可以看到我们将取出行的数大概是表的100%的行,因此优化器没有选择使用索引。Mysql数据库的优化器会通过EXPLAIN的rows字段预估查
什么时候使用B+树索引
并不是在所有的查询条件下出现的列都需要添加索引。对于什么时候添加B+树索引,我的经验是访问表中很少一部分时,使用B+树索引才有意义。对于性别字段,地区字段,类型字段,它们可取值的范围很小,即低选着性。如:
select * from student WHERE sex = 'M'
对于性别,可取值的范围只有'M','F'。对上述SQL语句得到的结果可能是该表的50%的数据,这时添加B+树索引时完全没有必要的。相反,如果某个字段的取值范围很广,几乎没有重复,即高选择性,即此时使用B+树索引时做合适的,例如姓名字段,基本上在一个应用中都不允许重名的出现。
因此,当访问高选择性字段并从表中取出很少一部分时,对这个字段添加B+树索引是非常有必要的。但是如果出现了访问字段是高选择性的,但是取出的行数据占用表中大部分的数据时,这时MySQL数据库就不会使用B+树索引了,我们先来看一个例子:
mysql> show index from info\G;
*************************** 1. row ***************************
Table: info
Non_unique: 0
Key_name: PRIMARY
Seq_in_index: 1
Column_name: id
Collation: A
Cardinality: 356639
Sub_part: NULL
Packed: NULL
Null:
Index_type: BTREE
Comment:
Index_comment:
*************************** 2. row ***************************
Table: info
Non_unique: 1
Key_name: index_link_family
Seq_in_index: 1
Column_name: link_family
Collation: A
Cardinality: 9385
Sub_part: 255
Packed: NULL
Null: YES
Index_type: BTREE
Comment:
Index_comment:
*************************** 3. row ***************************
Table: info
Non_unique: 1
Key_name: index_date
Seq_in_index: 1
Column_name: date
Collation: A
Cardinality: 356639
Sub_part: NULL
Packed: NULL
Null:
Index_type: BTREE
Comment:
Index_comment:

MySQLとSQLiteの主な違いは、設計コンセプトと使用法のシナリオです。1。MySQLは、大規模なアプリケーションとエンタープライズレベルのソリューションに適しており、高性能と高い並行性をサポートしています。 2。SQLiteは、モバイルアプリケーションとデスクトップソフトウェアに適しており、軽量で埋め込みやすいです。

MySQLのインデックスは、データの取得をスピードアップするために使用されるデータベーステーブル内の1つ以上の列の順序付けられた構造です。 1)インデックスは、スキャンされたデータの量を減らすことにより、クエリ速度を改善します。 2)B-Tree Indexは、バランスの取れたツリー構造を使用します。これは、範囲クエリとソートに適しています。 3)CreateIndexステートメントを使用して、createIndexidx_customer_idonorders(customer_id)などのインデックスを作成します。 4)Composite Indexesは、createIndexIDX_CUSTOMER_ORDERONORDERS(Customer_Id、Order_date)などのマルチコラムクエリを最適化できます。 5)説明を使用してクエリ計画を分析し、回避します

MySQLでトランザクションを使用すると、データの一貫性が保証されます。 1)StartTransactionを介してトランザクションを開始し、SQL操作を実行して、コミットまたはロールバックで送信します。 2)SavePointを使用してSave Pointを設定して、部分的なロールバックを許可します。 3)パフォーマンスの最適化の提案には、トランザクション時間の短縮、大規模なクエリの回避、分離レベルの使用が合理的に含まれます。

MySQLの代わりにPostgreSQLが選択されるシナリオには、1)複雑なクエリと高度なSQL関数、2)厳格なデータの整合性と酸コンプライアンス、3)高度な空間関数が必要、4)大規模なデータセットを処理するときに高いパフォーマンスが必要です。 PostgreSQLは、これらの側面でうまく機能し、複雑なデータ処理と高いデータの整合性を必要とするプロジェクトに適しています。

MySQLデータベースのセキュリティは、以下の測定を通じて達成できます。1。ユーザー許可管理:CreateUSERおよびGrantコマンドを通じてアクセス権を厳密に制御します。 2。暗号化された送信:SSL/TLSを構成して、データ送信セキュリティを確保します。 3.データベースのバックアップとリカバリ:MySQLDUMPまたはMySQLPumpを使用して、定期的にデータをバックアップします。 4.高度なセキュリティポリシー:ファイアウォールを使用してアクセスを制限し、監査ロギング操作を有効にします。 5。パフォーマンスの最適化とベストプラクティス:インデックス作成とクエリの最適化と定期的なメンテナンスを通じて、安全性とパフォーマンスの両方を考慮に入れます。

MySQLのパフォーマンスを効果的に監視する方法は? MySqladmin、ShowGlobalStatus、PerconAmonitoring and Management(PMM)、MySQL EnterpriseMonitorなどのツールを使用します。 1. mysqladminを使用して、接続の数を表示します。 2。showglobalstatusを使用して、クエリ番号を表示します。 3.PMMは、詳細なパフォーマンスデータとグラフィカルインターフェイスを提供します。 4.mysqlenterprisemonitorは、豊富な監視機能とアラームメカニズムを提供します。

MySQLとSQLServerの違いは次のとおりです。1)MySQLはオープンソースであり、Webおよび埋め込みシステムに適しています。2)SQLServerはMicrosoftの商用製品であり、エンタープライズレベルのアプリケーションに適しています。ストレージエンジン、パフォーマンスの最適化、アプリケーションシナリオの2つには大きな違いがあります。選択するときは、プロジェクトのサイズと将来のスケーラビリティを考慮する必要があります。

高可用性、高度なセキュリティ、優れた統合を必要とするエンタープライズレベルのアプリケーションシナリオでは、MySQLの代わりにSQLServerを選択する必要があります。 1)SQLServerは、高可用性や高度なセキュリティなどのエンタープライズレベルの機能を提供します。 2)VisualStudioやPowerbiなどのMicrosoftエコシステムと密接に統合されています。 3)SQLSERVERは、パフォーマンスの最適化に優れた機能を果たし、メモリが最適化されたテーブルと列ストレージインデックスをサポートします。


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