5.合理创建联合索引(避免冗余),(a,b,c) 相当于 (a) 、(a,b) 、(a,b,c)
索引是对数据库表中一个或多个列(例如,employee 表的姓名 (name) 列)的值进行排序的结构。 例如这样一个查询:select * from table1 where id=10000 如果没有索引,必须遍历整个表,直到ID等于10000的这一行被找到为止;有了索引之后(必须是在ID这一列上建立的索引),即可在索引中查找。由于索引是经过某种算法(B+ 树)优化过的,因而查找次数要少的多。可见,索引是用来定位的。
提起索引大家都不陌生,但在mysql中也有不使用索引的情况,接下来我们一起看看都有哪些不走索引的sql语句。
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
本文的宗旨在于通过简单干净实践的方式,向读者展示 SpringBoot 应用程序对接 MySQL 时,在使用不同连接池以及不使用连接池时,在增删改查的一个性能对比。这也包括更新和查询时,索引字段的关键性。
今年以来,我面试过很多程序员,年轻人居多。发现年轻人基础都很薄弱,要的工资可一点都不低。想拿高开的工资,却只会 CRUD。昨天我在群里和网友一番沟通后,都希望我把面试问到的问题发出来,今天就整理了一些我在面试他人过程中,喜欢问到的知识点。供大家参考!
最近涉及数据库相关操作较多,公司现有规范也不是太全面,就根据网上各路大神的相关规范,整理了一些自用的规范用法,万望指正。
数据库环境 dev:开发环境,开发可读写,可修改表结构。开发人员可以修改表结构,可以随意修改其中的数据但是需要保证不影响其他开发同事。 qa:测试环境,开发可读写,开发人员可以通过工具修改表结构。 sim:模拟环境,开发可读写,发起上线请求时,会先在这个环境上进行预执行,这个环境也可供部署上线演练或压力测试使用。 real:生产数据库从库(准实时同步),只读环境,不允许修改数据,不允许修改表结构,供线上问题查找,数据查询等使用。 online:线上环境,开发人员不允许直接在线上环境进行数据库操作,如果需要操
①普通索引:这是最基本的索引类型,而且它没有唯一性之类的限制。普通索引可以通过以下几种方式创建:
InnoDB支持的哈希索引是自适应的,InnoDB会根据表的使用情况自动为表生成哈希索引,不能人为干预在表中生产哈希索引
一、简介 最近在压测新的存储,正好把工作过程中积累的对高性能MySQL相关的知识体系构建起来,做成思维导图的方式。总结乃一家之言,有不妥之处,望给位读者朋友指正。 二、思维导图 构建高性能MyS
在使用explain分析查询的时候,利用有序索引获取有序数据显示Using index。而文件排序显示Using filesort。
可以使用explain命令加在要分析的sql语句前面,在执行结果中查看key这一列的值,如果为NULL,说明没有使用索引。
上周在公司做了针对MySQL 8.0新特性相关的分享,提到MySQL 8.0新特性,不得不提到的就是HashJoin,MySQL一直被人诟病没有实现HashJoin,从8.0.18已经带上了这个功能,令人欣喜。有时候在想,MySQL为什么一直不支持HashJoin呢?可能是因为MySQL多用于简单的OLTP场景,并且在互联网应用居多,需求没那么紧急。另一方面在8.0.18之前,MySQL只支持Nest Loop Join算法,MySQL针对这个算法做了若干优化,实现了Block NestLoop Join,Index NestLoop Join等,有了这些优化,在一定程度上能缓解对HashJoin的迫切程度。本文会介绍HashJoin的原理以及在使用和不使用HashJoin的情况下,性能的差异。
mysql作为最流行的数据库,在开发过程中仍然有较多优化的空间,mysql的优化主要有4个方向:
索引是一把双刃剑,它可以提高查询效率但也会降低插入和更新的速度并占用磁盘空间
一.索引的作用 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,这就必须要考虑优化sql了,给数据库建立正确合理的索引,是mysql优化的一个重要手段。 索引的目的在于提高查询效率,
[code]– 默认情况下” ; ” 代表sql语句的结束 delimiter 新的界定符 – 修改 // 为界定符 delimiter //
SELECT `sname` FROM `stu` WHERE `age`+10=30;– 不会使用索引,因为所有索引列参与了计算
当MySQL使用一个索引来检索表中的行时,可以使用ICP作为一种优化方案。不使用ICP时,存储引擎通过索引检索基础表中的行并将符合WHERE条件中的行返回给客户端。启用ICP后,如果只需要通过索引中的列就能够评估行是否符合WHERE中的一部分条件,MySQL将这部分WHERE条件下推到存储引擎中,然后存储引擎评估使用索引条目来评估下推的索引条件,并只从表中读取符合条件的行。ICP可以减少存储引擎访问基础表的次数以及MySQL访问存储引擎的次数。
但也可能因为你使用错误的SQL语句而无法使用。其中有以下几种,在使用sql查询时尽量避免。
blog.csdn.net/weixin_39420024/article/details/80040549
MySQL8.0.18在上个月已经正式发布了,令人兴奋的是带来了Hash Join,今天体验一下Hash Join是否能带来性能上的提升。
转载自 http://blog.csdn.net/kaka1121/article/details/53395628
MySQL索引分为普通索引、唯一索引、主键索引、组合索引、全文索引。索引不会包含有null值的列,索引项可以为null(唯一索引、组合索引等),但是只要列中有null值就不会被包含在索引中。
