目前WEB的普及太快,在实际的开发中,一旦遇到大数据量的时候就需要做到优化,让查询的更快,才能给客户更好的体验,也能够在程序上避免timeout. 部分转载自:https://www.cnblogs.com/whgk/p/6179612.html 于是乎这里就引入索引的概念 注意:索引是在存储引擎中实现的,也就是说不同的存储引擎,会使用不同的索引 MyISAM和InnoDB存储引擎:只支持BTREE索引, 也就是说默认使用BTREE,不能够更换 MEMORY/HEAP存储引擎:支持HASH和BT

背景: 公司业务迅速扩展,很多网站.接口都因为大流量的数据,发生服务器习惯性死机:一条sql查询语句只能适用于一定的网络环境,没有优化的查询当遇上大数据时就不适用了. 本文主旨: 讨论什么情况下能利用上索引. 索引: 创建索引可以根据查询业务的不同分为两种:单一列的索引,联合索引. 顾名思义,单一列索引就是指在表的某一列上创建索引,联合索引是在多个列上联合创建索引. 联合索引-使用结论: 1.查询条件中出现联合索引第一列,或者全部, 则能利用联合索引. 2.条件列中只要条件相连在一起, 无论前后

SQL联合索引 与 单一列的索引 标签: sqlwebobjectstatistics优化磁盘 2012-06-12 13:46 27992人阅读 评论(1) 收藏 举报  分类: 数据库(94)  转自:http://liqita.iteye.com/blog/1205544 背景:目前WEB的普及太快,很多网站都会因为大流量的数据而发生服务器习惯性死机,一个查询语句只能适用于一定的网络环境.没有优化的查询当遇上大数据量时就不适用了. 联合索引使用结论: 1):查询条件中出现联合索引第一列,或

day04数据库 昨日知识点回顾 1.单表操作 1.单表的操作 条件查询的优先级别: where > group by >having > order by > limit; 分组:group by select gender count(id) from xxx group by gender; 过滤筛选:having select gender count(id) from xxx group by gender having count(id)>13; 排序:order

前言 本节我们再来穿插讲讲索引知识,后续再讲数据类型中的日期类型,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 强制索引查询条件 前面我们也讲了一点强制索引查询的知识,本节我们再来完整的讲述下 (1)SQL Server使用默认索引 USE TSQL2012 GO SELECT * FROM Sales.Orders 上述就不用我再啰嗦了,使用默认主键创建的聚集索引来执行查询执行计划. (2)SQL Server使用强制索引 USE TSQL2012 GO S

当您考虑是否要对列创建索引时, 请估计在查询中使用列的方式, 下表介绍了索引对其有用的查询类型. 表中的示例基于 AdventureWorks2008R2 示例数据库, 在 SQL Server Management Studio 中运行这些示例时. 您可以通过显示实际的执行计划来查看查询优化器选择的索引. 有关详细信息, 请参阅 如何显示实际执行计划. 分类 描述 考虑的索引 与特定值完全匹配 搜索与特定值完全匹配的项. 其中, 查询使用 WHERE 子句指定列项. 例如: SELECT Bu

一.子查询补充: Exists的用法: select*from haha where exists(select*from bumen where bumen.code=haha.bumen,and bumen.name='销售部')and age>35--相当于循环嵌套语句 一般用法:= select*from haha where bumen=(select code from bumen where name='销售部')and age>35--括号里面查询出来的当作参数使用 二.连接查

前言 本节我们再来穿插讲讲索引知识,后续再讲数据类型中的日期类型,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 强制索引查询条件 前面我们也讲了一点强制索引查询的知识,本节我们再来完整的讲述下 (1)SQL Server使用默认索引 USE TSQL2012 GO SELECT * FROM Sales.Orders 上述就不用我再啰嗦了,使用默认主键创建的聚集索引来执行查询执行计划. (2)SQL Server使用强制索引 USE TSQL2012 GO S

一.子查询补充: Exists的用法:select*from haha where exists(select*from bumen where bumen.code=haha.bumen,and bumen.name='销售部')and age>35--相当于循环嵌套语句一般用法:=select*from haha where bumen=(select code from bumen where name='销售部')and age>35--括号里面查询出来的当作参数使用二.连接查询 子查

select * from t1 left join t2 on t2.sysno =t1.ASysNo left join t3 on t3.sysno =t2.ASysNo left join t4 on t4.sysno =t3.ASysNo left join t5 on t5.sysno =t4.ASysNo left join t6 on t6.sysno =t5.ASysNo left join t7 on t7.sysno =t6.ASysNo where t1.name lik

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.

