规划索引
现在我们先来做一下实验，看一看有无索引对查询速度的影响：在一个有
1500000
条纪录的表中，选择一条数据，在无索引时用时：用时
9
秒，而有索引时用时
0
秒，打开执行计划可以看到更加详细的纪录
!
如果你访问一家网站，但是每打开一个网页要等待
60
秒，你还愿意再次访问吗？由于索引能够大副度提高提高性能，所以索引对于我们来说很重要
!
我们现在就来
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2024-02-28 11:19:29
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1．索引作用 在索引列上，除了上面提到的有序查找之外，数据库利用各种各样的快速定位技术，能够大大提高查询效率。特别是当数据量非常大，查询涉及多个表时，使用索引往往能使查询速度加快成千上万倍。个未索引的表t1、t2、t3，分别只包含列c1、c2、c3，每个表分别含有1000行数据组成，指为1～1000的数值，查找对应值相等行的查询如下所示。SELECT c1,c2,c3 FR
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2024-02-21 14:03:23
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玩SQL Server的同学，有时可能要构造一些数据来做测试数据，像下面这样：IF OBJECT_ID(N'T14') IS NOT NULL
BEGIN
DROP TABLE T14
END
GO
CREATE TABLE T14 (t14_id INT)
GO
DECLARE @i INT = 1
WHILE @i <= 1000
BEGIN
INSERT INTO T1
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2024-08-19 20:56:32
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目录一、为什么使用索引二、索引及其优缺点1.索引概述2.优点3.缺点三、InnoDB中索引的推演1.索引之前的查找在单页中查找在多页中查找2.设计索引一个简单的索引设计方案InnoDB中的索引方案3.常见索引概念聚簇索引二级索引（辅助索引、非聚簇索引）联合索引4.InnoDB中B+树索引的注意项根页面位置万年不动内节点中目录项记录的唯一性一个页面最少存储2条记录四、MyISAM中的索引方案1.My
在日常工作中我们不可避免地会遇到慢SQL问题，比如笔者在之前的公司时会定期收到DBA彪哥发来的Oracle AWR报告，并特别提示我某条sql近阶段执行明显很慢，可能要优化一下等。对于这样的问题通常大家的第一反应就是看看sql是不是写的不合理啊诸如：“避免使用in和not in，否则可能会导致全表扫描”“ 避免在where子句中对字段进行函数操作”等等，还有一种常见的反应就是这个表有没有加
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2024-07-12 18:17:16
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## 如何实现“mysql 500万数据要删多久”
### 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A(连接数据库) --> B(编写删除数据的SQL语句);
B --> C(执行SQL语句删除数据);
C --> D(查看删除进度);
D --> E{是否删除完成};
E -- 是 --> F(结束);
E -- 否 -->
原创
2024-03-24 06:56:03
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插入分析MySQL中插入一个记录需要的时间由下列因素组成，其中的数字表示大约比例：连接：（3）发送查询给服务器：（2）分析查询：（2）插入记录：（1x记录大小）插入索引：（1x索引）关闭：（1）如果我们每插入一条都执行一个SQL语句，那么我们需要执行除了连接和关闭之外的所有步骤N次，这样是非常耗时的，优化的方式有一下几种：在每个insert语句中写入多行，批量插入将所有查询语句写入事务中利用Loa
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2024-02-24 11:36:22
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目录一、数据库硬件优化（选型）1.一般数据库选择2.数据库类型3.硬件选型1）CPU选型2）内存选择3）磁盘选择4）存储选择（一般大型企业）5）网络选择4.操作系统优化1）Swap调整2）IO调度策略5.应用端优化二、创建数据库1.创建一个库一个表，并插入100万数据2.查看数据可用性3.进行压力测试三、数据库参数优化1.Max_connections2.back_log3.wait_timeou
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2024-08-26 14:23:27
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任务描述： 假设一高频查询如下 SELECT * FROM user WHERE area='amoy' AND sex=0 ORDER BY last_login DESC limit 30; 如何建立索引？描述考虑的过程 user表如下： 初始化100W条数据，其中，area要通过IP查询生成，sex为 0,1 随机user (
id int(10)
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2024-03-25 21:52:07
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背景终于遇见了百万级数据的项目，很简单的一个单表查询，索引加上去之后还是20多秒。没办法只得周末的时候研究一下百万级数据查询的优化。首先第一步就是先插入百万级的数据。我刚开始使用的方法是存储过程，想着存储过程会快一些，也更通用一些。没想到500万的数据既然插入了2小时！！！ 于是继续百度，看文章，分析，总结，思考。 总算确定了实现的方式：多值表插入（insert values 值集1，值集2）、多
