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

###########索引########### @see   http://mp.weixin.qq.com/s/4W4iVOZHdMglk0F_Ikao7A 聚集索引(clustered index):聚集索引决定数据在磁盘上的物理排序,一个表只能有一个聚集索引,一般用primary key来约束. 举例:t_user场景中,uid上的索引. 非聚集索引(non-clustered index):它并不决定数据在磁盘上的物理排序,索引上只包含被建立索引的数据,以及一个行定位符row-loca

问题: create table A (    id varchar(64) primary key,    ver int,    ... ) 我的表有几个很长的字段varchar(3000) 在id.ver上有联合索引 10000条数据   为什么select id from A order by id特别慢,而select id from A order by id,ver非常快 ? 解析: 1.两条sql都使用了索引覆盖. 2.myisam存储引擎,数据行和索引节点分开存放,所以不会存在

什么是“索引覆盖”? 简单来的说,就是让查询的字段(包括where子句中的字段),都是索引字段.索引覆盖的好处是什么?好处是极大的.极大的.极大的提高查询的效率!重要的说三遍! 特别说明: 1.where条件中如果使用like关键词,即使字段是索引中的,也不构成索引覆盖. 2.单个字段的索引,对于搜索单个where条件有较好的效果.但索引覆盖需要使用多字列索引. 假设创建一个zaho_user表: CREATE TABLE `zaho_user` (   `u_id` int(11) NOT N

索引覆盖 是指 如果查询的列恰好是索引的一部分,那么查询只需要在索引文件上进行,不需要回行到磁盘再找数据.这种查询速度非常快,称为”索引覆盖”,比平时的查询少一次到磁盘读数据的操作.(索引正好覆盖到查询的数据) 例如下面: mysql> use exam9; Database changed mysql> desc options; +----------------+---------------+------+-----+---------+-------+ | Field | Type

索引覆盖:如果查询的列恰好是索引的一部分,那么查询只需要在索引文件上进行,不需要进行到磁盘中找数据,若果查询得列不是索引的一部分则要到磁盘中找数据. 建表: create table test_index( id int primary key auto_increment, name char(10) not null default ``, email char(10) not null default ``, index c (`id`,`name`) ) engine = Innodb

一道面试题: 有商品表, 有主键,goods_id, 栏目列 cat_id, 价格price 说:在价格列上已经加了索引,但按价格查询还是很慢,问可能是什么原因,怎么解决? 答:在实际场景中,一个电商网站的商品分类很多,直接在所有商品中,按价格查商品,是极少的,一般客户都来到分类下,然后再查. 改正: 去掉单独的Price列的索引, 加 (cat_id,price)复合索引. 索引覆盖: myism的索引值指向的是物理行. 索引覆盖是指:如果查询的列恰好是索引的一部分,那么查询只需要在索引文件上

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.

一.什么是回表查询? 这先要从InnoDB的索引实现说起,InnoDB有两大类索引: 聚集索引(clustered index) 普通索引(secondary index) InnoDB聚集索引和普通索引有什么差异? 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,则PK就是聚集索引: (2)如果表没有定义PK,则第一个not NULL unique列是聚集索引: (3)否则,InnoDB会创建一个隐藏的row-id作为聚集索

数据库表结构: create table user ( id int primary key, name varchar(20), sex varchar(5), index(name) )engine=innodb; select id,name where name='shenjian' select id,name,sex where name='shenjian' 多查询了一个属性,为何检索过程完全不同? 什么是回表查询? 什么是索引覆盖? 如何实现索引覆盖? 哪些场景,可以利用索引覆盖

回表查询 先通过普通索引的值定位聚簇索引值,再通过聚簇索引的值定位行记录数据 建表示例 mysql> create table user( -> id int(10) auto_increment, -> name varchar(30), -> age tinyint(4), -> primary key (id), -> index idx_age (age) -> )engine=innodb charset=utf8mb4; id 字段是聚簇索引,age

h1, h2, h3, h4, h5, h6, p, blockquote { margin: 5px; padding: 5; } body { font-family: "Helvetica Neue", Helvetica, "Hiragino Sans GB", Arial, sans-serif; font-size: 16px; line-height: 18px; color: #737373; background-color: white; mar

