在关系数据库中,索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构,它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。索引的作用相当于图书的目录,可以根据目录中的页码快速找到所需的内容。
索引是数据库性能优化的关键,但在某些情况下,当我们在MySQL中使用Where条件时,字段类型的不一致可能会导致索引失效,从而影响查询性能。本文将深入探讨这个问题,通过示例对比来演示字段类型一致性的重要性,并提供解决方案,以确保你的查询能够充分利用索引。在阅读本文后,您将更好地理解MySQL中索引的工作原理,能够更有效地优化数据库性能。
本文介绍了MysqL必读MysqL 增加修改字段类型及删除字段类型,希望对您有用。如果有疑问,可以联系我们。
主键的设计最好不要与业务逻辑有所关联,主键最后是一串毫无意义,独立不重复的数字,比如:UUID,Auto_increment,又或者是雪花算法生成的主键等等
Elasticsearch(ES) 是一个基于 Apache Lucene 开源的分布式、高扩展、近实时的搜索引擎,主要用于海量数据快速存储,实时检索,高效分析的场景。通过简单易用的 RESTful API,隐藏 Lucene 的复杂性,让全文搜索变得简单。
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
对索引字段进行函数操作、隐式类型转换或字符编码转换都可能导致MySQL优化器放弃使用索引,从而影响查询性能。定期使用EXPLAIN命令分析SQL语句的执行计划,是提升数据库性能的有效方法。
MyISAM与innodb共有的文件 .frm:存储数据表的框架结构 文件名与表名是相同的 每个表对应一个同名的frm文件
MySQL5.7 新增两种字段类型:Json 和 Generated,Generated 型的产生和 Json 的关系密不可分,如果没有Generated 类型,Json 类型在强大,生产中可能也无法使用,因为 Json 不支持索引,但是如果要查询 Json 里的数据,没有索引就是全表扫描,在执行效率上肯定是不能用于生产环境的,但是有了 Generated 类型就不同了,Generated 类型简单地说是一个虚拟字段,值是不可更新的,值来源其他字段或者字段间计算或是转化而来的,这种类型是可以创建索引,利用 Generated 的特性,就可以间接的给 Json 类型中的 key 创建索引,解决 Json 不能创建索引的问题。简而言之, Generated 类型的产生,为 Json 类型在索引方面的问题提供了支持。JSON 的值包含单个值、数组、元组、标注的 Json 格式等几种格式。
工作的这些年发现一个比较奇怪的现象就是身边无论是工作十多年的老兵,还是初级刚入行的程序员,在高谈阔论技术和趋势的时候都是人工智能,大数据,区块链,各种框架,语言,算法,AI,BI,CI,DI…… 等等,倒是发现很少有人关注数据库,不知道是因为数据库感觉太低端还是太低调,总是不容易被人提起
系统中收集到用户的核心数据,为了安全性,我们一般会存储到数据库,比如:mysql,oracle等。
作者:刘晨,网名 bisal ,具有十年以上的应用运维工作经验,目前主要从事数据库应用研发能力提升和技术管理相关的工作,Oracle ACE(Alumni),腾讯云TVP,拥有 Oracle OCM & OCP 、EXIN DevOps Master 、SCJP 等国际认证,国内首批 Oracle YEP 成员,OCMU 成员,《DevOps 最佳实践》中文译者之一,CSDN & ITPub 专家博主,公众号”bisal的个人杂货铺”,长期坚持分享技术文章,多次在线上和线下分享技术主题。
以上怀疑的两点,均未发现任何异常,目标索引替换成一个新的索引名字后,依然报同样的错误。
在数据库的世界里,数据的连接操作是至关重要的。但在处理关联表的字段的数据类型不同时,得到的结果经常会出乎预料。
大家对 MySQL 的存储结构应该是很清楚的,所以咱们在学习 ES 存储结构时,同时类比 MySQL,这样理解起来会更透彻。MySQL 的数据模型由数据库、表、字段、字段类型组成,自然 ES 也有自己的一套存储结构。
一个字符类型的、一个int类型的,查询的时候到底会不会走索引,其实很多工作了几年的开发人员有时也会晕,下面就用具体事例来测试一下。
mysql的优化是我们经常都会提到的一个话题,也是重中之重,在很多大厂中会有专门的DBA来做这件事情,甚至更过分的是连应届生的招聘岗位要求上都写了需要懂一点sql优化,最近moon一直在写关于mysql的文章,包括之前写的索引相关,其实也都是为了这篇文章做个铺垫,所以你懂了吗,今天我将从表结构、索引、查询语句、分库分表这四个维度来和大家聊聊,在工作中,怎么进行sql优化?
