通常来说,索引可以用于提高查询的速度.通过索引,可以快速访问表中的指定数据,避免了表上的扫描.有时候,索引不仅仅能够用于定位表中的数据.某些查询可能只需要访问索引的数据,就能够获取所需要的结果,而不需要再次访问表中的数据.这种访问数据的方法叫做 Index-Only 扫描.要想通过索引直接返回查询的数据,创建的索引需要包含 SELECT 列表中的所有字段:CREATE TABLE t1 (a int, b int, c int); INSERT INTO t1     SELECT val, v

引言 这一系列文章主要关注PostgreSQL中的索引. 可以从不同的角度考虑任何主题.我们将讨论那些使用DMBS的应用开发人员感兴趣的事项:有哪些可用的索引:为什么会有这么多不同的索引:以及如何使用索引来加速查询.这个主题可以之用寥寥数语就被涵盖,但是,在内心深处,我们希望那些充满好奇心.同时也对内部细节感兴趣的开发人员,特别是因为对这些细节的理解,不会只是听从别人的理解,而是形成自己的结论. 开发新类型的索引超出了范畴.这需要了解C编程语言,需要系统程序员而不是应用程序开发人员的专业知识.出

覆盖索引通常都是复合索引,即索引字段为多个.创建索引时应该注意索引排列顺序. Sql Server检索应用索引时,字段识别顺序为 从左到右. 例如如下索引的使用上 Create NONCLUSTERED  Index IX_Student_Name_Class_Sex On tb_Student(Name,Class,Sex) Select * From tb_Student as s where s.Name='ws'  //可以使用 Select * From tb_Student as s

引用自 'mysql高性能' 5.3.6章节 不能使用覆盖索引的情况 :  解决办法 : 

一.关系 MongoDB 的关系表示多个文档之间在逻辑上的相互联系.文档间可以通过嵌入和引用来建立联系.MongoDB 中的关系可以是:1对1,1对多,多对1,多对多. 一个用户可以用多个地址,这是典型的一对多关系. user文档可以是: { "_id":ObjectId("52ffc33cd85242f436000001"), "name": "Tom Hanks", "contact": "9

话说有这么一个表: CREATE TABLE `user_group` ( `id` int(11) NOT NULL auto_increment, `uid` int(11) NOT NULL, `group_id` int(11) NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `uid` (`uid`), KEY `group_id` (`group_id`), ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=750366 DEFAULT CHARSET

MongoDB 覆盖索引查询 官方的MongoDB的文档中说明,覆盖查询是以下的查询: 所有的查询字段是索引的一部分 所有的查询返回字段在同一个索引中 由于所有出现在查询中的字段是索引的一部分, MongoDB 无需在整个数据文档中检索匹配查询条件和返回使用相同索引的查询结果. 因为索引存在于RAM中,从索引中获取数据比通过扫描文档读取数据要快得多. 为了测试盖索引查询,使用以下 mycol 集合: { "_id" : 1, "name" : "tom&q

覆盖索引又可以称为索引覆盖. 解释一: 就是select的数据列只用从索引中就能够取得,不必从数据表中读取,换句话说查询列要被所使用的索引覆盖. 解释二: 索引是高效找到行的一个方法,当能通过检索索引就可以读取想要的数据,那就不需要再到数据表中读取行了.如果一个索引包含了(或覆盖了)满足查询语句中字段与条件的数据就叫做覆盖索引. 解释三: 是非聚集组合索引的一种形式,它包括在查询里的Select.Join和Where子句用到的所有列(即建立索引的字段正好是覆盖查询语句[select子句]与查询条

在SQL Server 查询性能优化——覆盖索引(一)中讲了覆盖索引的一些理论. 本文将具体讲一下使用不同索引对查询性能的影响. 下面通过实例,来查看不同的索引结构,如聚集索引.非聚集索引.组合索引等来查看相同的SQL语句查询的不同性能   例一:没有任何索引的查询访问 1.表的碎片情况:   2.SQL查询语句与查询执行计划成本   --要求返回IO统计,也就是数据页访问的数量 SET STATISTICS IO ON --没有任何索引情况下的数据页访问数量 SELECT  [WBOOK_NO

文章出处:http://inter12.iteye.com/blog/1430144 MYSQL的全表扫描,主键索引(聚集索引.第一索引),非主键索引(非聚集索引.第二索引),覆盖索引四种不同查询的分析 1.前置条件: 本次是基于小数据量,且数据块在一个页中的最理想情况进行分析,可能无具体的实际意义,但是可以借鉴到各种复杂条件下,因为原理是相同的,知小见大,见微知著! 打开语句分析并确认是否已经打开 Java代码   mysql> set profiling=1; Query OK, 0 row

