开启慢查询日志方式： 可以更改数据库配置文件 ，例如在ubuntu下配置文件位置 /etc/mysql/mysql.conf.d/mysqld.cnf 增加这三项 #记录慢查询日志 slow_query_log...slow_query_log ='on'; set globle long_query_time=0.1; set globle slow_query_log_file=‘ /var/log/mysql/slow.log’; 查询是否生效...还有就是未使用索引日志 set global log_queries_not_using_indexes='on'; 日志记录的位置是和上面一样的 ， 随便执行没有使用索引的sql , 会看到记录 ?...这张表的name字段上没有索引 ， 可以记录下来这条SQL语句 ?...还有一种情况是数据太少，mysql认为不用索引更快，这样的也会记录下来 这条user_id上有索引 ， 但是还是使用的全表扫描，数据太少了 ?
在使用msyql进行模糊查询的时候，很自然的会用到like语句，通常情况下，在数据量小的时候，不容易看出查询的效率，但在数据量达到百万级，千万级的时候，查询的效率就很容易显现出来。...这个时候查询的效率就显得很重要！ 结论：后置百分号可以用到索引，前置百分号和两侧百分号用不了索引。...一般情况下like模糊查询的写法为（field已建立索引）： SELECT `column` FROM `table` WHERE `field` like '%keyword%'; 上面的语句用explain...解释来看，SQL语句并未用到索引，而且是全表搜索，如果在数据量超大的时候，可想而知最后的效率会是这样 对比下面的写法： SELECT `column` FROM `table` WHERE `field...` like 'keyword%'; 这样的写法用explain解释看到，SQL语句使用了索引，搜索的效率大大的提高了！
本文将探讨联合索引的工作原理以及如何使用它们来优化查询。 联合索引的工作原理 联合索引的原理基于数据库管理系统（DBMS）如何存储和检索数据的方式。...如果查询的第一个条件不是索引的第一个列，索引的效果会大打折扣。 索引查找 当数据库执行一个查询时，它会尝试使用可用的索引来加速数据检索。对于联合索引，数据库会在B树中查找满足查询条件的键值组合。...如果使用联合索引，查询速度会更快。...这是因为数据库的查询优化器会分析查询条件并决定最有效的方式来使用索引，不管这些条件在WHERE子句中的顺序如何。 WHERE a = 1 AND b > 1 AND c = 1 会命中索引吗？...索引的部分使用 在这个查询中，因为 a 和 c 的条件是等值查询（=），而 b 是范围查询（>），数据库可以利用联合索引的前缀部分来优化查询。
1.装好Postgres 2.开启远程访问 配置postgresql.conf文件 listen_addresses = '*' 配置pg_hba.conf文件 host all
项目中一般使用的都是单表查询，但是在一些业务场景下，偶尔会选择联表查询，一直对联表查询时如何使用索引一直感到很好奇。...正好近期项目中遇到一个问题，联表查询时，没有建立索引，耗时居然达到了可耻的10分钟，所以趁机了解了一下。...给Where条件建立索引，并不一定会使用。...where条件的索引建立，一定要查看explain，mysql的工作方式经常跟我们想的不一样 增加慢查询日志（dba呢？）...参考 关于 MySQL LEFT JOIN 你可能需要了解的三点 MySQL JOIN原理 MySQL查询优化——连接以及连接原理 MySQL 性能优化神器 Explain 使用分析 What is the
下载postgres镜像 $ sudo docker pull postgres 启动postgres容器 $ sudo docker run --name mypostgres -e POSTGRES_PASSWORD...如果在启动容器的时候需要执行一些初始化操作，我们可以写一些脚本（比如：.sh或者.sql），然后放到scripts文件夹中，启动容器的时候使用-v参数挂载到容器中，容器启动的时候会自动执行这些脚本，比如...docker-entrypoint-initdb.d postgres 使用命令行连接到postgres数据库 启动一个容器并使用psql连接到容器 $ sudo docker run -it --rm...--link mypostgres postgres psql -h mypostgres -U postgres Password for user postgres: psql (16.4 (Debian...postgres=# \dt postgres=# select 1; 使用nodejs连接到postgres数据库 安装pg库 npm install pg 连接并查询postgres数据库 const
前言 本文若未特意说明使用的数据表，均为 MySQL索引（四）常见的索引优化手段 中的示例表。...可以知道该 sql 语句没有使用索引name 字段的原因：扫描整个索引的成本要比扫描全表的成本更高，mysql 优先选择成本低的方案。...多表查询优化 对关联字段设计索引：对于索引字段，MySQL 一般会选择NLJ 算法， 使用小表驱动大表：在设计时如果明确哪个关联表是小表，可以使用 straight_join，会节省MySQL 优化器判断大小表时间...为什么 count(id) 没有使用主键索引？ 答案是二级索引相对于主键索引存储的数据较少，检索的效率更高。...优化 若使用myisam 存储引擎，每个表会维护一个总行数，查询总行数是不需要进行计算的。
SELECT a.TABLE_SCHEMA, a.TABLE_NAME, a.INDEX_NAME, CASE a.N...