索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。索引是在存储引擎中实现的,所以每种存储引擎中的索引都不一样。如MYISAM和InnoDB存储引擎只支持BTree索引;MEMORY储存引擎可以支持HASH和BTREE索引。
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,具体的实现方式后续本博客会出一个算法专题里面会有具体的分析讨论;
由此可见,null和''的查询方式不同。而且比较字符 ‘=’’>’ ‘<’ ‘<>’不能用于查询null, 如果需要查询空值(null),需使用is null 和is not null。
地址:【转】INSERT...ONDUPLICATEKEYUPDATE产生deathlock死锁原理讲解及解决办法_on duplicate key update死锁解决-CSDN博客
不允许出现相同的值,且不能为NULL值,一个表只能有一个primary_key索引。
在上一篇文章《用Explain 命令分析 MySQL 的 SQL 执行》中,我们讲解了 Explain 命令的详细使用。但是它只能展示 SQL 语句的执行计划,无法展示为什么一些其他的执行计划未被选择,比如说明明有索引,但是为什么查询时未使用索引等。为此,MySQL 提供了 Optimizer Trace 功能,让我们能更加详细的了解 SQL 语句执行的所有分析,优化和选择过程。
数据库设计规范 命名规范 基本设计规范 索引设计规范 字段设计规范 SQL开发规范 操作行为规范 命名规范 对象名称使用小写字母并用下划线分割 禁止使用MySQL保留关键字 见名识义,最好不超过32个
我们在面试的时候经常被问到你如何对数据库优化?动不动就分库分表,但是实际上有几个有分库分表的经验呢?下面我们将介绍优化数据库的各个阶段。
索引是帮助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,这种数据结构就是索引。
昨天写了一篇 mongodb 的一些操作,但是在真实业务中 mysql 确实使用最多的。在缓存方面的我们有了 redis 这样的 nosql 数据库,而 mongodb 在业务等级和 mysql 基本是平级的,当然从使用程度上说,mysql 这样关系型数据库统计地位确实根深蒂固的。
隐藏索引有什么作用 MySQL 8.0 支持了 Invisible Indexes 隐藏索引 这个特性,可以把某个索引设置为对优化器不可见,生成查询计划时便不使用这个索引了,但这个索引还是被正常维护的,例如表数据变更后还是会更新索引。 隐藏索引 最明显的一个作用类似 索引回收站。 例如数据库长时间运行后,会积累很多索引,做数据库优化时,想清理掉没什么用的多余的索引,但可能删除某个索引后,数据库性能下降了,发现这个索引时有用的,就要重新建立。 对于较大的表来说,删除、重建索引的成本是很高的,如果在清理索引时能
更准确的说,单列索引不存储null值,复合索引不存储全为null的值。索引不能存储Null,所以对这列采用is null条件时,因为索引上根本
在InnoDB中,表都是根据主键顺序以索引的形式存放的,这种存储方式的表称为索引组织表(IOT),InnoDB使用B+树索引模型,数据都是存储在B+树中的。
数据库属于 IO 密集型的应用程序,其主要职责就是数据的管理及存储工作。而我们知道,从内存中读取一个数据库的时间是微秒级别,而从一块普通硬盘上读取一个IO是在毫秒级别,二者相差3个数量级。所以,要优化数据库,首先第一步需要优化的就是 IO,尽可能将磁盘IO转化为内存IO。本文先从 MySQL 数据库IO相关缓存参数的角度来介绍可以通过哪些参数进行IO优化:
文章目录 1. Explain 1.1. id 1.1.1. id相同 1.1.2. id不同 1.2. table 2. 索引优化 2.1. 全值匹配 2.2. 最佳左前缀法则 2.3. 不在索引上列上做任何操作 2.4. 不能使用索引中范围条件右边的列(范围之后的索引全失效) 2.5. 使用覆盖索引,少使用select* 2.6. mysql在使用不等于(!=或者<>)的时候无法使用导致全表扫描 2.7. 在使用or的时候,前后两个都是索引的时候才会生效 2.8. is null和is not nu
使用 EXPLAIN 查看执行计划, 5.6后可以加参数 EXPLAIN FORMAT=JSON xxx输出json格式的信息。
从开篇词我们了解到,本专栏首先会一起讨论一下 SQL 优化,而优化 SQL 的前提是能定位到慢 SQL 并对其进行分析,因此在专栏的开始,会跟大家分享如何定位慢查询和如何分析 SQl 执行效率。在前面两节,会用一些简单的例子让大家学会这些分析技巧。
BTree索引,主流有两种,一种是B树,每一个叶子节点和中间节点中都存在有数据和指针;另一个是B+树,所有的数据都存储在叶子节点,中间节点也是一个索引。
MySQL在执行查询语句时使用那个索引是由server层的优化器决定的。优化器的作用是找到一个最优的执行方案,用最小的代价去执行语句。由于MySQL使用预估的方式去选择索引,所以MySQL可能会出现选择索引出错的情况,无法命中最优索引。
天天听人家说 ”查询优化“,以前用sqlite的时候总是不能理解,优化啥?不就那么些语句嘛。 入门MySQL之初,老师讲过一些,大致有点了解。入门(二)的时候写了索引,又了解了一点。 今天再来了解一下具体该如何个 ”查询优化“法。
存储引擎 要了解mysql的锁,就要先从存储引擎说起。 常用存储引擎列表如下图所示: 最常使用的两种存储引擎: Myisam是Mysql的默认存储引擎。当create创建新表时,未指定新表的存储引擎时
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