问题1：mysql索引类型normal，unique，full text的区别是什么？
上一篇文章：mysql数据库索引优化 比较简单的是单列索引（b+tree）。遇到多条件查询时，不可避免会使用到多列索引。联合索引又叫复合索引。 b+tree结构如下： 每一个磁盘块在mysql中是一个页，页大小是固定的，mysql innodb的默认的页大小是16k，每个索引会分配在页上的数量是由字段的大小决定。当字段值的长度越长，每一页上的数量就会越少，因此在一定数据量的情况下，索引的深度会越深，影响索引的查找效率。 对于复合索引（多列b+tree，使用多列值组合而成的b+tree索引）。遵循最左侧原
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比较简单的是单列索引（b+tree）。遇到多条件查询时，不可避免会使用到多列索引。联合索引又叫复合索引。
索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录，所有MySQL索引都以B-树的形式保存。如果没有索引，执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记录，直至找到符合要求的记录。表里面的记录数量越多，这个操作的代价就越高。如果作为搜索条件的列上已经创建了索引，MySQL无需扫描任何记录即可迅速得到目标记录所在的位置。
序 本文主要展示如何使用mysql的多列组合查询 何为多列组合查询呢，就是查询的值不再是单个列的值，而是组合列的值。比如where (column1,column2) in ((a1,b1),(a2,b2),(a3,b3)) 实例 建表 create table t_demo( id int NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name varchar(10), score int ); insert into t_demo(name,score)
数据索引就好比新华字典的音序表。它是对数据表中一列或者多列的值进行排序后的一种结构，其作用就是提高表中数据的查询速度。
发现没有用到索引，type全是ALL，那么首先想到的就是建立一个索引，建立索引的字段当然是在where条件的字段。
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mysql性能优化(九) mysql慢查询分析、优化索引和配置
索引最左前缀原则是指，对于多列索引，MySQL会优先使用最左边的列进行查询。如果在查询中使用了多个列作为过滤条件，则Mysql会尽量使用最左边的列来进行过滤。
在SQL语言中，一个SELECT-FROM-WHERE语句称为一个查询块。当获得一个查询的答案需要多个步骤的操作，首先必须创建一个查询来确定用户不知道但包含在数据库中的值，将一个查询块嵌套在另一个查询块的WHERE字句或HAVING短语的条件中查询块称为子查询或内层查询。上层的查询块曾为父查询或外层查询。子查询的结果作为输入传递回“父查询”或“外部查询”。父查询将这个值结合到计算中，以便确定最后的输出。
之前的篇章我们讨论的都是基于单列的分区表，那有无必要建立基于多列的分区表？这种分区表数据分布是否均匀？有无特殊的应用场景？有无特殊的优化策略？本篇基于这些问题来进行重点解读。
2021-01-13：很多列的数据，任意一列组合查询，mysql能做到，但是上亿的数据量做不到了，查的时候非常慢。我们需要一个引擎来支持它。这个引擎你有了解过吗？
• where或having后⾯：⽀持标量⼦查询（单列单⾏）、列⼦查询（单列多⾏）、⾏⼦
关于MySQL的优化，相信很多人都听过这一条：避免使用select*来查找字段，而是要在select后面写上具体的字段。
工作一年了，也是第一次使用Mysql的索引。添加了索引之后的速度的提升，让我惊叹不已。隔壁的老员工看到我的大惊小怪，平淡地回了一句“那肯定啊”。
1、hash索引适合等值查询、没办法利用索引完成排序、不支持多列联合索引的最左匹配规则等。
很多人对多列索引的理解都不够。一个常见的错误就是，为每个列创建独立的索引，或者按照错误的顺序创建多列索引。
在数据量非常大的情况下，在数据库中加入索引能够提升数据库查找的性能，常见的mysql索引分为以下几类： ①普通索引 可以直接创建索引：CREATE INDEX indexName ON table(column(length)) 如果是CHAR，VARCHAR类型，length可以小于字段实际长度；如果是BLOB和TEXT类型，必须指定 length 可以通过修改表结构来创建索引：ALTER tableADD INDEX indexName ON (column(length)) 可以在
上一篇写了从全局的角度说数据库优化这件事情，我们面试经常会被问到数据库优化这块，我们很多时候能回答一些大而化之的策略，例如主从分离，分表分库之类，添加合理的索引，那继续追问，用的什么中间件主从分离，用的什么策略进行分表分库，什么是合理的索引，加了索引表扫描少了多少行，什么情况下索引会失效，好吧，笑容逐凝固，不知如何作答了，本篇就优先围绕sql查询优化本身来聊这个事情；
