引言 国内较多的互联网公司都是采用MySQL作为数据库系统,随着业务的发展,难免会碰到需要新建索引来优化某些SQL执行性能的情况。在MySQL实现online create index之前,新建索引意味着业务要停止写入,这是非常影响用户使用体验的,为此,MySQL引入了online create index,极大地减少了业务停写的时间,使得新建索引期间业务能够持续正常的工作。本文主要是对其实现原理的总结以及关键步骤的解释说明。
我们发现 key 只是用了一个索引,如果 state = ‘CA’ 的结果仍然有很多的话,那么执行效率依旧很慢。 我们对 state 和 points 建立复合索引:
索引是一种特殊的文件,它们包含着对数据表里所有记录的引用指针,相当于书本的目录。其作用就是加快数据的检索效率。常见索引类型有主键、唯一索引、复合索引、全文索引。
前几天老大问我怎么进行sql优化的,我回答了新建索引。哈哈哈,然后老大就出去找棍子了,进来之后跟我说你知道门在哪边吧,自己出去还是我请你出去?
在Oracle 10g后有个隐含参数“_OPTIMIZER_COMPUTE_INDEX_STATS”,意思是是否对新建索引收集统计信息,该参数默认是TRUE,表示默认收集新建索引的统计信息。
官方定义:索引是帮助mysql高效获取数据的数据结构。划重点:数据结构。在数据之外,数据库系统还维护了一套满足特定查找算法的数据结构,这些数据结构以某种方式指向数据,这种数据结构就是索引,可以简单的理解为”排好序的快速查找数据结构”。索引本身也很大,不可能全部存储在内存,通常以索引文件的形式存储在磁盘中。
松哥原创的 Spring Boot 视频教程已经杀青,感兴趣的小伙伴戳这里-->Spring Boot+Vue+微人事视频教程
InnoDB 底层存储结构为B+树, B树的每个节点对应innodb的一个page,page大小是固定的,一般设为 16k。其中非叶子节点只有键值,叶子节点包含完成数据。
仔细观察,我们会发现客户端默认连接的是我们elasticsearch的默认路径。而此时elasticsearch服务未启动,所以集群健康值是未连接
我叫赵文新,现任职于朗朗医疗投资有限公司DBA,是一个二十年的IT老男孩,非常荣幸能够参加由腾讯云组织的DB王者数据库诊断赛,并在本次比赛中获得二等奖。感谢腾讯云提供的高质量、理论实践相结合的MySQL学习机会,让我们的技能得到快速提升。在此我想和这次结识的小伙伴们一起,感谢腾讯,希望腾讯云数据库发展的越来越好,希望每个人永远不要停止前进的步伐! 前段时间比较忙,今天我把比赛思路整理了一下,希望和大家一起继续交流,共同提高。水平有限,欢迎大家多多斧正!第4条语句大家可有更好的思路可以后台留言或者
服务器硬件的性能瓶颈:top,free, iostat和vmstat来查看系统的性能状态
mysql优化是java开发人员必备的技能之一,虽然可能比不上专业的DBA,但是一些常用的以及基本的mysq优化的知识还是需要知道,今天从总结一些常用的mysql优化的知识,并且是从实战的过程中来使用这些优化的技巧,简单、好用、且干货满满,在阅读本篇文章之前,最好是了解mysql执行计划的一些知识,大家可自行查找资料。直接上干货
唯一性索引的值是唯一的,可以更快速的通过该索引来确定某条记录。例如,学生表中学号是具有唯一性的字段。为该字段建立唯一性索引可以很快的确定某个学生的信息。如果使用姓名的话,可能存在同名现象,从而降低查询速度。
索引也是一种排好序的数据结构,它记录了原数据的单个列或多个列,通过索引查询,程序不需要查所有记录,只需要先按照索引查到具体的数据,然后在根据索引记录的指针位置,找到对应的原始数据记录。举个例子来说,索引就好比是我们书本的目录,我们通过目录能够快速定位到我们想看指定章节的页数,如果我们不适用索引,会是什么情况呢?我们最大可能就是从头往后方,一页一页确认去找。
一、磁盘IO 磁盘IO是非常高昂的操作,计算机操作系统做了一些优化,当一次IO时,不光把当前磁盘地址的数据,而是把相邻的数据也都读取到内存缓冲区内,因为局部预读性原理告诉我们,当计算机访问一个地址的数据的时候,与其相邻的数据也会很快被访问到。每一次IO读取的数据我们称之为一页(page)。具体一页有多大数据跟操作系统有关,一般为4k或8k,也就是我们读取一页内的数据时候,实际上才发生了一次IO,这个理论对于索引的数据结构设计非常有帮助。 二、索引数据结构 索引是B+树的数据结构。 磁盘块=数据项+指针
