一、单表 1、创建表CREATE TABLE IF NOT EXISTS `article` (
`id` INT(10) UNSIGNED NOT NULL PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
`author_id` INT(10) UNSIGNED NOT NULL,
`category_id` INT(10) UNSIGNED NOT NULL,
`views` INT
写在前面：索引对查询的速度有着至关重要的影响，理解索引也是进行数据库性能调优的起点。考虑如下情况，假设数据库中一个表有10^6条记录，DBMS的页面大小为4K，并存储100条记录。如果没有索引，查询将对整个表进行扫描，最坏的情况下，如果所有数据页都不在内存，需要读取10^4个页面，如果这10^4个页面在磁盘上随机分布，需要进行10^4次I/O，假设磁盘每次I/O时间为10ms(忽略数据传输时间)，
索引-80%优化处理 mysql 索引-存储。1.优化索引。2.最优索引。普通sql - 好的索引-最优索引索引优点：--索引本来就是有序1.1：减少扫描量1.2：避免排序+避免临时表产生1.3：随机I/O变为顺序I/O 固定硬盘 ssd iops-每秒查询次数。1.4：可以减少查询锁定行。 串行硬盘。 B+Tree索性--mysql索引二叉搜索树。平
转载
2023-10-16 18:28:28
88阅读
在项目使用mysql过程中，随着系统的运行，发现一些慢查询，在这里总结一下mysql索引优化步骤1.开发过程优化开发过程中对业务表中查询sql分析sql执行计划(尤其是业务流水表)，主要是查看sql执行计划，对sql进行优化。explain执行计划关键属性select_type,possible_keys,key,rowsselect_type 访问类型system>const > e
转载
2023-08-12 12:35:57
71阅读
前言 索引对查询的速度有着至关重要的影响，理解索引也是进行数据库性能调优的起点。 考虑如下情况，假设数据库中一个表有10^6条记录，DBMS的页面大小为4K，并存储100条记录。如果没有索引，查询将对整个表进行扫描，最坏的情况下， 如果所有数据页都不在内存，需要读取10^4个页面，如果这10^4个页面在磁盘上随机分布，需要进行10^4次I/O，假设磁盘每次I/O时间为10ms(忽略数据传输时间)，
1. 索引介绍索引是存储引擎用于快速查找记录的一种数据结构。索引优化是对查询性能优化最有效的手段。 索引可以包含一个或多个列的值。如果索引包含多个列，那么列的顺序也十分重要，因为MySQL只能高效地使用索引的最左前缀列。1.1 索引优点索引可以让服务器快速定位到表的指定位置:最常见的B-Tree索引，按照顺序存储数据，所以MySQL可以用来做ORDER BY 和 GROUP BY操作. 总结下来，
转载
2023-08-06 17:57:03
114阅读
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
写在前面：索引对查询的速度有着至关重要的影响，理解索引也是进行数据库性能调优的起点。考虑如下情况，假设数据库中一个表有10^6条记录，DBMS的页面大小为4K，并存储100条记录。如果没有索引，查询将对整个表进行扫描，最坏的情况下，如果所有数据页都不在内存，需要读取10^4个页面，如果这10^4个页面在磁盘上随机分布，需要进行10^4次I/O，假设磁盘每次I/O时间为10ms(忽略数据传输时间)，
1.索引的类型1.主键索引（唯一索引的特殊类型）2.唯一索引3.普通索引4.联合索引2.索引碎片修复1、altertablet_nameenginemyisam;2、optimizetablet_name修复表的数据及索引碎片,就会把所有的数据文件重新整理一遍,使之对齐.这个过程,如果表的行数比较大,也是非常耗费资源的操作.所以,不能频繁的修复.3、选择合适的存储引擎：InnoDB分裂对于Inno
原创
2022-03-06 03:45:44
482阅读
点赞
原文：http://blog.csdn.net/zuoanyinxiang/article/details/50606837 1.索引优化的原理 在没有使用索引的时候，数据库系统会根据要查找的值到数据表中一个个挨着找，只到最后一个 例如：找empno=4,在无索引时从，emp表中的empno=1开始
转载
2016-11-11 15:26:00
133阅读
2评论