最近客户在使用我司开发的数据库时,报告了如下问题(也不能算是问题,就是疑惑吧),环境如下: OS : Red Hat Enterprise Linux Server release 6.7 (Santiago) Kernel : 2.6.32-573.el6.x86_64 PostgreSQL : PostgreSQL 9.6.2 执行准备工作: postgres=# create table test (id int, data text); CREATE TABLE postgres=# i

索引方式:唯一索引,主键索引,多属性索引,部分索引,表达式索引. 索引类型:B-Tree,Hash,GiST,GIN以及表达式索引 PostgreSQL所有索引都是“从属索引”,也就是说,索引在物理上与它描述的表文件分离. 索引也是对象,在表pg_class里有记录. 索引的内部结构与索引的访问方法(索引类型)相关.所有访问方法都通过页面来组织索引的内部结构,这样可以使用存储管理器提供的接口来访问索引. 索引方式 多属性索引:如果一个索引定义多一个一个属性,就称为多属性索引,用于组合查询. Po

磨砺技术珠矶,践行数据之道,追求卓越价值   [作者 高健@博客园  luckyjackgao@gmail.com] 本页目的,是起到索引其他所有本人所写文档的作用: 分类一:PostgreSQL基础知识与基本操作--------------------  PostgreSQL基础知识与基本操作索引页 分类二:PostgreSQL内部结构与源代码研究------------------- PostgreSQL内部结构与源代码研究索引页 分类三:PostgreSQL集群方案相关----------

full index scan:全索引扫描,查询时,遍历索引树来获取数据行.如果数据不是密集的会产生随机IO 在执行计划中是Type列,index full table scan:通过读物理表获取数据,顺序读磁盘上的文件.这种情况会顺序读磁盘上的文件. 在执行计划中是Type列,all covering index:覆盖索引,如果where条件的列和返回的数据在一个索引中,那么不需要回查表,那么就叫覆盖索引. 在执行计划中是extra那一列,using index full index scan

今天应用反应有张表查询报错,报错信息如下 back=# select max(create_time) from public.tbl_index_table where create_time>='2010-10-08';ERROR:  could not read block 41381 of relation 16779/24769/24938: read only 0 of 8192 bytes 看到这个错误信息,首先想到的是表 tbl_index_table 上有坏块,估计需要表重建下

当在看Monetdb列存行只支持IMPRINTS和ORDERED这两种索引,且只支持定长数值类型时,就在思考,对于列存,还有必要建索引吗?在PostgreSQL的索引就要灵活很多,我对常用列建合理的索引,是不是能达到列存的效果?(肯定没有). 当然,有索引还是快很多: 1)对于整型列来说,应该是用ORDERED索引,建类似于btree索引,将数据按大小进行了排序,当执行> = < <= >= between in is等操作时,就非常快了,不需要整个列进行扫描比较. 2)对于字符串

1.B-tree索引 create index idx_contacts_name on contacts(name); 2.数组索引 create index idx_contacts_phone on contacts using gin(phone); 注:phone在contacts表中是一个数组类型 3.降序索引 create index idx_contacts_name on contacts(name desc); 4.指定存储参数 create index idx_contac

索引膨胀,主要针对B-tree而言 索引膨胀的几个来源: 大量删除发生后,导致索引页面稀疏,降低了索引的使用效率: PG9.0之前的版本,vacuum full会同样导致索引页面稀疏: 长时间运行的事务,禁止vacuum对表的清理工作二导致页面稀疏状态一致保持. 注意REINDEX会造成全表锁,不要在系统繁忙的时候操作 查看索引占用的空间: select pg_relation_size(oid)/1024/1024,relname from pg_class where relkind=’i’

参考了多篇文章,分别记录,如下. 下面是第一篇的总结 http://www.jb51.net/article/76007.htm: 在MySQL中,InnoDB引擎表是(聚集)索引组织表(clustered index organize table),而MyISAM引擎表则是堆组织表(heap organize table). 聚集索引是一种索引组织形式,索引的键值逻辑顺序决定了表数据行的物理存储顺序: 而非聚集索引则就是普通索引了,仅仅只是对数据列创建相应的索引,不影响整个表的物理存储顺序.