组合索引(concatenated index):由多个列构成的索引,如create index idx_emp on emp(col1, col2, col3, ……),则我们称idx_emp索引为组合索引. 在组合索引中有一个重要的概念:引导列(leading column),在上面的例子中,col1列为引导列.当我们进行查询时可以使用”where col1 = ? ”,也可以使用”where col1 = ? and col2 = ?”,这样的限制条件都会使用索引,但是”where col

问题背景 : 当我们需要创建一个组合索引, 索引的顺序对于效率影响很大, 怎么确定索引的顺序; 解决方法 : 我们应该依据字段的全局基数和选择性, 而不是字段的某个具体的值来确定; 表结构 :  dc_listing 代码 :  SELECT COUNT(DISTINCT accountId) / COUNT(*) AS accountId_sel, COUNT(DISTINCT userName) / COUNT(*) AS userName_sel, COUNT(*)FROM dc_list

1.索引结构.第一张图是索引的官方图解,右侧是存储方式的图解. 图中很清晰的展示了索引存储的状况. 在leaf 节点中存储了一列,索引所对应项的 :值,rowId,长度,头信息(控制信息) 这样我们就能很清楚.如果通过索引查找数据,而只需要这个索引的值的时候,写上列名,就可以不需要回表. 2.索引在一般的数据量情况下,只有三层.leaf 是目录,branch 是目录的目录.可以做一个测试 drop table t1 purge; drop table t2 purge; drop table t

组合索引适用场景: 1.适用在单独查询返回记录很多,组合查询后忽然返回记录很少的情况: 比如where 学历=硕士以上 返回不少的记录 比如where 职业=收银员 同样返回不少的记录 于是无论哪个条件查询做索引,都不合适. 可是,如果学历为硕士以上,同时职业又是收银员的,返回的就少之又少了. 于是联合索引就可以这么开始建了. 2.组合查询的组合顺序,要考虑单独的前缀查询情况(否则单独前缀查询的索引不能生效或者只能用到跳跃索引) 比如你在建id,object_type的联合索引时,要看考虑是单独

文章转自:http://www.cnblogs.com/zhengyun_ustc/p/slowquery2.html 写在前面的话: 之前曾说过"不要求每个人一定理解 联表查询(join/left join/inner join等)时的mysql运算过程",但对于字段选择性差意味着什么,组合索引字段顺序意味着什么,要求每个人必须了解: 重复上一次的话:把mysql客户端(如SQLyog,如HeidiSQL)放在桌面上,时不时拿出来 explain 一把,这是一种美德! 确保亲手查过S

很多时候,我们在mysql中创建了索引,但是某些查询还是很慢,根本就没有使用到索引!一般来说,可能是某些字段没有创建索引,或者是组合索引中字段的顺序与查询语句中字段的顺序不符. 看下面的例子:假设有一张订单表(orders),包含order_id和product_id二个字段.一共有31条数据.符合下面语句的数据有5条. 执行下面的sql语句:select product_id from orderswhere order_id in (123, 312, 223, 132, 224); 这条语

下列转自:http://www.tech-q.cn/archiver/tid-11673.html 很多时候,我们在mysql中创建了索引,但是某些查询还是很慢,根本就没有使用到索引!一般来说,可能是某些字段没有创建索引,或者是组合索引中字段的顺序与查询语句中字段的顺序不符. 看下面的例子:假设有一张订单表(orders),包含order_id和product_id二个字段.一共有31条数据.符合下面语句的数据有5条.执行下面的sql语句: select product_id from orde

一.先阐述下单列索引和组合索引的概念: 单列索引:即一个索引只包含单个列,一个表可以有多个单列索引,但这不是组合索引. 组合索引:即一个索包含多个列. 如果我们的查询where条件只有一个,我们完全可以用单列索引,这样的查询速度较快,索引也比较瘦身.如果我们的业务场景是需要经常查询多个组合列,不要试图分别基于单个列建立多个单列索引(当SQL语句所查询的列,全部都出现在复合索引中时,此时由于只需要查询索引块即可获得所有数据,当然比使用多个单列索引要快得多.下面以实际例子说明: 举例: 以下是代码片

一.使用组合索引需要注意的地方 1.索引应该建在选择性高的字段上(键值唯一的记录数/总记录条数),选择性越高索引的效果越好.价值越大,唯一索引的选择性最高: 2.组合索引中字段的顺序,选择性越高的字段排在最前面:如果把低选择性的列放在最左端,可能会造成无法使用该索引的情况. 3.where条件中包含两个选择性高的字段时,可以考虑分别创建索引,引擎会同时使用两个索引(在OR条件下,应该说必须分开建索引): 4.不要重复创建彼此有包含关系的索引,如index1(a,b,c) .index2(a,b)

× 目录 [1]通用形式 [2]首尾索引 [3]奇偶索引[4]范围索引 前面的话 上一篇介绍了过滤选择器中的子元素选择器部分,本文开始介绍极易与之混淆的索引选择器 通用形式 $(':eq(index)') $(':eq(index)')选择器选择索引等于index的元素(index从0开始),返回单个元素 索引 [注意]索引选择器的索引和子元素选择器的索引有明显的不同 [1]索引选择器索引从0开始,而子元素选择器索引从1开始 [2]索引选择器的索引是指定元素的索引,而子元素选择器的索引是所有子元