通常大家都会根据查询的WHERE 条件来穿件合适的索引,不过这只是索引优化的一个方面.设计优秀的索引应该考虑到整个查询,而不单单是WHERE 条件部分.索引确实是一种查找数据的高效方式,但是MySQL也可以使用索引来直接获取列的数据,这样就不再需要读取数据行.如果索引的叶子节点已经包含要查询的数据,那么还有什么必要再返回表查询呢?如果一个索引包含(或者覆盖)所有需要查询的字段的值,我们就称之为“覆盖索引”. 覆盖索引是非常有用的工具,能够极大的提高性能.考虑一下如果查询只需要索引而无需返回表,会

官方的MongoDB的文档中说明,覆盖查询是以下的查询: 1. 所有的查询字段是索引的一部分 2. 所有的查询返回字段在同一个索引中 由于所有出现在查询中的字段是索引的一部分, MongoDB 无需在整个数据文档中检索匹配查询条件和返回使用相同索引的查询结果.因为索引存在于RAM中,从索引中获取数据比通过扫描文档读取数据要快得多. 但是,如果是以下的查询,不能使用覆盖索引查询: 1. 所有索引字段是一个数组 2. 所有索引字段是一个子文档

组合索引 提到组合索引,大家都知道"最左前缀"原则.例如,创建索引 idx_name_age (name,age) ,通常情况下,where age=50 或者 where age>50 之类的,是不会使用到idx_a_b的.那有没有特殊情况呢? 假设表是: CREATE TABLE users ( id int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, name varchar(255) COLLATE utf8mb4_unicode_ci D

因为我们大多数情况下使用的都是Innodb,所以这篇博客主要依据Innodb来讲 b+树(图片来自网络) b+树图来自网络 1.聚集索引与非聚集索引区别 聚集索引:叶子节点包含完整的数据(物理地址连续),叫做聚集索引 非聚集索引(又称辅助索引):它的叶子节点并不包含行记录的全部数据,叶子结点除了包含键值以外,每个叶子结点中的索引行还包含了一个书签,该书签用来告诉存储引擎可以在哪找到相应的数据行.需要引用主索引作为data域,其实原理就是直接通过辅助索引无法找到数据,需要通过辅助索引找到主键,然后

Mysql 系列文章主页 =============== 1 准备数据 1.1 建表 DROP TABLE IF EXISTS staff; CREATE TABLE IF NOT EXISTS staff ( id INT PRIMARY KEY auto_increment, name ), age INT, pos ) COMMENT '职位', salary ,) ); 1.2 插入数据 , ); 2 测试&Explain分析 2.1 有索引的情况下%的影响(提出问题) 2.1.1 建立

1.创建gin类型的索引 postgresql 创建gin索引遇到的问题:1.ERROR: operator class "gin_trgm_ops" does not exist for access method "gin" 解决方案:先执行 CREATE EXTENSION pg_trgm; https://www.cnblogs.com/goingforward/p/10386979.html

覆盖索引的定义: 如果一个索引包含(或覆盖)所有需要查询的字段的值,称为‘覆盖索引’.即只需扫描索引而无须回表. 只扫描索引而无需回表的优点:    1.索引条目通常远小于数据行大小,只需要读取索引,则mysql会极大地减少数据访问量.    2.因为索引是按照列值顺序存储的,所以对于IO密集的范围查找会比随机从磁盘读取每一行数据的IO少很多.    3.一些存储引擎如myisam在内存中只缓存索引,数据则依赖于操作系统来缓存,因此要访问数据需要一次系统调用    4.innodb的聚簇索引,覆

覆盖索引又可以称为索引覆盖. 解释一: 就是select的数据列只用从索引中就能够取得,不必从数据表中读取,换句话说查询列要被所使用的索引覆盖. 解释二: 索引是高效找到行的一个方法,当能通过检索索引就可以读取想要的数据,那就不需要再到数据表中读取行了.如果一个索引包含了(或覆盖了)满足查询语句中字段与条件的数据就叫做覆盖索引. 解释三: 是非聚集组合索引的一种形式,它包括在查询里的Select.Join和Where子句用到的所有列(即建立索引的字段正好是覆盖查询语句[select子句]与查询条

http://www.cnblogs.com/zl0372/articles/mysql_32.html 话说有这么一个表: CREATE TABLE `user_group` ( `id` int(11) NOT NULL auto_increment, `uid` int(11) NOT NULL, `group_id` int(11) NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `uid` (`uid`), KEY `group_id` (`group_id`),

话说有这么一个表: CREATE TABLE `user_group` ( `id` int(11) NOT NULL auto_increment, `uid` int(11) NOT NULL, `group_id` int(11) NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `uid` (`uid`), KEY `group_id` (`group_id`), ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=750366 DEFAULT CHARSET