“SQL Server的Insert操作在堆表或者聚集索引表的时候，哪个效率更高？为什么高？” 之前有同事问过我这个问题，为了确保日志库的记录效率，于是我做了简单测试了，首先要先强调几点概念： 堆表：没有聚集索引的表，记录通过IAM页以及PFS页来确定哪页有空闲空间。 聚集索引表：有聚集索引的表，记录是根据聚集键值所在页的键值逻辑顺序维护的 Demo：如下 分别对
索引是表的一个概念部分,用来提高检索数据的效率. 实际上,ORACLE使用了一个复杂的自平衡B-tree结构. 通常,通过索引查询数据比全表扫描要快. 当ORACLE找出执行查询和Update语句的最佳路径时, ORACLE优化器将使用索引. 同样在联结多个表时使用索引也可以提高效率. 另一个使用索引的好处是,它提供了主键(primary key)的唯一性验证. 除了那些 LONG或LONG RA
oracle的索引陷阱 文/Ray一个表中有几百万条数据，对某个字段加了索引，但是查询时性能并没有什么提高，这主要可能是oracle的索引限制造成的。 oracle的索引有一些索引限制，在这些索引限制发生的情况下，即使已经加了索引，oracle还是会执行一次全表扫描，查询的性能不会比不加索引有所提高，反而可能由于数据库维护索引的系统开销造成性能更差。 下面是一些常见的索引限制问题。 1
Mysql索引查询效率优化 1.为什么要使用索引？什么是索引 答：使用索引可以大幅度增强查询的速度。但是我们在一些频繁修改或者删除的表上面，不建议建立太多的索引，因为每次修改、增加、删除都要根据设置的索引类型，对内存的文件进行重新排序，这样很损耗性能。索引就是通过特定的算法（例：Btree或者Hash算法），然后根据建立的特征值去匹配。比如，原先我们查询一条数据，要执行一万次，建立合适的索引以后
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2023-09-15 23:29:44
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方法：在一般的SQL语句前加上explain； 分析结果的含义： 1）table：表名； 2）type：连接的类型，(ALL/Range/Ref)。其中ref是最理想的； 3）possible_keys：查询可以利用的索引名； 4）key：实际使用的索引； 5）key_len：索引中被使用部分的长度
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2016-07-12 20:25:00
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主键在设计时可以选择比较顺序的方式，比如自增整型，自增的 UUID 等，所以主键索引的排序效率和插入性能相对较高。二级索引就不一样了，它可能是比较顺序插入，也可能是完全随机的插入，具体如何呢？来看一下比较接近业务的表 User：CREATE TABLE User (
id BINARY(16) NOT NULL,
name VARCHAR(255) NOT NULL,
se
DROP TABLE IF EXISTS `lb`.`adrt_counter`;
CREATE TABLE `lb`.`adrt_counter` (
`counter_id` int(5) NOT NULL,
`max_doc_id` int(20) NOT NULL,
`table_name` char(30) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`counter
索引为什么会使查询效率更快--目录前言1.什么是索引？2.单值索引和组合索引2.1单值索引创建：2.2 组合索引创建2.3 删除索引以及创建唯一索引、查询索引3.小结 前言优点： 1、大大加快数据的检索速度; 2、创建bai唯一性索引，保证数据库表中每一行数据的唯一性; 3、加速表和表之间的连接; 4、在使用分组和排序子句进行数据检索时，可以显著减少查询中分组和排序的时间。缺点： 1、索引需要占
背景最近在给一个物流系统做TiDB POC测试，这个系统是基于MySQL开发的，本次投入测试的业务数据大概10个库约900张表，最大单表6千多万行。这个规模不算大，测试数据以及库表结构是用Dumpling从MySQL导出，再用Lightning导入到TiDB中，整个过程非常顺利。系统在TiDB上跑起来后，通过Dashboard观察到有一条SQL非常规律性地出现在慢查询页面中，打开SQL一看只是个单
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，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，所以查询语句的优化显然是重中之重。在数据量和访问量不大的情况下，mysql访问是非常快的，是否加索引对访问影响不大。但是当数据量和访问量剧增的时候，就会发现mysql变慢，甚至down掉，这就必须瑶考虑优化sql了，给数据库建立正确合理的索引，是mysql优