MySQL联合索引VS单列索引 以一个一千万数据量的表格为例 1. 建表建索引 USE foo; DROP TABLE IF EXISTS tmp; CREATE TABLE tmp ( id INT UNSIGNED PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, school_id INT UNSIGNED NOT NULL, student_id INT UNSIGNED NOT NULL, INDEX school_id(school_id), INDEX student_id(

查询 1. MongoDB使用find来进行查询.find的第一个参数决定了要返回哪些文档,这个参数是一个文档,用于指定查询条件.空的查询会匹配集合的全部内容.要是不指定查询,默认是{}. 2. 可以通过find的第二个参数来指定想要的键.这样即会节省传输的数量,又能节省客户端解码文档的时间和内存消耗.举例:db.users.find({},{"username":1,"email":1}) 3. 默认情况下"_id"这个键总是被返回,即便是没有

0x00 概述 之前写过一篇Mysql B+树学习,简单的介绍了B+数以及MySql使用B+树的原因, 有了这些基础知识点,对MySql索引的类型以及索引使用的一些技巧,就比较容易理解了. 0x01 覆盖索引 创建了一个辅助索引,如果能直接从这个辅助索引文件中获取到数据,而无需去访问聚集索引(自增主键索引)文件的话,那么这中就用到索引覆盖了. 这种的效率是极其高的. 像上面这个语句,如果只是为列b建立索引,那么执行这个SQL是可以用到索引的,但是由于a列的数据并没有在这个b索引中,索引需要再次访

    To Bottom * 为何在查询中索引未被使用 (Doc ID 1549181.1) To Bottom 文档内容 用途   排错步骤   高速检查   表上是否存在索引?   索引是否应该被使用?   索引本身的问题   _afrLoop=162478798467990&id=1549181.1&_afrWindowMode=0&_adf.ctrl-state=12uti5b12m_153#aref_section25">索引列或者索引的前置列是否在单表

视图 掌握:1.视图是个什么东西?2.会建视图,会查视图3.知道视图的主要功能是查询,不是增删除改. 视图的定义: 视图可以认为是从一个数据表或者多个数据表中导出的表,视图本身没有任何数据,它是用来存放视图的定义,因此视图只是虚拟表:如果数据表中的数据记录发生变化,那么跟该表有关的视图也会发生相应的变化. 视图——相对应的是表查询结果.表——真正存储数据的地方.视图——不存数据,展示查询的结果. 视图的作用: 1.提高数据访问的安全性    2.方便查询操作    创建视图:create vie

SQL优化(三)—— 索引.explain分析   一.什么是索引 索引是一种排好序的快速查找的数据结构,它帮助数据库高效的查询数据 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指向数据,这样就可以在这些数据结构上实现高效的查找算法.这种数据结构,就是索引

Mysql高级操作 索引概述: 索引是高效获取数据的数据结构 索引结构: B+Tree() Hash(不支持范围查询,精准匹配效率极高) 树的区别: 二叉树:可能产生不平衡,顺序数据可能会出现链表结构 平衡二叉树:插入需要自旋,性能根据层级而定,性能不稳定 b+tree: 主键聚簇叶子节点存放数据,非叶子节点存放索引, 二级索引非叶子节点存放索引,叶子节点存放主键 索引优缺点: 优点: 大大加快查询速度 使用分组和排序时候可以显著减少分组和排序时间 唯一索引可以保证字段唯一 可以加速表与表之间的

GreatSQL社区原创内容未经授权不得随意使用,转载请联系小编并注明来源. 导语 在数据检索的过程中,经常会有多个列的匹配需求,今天介绍下联合索引的使用以及最左匹配原则的案例. 最左匹配原则作用在联合索引中,假如表中有一个联合索引(tcol01,tcol02,tcol03),只有当SQL使用到tcol01.tcol02索引的前提下,tcol03的索引才会被使用:同理只有tcol01的索引被使用的前提下,tcol02的索引才会被使用. 下面我们来列举几个例子来说明. 步骤 使用 mysql_ra

目录 SQL注入问题 视图 触发器 事物 存储过程 函数 流程控制 索引相关概念 索引数据结构 慢查询优化 测试装备 联合索引 全文检索 插入数据 更新数据 删除数据 主键 外键 重命名表 事物 安全管理 隔离级别 锁 事务日志 MVCC多版本控制 转换表的引擎 数据库设计三大范式 SQL注入问题 怪象一:输对用户就可以登录成功 怪象二:不需要对的用户名和密码也可以登录成功 SQL注入:利用特殊的组合产生特殊的含义 从而避开正常的业务逻辑 select * from userinfo where

标签:SQL SERVER/MSSQL SERVER/数据库/DBA/索引/统计信息 概述 无论何时对基础数据执行插入.更新或删除操作,SQL Server 数据库引擎都会自动维护索引.随着时间的推移,这些修改可能会导致索引中的信息分散在数据库中(含有碎片).当索引包含的页中的逻辑排序(基于键值)与数据文件中的物理排序不匹配时,就存在碎片.碎片非常多的索引可能会降低查询性能,导致应用程序响应缓慢,所以在日常的维护工作当中就需要对索引进行检查对那些填充度很低碎片量大的索引进行重新生成或重新组织,但