**索引注意事项**根据区分度，更新频繁判断是否要创建索引。 区分度：count(distinct(列))/count(*) 如果区分度高于80%，则可以建立索引，且区分度越高，如果创建联合索引，应该放在左侧。 如果更新过于频繁的字段不适合建立索引，因为更新会变更b+树，会大大降低索引性能。 如果一个列的前一定长度的字节，便能做到全列索引，可以使用 create index ix_test on
索引的创建与设计原则一、索引的分类MySQL的索引包括普通索引、唯一性索引、全文索引、单列索引、多列索引和空间索引等。从功能逻辑上说，索引主要有4种，分别是普通索引、唯一索引、主键索引、全文索引
按照物理实现方式，索引可以分为2种:聚簇索引和非聚簇索引。按照作用字段个数进行划分，分成单列索引和联合索引。普通索引在创建普通索引时，不附加任何限制条件，只是用于提高查询效率。这类索引可以创建在任何数据类
转载
2023-08-08 18:00:09
705阅读
理论背景1:1.当表的索引被查询，会使用最好的索引，除非优化器使用全表扫描更有效。 2.优化器优化成全表扫描取决与使用最好索引查出来的数据是否超过表的30%的数据。理论背景2:优化器更加复杂，其估计基于其他因素，表的大小，行数和I/O块的大小。 下面进行试验1.准备数据use muke; /* 使用muke这个database */
drop tabl
索引的优化：查询条件要建立索引，否则会走全表扫描，更新数据时则会上升到表锁。创建索引时要看区分度。区分度越高越好。因为区分度越高，意味着重复的键值越少。直接创建完整索引，这样可能比较占用空间；但是可以利用覆盖索引优化避免回表。创建前缀索引，节省空间，但会增加查询扫描次数，并且不能使用覆盖索引。order by无法使用前缀索引。索引越长，占用磁盘就越大，相同数据页能放下的索引就越少，搜索的效率也就会
MySQL-索引优化杂述索引下推trace 工具用法常见SQL深入优化Useing filesort文件排序原理详解filesort文件排序方式Count 索引下推索引下推（Index Condition Pushdown,ICP）：对于辅助的联合索引，正常情况按照最左前缀原则，SELECT * FROM employees WHERE name like ‘LiLei%’ AND age =
mysql高级特性：索引1.索引的定义：mysql官方对索引的定义为：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放肆引用（指向数据），这样就可以在这些数据结构上实现高级的查找算法，这种数据结构就是索引。如下的示意图所示左边是数据表，一共有两列七条数据，最左边的是数据记录的物理地址 如“0x07”就是
八、索引区分度、索引长度索引长度越长，索引区分度越高。索引长度越短，索引区分度越低。区分度越高，意味着排序越快，或者说本身就是按照大概率正确的顺序排好的。但索引长度越长，也意味着相同空间内能容纳的数目越少，所以需要找到一个平衡点。(一) 索引区分度索引区分度即是否能够区分不同索引，或者说是不同索引的数目。如用户表有三条数据，其中mobile字段分别为"110"、“119”、“120”，如果以前一个
1 背景作为一个常年在一线带组的Owner以及老面试官，我们面试的目标基本都是一线的开发人员。从服务端这个技术栈出发，问题的范围主要还是围绕开发语言（Java、Go）等核心知识点、数据库技术、缓存技术、消息中间件、微服务框架的使用等几个方面来提问。MySQL作为大厂的主流数据存储配置，当然是被问的最多的，而其中重点区域就是索引的使用和优化。2 索引的优化步骤2.1 高效索引的原则正确理解和计算索引
# 如何在 MySQL 中实现针对区分度低的索引
在 MySQL 中，索引是提高查询效率的重要工具。然而，对于区分度低的字段（例如性别、国家等），传统的 B-TREE 索引可能并不高效。这是因为如果字段的结果集中只有少数几个不同的值，使用索引可能不会带来显著的性能提高。在这种情况下，可以考虑使用“覆盖索引”或其他策略来提高查询性能。本文将详细讲解如何在 MySQL 中处理区分度低的索引。
