在select窗口中,执行以下语句: set profiling =1; -- 打开profile分析工具show variables like '%profil%'; -- 查看是否生效show processlist; -- 查看进程use cmc; -- 选择数据库show PROFILE all; -- 全部分析的类型show index from t_log_account; ##查看某个表的索引show index from t_car_copy; ##查看某个表的索引-- 使用ex

如何根据执行计划,判断Mysql语句是否走索引

说明 在MySQL中,并不是你建立了索引,并且你在SQL中使用到了该列,MySQL就肯定会使用到那些索引的,有一些情况很可能在你不知不觉中,你就“成功的避开了”MySQL的所有索引. 索引列参与计算 如果where条件中age列中使用了计算,则不会使用该索引.如果需要计算,千万不要计算到索引列,想方设法让其计算到表达式的另一边去. SELECT `sname` FROM `t_stu` WHERE `age`=20; -- 会使用索引 SELECT `sname` FROM `t_stu` WH

背景及现象 report_product_sales_data表数据量2800万: 经测试,在当前数据量情况下,order by主键id,limit最大到49的时候可以用到索引report_product_sales_data_hq_code_orgz_id_index,大于49时就走PRIMARY主键索引. 表结构 CREATE TABLE `report_product_sales_data` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT C

Mysql: mysql between 日期索引 索引问题-日期索引使用 表结构: dep_date dep arr 联合索引: ind_coll_date_route  (dep_date ,dep,arr) 这两天发现原来的查询效率慢了,使用explain 查看,居然没有使用索引, 我的索引是日期类型的,首先想到的是mysql对日期类型的索引的处理机制是不是不同,在where条件里试了几种,发现效果都差不多, where dep_date >= ‘20161121’ where dep_d

译者注:MySQL 8.0之前,不管是否指定索引建的排序方式,都会忽略创建索引时候指定的排序方式(语法上不会报错),最终都会创建为ASC方式的索引,在执行查询的时候,只存在forwarded(正向)方式对索引进行扫描.关于正向索引和反向索引,逻辑上很容易理解,这里有两个相关的概念:正向索引或者反向(倒序)索引,两者都是在构建B树索引时候的相关字段排序方式,是B索引树的逻辑存储方式正向扫描(forward)和反向扫描( Backward index scan;)是执行查询的过程中对B树索引的扫描方

不使用索引原文 : http://itlab.idcquan.com/linux/MYSQL/918330.html MySQL查询不使用索引汇总 众所周知,增加索引是提高查询速度的有效途径,但是很多时候,即使增加了索引,查询仍然不使用索引,这种情况严重影响性能,这里就简单总结几条MySQL不使用索引的情况 如果MySQL估计使用索引比全表扫描更慢,则不使用索引.例如,如果列key均匀分布在1和100之间,下面的查询使用索引就不是很好:select * from table_name where

一.前言 在MySQL中进行SQL优化的时候,经常会在一些情况下,对MySQL能否利用索引有一些迷惑. 譬如: MySQL 在遇到范围查询条件的时候就停止匹配了,那么到底是哪些范围条件? MySQL 在LIKE进行模糊匹配的时候又是如何利用索引的呢? MySQL 到底在怎么样的情况下能够利用索引进行排序? 今天,我将会用一个模型,把这些问题都一一解答,让你对MySQL索引的使用不再畏惧 二.知识补充 key_len EXPLAIN执行计划中有一列 key_len 用于表示本次查询中,所选择的索引

接上篇 7️⃣  正确使用索引 一.索引未命中 并不是说我们创建了索引就一定会加快查询速度,若想利用索引达到预想的提高查询速度的效果, 我们在添加索引时,必须遵循以下问题: #1 范围问题,或者说条件不明确,条件中出现这些符号或关键字:>.>=.<.<=.!= .between...and....like. #2 尽量选择区分度高的列作为索引,区分度的公式是count(distinct col)/count(*),表示字段不重复的比例,比例越大我们扫描的记录数越少,唯一键的区分度是

什么是索引 索引是一种数据结构,其作用就是用来提高数据查询效率.比较常用的比喻就是将其类比为书籍的目录.通过目录可以精确的找到某一章节的内容所在页. 在数据量较小的时候使用索引其实也没有什么意义,即使没有索引需要一条一条遍历数据对于计算机来说也并不需要太多时间.而一旦数据量较大,要保证我们能正常的对外提供服务,保证用户使用体验那么索引就是必要的了. 索引类型 索引时一种数据结构,为了应对不同的场景会有多种实现.在MySQL中主要就是Hash索引和B+Tree. Hash索引 hash相信大家应该

为什么要使用索引? 最简单的方式实现数据查询:全表扫描,即将整张表的数据全部或者分批次加载进内存,由于存储的最小单位是块或者页,它们是由多行数据组成,然后逐块逐块或者逐页逐页地查找,这样查找的速度非常慢.优点:在数据量小比如只有几十行数据的情况下很快.但数据量大时不适用.更通常情况下,我们应该避免全表扫描,我们可以通过索引来大幅提升查询数据的速度. 什么信息能够成为索引? 能把记录限制在一定查找范围内的字段,比如键,唯一键,主键等 B+ Tree更适合用来做索引原因: 1.B+ 树的磁盘读写代价

