建立索引常用的规则如下: 1.表的主键.外键必须有索引: 2.数据量超过300的表应该有索引:3.经常与其他表进行连接的表,在连接字段上应该建立索引: 4.经常出现在Where子句中的字段,特别是大表的字段,应该建立索引:5.索引应该建在选择性高的字段上:6.索引应该建在小字段上,对于大的文本字段甚至超长字段,不要建索引:7.复合索引的建立需要进行仔细分析:尽量考虑用单字段索引代替: A.正确选择复合索引中的主列字段,一般是选择性较好的字段: B.复合索引的几个字段是否经常同时以AND方式出现在

07月29日,早上照例一来,先连接Elasticsearch查看日志[禁止转载,by @CoderBaby],结果,咦,什么情况,相关索引被删除了,产生了一堆以Meow开头的奇奇怪怪的索引,如下图: 一阵紧张.懵逼,赶紧查看日志,发现如下问题:系统在远程连接并下载执行一个脚本,如下(慌张): [--28T14::,][DEBUG][o.e.a.s.TransportSearchAction] [m3egspncll-meow][], node[CnXg4eVSSd-Wsp_otUjL7A], [

一 反向索引 1.1 反向索引的定义 反向索引作为B-tree索引的一个分支,主要是在创建索引时,针对索引列的索引键值进行字节反转,进而实现分散存放到不同叶子节点块的目的. 1.2 反向索引针对的问题 使用传统的B-tree索引,当索引的列是按顺序产生时,相应的索引键值会基本分布在同一个叶块中.当用户对该列进行操作时,难免会发生索引块的争用. 使用反向索引,将索引列的键值进行反转,实现顺序的键值分散到不同的叶块中,从而减少索引块的争用. 例如:键值1001.1002.1003,反转后1001.2

查看表中已经存在 index:show index from table_name; 创建和删除索引索引的创建可以在CREATE TABLE语句中进行,也可以单独用CREATE INDEX或ALTER TABLE来给表增加索引.删除索引可以利用ALTER TABLE或DROP INDEX语句来实现. (1)使用ALTER TABLE语句创建索引.语法如下:alter table table_name add index index_name (column_list) ;alter table

场景一,数据表规模不大,就几千行,即使不建索引,查询语句的返回时间也不长,这时建索引的意义就不大.当然,若就几千行,索引所占的空间也不多,所以这种情况下,顶多属于"性价比"不高. 场景二,某个商品表里有几百万条商品信息,同时每天会在一个时间点,往其中更新大概十万条左右的商品信息,现在用where语句查询特定商品时(比如where name = 'XXX')速度很慢.为了提升查询效率可以建索引,但当每天更新数据时,又会重建索引,这是要耗费时间的. 这时就需要综合考虑,甚至可以在更新前删除

个人对于选择存储引擎,建表,建索引,sql优化的一些总结,给读者提供一些参考意见 推荐访问我的个人网站,排版更好看: https://chenmingyu.top/mysql-optimize/ 存储引擎 mysql中查看支持的引擎的sql: show engines; 日常工作中使用较多的存储引擎对比:InnoDB,MyISAM InnoDB MyISAM 存储限制 64T 256T 支持事务 yes no 支持索引 yes yes 支持全文索引 no yes 支持数据缓存 yes no 支持

一,什么情况下使用索引1. 表的主关键字 自动建立唯一索引 2. 表的字段唯一约束 ORACLE利用索引来保证数据的完整性 3. 直接条件查询的字段 在SQL中用于条件约束的字段 如zl_yhjbqk(用户基本情况)中的qc_bh(区册编号) select * from zl_yhjbqk where qc_bh=’7001’ 4. 查询中与其它表关联的字段 字段常常建立了外键关系 如zl_ydcf(用电成份)中的jldb_bh(计量点表编号) select * from zl_ydcf a,z

索引分类:从物理结构上可分为两种:聚集索引和非聚集索引 (此外还有空间索引.筛选索引.XML索引) 因为聚集索引是索引顺序与物理存储顺序一致,所以只能建一个. 聚集索引就是把数据按主键顺序存储: 因为一张表中的数据只能有一个物理顺序,所以一张表只能有一个主键/聚集索引. 非聚集索引可以建1或者N个. 并不是所有字段上都可以建索引,有的字段类型如text.image.nvarchar(max)等是不可以建索引的. sql语句有多个条件用and连接时,多个字段都有索引的话,顺序很重要. 索引是存在磁

原文:http://tech.meituan.com/mysql-index.html 一个慢查询引发的思考 select count(*) from task where status=2 and operator_id=20839 and operate_time>1371169729 and operate_time<1371174603 and type=2; 系统使用者反应有一个功能越来越慢,于是工程师找到了上面的SQL.并且兴致冲冲的找到了我,“这个SQL需要优化,给我把每个字段都

转自美团技术博客,原文地址:http://tech.meituan.com/mysql-index.html 建索引的一些原则: 1.最左前缀匹配原则,非常重要的原则,mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>.<.between.like)就停止匹配,比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引,d是用不到索引的,如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到,a,b,d的顺序可以任意调整. 2.=和in可以乱序,比如

