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关于建立索引的几个准则:
1、合理的建立索引能够加速数据读取效率,不合理的建立索引反而会拖慢数据库的响应速度。
2、索引越多,更新数据的速度越慢。
3、尽量在采用MyIsam作为引擎的时候使用索引(因为MySQL以BTree存储索引),而不是InnoDB。但MyISAM不支持Transcation。
4、当你的程序和数据库结构/SQL语句已经优化到无法优化的程度,而程序瓶颈并不能顺利解决,那就是应该考虑使用诸如memcached这样的分布式缓存系统的时候了。
5、习惯和强迫自己用EXPLAIN来分析你SQL语句的性能。
一个很容易犯的错误:
不要在选择的栏位上放置索引,这是无意义的。应该在条件选择的语句上合理的放置索引,比如where,order by。
例子:
SELECT id,title,content,cat_id FROM article WHERE cat_id = 1;
上面这个语句,你在id/title/content上放置索引是毫无意义的,对这个语句没有任何优化作用。但是如果你在外键cat_id上放置一个索引,那作用就相当大了。
几个常用ORDER BY语句的MySQL优化:
1、ORDER BY + LIMIT组合的索引优化。如果一个SQL语句形如:
SELECT [column1],[column2],.... FROM [TABLE] ORDER BY [sort] LIMIT [offset],[LIMIT]; |
这个SQL语句优化比较简单,在[sort]这个栏位上建立索引即可。
2、WHERE + ORDER BY + LIMIT组合的索引优化,形如:
SELECT [column1],[column2],.... FROM [TABLE] WHERE [columnX] = [value] ORDER BY [sort] LIMIT[offset],[LIMIT]; |
这个语句,如果你仍然采用第一个例子中建立索引的方法,虽然可以用到索引,但是效率不高。更高效的方法是建立一个联合索引(columnX,sort)
3、WHERE + IN + ORDER BY + LIMIT组合的索引优化,形如:
SELECT [column1],[column2],.... FROM [TABLE] WHERE [columnX] IN ([value1],[value2],...) ORDER BY[sort] LIMIT [offset],[LIMIT]; |
这个语句如果你采用第二个例子中建立索引的方法,会得不到预期的效果(仅在[sort]上是using index,WHERE那里是using where;using filesort),理由是这里对应columnX的值对应多个。
这个语句怎么优化呢?我暂时没有想到什么好的办法,看到网上有便宜提供的办法,那就是将这个语句用UNION分拆,然后建立第二个例子中的索引:
SELECT [column1],[column2],.... FROM [TABLE] WHERE [columnX]=[value1] ORDER BY [sort] LIMIT[offset],[LIMIT] UNION SELECT [column1],[column2],.... FROM [TABLE] WHERE [columnX]=[value2] ORDER BY [sort] LIMIT[offset],[LIMIT] UNION …… |
但经验证,这个方法根本行不通,效率反而更低,测试时对于大部分应用强制指定使用排序索引效果更好点
4、不要再WHERE和ORDER BY的栏位上应用表达式(函数),比如:
SELECT * FROM [table] ORDER BY YEAR(date) LIMIT 0,30; |
5、WHERE+ORDER BY多个栏位+LIMIT,比如
SELECT * FROM [table] WHERE uid=1 ORDER x,y LIMIT 0,10; |
对于这个语句,大家可能是加一个这样的索引(x,y,uid)。但实际上更好的效果是(uid,x,y)。这是由MySQL处理排序的机制造成的。
以上例子你在实际项目中应用的时候,不要忘记在添加索引后,用EXPLAIN看看效果。
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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)。

microsoft sql server是Microsoft公司推出的关系型数据库管理系统,是一个全面的数据库平台,使用集成的商业智能(BI)工具提供了企业级的数据管理,具有使用方便可伸缩性好与相关软件集成程度高等优点。SQL Server数据库引擎为关系型数据和结构化数据提供了更安全可靠的存储功能,使用户可以构建和管理用于业务的高可用和高性能的数据应用程序。

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?


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