正确地创建和使用索引是实现高性能查询的基础，本文笔者介绍MySQL中的前缀索引和多列索引。
来源：http://www.cnblogs.com/tangyanbo/p/4462734.html
发现没有用到索引，type全是ALL，那么首先想到的就是建立一个索引，建立索引的字段当然是在where条件的字段了。
今天给大家分享一次非常有意思的 SQL 优化经历，希望能帮助到大家。 文章来源：cnblogs.com/tangyanbo/p/4462734.html 作者： 风过无痕的博客 场景 用的数据库是mysql5.6，下面简单的介绍下场景。 课程表 create table Course( c_id int PRIMARY KEY, name varchar(10) ) 数据100条。 学生表 create table Student( id int PRIMARY KEY, name varchar(10)
本文的内容是总结MySQL在没有DBA的团队中的一些常见使用技巧。以下内容以mysql5.5为准。除非另有说明，否则存储引擎以InnoDB为准。
如果使用覆盖索引就可以不回表扫描。 索引类型：InnoDB引擎，默认B+树（O(logN)）、Hash索引 B树索引 O(1)
1、参考书籍：MYSQL 5.5从零开始学 Mysql性能优化就算通过合理安排资源，调整系统参数使MYSQL运行更快，更节省资源。MYSQL性能优化包括查询速度优化，更新速度优化，mysql服务器优化等等。此处，介绍以下几个优化。包含，性能优化的介绍，查询优化，数据库结构优化，mysql服务器优化。 Mysql优化，一方面是找出系统的瓶颈，提高mysql数据库整体的性能，另外一个方面需要合理的结构设计和参数调整，以提高用户操作响应的速度。同时还要尽可能节省系统资源，以便系统可以提供更大负荷的服务。mysql数据库优化是多方面的，原则是减少系统的瓶颈，减少资源的占用，增加系统反应的速度。
通俗地讲表分区是将一大表，根据条件分割成若干个小表。mysql5.1开始支持数据表分区了。 如：某用户表的记录超过了600万条，那么就可以根据入库日期将表分区，也可以根据所在地将表分区。当然也可根据其他的条件分区。
b、过多的索引会导致insert、update、delete语句的执行效率降低；
相信大家在面试时候也会遇到如何进行查询优化的问题，其中索引相关的策略就是重点考察项，比如怎么设置索引列等。
MYSQL数据库-复合查询 零、前言 一、基本查询 二、多表查询 三、自连接 四、子查询 1、单行子查询 2、多行子查询 3、多列子查询 3、在from子句中使用子查询 五、合并查询 1、union 2、union all 零、前言 本章主要讲解学习MYSQL数据库中的复合查询，前面我们讲解的mysql表的查询都是对一张表进行查询，在实际开发中这远远不够 一、基本查询 示例： 查询工资高于500或岗位为MANAGER的雇员，同时还要满足他们的姓名首字母为大写的J 按照部门号升序而雇员的工资降序排序
一个多列索引可以认为是包含通过合并(concatenate)索引列值创建的值的一个排序数组。 当查询语句的条件中包含last_name 和 first_name时
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
分区就是将表的数据按照特定规则存放在不同的区域，也就是将表的数据文件分割成多个小块，在查询数据的时候，只要知道数据数据存储在哪些区域，然后直接在对应的区域进行查询，不需要对表数据进行全部的查询，提高查询的性能。同时，如果表数据特别大，一个磁盘磁盘放不下时，我们也可以将数据分配到不同的磁盘去，解决存储瓶颈的问题，利用多个磁盘，也能够提高磁盘的IO效率，提高数据库的性能。常见的分区类型有：Range分区、List分区、Hash分区、Key分区：
使用 DESC 关键字可以实现按照 column_to_sort 列的降序（从大到小）排序。
数据库性能优化 01 MySQL 性能优化 表的设计合理化，符合三大范式（3NF) 1NF是对属性的原子性约束，要求属性(列)具有原子性，不可再分解；(只要是关系型数据库都满足1NF) 2NF是对记录的惟一性约束，要求记录有惟一标识，即实体的惟一性； 3NF是对字段冗余性的约束，它要求字段没有冗余。 没有冗余的数据库设计可以做到。 添加适当索引(index) [四种: 普通索引、主键索引、唯一索引unique、全文索引] 较频繁的作为查询条件字段应该创建索引； 唯一性太差的字段不适合单独创建索引，即使
在 MySQL 中，最常见的去重方法有两个：使用 distinct 或使用 group by，那它们有什么区别呢？接下来我们一起来看。
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