次に、もう少し複雑なことをしてみましょう。ORDER BY 句がある場合はどうでしょうか。信じられないかもしれませんが、ほとんどのデータベースは、order by を使用するときにインデックスを作成することで恩恵を受けます。
SELECT * FROM mytable
WHERE category_id=1 AND user_id=2
ORDER BY adddate DESC;
少し混乱していますか?非常に簡単で、where 句でフィールドのインデックスを作成するのと同じように、ORDER BY 句でもフィールドのインデックスを作成します:
CREATE INDEX mytable_categoryid_userid_adddate
ON mytable (category_id,user_id,adddate);
注: "mytable_categoryid_userid_adddate"
"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行= 1 width=16)
-> mytable_categoryid_userid_addda を使用したインデックススキャン
on mytable (cost=0.00..2.02 rows=1 width=16)
EXPLAIN
EXPLAIN の出力を見てください、ちょっと怖いですね、データベースが作成しましたmore us 必要なソートはありません。データベース自体の操作については少し楽観的すぎるように思えます。
並べ替えの手順をスキップするには、他のインデックスは必要ありません。クエリ ステートメントを少し変更するだけで済みます。ここでは Postgres が使用されており、ORDER BY ステートメントでデータベースに追加のヒントを与え、where ステートメントでフィールドを追加します。これは単なる技術的なプロセスであり、他の 2 つのフィールドでは実際には並べ替え操作が行われないため、必要ありませんが、追加すると、postgres が何をすべきかを認識します。
EXPLAIN SELECT * FROM mytable
WHERE category_id=1 AND user_id=2
ORDER BY category_id DESC,user_id DESC,adddate DESC;
通知: QUERY PLAN:
mytable の mytable_categoryid_userid_addda を使用して逆方向にインデックス スキャン
(コスト=0.00..2.02 rows=1 width=16)
EXPLAIN
は、私たちが期待していたインデックスを使用するようになり、インデックスの後ろから読み取りを開始できることを知っているので、ソートを回避できるほど賢明です。
上記は少し詳細ですが、データベースが非常に巨大で、毎日のページリクエストが数百万件に達する場合、大きなメリットがあると思います。ただし、複数のテーブルを組み合わせてクエリを実行するなど、より複雑なクエリを実行する場合、特に where 制限句のフィールドが複数のテーブルから取得されている場合はどうすればよいでしょうか?データベースは各テーブルのすべてを結合してから不適切な行を除外する必要があり、非常にコストがかかる可能性があるため、私は通常このアプローチを避けるようにしています。
それが避けられない場合は、結合する各テーブルを確認し、上記の戦略を使用してインデックスを作成し、EXPLAIN コマンドを使用して、期待したインデックスが使用されているかどうかを確認する必要があります。そうであれば、OK。そうでない場合は、一時テーブルを作成してそれらを結合し、適切なインデックスを使用することをお勧めします。
各インデックスファイルを均等に更新する必要があるため、インデックスを作成しすぎると、更新と挿入の速度に影響することに注意してください。頻繁に更新と挿入が必要なテーブルの場合、めったに使用されない where 句用に別のインデックスを作成する必要はありません。小さなテーブルの場合、並べ替えのオーバーヘッドはそれほど大きくなく、追加のインデックスを作成する必要もありません。 。
上記は非常に基本的なものにすぎませんが、実際には、EXPLAIN だけでその方法が最適であるかどうかを判断することはできません。ただし、それはあまり正確ではありません。ただし、クエリ時にどちらの方法が速いかはすべて比較されます。たとえば、インデックスが不連続なストレージ領域に配置されている場合、ディスクの読み取り負荷が増加する場合があります。どちらが最適であるかは、実際の使用環境を通してテストする必要があります。
最初は、テーブルが大きくない場合は、インデックスを作成する必要はありません。MySQL の「OPTIMIZE TABLE」など、必要な場合にのみインデックスを作成することもできます。
要約すると、データベースに適切なインデックスを作成する方法について、いくつかの基本概念を理解する必要があります。

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)。

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。

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?

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。


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