本文会讲述优化器是如何选择索引的，例如有十万行数据，表结构如下：正常来说，如果执行select * from t where a between 10000 and 20000，那么优化器选择的是索引a，如果又选择执行如下两个事务。分别看以下两个个语句选择的是哪个索引select * from t where a between 10000 and 20000; /*Q1*/select * fr
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2024-04-16 16:03:37
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=选择或创建一个数据库= 新建语法: create database 数据库名字;create database test2;使用(切换)库： use 数据库名;use test2;=显示表= show tables;=创建表= create table 表名( 列名1 类型 约束, 列名2 类型 约束, … 列名n 类型 约束, 约束 );create table Student( id int
请注意，这篇文章仅针对 InnoDB 存储引擎讨论。1、减少回表次数 我们知道，InnoDB 中索引分为两种，聚簇索引和二级索引，每个索引对应一颗B+树，其中聚簇索引的叶子节点存放完整的用户数据，而二级索引的叶子节点只存放 索引列+主键 数据，并且叶子节点按照索引列值从小到大排序链接，具体的，大家可以自行
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2024-04-15 15:10:13
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Select * 无法使用索引覆盖，因为组合索引不可能针对表的所有字段创建组合索引（就算创建了也是不合理），由于没有使用索引覆盖，所以就会产生回表查询，而回表查询会使查询性能降低。下面我们来解释一下索引覆盖和回表查询、、、、、、什么是回表查询？这先要从InnoDB的索引实现说起，InnoDB有两大类索引：聚集索引(clustered index)普通索引(secondary index)InnoD
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2024-03-21 15:30:27
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索引目的索引的目的在于提高查询效率，可以类比字典，如果要查“mysql”这个单词，我们肯定需要定位到m字母，然后从下往下找到y字母，再找到剩下的sql。如果没有索引，那么你可能需要把所有单词看一遍才能找到你想要的，如果我想找到m开头的单词呢？或者w开头的单词呢？是不是觉得如果没有索引，这个事情根本无法完成？索引原理除了词典，生活中随处可见索引的例子，如火车站的车次表、图书的目录等。它们的原理都是一
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2024-07-18 22:36:57
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### MySQL索引简介
MySQL索引是一种数据结构，用于快速查找数据库表中的数据。它类似于一本书的目录，可以根据某个关键词快速定位到具体的页面。索引大大提高了数据库的查询效率，减少了查询时需要扫描的数据量。
### 什么是索引
当我们查询数据库表的时候，如果没有索引，数据库会从表的第一行开始扫描，直到找到满足条件的行。这种扫描全表的方式在数据量较大时，效率非常低下。通过在表上创建索引，
原创
2024-01-10 01:04:06
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背景说明：表结构和索引情况： select操作语句和执行计划如下： select [DL_ID] ,[Name],Age from TT_DeadLock where Name ='xxxxxxxx' update操作语句和执行计划如下：：update TT_DeadLock set Name=
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2024-05-19 12:07:10
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SELECT *的效率很糟糕吗？当然，所有人都知道这一点，但是为什么呢？是因为返回了太多的数据？这是一个普遍的回答，但我不这样认为。如果你的数据库设计规范合理，那么带宽占用实际上非常的小。让我们看看下面的例子。下面的查询将会从AdventureWorks.dbo.TransactionHistoryArchive（总共大约有近9万行数据）中选择出326行数据。第一个使用了SELECT * 查询，后
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2024-07-17 09:33:21
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数据库索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构，以协助快速查询、更新数据库表中数据。索引的实现通常使用B树及其变种B+树。 为表设置索引要付出代价的：一是增加了数据库的存储空间，二是在插入和修改数据时要花费较多的时间(因为索引也要随之变动)。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）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构，
一、基本的查询语句子句：是sql语句的组成要素，是以某个关键字开始的语句。1.1 查询列select <列名1>,<列名2>,... --select子句：选择需要查询列的名称（指定列的顺序不固定）from <表名>; -- from子句：指定从哪个表格查询 1.2 查询全部列select -- 星号（*）表示查询全部列from <表名>
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2024-04-03 08:58:24
