判断字段是否存在: DROP PROCEDURE IF EXISTS schema_change; DELIMITER // CREATE PROCEDURE schema_change() BEGIN DECLARE CurrentDatabase VARCHAR(); SELECT DATABASE() INTO CurrentDatabase; IF NOT EXISTS (SELECT * FROM information_schema.columns WHERE table_schem

MySQL索引作为数据库优化的常用手段之一在项目优化中经常会被用到, 但是如何建立高效索引,有效的使用索引以及索引优化的背后到底是什么原理?这次我们深入数据库索引,从索引的数据结构开始说起. 索引原理 索引为什么能提高查询效率?当我们有一个索引index(a)之后,写一个查询语句where a = 4.索引是怎么工作的.在学数据结构的时候学过红黑树,这是现如今使用的最广泛了的数据结构之一了,原因就在于它查询高效. 上图就是一颗红黑树.它有一个基本特性 : 某个节点的左子树的值必然都小于当前节点的

MySQL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. 打个比方,如果合理的设计且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话,那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车. 索引分单列索引和组合索引.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. 创建索引时,你需要确保该索引是应用在 SQL 查询语句的条件(一般作为 WHERE 子句的条件). 实际上,索引也是一张表,该表保存了主键与索引字

[转]MYSQL索引结构原理.性能分析与优化 第一部分:基础知识 索引 官方介绍索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构.笔者理解索引相当于一本书的目录,通过目录就知道要的资料在哪里, 不用一页一页查阅找出需要的资料. 唯一索引(unique index) 强调唯一,就是索引值必须唯一. 创建索引: create unique index 索引名 on 表名(列名); alter table 表名 add unique index 索引名 (列名); 删除索引: drop index 索引名

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

摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 文章主要内容分为三个部分. 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础. 第二部分结合MySQL数据库中My

摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 文章主要内容分为三个部分. 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础. 第二部分结合MySQL数据库中My

索引是快速搜索的关键.MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的.下面介绍几种常见的MySQL索引类型 在数据库表中,对字段建立索引可以大大提高查询速度.假如我们创建了一个 mytable表: CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL );我们随机向里面插入了10000条记录,其中有一条:5555, admin.在查找username="admin"的记录 SELECT * FR

本文来自:张洋的MySQL索引背后的数据结构及算法原理 摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 文章主要内容分为三个部分. 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数

文章归属:http://feiyan.info/16.html,我想自己去写了,但是发现此君总结的非常详细.直接搬过来了 关于MySQL索引的好处,如果正确合理设计并且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话,那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车.对于没有索引的表,单表查询可能几十万数据就是瓶颈,而通常大型网站单日就可能会产生几十万甚至几百万的数据,没有索引查询会变的非常缓慢.还是以WordPress来说,其多个数据表都会对经常被查询的字段添加索引,比如wp_comments表中针

Mysql索引实现: B-tree,B是balance,一般用于数据库的索引.使用B-tree结构可以显著减少定位记录时所经历的中间过程,从而加快存取速度.而B+tree是B-tree的一个变种,MySQL就普遍使用B+tree实现其索引结构. 一般来说,索引本身也很大,不可能全部存储在内存中,因此索引往往以索引文件的形式存储的磁盘上.这样的话,索引查找过程中就要产生磁盘I/O消耗,相对于内存存取,I/O存取的消耗要高几个数量级,所以评价一个数据结构作为索引的优劣最重要的指标就是在查找过程中磁盘

索引 数据库的索引就像一本书的目录,能够加快数据库的查询速度. MYSQL索引有四种PRIMARY.INDEX.UNIQUE.FULLTEXT, 其中PRIMARY.INDEX.UNIQUE是一类,FULLTEXT是一类. 这四种都是单列索引,也就是他们都是作用于单个一列,所以也称单列索引:但是所以一个索引也可以作用于多个列上,称为组合索引或复合索引. 单列索引 新建一张测试表 ) NOT NULL); (1)PRIMARY:主键索引.索引列唯一且不能为空:一张表只能有一个主键索引(主键索引通常

摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 文章主要内容分为三个部分. 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础. 第二部分结合MySQL数据库中My

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

MySQL索引的Index method中btree和hash的区别 在MySQL中,大多数索引(如 PRIMARY KEY,UNIQUE,INDEX和FULLTEXT)都是在BTREE中存储,但使用memory引擎可以选择BTREE索引或者HASH索引,两种不同类型的索引各自有其不同的使用范围. Hash 索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-T

一.索引可以有效地提升SELECT操作的性能,同时会影响UPDATE.CREATE和DELETE操作的性能.每种引擎对于表的索引有数量和长度的限制. 二.索引的设计原则 (A) 搜索的索引列,不一定是要选择的列,最适合索引的列是where子句的列或连接子句中的列. (B) 使用唯一索引,索引列的基础越大,索引的效果越好. (C) 使用短索引,如果对字符串列(char,varchar,text)索引,应该指定前缀长度,使用前缀索引. (D) 利用最左前缀,创建一个n列的索引时,实际是创建了MySQ

文章归属:http://feiyan.info/16.html,我想自己总结,但是发现此君总结的非常详细.直接搬过来了 关于MySQL索引的好处,如果正确合理设计并且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话,那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车.对于没有索引的表,单表查询可能几十万数据就是瓶颈,而通常大型网站单日就可能会产生几十万甚至几百万的数据,没有索引查询会变的非常缓慢.还是以WordPress来说,其多个数据表都会对经常被查询的字段添加索引,比如wp_comments表中针对

一.MySQL索引类型 mysql里目前只支持4种索引分别是:full-text,b-tree,hash,r-tree b-tree索引应该是mysql里最广泛的索引的了,除了archive基本所有的存储引擎都支持它. 1. full-text索引 full-text在mysql里仅有myisam支持它,而且支持full-text的字段只有char.varchar.text数据类型. full-text主要是用来代替like "%***%"效率低下的问题 2. b-tree索引 b-t

参考: http://blog.csdn.net/xluren/article/details/32746183 http://www.cnblogs.com/hustcat/archive/2009/10/28/1591648.html 关于MySQL索引的好处,如果正确合理设计并且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话,那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车.对于没有索引的表,单表查询可能几十万数据就是瓶颈,而通常大型网站单日就可能会产生几十万甚至几百万的数据,没有索引查询会变

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,

转自:理解MySQL——索引与优化 写在前面:索引对查询的速度有着至关重要的影响,理解索引也是进行数据库性能调优的起点.考虑如下情况,假设数据库中一个表有10^6条记录,DBMS的页面大小为4K,并存储100条记录.如果没有索引,查询将对整个表进行扫描,最坏的情况下,如果所有数据页都不在内存,需要读取10^4个页面,如果这10^4个页面在磁盘上随机分布,需要进行10^4次I/O,假设磁盘每次I/O时间为10ms(忽略数据传输时间),则总共需要100s(但实际上要好很多很多).如果对之建立B-Tr