微信搜『烟雨星空』,获取最新好文. 前言 最近,有一个业务需求,给我一份数据 A ,把它在数据库 B 中存在,而又比 A 多出的部分算出来.由于数据比较杂乱,我这里简化模型. 然后就会发现,我去,这不就是 not in ,not exists 嘛. 那么问题来了,in, not in , exists , not exists 它们有什么区别,效率如何? 曾经从网上听说,in 和 exists 不会走索引,那么事实真的是这样吗? 带着疑问,我们研究下去. 注意: 在说这个问题时,不说明 MySQ

据了解绝大多数开发人员对于索引的理解都是一知半解,局限于大多数日常工作没有机会.也什么没有必要去关心.了解索引,实在哪天某个查询太慢了找到查询条件建个索引就ok,哪天又有个查询慢了,再建立个索引就是,或者干脆把整个查询SQL直接发给DBA,让DBA直接帮忙优化了,所以造成的状况就是开发人员对于索引的理解.认识很局限,以下就把我个人对于索引的理解及浅薄认识和大家分享下,希望能解除一些大家的疑惑,一起走出索引的误区 误区1.在表上建立了索引,在查询时用到了索引的列,索引就一定会生效 首先明确下这样的

同步发布:http://www.yuanrengu.com/index.php/2017-01-13.html 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,这就必须瑶考虑优化sql了,给数据库建立

      SQL SERVER的表结构及索引转换为MySQL的表结构及索引,其实在很多第三方工具中有提供,比如navicat.sqlyog等,但是,在处理某些数据类型.默认值及索引转换的时候,总有些不尽人意并且需要安装软件,懒人开始想法子,所以基于SQL SERVER,写了一个存储过程,可以根据表名直接转换为MySQL的建表建索引的SQL脚本(针对 MySQL Innodb引擎).目前不支持分区表的分区配置及区域数据类型的转换.         如果转载,请注明博文来源: www.cnblog

MySQL的MyISAM.InnoDB引擎默认均使用B+树索引(查询时都显示为"BTREE"),本文讨论两个问题: 为什么MySQL等主流数据库选择B+树的索引结构? 如何基于索引结构,理解常见的MySQL索引优化思路? 为什么索引无法全部装入内存 索引结构的选择基于这样一个性质:大数据量时,索引无法全部装入内存. 为什么索引无法全部装入内存?假设使用树结构组织索引,简单估算一下: 假设单个索引节点12B,1000w个数据行,unique索引,则叶子节点共占约100MB,整棵树最多20

一.索引的介绍 数据库中专门用于帮助用户快速查找数据的一种数据结构.类似于字典中的目录,查找字典内容时可以根据目录查找到数据的存放位置吗,然后直接获取. 二 .索引的作用 约束和加速查找 三.常见的几种索引: - 普通索引 - 唯一索引 - 主键索引 - 联合索引(多列) - 联合主键索引 - 联合唯一索引 - 联合普通索引 无索引和有索引的区别以及建立索引的目的 无索引: 从前往后一条一条查询 有索引:创建索引的本质,就是创建额外的文件(某种格式存储,查询的时候,先去格外的文件找,定好位置,然

索引是提高查询速度的最重要的工具.当然还有其它的一些技术可供使用,但是一 般来说引起最大性能差异的都是索引的正确使用.在MySQL邮件列表中,人们经常询问那些让查询运行得更快的方法.在大多数情况下,我们应该怀疑数据表上 有没有索引,并且通常在添加索引之后立即解决了问题.当然,并不总是这样简单 就可以解决问题的,因为优化技术本来就并非总是简单的.然而,如果没有使用索引,在很多情况下,你试图使用其它的方法来提高性能都是在浪费时间.首先使用 索引来获取最大的性能提高,接着再看其它的技术是否有用. 这一

原文地址:Index Condition Pushdown Optimization 索引条件下推(ICP:index condition pushdown)是mysql中一个常用的优化,尤其是当mysql需要从一张表里检索数据时. 如果没有ICP,存储引擎将会根据WHERE子句的条件遍历整个表单数据,然后返回给mysql服务器.启用ICP,如果可以通过使用索引的列来满足WHERE条件,MySQL服务器将WHERE条件的这部分推送到存储引擎.然后,存储引擎通过使用索引来确定推送的条件,并且通过这

索引与优化 1.选择索引的数据类型 MySQL支持很多数据类型,选择合适的数据类型存储数据对性能有很大的影响.通常来说,可以遵循以下一些指导原则: (1)越小的数据类型通常更好:越小的数据类型通常在磁盘.内存和CPU缓存中都需要更少的空间,处理起来更快.(2)简单的数据类型更好:整型数据比起字符,处理开销更小,因为字符串的比较更复杂.在MySQL中,应该用内置的日期和时间数据类型,而不是用字符串来存储时间:以及用整型数据类型存储IP地址.(3)尽量避免NULL:应该指定列为NOT NULL,除非

上文中,我们了解了MySQL不同引擎下索引的实现原理,在本文我们将继续探讨一下索引的使用以及优化. 创建索引可以大大提高系统的性能. 第一,通过创建唯一性索引,可以保证数据库表中每一行数据的唯一性. 第二,可以大大加快数据的检索速度,这也是创建索引的最主要的原因. 第三,可以加速表和表之间的连接,特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义. 第四,在使用分组和排序子句进行数据检索时,同样可以显著减少查询中分组和排序的时间. 第五,通过使用索引,可以在查询的过程中,使用优化隐藏器,提高系统的性能.