##
MySQL数据库高级（六）——索引一、索引简介1、索引简介索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。在MySQL中，索引属于存储引擎级别的概念，不同存储引擎对索引的实现方式是不同的。MyISAM和InnoDB存储引擎只支持BTREE索引，MEMORY/HEAP存储引擎支持HASH和BTREE索引。 2、索引的优点A、提高数据检索效率，降低数据库的IO成本。B、通过索引对数据进
MySQL为什么有时候会选错索引？扫描行数是怎么判断的？
MySQL在真正开始执行语句之前，并不能精确地知道满足这个条件的记录有多少条，而只能根据统计信息来估算记录数。
这个统计信息就是索引的“区分度”。显然，一个索引上不同的值越多，这个索引的区分度就越好。而一个索引上不同的值的个数，我们称之为“基数”（cardinality）。也就是说，这个基数越大，索引的区分度越好。
mysql采用的采样统
EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句，分析查询语句或者是表结构的性能瓶颈。相关字段含义如下：字段含义id表示执行的优先级，值越大优先级越高（多见于子查询）；id值一样的情况下，从上往下顺序执行。select_type表示select的类型，常见取值有simple(简单表，即不使用表连接或者子查询），primary（主查询，即外层的查询），subquery(子查询），union(un
索引和事务一、索引什么是索引？索引的优缺点哪些表或列适合创建索引？MYSQL中索引的使用方法索引的使用规则二、事务什么是事务？MySQL 中事务的使用事务的特征事务的隔离级别 一、索引什么是索引？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
一、为什么要分区分表1.海量数据的产生，需要数据查询和分析，系统响应会变慢，TPS下降，直至服务不可用 2.单个表数据量越大，读写锁，插入操作重新建立索引效率越低，为了支撑高并发、数据量大的问题。二、分区定义：就是把一张表的数据分成N个区块，在逻辑上看最终只是一张表，但底层是由N个物理区块组成的什么时候可以考虑分区？一张表的查询速度已经慢到影响使用sql需要优化数据量大表中的数据是分段的对数据的操
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)
建组合索引的时候，区分度最高的在最左边。 正例：如果 where a=? and b=? ，a 列的几乎接近于唯一值，那么只需要单建 idx_a 索引即 可。 说明：存在非等号和等号混合判断条件时，在建索引时，请把等号条件的列前置。如：where a>? and b=? 那么即使 a 的区分度更高，也必须把 b 放在索引的最前列。区分度是什么首先，组合索引指的是将多个列组合在一起形成的索引，
MySQL索引1.什么是索引？ 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.为什么要有索引呢？ 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 非常关键，尤其是当
七 正确使用索引一 索引未命中并不是说我们创建了索引就一定会加快查询速度，若想利用索引达到预想的提高查询速度的效果，我们在添加索引时，必须遵循以下问题1 范围问题，或者说条件不明确，条件中出现这些符号或关键字：>、>=、<、<=、!= 、between...and...、like、大于号、小于号不等于！=between ...and...like2 尽量选择区分度高的列作为
# MySQL区分度低与索引的使用
在关系型数据库中，索引是一种可以加速查询操作的重要工具。然而，并非所有情况下，数据库引擎都会选择使用索引。有时候，特别是在某些字段的区分度较低的情况下，MySQL可能选择不使用索引，从而导致查询性能下降。本文将介绍这一现象的成因，并通过代码示例来加深读者的理解。
## 什么是区分度？
区分度是一个用于评估索引在多大程度上区分不同记录的指标。高区分度意味着可
作为数据库管理员来说，要在表上建立索引很简单。但是要知道这个索引是否合适、如何优化索引则就具有一定的难度。这项工作也是用来评价一个数据库管理员是否算得上专家的一个重要指标。那么为什么索引优化有这么大的难度呢?这主要是因为索引优化是考察一个数据库管理员经验的时候。笔者今天就跟大家分享一下这方面的管理经验。 其实在数据库中本身就提供了一些比较有参考价值的信息，可以帮助管理员来做好索引的设计与
