----------------------+-------+| Variable_name | Value |+-----------------------+-------+| Handler_read_first | 0

1.环境介绍 测试环境 SQL2005 测试数据 200W条 2.环境准备 2.1建表 CREATE TABLE [dbo].[Depratments](         [Dep_id] [int] NOT NULL,         [Dep_name] [varchar](50) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NOT NULL ) ON [PRIMARY] 2.2创建数据 create procedure ins_Depratments as         decl

前言: 在前面一文中,已经提到了三类常见的索引问题,那么问题来了,当系统出现这些问题时,该如何应对? 简单而言,需要分析现有系统的行为,然后针对性地对索引进行处理: 对于索引不足的情况:检查缺少索引的情况,也需要检查现有索引定义是否有问题. 对于索引过多的情况:分析每一个索引的使用情况,判断是否有存在的必要或者可合并.可修改的可能. 对于索引不合理的情况:也要分析每个索引的定义,及其使用情况,确定索引是否有存在必要,如果有,是否能很好地支持查询并且对现有系统的影响也不大. 从上面描述可知,我们的

索引好处:加快索引相关的查询 坏处:增加磁盘空间消耗,降低写入性能 评判当前索引构建情况:     1. mongostat工具介绍     2. profile集合介绍     3. 日志介绍     4. explain分析 1. mongostat工具     mongostat:查看MongoDB运行状态程序.     使用:mongostat -h 127.0.0.1:12345 输出字段说明  --help  Fields    inserts     - # of inserts

PS:第一个版本号里未做输入的schema_name和table_name推断,改动了一下!再次share! #统计指定架构的全部表的数据和索引大小情况 #tablesize.sh #!/bin/sh #ocpyang@126.com if [ "$#" -gt 2 -o "$#" -lt 1 ];then echo "**********************************" echo "too many input pa

查索引使用情况:    https://www.cnblogs.com/sunliyuan/p/6559354.html select db_name(database_id) as N'TOPK_TO_DEV',  --库名         object_name(a.object_id) as N'TopProjectNew',  --表明         b.name N'索引名称',         user_seeks N'用户索引查找次数',         user_scans N

使用explain查看,如下 1.首先创建表test,语句如下 create table test(a int,b varchar(10),c varchar(10)); 2.在表中的a,b都创建索引,先后顺序是a,b create index idx_a_b on test(a,b); 3.分别往里面插入三条数据,插入后结果如下: 4.使用explain查询,查看索引使用情况(这里还可以进行多次其他sql语句的查询,查看索引利用情况) 从上面可以看到key_len使用的长度为38(字节),那么

优化器选择不适用索引的情况 有时候,有乎其并没有选择索引而去查找数据,而是通过扫描聚集索引,也就是直接进行全表的扫描来得到数据.这种情况多发生于范围查找.JOIN链接操作等情况.例如 ; 通过SHOW INDEX FROM orderdetails可以看到 可以看到orderdetails有(orderID,ProductID)的联合主键.此外还有对于列OrderID的单个索引.上述SQL显然是可以通过扫描orderID上的索引进行数据查询的,但通过EXPLAIN发现优化器并没有按照OrderI

Python进阶----索引原理,mysql常见的索引,索引的使用,索引的优化,不能命中索引的情况,explain执行计划,慢查询和慢日志, 多表联查优化 一丶索引原理 什么是索引:       索引在MySQL中也称作'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更重要. ​      索引优化是对查询性能优化的手段,索引能够轻易将查询性能提高好几个量级.如果没有索引,则需要逐页去查询,可想而知效率就会低下

说明 在MySQL中,并不是你建立了索引,并且你在SQL中使用到了该列,MySQL就肯定会使用到那些索引的,有一些情况很可能在你不知不觉中,你就“成功的避开了”MySQL的所有索引. 索引列参与计算 如果where条件中age列中使用了计算,则不会使用该索引.如果需要计算,千万不要计算到索引列,想方设法让其计算到表达式的另一边去. SELECT `sname` FROM `t_stu` WHERE `age`=20; -- 会使用索引 SELECT `sname` FROM `t_stu` WH

监控当前业务用户索引 一段时间后查询从未被使用的索引,删除无用索引 停止监控索引 1. 监控当前用户所有索引 得到监控所有索引的语句: select 'alter index ' || index_name || ' monitoring usage;' from user_indexes; 2. 一段时间后查询从未被使用的索引,删除无用索引 注意:视具体业务情况,选择一周后,一月后,两月后(总之要保证应用的所有SQL都至少跑一遍) 2.1 查看这段时间内,从未被使用的索引: select *

The locks are normally next-key locks that also block inserts into the "gap" immediately before the record. mysql> select @@tx_isolation; +-----------------+ | @@tx_isolation | +-----------------+ | REPEATABLE-READ | +-----------------+ 1 row

1.索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构,可以理解为“排好序的快速查找数据结构”,在数据之外,数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构,这些数据结构以某种方式引用(指向)数据,这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法 2.建表的时候创建索引,创建群发已发送邮件表:create table mass_mail_send(   id int auto_increment primary key,  sender varchar(125) not null default '

1．对返回的行无任何限定条件,即没有where子句 2．未对数据表与任何索引主列相对应的行限定条件例如:在City-State-Zip列创建了三列复合索引,那么仅对State列限定条件不能使用这个索引,因为State不是索引的主列. 3．对索引的主列有限定条件,但是在条件表达式里使用以下表达式则会使索引失效,造成全表扫描:(1)where子句中对字段进行函数.表达式操作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,Demo:where upper(city)='TokYo' 或 City || 'X

背景: 网约车预约单查询: 这里面恶心的地方是: 1个时间窗口要查询6种时间:推送订单时间(来自mongodb).有效抢单时间(来自mongodb).抢单成功时间(实时kafka).取消订单时间(实时kafka).到达目的地时间(实时kafka).支付时间(实时kafka) 根据现实的业务情况,乘客即便打车了,也不是立马支付,很可能过些天才支付.所以不能做表关联,否则结果会不对(开心不) 因此需要做的就是,将一张表拆成6张表,然后做union操作 最后结果存入了Hbase,用phoenix做查询

1．隐式转换导致索引失效.这一点应当引起重视.也是开发中经常会犯的错误.   由于表的字段tu_mdn定义为varchar2(20),但在查询时把该字段作为number类型以where条件传给Oracle,这样会导致索引失效.  错误的例子:select * from test where tu_mdn=13333333333;  正确的例子:select * from test where tu_mdn='13333333333';   2. 对索引列进行运算导致索引失效,我所指的对索引列进行