一.基本语句优化 1.尽量避免在列上进行运算,这样会导致索引失败.例如: select * from table where DATE_FORMAT(`customer_regtime`,'%Y')>='2010' 优化为 select * from table where customer_regtime>='2010-01-01' 2.在使用join时,应该根据功能的需要尽量使用小结果集驱动大结果集.同时把复杂的join查询拆分成多个query.因为join多表时,可能导致更多的锁定和堵塞

原文地址: http://tech.meituan.com/mysql-index.html MySQL凭借着出色的性能.低廉的成本.丰富的资源,已经成为绝大多数互联网公司的首选关系型数据库.虽然性能出色,但所谓“好马配好鞍”,如何能够更好的使用它,已经成为开发工程师的必修课,我们经常会从职位描述上看到诸如“精通MySQL”.“SQL语句优化”.“了解数据库原理”等要求.我们知道一般的应用系统,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,

一般来说.如果有where a=? and b=? and c=? 的语句. 如果表也有DML, 我一般只在a 上建索引.  这也是代价平衡的结果. 一方面 只在a 上建索引那么是 index range scan, 不像联合索引那样可以index  unique scan , 我觉得速度差的不多(数据量不大的情况). 另一方面,DML也会更新index,更新三个column肯定比更新一个column慢些. 所以我一般采取折中.只建单列或2列索引. 联合索引对于查询 where a=? and

add by zhj:这是美团点评技术团队的一篇文章,讲的挺不错的. 原文:http://tech.meituan.com/mysql-index.html MySQL凭借着出色的性能.低廉的成本.丰富的资源,已经成为绝大多数互联网公司的首选关系型数据库.虽然性能出色,但所谓“好马配好鞍”,如何能够更好的使用它,已经成为开发工程师的必修课,我们经常会从职位描述上看到诸如“精通MySQL”.“SQL语句优化”.“了解数据库原理”等要求.我们知道一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和

说说复合索引 写索引的博客太多了,一直不想动手写,有一下两个原因:一是觉得有炒剩饭的嫌疑,有兄弟曾说:索引吗,只要在查询条件上建索引就行了,真的可以这么暴力吗?二来觉得,索引是个非常大的话题,很难概括出所有的情况,你不整出点新意来,倒是有抄袭照搬的嫌疑 既然写了,就写一点稍微不一样的东西出来,好了,废话打住,开搞 搭建测试环境: 创建一张表,模拟实际业务中的一个表,往里面填入数据,时间字段上,相对按照时间均匀地填充,其他字段以GUID填充 Create table BusinessInfoTab

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)

原文链接:美团点评技术团队:http://tech.meituan.com/mysql-index.html MySQL凭借着出色的性能.低廉的成本.丰富的资源,已经成为绝大多数互联网公司的首选关系型数据库.虽然性能出色,但所谓“好马配好鞍”,如何能够更好的使用它,已经成为开发工程师的必修课,我们经常会从职位描述上看到诸如“精通MySQL”.“SQL语句优化”.“了解数据库原理”等要求.我们知道一般的应用系统,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

在SQL Server中,非聚集索引其实可以看做是一个含有聚集索引的表,但相对实际的表来说,非聚集索引中所存储的表的列数要少得多,一般就是索引列,聚集键(或RID).非聚集索引仅仅包含源表中的非聚集索引的列和指向实际物理表的指针. 一.非聚集索引之INCLUDE 非聚集索引其实可以看做一个含有聚集索引的列表,当这个非聚集索引中包含了查询所需要的所有信息的时候,则就不再需要去查基本表,仅仅做非聚集索引就能够得到所需要的数据.INCLUDE实际上也能称为覆盖索引,但它不影响索引键的大小. 先来看下面

索引,索引的建立.修改.删除 2007-10-05 13:29 来源: 作者: 网友评论 0 条 浏览次数 2986 索引索引是关系数据库中用于存放每一条记录的一种对象,主要目的是加快数据的读取速度和完整性检查.建立索引是一项技术性要求高的工作.一般在数据库设计阶段的与数据库结构一道考虑.应用系统的性能直接与索引的合理直接有关.下面给出建立索引的方法和要点.§3.5.1 建立索引1. CREATE INDEX命令语法:   CREATE INDEXCREATE [unique] INDEX [u

板子之前做过2年web开发培训(入门?),获得挺多学生好评,这是蛮有成就感的一件事,准备花点时间根据当时的一些备课内容整理出一系列文章出来,希望能给更多人带来帮助,这是系列文章的第一篇 注:科普文章一篇,大牛绕道 索引是做什么的? 索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行.不使用索引,MySQL必须从第1条记录开始然后读完整个表直到找出相关的行.表越大,花费的时间越多.如果表中查询的列有一个索引,MySQL能快速到达一个位置去搜寻到数据文件的中间,没有必要看所有数据. 大多数MySQL索引(PR

索引目的 索引的目的在于提高查询效率,可以类比字典,如果要查“mysql”这个单词,我们肯定需要定位到m字母,然后从下往下找到y字母,再找到剩下的sql.如果没有索引,那么你可能需要把所有单词看一遍才能找到你想要的,如果我想找到m开头的单词呢?或者w开头的单词呢?是不是觉得如果没有索引,这个事情根本无法完成? 索引原理 除了词典,生活中随处可见索引的例子,如火车站的车次表.图书的目录等.它们的原理都是一样的,通过不断的缩小想要获得数据的范围来筛选出最终想要的结果,同时把随机的事件变成顺序的事件,