数据库查询速度慢，很大原因是因为数据存储在磁盘上，而磁盘与内存之间的IO是一项非常耗时的工作，如果没有一个高效的搜索算法，很可能会造成多次磁盘IO，读出了很多盘块后才找到需要查找的数据。而索引是针对这种问题，设计的一种提升数据库查询效率的数据结构，数据库除了要保存的数据之外，会保存索引，借助于这种索引，可以减少磁盘的IO次数。其实索引可以有很多种实现方式，最简单的一种实现方式就是基于二叉排序树实现
前言 我们都知道当查询数据库变慢时，需要建索引去优化。但是只知道索引能优化显然是不够的，我们更应该知道索引的原理，因为不是加了索引就一定会提升性能。那么接下来就一起探索MYSQL索引的原理吧什么是索引 索引其实是一种能高效帮助MYSQL获取数据的数据结构，通常保存在磁盘文件中，好比一本书的目录，能加快数据库的查询速度。除此之外，索引是有序的，所以也能提高数据的排序效率。通常MYSQL的索引包括聚簇
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2023-09-02 13:23:21
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前言我们都知道当查询数据库变慢时，需要建索引去优化。但是只知道索引能优化显然是不够的，我们更应该知道索引的原理，因为不是加了索引就一定会提升性能。那么接下来就一起探索MYSQL索引的原理吧什么是索引索引其实是一种能高效帮助MYSQL获取数据的数据结构，通常保存在磁盘文件中，好比一本书的目录，能加快数据库的查询速度。除此之外，索引是有序的，所以也能提高数据的排序效率。通常MYSQL的索引包括聚簇索引
mysql单表中数据量到达一定数量后,查询效率会变得很低,使用索引可以有效地提高mysql的查询效率.但是索引使用不当,会使索引失效,起不到提升效率的作用,在实际项目中,要做好索引的优化,合理的使用索引。关于索引的优化，可以参考这篇文章，传送门为了分析sql语句执行效率,使用explain 分析sql语句使用explain关键字可以模拟优化器执行sql查询语句，从而得知MySQL 是如何处理sql
之前的文章《更高的压缩比，更好的性能–使用ORC文件格式优化Hive》中介绍了Hive的ORC文件格式，它不但有着很高的压缩比，节省存储和计算资源之外，还通过一个内置的轻量级索引，提升查询的性能。这个内置的轻量级索引，就是下面所说的Row Group Index。其实ORC支持的索引不止这一种，还有一种BloomFilter索引，两者结合起来，更加提升了Hive中基于ORC的查询性能。说明一下：本
# 理解 MySQL 索引效率：Ref 操作
在数据库开发过程中，合理地使用索引可以大幅提升查询性能。本文将通过几个步骤教会你如何在 MySQL 中实现索引效率的 `REF` 操作并通过具体代码示例帮助你理解。
## 工作流程
| 步骤 | 描述 |
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假如有一张大表，现在需要增加一个非聚集索引，对于DBA来说，要有预估其大小以及执行时间的估算能力，尤其对一些企业使用SSD硬盘，其硬盘空间很是宝贵，增加索引如果错误预估其大小，很有可能导致硬盘资源超出预期使用量，造成没必要的麻烦，这里只针对其预估硬盘占用空间展开讨论，行为标准8060 in_row_data,不涉及行溢出，大对象等情况。 举个例子给大家 create ta
一、 MySQL数据库索引案例1、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。2、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
现实操作里，读写操作中读的比例往往远高于写。我们需要更快地查到所想查看的数据，所以要用索引来优化(加速查询)。首先要明确，索引在mysql里是键，查询会有key。索引如同字典里的目录、音序表。其次，明确磁盘里的IO和预读。一次IO约为9ms，包括寻道时间(磁臂移动到指定磁道所花的时间，一般5ms以下)、旋转延迟(60/7200/2=4.17ms)、传输时间(磁盘读出或写入的时间，零点几秒，相比较可
目录一、前言二、通过虚拟列添加索引（Secondary Indexes and Generated Columns）三、多值索引（Using multi-valued Indexes）四、官网地址 一、前言JSON 数据类型是在mysql5.7版本后新增的，同 TEXT，BLOB 字段一样，JSON 字段不允许直接创建索引。即使支持，实际意义也不大，因为我们一般是基于文档中的元素进行查询，很少会