查询表索引 博客首页：蔚说的博客 欢迎关注点赞收藏⭐️留言 作者水平很有限，如果发现错误，求告知，多谢！ 有问题可私信交流！！！...本文仅供学习交流，如有侵权请联系我删除 查询表索引 查询表索引Oracle 查询用户表索引SqlServer查询一个表上的索引 Oracle 查询用户表索引 select index_name...,index_type,table_name from user_indexes where table_name='表名' SqlServer查询一个表上的索引 SELECT TableId=O....O.type='U' AND O.is_ms_shipped=0 AND IDXC.Column_id=C.Column_id where O.name='Pre_Entry' --Pre_Entry 要查询的表名
v' 返回结果： 4.创建索引 现在我们创建一个名为“customer”的索引，然后再查看所有的索引： curl -XPUT 'localhost:9200/customer?...一下语句通过使用script将年龄增加5: curl -XPOST 'localhost:9200/customer/external/1/_update?...v' 上图红框表示我们已经成功批量导入1000条数据索引到bank索引中。 13.查询 Sample: curl 'localhost:9200/bank/_search?...pretty' -d ' { "query": { "match_phrase": { "address": "mill lane" } } }' 以下是布尔查询，布尔查询允许我们将多个简单的查询组合成一个更复杂的布尔逻辑查询...) 下面这个例子使用了布尔查询返回balance在20000到30000之间的所有数据。
4.创建索引 现在我们创建一个名为“customer”的索引，然后再查看所有的索引： curl -XPUT 'localhost:9200/customer?...一下语句通过使用script将年龄增加5: curl -XPOST 'localhost:9200/customer/external/1/_update?...上图红框表示我们已经成功批量导入1000条数据索引到bank索引中。 13.查询 Sample: curl 'localhost:9200/bank/_search?...pretty' -d ' { "query": { "match_phrase": { "address": "mill lane" } } }' 以下是布尔查询，布尔查询允许我们将多个简单的查询组合成一个更复杂的布尔逻辑查询...) 下面这个例子使用了布尔查询返回balance在20000到30000之间的所有数据。
所以现在的结论就是：判定某个查询是否可以使用索引的条件就是需要扫描的二级索引记录占全部记录的比例是否比较低，较低的话说明成本较低，那就可以使用二级索引来执行查询，否则要采用全表扫描。...优化器经过调查得知，需要扫描的二级索引记录占总记录条数的比例是3/16，它觉得这个查询使用二级索引来执行比较靠谱，所以在执行计划中就显示使用这个idx_key1来执行查询： ?...那怎么才能让使用IS NOT NULL条件的查询使用到二级索引呢？...优化器经过调查得知，需要扫描的二级索引记录占总记录条数的比例是3/16，它觉得这个查询使用二级索引来执行比较靠谱，所以在执行计划中就显示使用这个idx_key1来执行查询： ? !...=这三个条件的查询是在什么情况下使用二级索引来执行的，核心结论就是：成本决定执行计划，跟使用什么查询条件并没有什么关系。
如下图 如上图中有三个尺寸未注公差，但技术要求中第二条要求按国标处理，这是我们就需要查询GB/T1804-2000的f级，如下图 通过查表可得尺寸70的公差，如下图，其它尺寸也可通过此方法查询。
本章主要内容面向接触过C++的老铁 主要内容含： 一.索引使用规则 ※.验证索引效率提升 在未建立索引之前，执行如下SOL语句，查看SQL的耗时 耗时11s 利用主键索引（id）查，耗时0s...利用第二个字段sn查，耗时21s，性能极低 针对字段sn创建索引，然后再次执行相同的SQL语句，再次查看SQL的耗时 从21s变成0.01s，性能大大提升 1.覆盖索引——查询使用了索引，并且需要返回的列...，在该索引中已经全部能够找到 尽量使用覆盖索引 (查询使用了素引，并且需要返回的列，在该索引中已经全部能够找到) ，减少select * 演示： 我们查看索引 紫色部分：上面比下面的效率好...index:查找使用了索引，但是需要的数据都在索引列中能找到，所以不需要回表查询数据 2.单列索引＆联合索引 单列索引：即一个索引只包含单个列。...如果MySQL评估使用索引比全表 更慢 ，则不使用索引 演示： 有一张表，我们关注其phone字段 当我们进行不同的范围查询时，MySQL会自己选择用不用索引 例如绿色部分用了联合索引，而红色部分要查找的数目已经大于总数一半了