hash 表是一种以键 - 值存储数据的结构,通过 key 直接直接找到对应的 vale。hash 表只适用等值查询场景,对范围查找就失效了。
通过不断的缩小要查询的数据的范围来筛选出最终想要的结果,同时将随机的事件变成顺序事件。
rote:dbOwner 代表数据库所有者角色,拥有最高该数据库最高权限。比如新建索引等
在我们日常使用数据库的时候,肯定避免不了对数据库的优化。那么对数据库的优化又少了不索引的知识。
来源:andyqian www.andyqian.com/2017/11/11/database/MySQLConvert/ 前言 今天我们继续回到MySQL系列文章中,谈一谈MySQL中隐式类型转换。(其实我最早知道是在慢SQL优化中知道隐式类型转换概念的),在说隐式类型转换之前,首先我们通过一个实例来看看是怎么回事。 数据结构 本文中所有的操作,都是基于该数据结构(有兴趣的童鞋可以实验): create table t_base_user( oid bigint(20)notnullprimary ke
在部署ELK的单机环境,当连接Kibana时候提示下面错误,即使重启整个服务也是提示Kibana server is not ready.
在 Docker 中安装 Kibana 容器,配置 ES 的 URL 地址,端口映射到宿主机。
曾就职于阿里巴巴,全程参与阿里数据架构从Oracle迁移到MySQL过程,参与分布式中间件Cobar设计。
索引的优点 索引的缺点 建索引的几大原则 索引的优点 通过创建唯一性索引,可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。 可以大大加快数据的检索速度,这也是创建索引的最主要的原因。 可以加速表和表之间的连接,特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。 在使用分组和排序子句进行数据检索时,同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。 通过使用索引,可以在查询的过程中,使用优化隐藏器,提高系统的性能 索引的缺点 创建索引和维护索引要耗费时间,这种时间随着数据量的增加而增加。 索引需要占物理空间,除了数据表占数据空间之
码农架构的读者应该注意到上个周末有分享一篇文章:一个几乎每个系统必踩的坑儿:访问数据库超时,最后对于怎么避免写出慢SQL没有过多赘述,但实际上这个问题我们经常遇到。我们不能等着系统上线,慢 SQL 吃光数据库资源之后,再找出慢 SQL 来改进,那样就晚了。那么,怎样才能在开发阶段尽量避免写出慢 SQL 呢?
-- 新建表时判断表是否存在 CREATE TABLE If Not Exists `表名` ( `id` int(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT , `plan_id` int(10) NULL , `bet_num` varchar(255) NULL , `vr_win_data` varchar(255) NULL COMMENT , PRIMARY KEY (`id`) ); -- 新建字段时判断字段是否存在 CREATE PROCEDURE sp_up
MySQL 8.0版本中新增了invisible indexes(不可见索引)特性,索引被invisible后,MySQL优化器就会忽略该索引(无此特性时需要删除索引才能达到相同效果),由此能够验证在该索引被删除的情况下对性能的影响程度。
Redis 全文搜索是依赖于 Redis 官方提供的 RediSearch 来实现的。RediSearch 提供了一种简单快速的方法对 hash 或者 json 类型数据的任何字段建立二级索引,然后就可以对被索引的 hash 或者 json 类型数据字段进行搜索和聚合操作。
大家好!我是黄啊码,MySQL的入门篇已经讲到第11个课程了,今天我们继续讲讲大白篇系列——索引
索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分),它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。更通俗的说,索引就相当于目录。当你在用新华字典时,帮你把目录撕掉了,你查询某个字开头的成语只能从第一页翻到第一千页。累!把目录还给你,则能快速定位!