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我们知道postgresql数据库通过数据多版本实现mvcc，pg又没有undo段，老版本的数据元组直接存放在数据页面中，这样带来的问题就是旧元组需要不断地进行清理以释放空间，这也是数据库膨胀的根本原因。 本文简单介绍一下postgresql数据库的元组、页面的结构以及索引查找流程。元组结构元组，也叫tuple，这个叫法是很学术的叫法，但是现在数据库中一般叫行或者记录。下面是元组的结构：typed
性能分析（Explain）：是什么： 使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句，从而知道MYSQL是如何处理你的SQL语句的。分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。怎么用： EXPLAIN+SQL语句；（执行计划包含的信息 如下图 ）id： select查询的序列号，包含一组数字，表示查询中执行select子句或操作表的顺序1）id相同，执行顺序由上至下2）id不同，如果是子查询，
SQL优化器简介基于规则的优化器。总是使用索引。总是从驱动表开始(from子句最右边的表)。只有在不可避免的情况下，才使用全表扫描。任何索引都可以基于成本的优化器。需要表、索引的统计资料Analyze table customer compute statistics;Analyze table customer estimate statistics sample 5000 rows;。表中设置
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2024-03-20 20:03:42
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逻辑上：
Single column 单行索引
Concatenated 多行索引
Unique 唯一索引
NonUnique 非唯一索引
Function-based函数索引
Domain 域索引
物理上：
Partitioned 分区索引
NonPartitioned 非分区索引
B-tree：
Normal 正常型B树
Rev
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2024-04-15 12:59:19
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不知道从什么时候开始，网上流传着这么一个说法：MySQL的WHERE子句中包含 IS NULL、IS NOT NULL、!= 这些条件时便不能使用索引查询，只能使用全表扫描。这种说法愈演愈烈，甚至被很多同学奉为真理。咱啥话也不说，举个例子。假如我们有个表s1，结构如下：CREATE TABLE s1 (
id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
key1 VA
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2023-08-04 12:28:41
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不知道从什么时候开始，网上流传着这么一个说法：MySQL的WHERE子句中包含 IS NULL、IS NOT NULL、!= 这些条件时便不能使用索引查询，只能使用全表扫描。CREATE TABLE s1 (
id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
key1 VARCHAR(100),
key2 VARCHAR(100),
key3 VARC
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2023-08-04 13:59:49
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一、查询优化1、小表驱动大表有索引的情况下 用 inner join 是最好的 其次是 in ，exists最糟糕,无索引的情况下用小表驱动大表 因为join 方式需要distinct ，没有索引distinct消耗性能较大所以 exists性能最佳 in其次 join性能最差？无索引的情况下大表驱动小表in 和 exists 的性能应该是接近的 都比较糟糕 e
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2024-02-20 11:10:58
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Oracle中的索引概述 segment）的一种。里面存放了用户的数据，跟表一样需要占用磁盘空间。索引是一种允许直接访问数据表中某一数据行的树型结构，为了提高查询效率而引入，是一个独立于表的对象，可以存放在与表不同的表空间中。索引记录中存有索引关键字和指向表中数据的指针（地址）。对索引进行的I/O操作比对表进行操作要少很多。索引一旦被建立就将被Oracle系统自动维护，查询语句中不用指定
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2024-04-25 15:01:10
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背景有客户提出一个问题。 一个类似这样的SQL语句，select count(id) from 为什么执行计划用全表扫，不用索引。id列上有主键。分析test=# explain (analyze, buffers ) select count(id) from t1;
QUERY PLAN
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2024-07-05 10:42:03
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什么是索引：索引是存储引擎用于快速找到记录的一种数据接口，这是索引的基本功能，除此之外，在InnoDB，索引是聚集数据的一种方式（聚集索引），InnoDB的加锁机制也是通过索引实现的，相关的内容可以看我的另一篇博客《InnoDB 存储引擎》。InnoDB索引的结构：如图所示，在InnoDB中，索引通过B+Tree进行组织，所有的数据存在与叶子节点，叶子之间首尾相连。为什么选择B+Tree作为索引的
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2024-04-25 20:00:40
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