索引对于优化数据库查询效率方面有着非常巨大的作用，下面是一个简单索引查询效率示例，希望能帮到一些朋友。 前提：范例表user_info，通过存储过程插入6万条数据。...： 从上执行结果看出，根据name查询时，耗时0.046s; 然后根据id查询，执行结果如下： 从上可以很明显的看出，根据主键id查询时间短的多得多！...因此，应该只为那些最经常出现在查询条件（WHERE column = ）或排序条件（ORDER BY column）中 的数据列创建索引。...查询： 接下来是唯一索引！！...用字段pass来示范： 添加索引前： 添加唯一索引： CREATE UNIQUE INDEX uni_user_info_pass ON user_info(pass); 添加索引后再查询：
今天我们就从这个问题开始来聊一聊索引和慢查询。 另外插入一个题外话，个人认为团队要合理的使用ORM，可以参考 ORM的权衡和抉择。...所以我们可以得出一个结论：是否使用索引和是否进入慢查询之间并没有必然的联系。...使用索引只是表示了一个SQL语句的执行过程，而是否进入到慢查询是由它的执行时间决定的，而这个执行时间，可能会受各种外部因素的影响。换句话来说，使用了索引你的语句可能依然会很慢。...他表示的意思是，我们使用了索引的快速搜索功能，并且有效的减少了扫描行数。 索引的过滤性要足够好 根据以上解剖，我们知道全索引扫描会让查询变慢，接下来就要来谈谈索引的过滤性。...总结 本文给你介绍了索引的基本结构和一些查询优化的基本思路，你现在知道了，使用索引的语句也有可能是慢查询，我们的查询优化的过程，往往就是减少扫描行数的过程。
本文来源： cnblogs.com/jackyfei/p/12122767.html 经常有朋友问到：我的一个SQL语句使用了索引，为什么还是会进入到慢查询之中呢？...所以我们可以得出一个结论：是否使用索引和是否进入慢查询之间并没有必然的联系。...使用索引只是表示了一个SQL语句的执行过程，而是否进入到慢查询是由它的执行时间决定的，而这个执行时间，可能会受各种外部因素的影响。换句话来说，使用了索引你的语句可能依然会很慢。...他表示的意思是，我们使用了索引的快速搜索功能，并且有效的减少了扫描行数。 索引的过滤性要足够好 根据以上解剖，我们知道全索引扫描会让查询变慢，接下来就要来谈谈索引的过滤性。...总结 本文给你介绍了索引的基本结构和一些查询优化的基本思路，你现在知道了，使用索引的语句也有可能是慢查询，我们的查询优化的过程，往往就是减少扫描行数的过程。
[图片] 原文链接cnblogs.com/jackyfei/p/12122767.html 经常有同学疑问，为什么有时候一个SQL语句使用了索引，为什么还是会进入到慢查询之中呢？...今天我们就从这个问题开始来聊一聊索引和慢查询。 另外插入一个题外话，个人认为团队要合理的使用ORM。...所以我们可以得出一个结论：是否使用索引和是否进入慢查询之间并没有必然的联系。...使用索引只是表示了一个SQL语句的执行过程，而是否进入到慢查询是由它的执行时间决定的，而这个执行时间，可能会受各种外部因素的影响。换句话来说，使用了索引你的语句可能依然会很慢。...总结 ------ 本文给你介绍了索引的基本结构和一些查询优化的基本思路，你现在知道了，使用索引的语句也有可能是慢查询，我们的查询优化的过程，往往就是减少扫描行数的过程。
不需要再读取完整的记录（Mysql一般会先从索引文件中读取要找的记录，然后根据索引再从数据表中读取真正的记录） 其他 在了解了自己表结构以及索引结构之后，通常可以使用explain语句来查看Mysql的查询执行计划...（主键查询） - SUBQUERY - UNION - UNION RESULT type字段：显示了连接使用了哪种类别,有无使用索引.这列很重要，往往能够表明你的...）、unique_subquery、index_subquery、range（索引的范围查询）、index（扫描整个索引树）、ALL（扫描全表） possible_keys字段：该列指出Mysql可能会选择使用的索引...key字段：Mysql在执行该条查询语句时，真正选择使用的索引 rows字段：显示MySQL认为它执行查询时必须检查的行数，不是最后得出的结果的真实行数 Extra字段：显示Mysql解析查询时的详细信息...，例如使用了哪一种索引合并优化算法、查询是否使用了临时表、是否使用了filesort、等等，通过该字段你可以判断出Mysql执行查询计划是否跟你的预期一致，来决定是否要对SQL语句进行优化，从而获取更优的执行计划
官方的MongoDB的文档中说明，覆盖查询是以下的查询： 所有的查询字段是索引的一部分 所有的查询返回字段在同一个索引中 由于所有出现在查询中的字段是索引的一部分， MongoDB 无需在整个数据文档中检索匹配查询条件和返回使用相同索引的查询结果...因为索引存在于RAM中，从索引中获取数据比通过扫描文档读取数据要快得多。...---- 使用覆盖索引查询 为了测试覆盖索引查询，使用以下 users 集合: { "_id": ObjectId("53402597d852426020000002"), "contact...，字段为 gender 和 user_name : >db.users.ensureIndex({gender:1,user_name:1}) 现在，该索引会覆盖以下查询： >db.users.find...相反，它会从索引中提取数据，这是非常快速的数据查询。 由于我们的索引中不包括 _id 字段，_id在查询中会默认返回，我们可以在MongoDB的查询结果集中排除它。
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