假设我们有一张数据表 employee(员工表),该表有三个字段(列),分别是name、age 和address。假设表employee有上万行数据(这公司还真大),现在需要从这个表中查找出所有名字是‘ZhangSan’的雇员信息,你会快速的写出SQL语句:
一、ES-head web UI界面 ES-head web UI界面介绍 http://ES-head_ip:9100 📷 概览:显示ES集群及节点状态 索引:索引管理 数据浏览:查看某个索引中的数据 基本查询:查询索引中的所有数据 复合查询:数据管理[上传数据、查看数据、删除数据 doc] 索引管理 创建索引 管理索引 删除索引 a、创建索引 📷 选择索引标签–新建索引 📷 索引名称:根据业务起名字 分片数:创建多少个shard分片 副本数:需要多少个ES集群节点存储 b、查看索引 📷 可以看到新创建的
公司有一个场景是每天需要批量导入大量数据到es中(我们用的是datax),并且字段是动态mapping的,字段越来越多之后终于遇到了这个报错。
索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构,在存储引擎中实现的,所以每种存储引擎中的索引都不一样。那么,数据库中的索引有什么作用?引入索引的目的是为了加快查询速度。如果数据量很大,大的查询要从硬盘加载
分词搜索始终不是那么好解决,但是基本也有现成的解决方案。在我博客之前的文章我也介绍过Sphinx分词搜索:CentOS7下安装Sphinx 中文分词【PHP+MySQL】
一、前言 这个问题是博主去年面试的时候被大佬问过的问题,当时也不大清楚里面的原理,硬着头皮回答的,当然,最终面试也没过,哈哈。最近刚好研究了这块的一些东西,就有种恍然大悟的感觉,这里分享给大家,欢迎拍砖~
索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录,如果没有索引,执行查询时Mysql必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记录,直至找到符合要求的记录,表里面的记录数量越多,这个操作的代价就越高,如果作为搜索条件的列上已经创建了索引,mysql无需扫描任何记录即可迅速得到目标记录所在的位置。如果表有一千个记录,通过索引查找记录至少要比顺序扫描记录快100倍。所以对于现在的各种大型数据库来说,索引可以大大提高数据库的性能,以至于它变成了数据库不可缺少的一部分。
来自:blog.csdn.net/u013142781/article/details/51706790
为帮助开发者更好地了解和学习前沿数据库技术,腾讯云数据库特推出"DB · TALK"系列技术分享会,聚焦干货赋能创新,邀请数十位鹅厂资深数据库专家每月和您一起深入探讨云数据库的内核技术、性能、架构、管理运维和最佳实践等。 3月30日第一期分享会“数据库管理与运维”专场已结束,本期带来各讲师分享精华及直播回顾视频。想要讲师ppt的小伙伴,可在腾讯云数据库公众号后台发送"3.30讲师课件",即可获得讲师课件哦! 迁移利器DBbridge 技术实现原理 ——程学飞,腾讯云数据库高级产品经理 DBbridge软件的
官网API:https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/_creating_an_index.html
数据库存储引擎是数据库底层软件组织,数据库管理系统(DBMS)使用数据引擎进行创建、查询、更 新和删除数据。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁定水平等功能,使用不同的存储引 擎,还可以 获得特定的功能。现在许多不同的数据库管理系统都支持多种不同的数据引擎。存储引擎主 要有: 1. MyIsam , 2. InnoDB, 3. Memory, 4. Archive, 5. Federated 。
‘’MYSQL一直了解得都不多,之前写sql准备提交生产环境之前的时候,老员工帮我检查了下sql,让修改了一下存储引擎,当时我使用的是Myisam,后面改成InnoDB了。为什么要改成这样,之前都没有听过存储引擎,于是网上查了一下。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云