sql一执行就卡住,然后就...杀进程了 看了一下表的大小 第一反应就是加索引,然后explain看了一下走什么索引了,结果很尴尬,三个表,只走了一个索引...一群人在那纠结为毛走不了索引. 无意间发现有个表的字符编码是gbk..另外两个都是utf8..网上查了一番,才发现当表的编码不一致的时候left join走不了索引...

详见:http://blog.yemou.net/article/query/info/tytfjhfascvhzxcyt343 当人们谈论索引的时候,如果没有特别指明类型 ,那多半说的是 B-Tree 索引,它使用B-Tree数据结构来存储数据.大多数 MySQL引擎都支持这种索引 .Archive引擎是 一个例外 :5.1 之前 Archive 不支持任何索引 ,直到 5.1 才开始支持单个自增列 ( A UTO INCREMENT ) 的索引. 我们使用术语＂B-Tree " ,是因为 M

情况描述:在MySQL的user表中,对a,b,c三个字段建立联合索引,那么查询时使用其中的2个作为查询条件,是否还会走索引? 根据查询字段的位置不同来决定,如查询a,     a,b    a,b,c    a,c   都可以走索引的,其他条件的查询不能走索引. 组合索引 有“最左前缀”原则.就是只从最左面的开始组合,并不是所有只要含有这三列存在的字段的查询都会用到该组合索引. 验证过程如下所示: 首先,在SQLyog中建立一个user表,如下图所示: 对中间3个字段(user_name,us

1. 创建索引 (看这里) 2.索引在什么情况下才会起作用(重点)

原因: Kibana中关联ES索引需要手动操作,如果ES中索引较多(如每天生成),则工作量会比较大. 方法: 考虑使用Linux的cron定时器自动关联ES索引,原理是调用Kibana API接口自动关联ES索引(示例中ES索引按天生成) 需要了解的技术背景: 1.简单的shell脚本 2.Kibana手动关联过ES索引 3.Linux下的cron 流程: 1.创建脚本    a) 索引名称:demo-年-月-日(如demo-2019-01-01)    b) 脚本名称:today_index.

1．什么是索引 索引是建立在表的一列或多个列上的辅助对象,目的是加快访问表中的数据: Oracle存储索引的数据结构是B*树,位图索引也是如此,只不过是叶子节点不同B*数索引: 索引由根节点.分支节点和叶子节点组成,上级索引块包含下级索引块的索引数据,叶节点包含索引数据和确定行实际位置的rowid. 使用索引的目的 加快查询速度 减少I/O操作 消除磁盘排序 何时使用索引 查询返回的记录数 排序表<40% 非排序表 <7% 表的碎片较多(频繁增加.删除) 2．索引的种类 非唯一索引(最常用)

1．什么是索引 索引是建立在表的一列或多个列上的辅助对象,目的是加快访问表中的数据: Oracle存储索引的数据结构是B*树,位图索引也是如此,只不过是叶子节点不同B*数索引: 索引由根节点.分支节点和叶子节点组成,上级索引块包含下级索引块的索引数据,叶节点包含索引数据和确定行实际位置的rowid. 使用索引的目的 加快查询速度 减少I/O操作 消除磁盘排序 何时使用索引 查询返回的记录数 排序表<40% 非排序表 <7% 表的碎片较多(频繁增加.删除) 2．索引的种类 非唯一索引(最常用)

##一.基础 ## *    插入                   INSERT INTO table_name ( field1, field2,...fieldN )                                        VALUES                                        ( value1, value2,...valueN ); *    修改                                update t

接着上篇,我们继续来探究索引.这次我们主要来探究关于联合索引的使用和联合.多表查询的规范. 继续看一下数据: mysql> select * from student order by ID desc; +----+-------------+-----------+------------+ | ID | CName | ClassName | SchoolName | +----+-------------+-----------+------------+ | rockderia26| 一

-- ---------------------------- -- 商品属性表 -- AUTO_INCREMENT=1为设置了自增长的字段设置起点,1为起点 -- ENGINE选择:MyISAM类型不支持事务处理等高级处理,而InnoDB类型支持. -- NOT NULL 设置字段不为空,DEFAULT NULL设置字段默认值 -- COMMENT注释 -- DEFAULT CHARSET=utf8为字段设置默认编码(如果表字段没有设置编码,那么默认就是这里指定的编码) -- characte

1.IN操作符 用IN操作符写出来的SQL直观简单.易于理解.但是在where条件中使用IN操作符是低效的.例如下面这条查询语句: SELECT * FROM tab_a WHERE id IN( SELECT a_id FROM tab_b); 你认为它会怎么执行呢?先从tab_a表中遍历数据,然后拿每行数据的id字段去tab_b表中去查找,只要找到就把这行纳入查询结果. 大错特错!事实上,RDBMS会先执行第4行的子查询,把查出的数据保存到一张临时表中,再执行主查询,利用临时表中的数据去核对

