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)，
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2023-07-31 23:48:11
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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： &
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2023-11-03 10:42:43
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MySql索引优化详解1、索引索引在数据库中用来提高查询的效率(类似新华字典的偏旁部首检索)，可以避免全表扫描查询;索引的缺点:创建索引会占用磁盘空间,尤其是表很大且创建索引的字段值比较多且内容比较长的话更是如此对于写入操作,如insert、update、delete等操作,索引会降低它们的速度2、索引建立的原则1、索引要建在使用较多的字段上2、尽量不要在相同值较多的字段上建立索引，比如姓名3、对
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2023-09-18 11:04:00
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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)，
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2023-10-09 11:31:41
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在对表进行插入，更新，删除时需要更新索引 1.在一下情况mysql会考虑采用索引： 1）where条件中 2）若有多个索引，mysql同常只采用一个索引，获取最少行数的索引 3）联合索引左匹配索引，联合索引的值是各个列的值按照指定顺序拼接起来的 4）join时如果有索引存在也会采用索引寻找行，不同类型的列比较不会采用索引，varchar和char若长度定义一致则会采用索引匹配，长度不同时则不会。
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2023-08-12 11:55:09
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本节后边通过实际易懂的举例，来说明索引实际的触发，从而优化自己在加索引时使用的策略。 一.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
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2024-08-25 08:53:34
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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)，
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2023-11-19 16:55:50
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一、引言 我们都知道索引是为了提高数据检索的性能，但是不合适的索引或者使用不当等因素，也会使得索引失效导致全表扫描，这篇文章简单汇总一下索引优化的原则。二、索引优化规约【重要】1、直接用索引列当查询条件2、最左前缀法则3、不在索引列上做任何运算操作4、把带范围的查询条件放在sql最后5、尽量使用覆盖索引，减少 select * 语句6、避免使用不等于（!=或者<>），not in ，
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2023-06-23 18:39:03
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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)，
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2024-07-29 19:47:02
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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
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2023-10-16 18:28:28
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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
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2023-08-12 12:35:57
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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)，
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2023-11-26 18:02:17
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经常被问到这个问题，就先挖个坑吧
原创
2023-06-13 14:48:51
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一、使用索引的优缺点索引是数据库用来提高性能的最常用工具，所有的MySQL列都可以被索引，对相关的列进行索引是提高select性能的最佳途径。使用索引的优点和缺点如下：优点：快速访问数据表中的特定信息，提高检索速度创建唯一性索引，保证数据库表中每一行数据的唯一性。加速表和表之间的连接缺点：创建索引和维护索引需要耗费时间，这个时间随着数据量的增加而增加索引需要占用物理空间，不光是表需要占用数据空间，
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2023-10-08 11:35:37
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Mysql总结（本次使用myslq的版本是5.7）一. 索引1.索引是什么索引是一种经过整理的数据结构， 索引类似大学图书馆建书目索引，分类排好序，可以提高数据检索的效率；索引已经成为关系型数据库中非常重要的组成部分，可降低数据库的IO成本；索引可以包含一个或多个列的值，如果索引包含多个列的值，则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，mysql优化器也会根据这个原则去进
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2023-08-13 22:37:29
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所谓索引就是为特定的mysql字段进行一些特定的算法排序，比如二叉树的算法和哈希算法，哈希算法是通过建立特征值，然后根据特征值来快速查找。而用的最多，并且是mysql默认的就是二叉树算法 BTREE，通过BTREE算法建立索引的字段，比如扫描20行就能得到未使用BTREE前扫描了2^20行的结果。Explain优化查询检测EXPLAIN可以帮助开发人员分析SQL问题，explain显示了mysql
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2023-10-05 16:15:01
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在MySQL数据库中索引的优化是最重要的优化手段之一，能够解决生产过程中的大部分SQL性能问题。在对MySQL数据库优化的时候，对系统进行基于索引的梳理，这个动作是最有效的操作。创建唯一性索引，加快数据的检索速度。通过索引访问表的时候，一般的索引高度不会超过4，对于叶子节点来说，访问的叶子也不多，因为索引都是在某一个列上，叶子里面会有很多的索引值，很多时候，
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2023-08-17 09:07:26
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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
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2024-04-02 20:33:38
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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)，
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2024-04-21 22:12:42
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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，
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2023-08-06 17:57:03
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