这篇文章主要介绍了MongoDB性能篇之创建索引,组合索引,唯一索引,删除索引和explain执行计划的相关资料,需要的朋友可以参考下 一.索引 MongoDB 提供了多样性的索引支持,索引信息被保存在system.indexes 中,且默认总是为_id创建索引,它的索引使用基本和MySQL 等关系型数据库一样.其实可以这样说说,索引是凌驾于数据存储系统之上的另一层系统,所以各种结构迥异的存储都有相同或相似的索引实现及使用接口并不足为 奇. 1.基础索引 在字段age 上创建索引,1(升序);-

多列索引又称组合索引,在mysql的查询操作中,我们经常会遇到多个搜索条件,如:$sql = "select * from article where content='ma4' and title = 'ma4'"; 此时虽然在title和content都建立了单列索引,但查询时仅应用到一个索引,不能满足最优化索引的需求,此时我们可以建立组合索引,如: create index title_content on article(title(10),content(10)); 当再次查

一.索引 MongoDB 提供了多样性的索引支持,索引信息被保存在system.indexes 中,且默认总是为_id创建索引,它的索引使用基本和MySQL 等关系型数据库一样.其实可以这样说说,索引是凌驾于数据存储系统之上的另一层系统,所以各种结构迥异的存储都有相同或相似的索引实现及使用接口并不足为 奇. 1.基础索引 在字段age 上创建索引,1(升序);-1(降序): db.users.ensureIndex({age:1}) _id 是创建表的时候自动创建的索引,此索引是不能够删除的.当

一,非聚集索引组合索引 用户可以在多个列上建立索引,这种索引叫做复合索引(组合索引).但复合索引在数据库操作期间所需的开销更小,可以代替多个单一索引.当表的行数远远大于索引键的数目时,使用这种方式可以明显加快表的查询速度. 同时有两个概念叫做窄索引和宽索引,窄索引是指索引列为1-2列的索引,如果不特殊说明的话一般是指单一索引.宽索引也就是索引列超过2列的索引. 设计索引的一个重要原则就是能用窄索引不用宽索引,因为窄索引往往比组合索引更有效.拥有更多的窄索引,将给优化程序提供更多的选择余地,这通常

发现index merge局限性,优化器会自动判断是否使用 index merge 优化技术,查询还是需要组合索引[推荐阅读:对mysql使用索引的误解] MySQL单列索引和组合索引(联合索引)的区别详解初始我写这篇文章的原因在于面试到一家大的游戏公司的时候,一个面试题大致的内容是怎么加速这个where a=’1′ 和 where a=’1′ and b=’2′,当时我答题的时候回答的是a加索引,a和b加联合索引.面试官跟我聊题目的时候说 where a=’1′ and b=’2′ 在加一个b

查询时,如果数据量很大,where 后面的条件与建索引的顺序相同,也没有什么多少差别,聚集索引稍微快点; 但where 后面的条件与建索引顺序不同,速度会慢下来,到底慢多少,不同的机器会不一样,没有绝对的说法. MSSQL引擎首先对条件进行优化,优化以后再查询.1,还是那句,先看执行计划.2.2008的话,对where的顺序它会自己优化,测试过,顺序对执行计划没有影响,不过2005好像有.所以从规范化来说,还是把筛选性高的放在where的前面,而不是考虑是否聚集索引3.对于建立索引,就有讲究了,

先大致介绍下项目的数据库信息. 数据库A:主要存放的通用的表,如User.Project.Report等. 数据库B.C.D:一个项目对应一个数据库,而且这几个项目的表是完全一样的. 数据库表的特点 A中的表:数据量几乎都比较小,比如User表中用户数,顶多也就几百上千. B中的表:X/Y/Z 3张表几乎是确定的,Data表 中的数据量比较大,几千万到上亿. 周期性的会加入一大批数据,比如,每月末增加几百万条数据. 即一般情况下,B中的表只有查询操作,而且特别是Data查询频繁且数据量很大. 建

昨天同事关于军规里的一条mysql索引的问题咨询我,才发现自己也不太了解组合索引的规则.于是来记录一下: [推荐]如果有order by的场景,请注意利用索引的有序性.order by 最后的字段是组合索引的一部分,并且放在索引组合顺序的最后,避免出现file_sort的情况,影响查询性能. 正例:where a=? and b=? order by c; 索引:a_b_c 反例:索引中有范围查找,那么索引有序性无法利用,如:WHERE a>10 ORDER BY b; 索引a_b无法排序. 解

在Oracle中可以创建组合索引,即同时包含两个或两个以上列的索引.在组合索引的使用方面,Oracle有以下特点: 1. 当使用基于规则的优化器(RBO)时,只有当组合索引的前导列出现在SQL语句的where子句中时,才会使用到该索引: 2. 在使用Oracle9i之前的基于成本的优化器(CBO)时, 只有当组合索引的前导列出现在SQL语句的where子句中时,才可能会使用到该索引,这取决于优化器计算的使用索引的成本和使用全表扫描的成本,Oracle会自动选择成本低的访问路径(请见下面的测试1和

MySQL索引 索引分类 最左前缀原则 覆盖索引 索引下推 联合索引顺序   What's Index ? 索引就是帮助RDBMS高效获取数据的数据结构. 索引可以让我们避免一行一行进行全表扫描.它的价值就是可以帮助你对数据进行快速定位.   索引分类 按照功能逻辑来分 普通索引 INDEX(col_name)或者key index_name(col_name) 没有任何约束,一张表可以有多个普通索引 唯一索引 UNIQUE INDEX index_name(col_name) 在不同索引上增加