[索引] 帮助快速查询 MyISAM ,InnoDB支持btree索引 Memory 支持 btree和hash索引 存储引擎支持 每个表至少16个索引   总索引长度至少256字节   创建索引的优点: 1, 加快查询速度 2, 创建唯一索引来保证数据表中数据的唯一性 3,  实现数据的完整性 4, 实现数据的完整性,,加速表和表之间的连接, 5, 减少分组和排序的时间 索引的分类 1,唯一索引和普通索引 2,单列索引和组合索引最左前缀 3,全文索引 fulltext  在定义的索引的列上 可

翻译整理:纪玉奇 Extending JanusGraph Server JanusGraph支持两种类型的索引:graph index和vertex-centric index.graph index常用于根据属性查询Vertex或Edge的场景:vertex index在图遍历场景非常高效,尤其是当Vertex有很多Edge的情况下. Graph Index Graph Index是整个图上的全局索引结构,用户可以通过属性高效查询Vertex或Edge.如下面的代码: g.V().has('

一.概述 在mysql中,索引(index)又叫键(key),它是存储引擎用于快速找到所需记录的一种数据结构.在越来越大的表中,索引是对查询性能优化最有效的手段,索引对性能影响非常关键.另外,mysql的索引是在存储引擎层实现,而不是在服务器层. 二.索引的工作原理 我们知道,在看一本书某章的时候,首先我们会查找目录索引,找到对应的页码然后快速找到相应的内容.mysql索引也一样,存储引擎利用类似的方法使用索引,先在索引中找到对应的值,然后根据匹配的索引记录找到对应的数据行,然后返回结果. 例如

目录 索引(Index) 索引的原理 b+树 MySQL如何使用索引 如何优化 索引虽好,不可滥用 如何验证索引使用情况? SQL优化 explain查询执行计划 id select_type table type possible_keys key key_len ref rows Extra 索引(Index) MySQL官方对索引的定义为:索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构.索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的,索引可以大大提高MySQL的检索速度. 拿汉语字

文章原创于公众号:程序猿周先森.本平台不定时更新,喜欢我的文章,欢迎关注我的微信公众号. 我们都知道,数据库索引可以帮助我们更加快速的找出符合的数据,但是如果不使用索引,Mysql则会从第一条开始查询,直到查询到符合的数据,这样也会导致一个问题:如果没有添加索引,表中数据很大则查询数据花费的时间更多.而这时候我们为字段添加一个索引,Mysql就会快速搜索数据,可以节省大量时间.MyISAM和InnoDB是最经常使用的两个存储引擎,MyISAM和InnoDB索引都是采用B+树的数据结构,那B树和B

一.索引是什么 索引,在MySQL中也叫“键(key)”,是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构.如果把数据库的一张表比作一本书,那索引则是这本书的目录,通过目录,我们能快速找到我们想要的主题所对应的页码.索引的作用即类似于书的目录,帮助我们快速定位到相关数据行的位置. 好的索引能使查询的性能提高几个数量级,而差的索引在大数据量的表中甚至会使性能急剧下降.“最优”的索引有时比一个“好的”索引性能要好两个数量级. 二.索引有哪些类型 索引有很多种类型,可以为不同的场景提供更好的性能.在MySQL

首先,复习一下索引的创建: 普通的索引的创建: CREATE INDEX  (自定义)索引名  ON  数据表(字段); 复合索引的创建: CREATE INDEX  (自定义)索引名  ON  数据表(字段,字段,...); 删除索引:DROP INDEX 索引名; 以下通过explain显示出mysql执行的字段内容: id: SELECT 查询的标识符. 每个 SELECT 都会自动分配一个唯一的标识符. select_type: SELECT 查询的类型. table: 查询的是哪个表

文档结构如下: 前言: Oracle 官方文档对索引的描述真是弱透了,对索引的说明就是一坨……,support也没有很好的资料,下面还是用的官方上的内容经过自己的整理加上网上的资料. 索引类型: 索引是与表和群集关联的可选结构,可以使SQL查询对表执行得更快.正如本手册中的索引可以帮助您更快地找到信息(没有索引)一样,Oracle数据库索引提供了对表数据的更快访问路径.您可以使用索引而无需重写任何查询.结果是相同的,但是可以更快地看到它们. Oracle数据库提供了几种索引方案,这些方案提供了互

对于日志或指标(metric)类时序性强的ES索引,因为数据量大,并且写入和查询大多都是近期时间内的数据.我们可以采用hot-warm-cold架构将索引数据切分成hot/warm/cold的索引.hot索引负责最新数据的读写,可使用内存存储:warm索引负责较旧数据的读取,可使用内存或SSD存储:cold索引很少被读取,可使用大容量磁盘存储.随着时间的推移,数据不断从hot索引->warm索引->cold索引迁移.针对不同阶段的索引我们还可以调整索引的主分片数,副本数,单分片的segment

1.慢查询优化方式 服务器硬件升级优化 Mysql服务器软件优化 数据库表结构优化 SQL语句及索引优化 本文重点关注于SQL语句及索引优化,关于其他优化方式以及索引原理等,请关注本人<MySQL慢查询优化>系列博文.优化我个人遵循的原则:积小胜为大胜,以空间换时间.-<论持久战> 2.数据源 工欲善其事必先利其器,为了测试与验证的方便,数据库可以直接采用MySQL官方提供的测试数据库employees,该数据库关系复杂度适中以及数据量较大,适合做SQL语句及索引优化分析,引用官方