1:索引类型 1.1 B-tree索引 注: 名叫btree索引,大的方面看,都用的平衡树,但具体的实现上, 各引擎稍有不同, 比如,严格的说,NDB引擎,使用的是T-tree Myisam,innodb中,默认用B-tree索引 但抽象一下 B-tree系统,可理解为”排好序的快速查找结构”. (
原创
2021-07-15 09:59:37
294阅读
一、什么是索引 Mysql官方对索引的定义为:索引是帮助Mysql高效获取数据的数据结构，简单来说索引就是数据结构，且是一种可以高效快速查询的数据结构。 在数据本身之外，数据库还维护着一个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的基础上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。索引本身也比较大，因此索引往往以索引文件的形式存储在磁盘中。mysql目前提供
一、建索引的几大原则
1.最左前缀匹配原则，非常重要的原则，mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配，比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整。2.=和in可以乱序，比
转载
2023-06-25 19:01:09
122阅读
本文主要讨论MySQL索引的部分知识，将会从MySQL索引基础、索引优化实战和数据库索引背后的数据结构三部分相关内容，下面一一展开。一、MySQL——索引基础首先，我们将从索引基础开始介绍一下什么是索引，分析索引的几种类型，并探讨一下如何创建索引以及索引设计的基本原则。此部分用于测试索引创建的user表的结构如下： 1、什么是索引索引（在MySQL中也叫“键key”）是存储引擎快速找到记
写在前面：索引对查询的速度有着至关重要的影响，理解索引也是进行数据库性能调优的起点。考虑如下情况，假设数据库中一个表有10^6条记 录，DBMS的页面大小为4K，并存储100条记录。如果没有索引，查询将对整个表进行扫描，最坏的情况下，如果所有数据页都不在内存，需要读取10^4 个页面，如果这10^4个页面在磁盘上随机分布，需要进行10^4次I/O，假设磁盘每次I/O时间为10ms(忽略数据传输时间
索引什么是索引索引是用来提高数据库性能的常用工具，索引就像数据的目录一样，通过索引可以快速找到需要的内容。索引的原理，加快查询索引是建立了针对数据内容的排序结果的指针，根据指针快速定位所要的数据。索引的设计原则1 索引列一般为where子句中的列或连接列子句中的列。2 尽量不对基数小的列做索引。3 尽可能使用短索引，如果对字符列索引尽量指定最小长度。4 
转载
2023-08-12 22:28:35
78阅读
https://tech.meituan.com/mysql-index.htmlMySQL凭借着出色的性能、低廉的成本、丰富的资源，已经成为绝大多数互联网公司的首选关系型数据库。虽然性能出色，但所谓“好马配好鞍”，如何能够更好的使用它，已经成为开发工程师的必修课，我们经常会从职位描述上看到诸如“精通MySQL”、“SQL语句优化”、“了解数据库原理”等要求。我们知道一般的应用系统，读写比例在10
转载
2023-08-28 21:02:20
44阅读
一、MySQL如何使用索引（index） 1.1 索引概述 索引用于快速查找具有特定列值的行。 如果不使用索引，MySQL必须从表的第一行开始，然后扫描整个表来寻找符合条件的行。这种情况下，表越大，扫描整表的代价就越大，就越低效。 索引是提高SELECT操作性能的最佳方式，MySQL的所有data type也都能建立索引。 但是，过多地创建索引会浪费存储空间，也会浪费时间，因
——索引优化，可以说是数据库相关优化、理解尤其是查询优化中最常用的优化手段之一。所以，只有深入索引的实现原理、存储方式、不同索引间区别，才能设计或使用最优的索引，最大幅度的提升查询效率！一、BTree索引1、概述Mysql数据库中使用最频繁的索引类型，基本所有存储引擎都支持BTree索引。正是其优异的检索表现，才使其有这样的地位。2、存储结构正如其名，这类索引的物理文件大多就是以BTree结构来存
转载
2023-10-16 16:28:12
65阅读
mysql调优-索引优化 文章目录mysql调优-索引优化一、前置：索引相关知识1、索引用途/优点/分类2、索引过程现象3、索引数据结构4、索引匹配方式二、hash/(非)聚簇/覆盖 索引说明1.哈希索引2.(非)聚簇索引3.覆盖索引三、索引优化1、具体优化小细节总结 一、前置：索引相关知识1、索引用途/优点/分类 索引优点： &
转载
2023-11-03 10:42:43
58阅读