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2024-05-02 16:02:59
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一、引擎简介mysql的innodb引擎索引数据是一起存放，一张表是按主键顺序存放的索引组织表，如果没有主键，会有个rowid，按rowid顺序存放的。mysql的myisam引擎索引和数据是分开存放的，索引里面存的是数据地址的指针。二、innodb引擎下的索引1.索引类型索引默认使用的b+树，也有hash索引，hash索引适合场景等值查找比较快，所以B+树使用的比较多，大家简单了解下，b+树是多
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2024-06-22 14:40:29
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这套通用代码，分为三部分：核心部分调度部分监控部分看代码前，先打个基调。更新上千万数据，请把你的耐心阈值，调到max档。核心部分采取批量，可调可控策略。批量，相对全量（全表），即一次跑一定数量的记录，比如 1万/次，或5万/次；可调可控策略，从两个方面入手，把程序灵活度提高，想让它跑，它就跑，想它一次跑多少量，就跑多少。这个思路参考迅雷。下载时，肯定希望断点续传，对不对！我在本机测试，采用一张60
业务背景最近一个开发维护的公众号管理系统用户表（user_info）数据已经达到15,000k了，而此时有一个业务场景需要将公众号的用户信息重新同步一次，且后台原有过针对单个公众号的用户同步，但是已经非常难以使用，因为同步时间太长了，以前的同步用户方式大概流程如下：通过上面的流程可以看出来更新用户流程过程非常耗时，每个用户更新下来应该需要300ms左右，因为这涉及到每次更新一个用户都需要调用一次微
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2024-01-27 23:33:34
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# MySQL中的索引与数据量：千万级数据加索引所需时间探讨
在数据库管理中，索引的作用不言而喻。它们能够显著提高数据查询的效率，尤其是在处理大数据量时。在MySQL中，当我们面临千万级数据时，加索引的过程成为了一个关键的性能瓶颈。本文将从多个角度探讨这个主题，并提供一些代码示例，以帮助更好地理解索引的实现与优化。
## 什么是索引？
索引在数据表中扮演着“目录”的角色。它是一个数据结构，旨
数据库设计中，索引是一个非常重要的内容，mysql中，没有索引，单表查询可能几十万数据就是极限，但大型网站单日就可能产生几十万甚至几百万数据，没有索引的话查询就会非常慢。如：一个一百万的库，没有索引的情况，查询会进行全表搜索，耗时在0.1，则1w条查询耗时1000秒，即16分钟，即如果有一个活动要1w人同时在线的话，他们要16分钟才能都看到一个页面上显示的信息，使用索引后，如果每次查询在0.000
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2023-11-23 19:07:45
579阅读
# MySQL删除500万数据没有索引需要多久
在MySQL数据库中，当需要删除大量数据时，是否有索引对性能有很大的影响。在没有索引的情况下，删除500万数据可能会非常耗时，导致数据库性能下降。本文将通过代码示例和解释来说明删除500万数据没有索引需要多久。
## 1. 删除没有索引的数据
首先，我们需要创建一个没有索引的表，并插入500万条数据：
```mysql
CREATE TABL
原创
2024-01-10 12:26:53
288阅读
# 80万MySQL数据加索引需要多久？
在日常的数据库维护与优化中，加索引是提高数据库查询性能的一项重要手段。然而，许多初学者和开发者对于“加索引”这项操作有很多的误解和疑惑，特别是加索引的时间问题。本文将通过一个实际的例子来分析在MySQL中对80万条数据加索引的过程，介绍相关的代码实现，并通过流程图和饼状图进行数据可视化展示。
## 什么是数据库索引？
数据库索引是一种加速数据检索的技
原创
2024-09-24 08:01:06
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目录1.索引概述1.1介绍1.2演示 1.3特点 2.索引结构2.1概述2.2二叉树2.3B-Tree2.4B+Tree 3.索引分类3.1索引分类3.2聚集索引&二级索引4.索引语法1.索引概述1.1介绍索引（index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构(有序)。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
# MySQL 500万数据表加索引项目方案
在现代信息化时代，数据库的性能对于应用程序的流畅性至关重要。尤其是在处理大规模数据时，索引的使用可以显著提升查询效率。本文将针对一个包含500万条数据的MySQL表，提出一个加索引的方案，包括具体的实现代码示例和分析。
## 1. 问题背景
假设我们有一个包含用户信息的表 `users`，表结构如下：
```markdown
| id
原创
2024-07-31 04:07:05
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原则上索引可以加在任何字段，不过有的字段不需要加索引，或者说，加了反而不好。 建立索引常用的规则如下： 1、表的主键、外键必须有索引； 2、数据量超过300的表应该有索引； 3、经常与其他表进行连接的表，在连接字段上应该建立索引； 4、经常出现在Where子句中的字段，特别是大表的字段，应该建立索引； 5、索引应该建在选择性高的字段上； 6、索引应该建在小字段上，对于大的文本字段甚至超
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2024-02-19 20:48:06
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