今天在MSDN查询优化建议中看到这样一条信息:SQL Server 会自动考虑索引交集并可以在同一查询中对 同一个表使用多个索引 (可能跟大家的理解有偏差)。 在解释之前我们先看一个例子: use AdventureWorks go select soh .* from sales . SalesOrderHeader AS
今天在MSDN查询优化建议中看到这样一条信息:SQL Server 会自动考虑索引交集并可以在同一查询中对同一个表使用多个索引(可能跟大家的理解有偏差)。
在解释之前我们先看一个例子:
useAdventureWorks
go
select soh.*
from sales.SalesOrderHeaderASsoh
WHERE soh.SalesPersonID= 276
and soh.OrderDatebetween'4/1/2002'and'7/1/2002'
查看执行计划:
虽然我们建立了SalesPersonID的非聚集索引,但是SQL Server并没有使用,因为OrderDate并没有包含在索引中。 相信这时候大部分的人会在索引上面加一列OrderDate.其实可以还可以有另外一种方法,不改变现在的索引,而新添加一个新索引。 这样SQL Server可以使用多个索引来完成本次查询,这个过程就是索引交集。
那么我们现在OrderDate上面创建一个索引:
CREATE NONCLUSTEREDINDEX[ix_orderdate]ON [Sales].[SalesOrderHeader]( [OrderDate]ASC)
增加索引后我们会看到下面的执行计划:
这次SQL Server使用了两个Non-clustered index seek,然后获得两个子集的索引交集,最后通过Keylookup获得所有输出字段.而通常我们认为一个对一个表的查询不会用到多个索引。其实SQLServer 优化引擎是可以使用到多个索引的优势。
上面的测试给我们一种启示,有的时候不一定要通过一个宽索引列(多个索引键值)提高性能,也可以通过多个窄索引键提升性能。另外如果你发现索引没有覆盖到所以的查询条件,但是你又不能直接改索引时,添加另外一个索引也可以满足你的要求。
而索引联接是索引交集的一个变种,如果查询能够从索引中直接获得所需要的数据,就会称为Index join(上面我们看到数据还是需要Key Lookup中获取,Index无法提供所有的数据).
更多信息可以参考:
http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/ms188722(v=sql.105).aspx
http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/aa226170(v=sql.70).aspx

MySQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、主にデータを迅速かつ確実に保存および取得するために使用されます。その実用的な原則には、クライアントリクエスト、クエリ解像度、クエリの実行、返品結果が含まれます。使用法の例には、テーブルの作成、データの挿入とクエリ、および参加操作などの高度な機能が含まれます。一般的なエラーには、SQL構文、データ型、およびアクセス許可、および最適化の提案には、インデックスの使用、最適化されたクエリ、およびテーブルの分割が含まれます。

MySQLは、データストレージ、管理、クエリ、セキュリティに適したオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1.さまざまなオペレーティングシステムをサポートし、Webアプリケーションやその他のフィールドで広く使用されています。 2。クライアントサーバーアーキテクチャとさまざまなストレージエンジンを通じて、MySQLはデータを効率的に処理します。 3.基本的な使用には、データベースとテーブルの作成、挿入、クエリ、データの更新が含まれます。 4.高度な使用には、複雑なクエリとストアドプロシージャが含まれます。 5.一般的なエラーは、説明ステートメントを介してデバッグできます。 6.パフォーマンスの最適化には、インデックスの合理的な使用と最適化されたクエリステートメントが含まれます。

MySQLは、そのパフォーマンス、信頼性、使いやすさ、コミュニティサポートに選択されています。 1.MYSQLは、複数のデータ型と高度なクエリ操作をサポートし、効率的なデータストレージおよび検索機能を提供します。 2.クライアントサーバーアーキテクチャと複数のストレージエンジンを採用して、トランザクションとクエリの最適化をサポートします。 3.使いやすく、さまざまなオペレーティングシステムとプログラミング言語をサポートしています。 4.強力なコミュニティサポートを提供し、豊富なリソースとソリューションを提供します。

INNODBのロックメカニズムには、共有ロック、排他的ロック、意図ロック、レコードロック、ギャップロック、次のキーロックが含まれます。 1.共有ロックにより、トランザクションは他のトランザクションが読み取らないようにデータを読み取ることができます。 2.排他的ロックは、他のトランザクションがデータの読み取りと変更を防ぎます。 3.意図ロックは、ロック効率を最適化します。 4。ロックロックインデックスのレコードを記録します。 5。ギャップロックロックインデックス記録ギャップ。 6.次のキーロックは、データの一貫性を確保するためのレコードロックとギャップロックの組み合わせです。

MySQLクエリのパフォーマンスが低いことの主な理由には、インデックスの使用、クエリオプティマイザーによる誤った実行計画の選択、不合理なテーブルデザイン、過剰なデータボリューム、ロック競争などがあります。 1.インデックスがゆっくりとクエリを引き起こし、インデックスを追加するとパフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。 2。説明コマンドを使用してクエリ計画を分析し、オプティマイザーエラーを見つけます。 3.テーブル構造の再構築と結合条件を最適化すると、テーブルの設計上の問題が改善されます。 4.データボリュームが大きい場合、パーティション化とテーブル分割戦略が採用されます。 5.高い並行性環境では、トランザクションの最適化とロック戦略は、ロック競争を減らすことができます。

データベースの最適化では、クエリ要件に従ってインデックス作成戦略を選択する必要があります。1。クエリに複数の列が含まれ、条件の順序が固定されている場合、複合インデックスを使用します。 2。クエリに複数の列が含まれているが、条件の順序が修正されていない場合、複数の単一列インデックスを使用します。複合インデックスは、マルチコラムクエリの最適化に適していますが、単一列インデックスは単一列クエリに適しています。

MySQLスロークエリを最適化するには、slowquerylogとperformance_schemaを使用する必要があります。1。LowerQueryLogを有効にし、しきい値を設定して、スロークエリを記録します。 2。performance_schemaを使用してクエリの実行の詳細を分析し、パフォーマンスのボトルネックを見つけて最適化します。

MySQLとSQLは、開発者にとって不可欠なスキルです。 1.MYSQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、SQLはデータベースの管理と操作に使用される標準言語です。 2.MYSQLは、効率的なデータストレージと検索機能を介して複数のストレージエンジンをサポートし、SQLは簡単なステートメントを通じて複雑なデータ操作を完了します。 3.使用の例には、条件によるフィルタリングやソートなどの基本的なクエリと高度なクエリが含まれます。 4.一般的なエラーには、SQLステートメントをチェックして説明コマンドを使用することで最適化できる構文エラーとパフォーマンスの問題が含まれます。 5.パフォーマンス最適化手法には、インデックスの使用、フルテーブルスキャンの回避、参加操作の最適化、コードの読み取り可能性の向上が含まれます。


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