接着,来个稍微复杂一点的,如果有个ORDER BY字句呢?不管你信不信,大多数的数据库在使用order by的时候,都将会从索引中受益。
SELECT * FROM mytable
WHERE category_id=1 AND user_id=2
ORDER BY adddate DESC;
有点迷惑了吧?很简单,就象为where字句中的字段建立一个索引一样,也为ORDER BY的字句中的字段建立一个索引:
CREATE INDEX mytable_categoryid_userid_adddate
ON mytable (category_id,user_id,adddate);
注意: "mytable_categoryid_userid_adddate" 将会被截短为
"mytable_categoryid_userid_addda"
CREATE
EXPLAIN SELECT * FROM mytable
WHERE category_id=1 AND user_id=2
ORDER BY adddate DESC;
NOTICE: QUERY PLAN:
Sort (cost=2.03..2.03 rows=1 width=16)
-> Index Scan using mytable_categoryid_userid_addda
on mytable (cost=0.00..2.02 rows=1 width=16)
EXPLAIN
看看EXPLAIN的输出,好象有点恐怖啊,数据库多做了一个我们没有要求的排序,这下知道性能如何受损了吧,看来我们对于数据库的自身运作是有点过于乐观了,那么,给数据库多一点提示吧。
为了跳过排序这一步,我们并不需要其它另外的索引,只要将查询语句稍微改一下。这里用的是postgres,我们将给该数据库一个额外的提示--在ORDER BY语句中,加入where语句中的字段。这只是一个技术上的处理,并不是必须的,因为实际上在另外两个字段上,并不会有任何的排序操作,不过如果加入,postgres将会知道哪些是它应该做的。
EXPLAIN SELECT * FROM mytable
WHERE category_id=1 AND user_id=2
ORDER BY category_id DESC,user_id DESC,adddate DESC;
NOTICE: QUERY PLAN:
Index Scan Backward using
mytable_categoryid_userid_addda on mytable
(cost=0.00..2.02 rows=1 width=16)
EXPLAIN
现在使用我们料想的索引了,而且它还挺聪明,知道可以从索引后面开始读,从而避免了任何的排序。
以上说得细了一点,不过如果你的数据库非常巨大,并且每日的页面请求达上百万算,我想你会获益良多的。不过,如果你要做更为复杂的查询呢,例如将多张表结合起来查询,特别是where限制字句中的字段是来自不止一个表格时,应该怎样处理呢?我通常都尽量避免这种做法,因为这样数据库要将各个表中的东西都结合起来,然后再排除那些不合适的行,搞不好开销会很大。
如果不能避免,你应该查看每张要结合起来的表,并且使用以上的策略来建立索引,然后再用EXPLAIN命令验证一下是否使用了你料想中的索引。如果是的话,就OK。不是的话,你可能要建立临时的表来将他们结合在一起,并且使用适当的索引。
要注意的是,建立太多的索引将会影响更新和插入的速度,因为它需要同样更新每个索引文件。对于一个经常需要更新和插入的表格,就没有必要为一个很少使用的where字句单独建立索引了,对于比较小的表,排序的开销不会很大,也没有必要建立另外的索引。
以上介绍的只是一些十分基本的东西,其实里面的学问也不少,单凭EXPLAIN我们是不能判定该方法是否就是最优化的,每个数据库都有自己的一些优化器,虽然可能还不太完善,但是它们都会在查询时对比过哪种方式较快,在某些情况下,建立索引的话也未必会快,例如索引放在一个不连续的存储空间时,这会增加读磁盘的负担,因此,哪个是最优,应该通过实际的使用环境来检验。
在刚开始的时候,如果表不大,没有必要作索引,我的意见是在需要的时候才作索引,也可用一些命令来优化表,例如MySQL可用"OPTIMIZE TABLE"。
综上所述,在如何为数据库建立恰当的索引方面,你应该有一些基本的概念了。

本篇文章给大家带来了关于mysql的相关知识,其中主要介绍了关于索引优化器工作原理的相关内容,其中包括了MySQL Server的组成,MySQL优化器选择索引额原理以及SQL成本分析,最后通过 select 查询总结整个查询过程,下面一起来看一下,希望对大家有帮助。

sybase是基于客户/服务器体系结构的数据库,是一个开放的、高性能的、可编程的数据库,可使用事件驱动的触发器、多线索化等来提高性能。

visual foxpro数据库文件是管理数据库对象的系统文件。在VFP中,用户数据是存放在“.DBF”表文件中;VFP的数据库文件(“.DBC”)中不存放用户数据,它只起将属于某一数据库的 数据库表与视图、连接、存储过程等关联起来的作用。

数据库系统由4个部分构成:1、数据库,是指长期存储在计算机内的,有组织,可共享的数据的集合;2、硬件,是指构成计算机系统的各种物理设备,包括存储所需的外部设备;3、软件,包括操作系统、数据库管理系统及应用程序;4、人员,包括系统分析员和数据库设计人员、应用程序员(负责编写使用数据库的应用程序)、最终用户(利用接口或查询语言访问数据库)、数据库管理员(负责数据库的总体信息控制)。

数据库的“完整性”是指数据的正确性和相容性。完整性是指数据库中数据在逻辑上的一致性、正确性、有效性和相容性。完整性对于数据库系统的重要性:1、数据库完整性约束能够防止合法用户使用数据库时向数据库中添加不合语义的数据;2、合理的数据库完整性设计,能够同时兼顾数据库的完整性和系统的效能;3、完善的数据库完整性有助于尽早发现应用软件的错误。

go语言可以写数据库。Go语言和其他语言不同的地方是,Go官方没有提供数据库驱动,而是编写了开发数据库驱动的标准接口,开发者可以根据定义的接口来开发相应的数据库驱动;这样做的好处在于,只要是按照标准接口开发的代码,以后迁移数据库时,不需要做任何修改,极大方便了后期的架构调整。

mysql查询为什么会慢,关于这个问题,在实际开发经常会遇到,而面试中,也是个高频题。遇到这种问题,我们一般也会想到是因为索引。那除开索引之外,还有哪些因素会导致数据库查询变慢呢?

结构层次是“数据库→数据表→记录→字段”;字段构成记录,记录构成数据表,数据表构成了数据库。数据库是一个完整的数据的记录的整体,一个数据库包含0到N个表,一个表包含0到N个字段,记录是表中的行。


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