索引列不独立是指被索引的这列不能是表达式的一部分,不能是函数的参数,比如下面的这种情况 select id,name,age,salary from table_name where salary + 1000 = 6000; salary 列被用户表达式的计算了,这种情况下索引就会失效,解决方式就是提前计算好条件值,不要让索引列参与表达式计算。 索引字段作为函数的参数 select id,name,age,salary from table_name where substring(name,1,3)= 'luc'; 解决方式是什么呢,可以提前计算好条件,不要使用索引,或者可以使用其他的 sql 替换上面的,比如,上面的sql 可以使用 like 来代替 select id,name,age,salary from table_name where name like 'luc%'; 使用了左模糊 select id,name,age,salary from table_name where name like '%lucs%'; 平时尽可能避免用到左模糊,可以这样写 select id,name,age,salary from table_name where name like 'lucs%'; 如果实在避免不了左模糊查询的话,考虑一下搜索引擎 比如 ES or 查询部分字段没有使用索引 select id,name,age,salary from table_name where name ='lucs' and age >25 这种情况,可以为 name 和 age 都建立索引,否则会走全表扫描。 字符串条件没有使用 '' select id,name,age,salary from table_name where phone=13088772233 上面的这条 sql phone 字段类型是 字符串类型的,但是没有使用 '13088772233 ', SQL 就全表扫描了,所以字符串索引要使用 ‘’ select id,name,age,salary from table_name where phone='13088772233 ' 不符合最左前缀原则的查询 例如有这样一个组合索引 index(a,b,c) select * from table_name where b='1'and c='2' select * from table_name where c='2' // 上面这两条 SQL 都是无法走索引执行的 最左原则,就是要最左边的优先存在,我不在的话,你们自己就玩不动了,除非你自己单独创立一个索引,下面这几条 SQL 就可以走索引执行 select * from table_name where a = 'asaa' and b='1'and c='2' select * from table_name where a = 'asda' and b='1231' // 上面这两条是走索引的,但是下面这条你觉得索引应该怎么走,是全部走,还是部分走索引? select * from table_name where a = 'asda' and c='dsfsdafsfsd' 索引字段没有添加 not null 约束 select * from table_name where a is null; // 这条sql就无法走索引执行了,is null 条件 不能使用索引,只能全表扫描了 // mysql 官方建议是把字段设置为 not null 所以针对这个情况,在mysql 创建表字段的时候,可以将需要索引的字符串设置为 not null default '' 默认空字符串即可 隐式转换 关联表的两个字段类型不一致会发生隐式转换 select * from table_name t1 left join table_name2 t2 on t1.id=t2.tid; // 上面这条语句里,如果 t1 表的id 类型和 t2 表的tid 类型不一致的时候,就无法 // 按索引执行了。 // 解决方式就是统一设置字段类型。 END
PostgreSQL 不少的单位已经开始部署了,对于外包的开发,甲方也需要有相关的规范给出,虽然比MYSQL 的要求要少了不少,但该注意的还是要注意。
alter table user_msg change user_nickname user_newname varchar(30) comment “用户昵称”;
JSON 字段类型在当前的版本中自身没有索引,那么在生产中是非常可怕的,JSON 字段的增、删、改、查效率可想而知,基本没法用,也许是基于此,MySQL5.7 中提供了 Generated 字段类型,网上有叫生成列或是计算列的。这里先来了解一下什么是 Generated Column。
(Clob的写入和读取-java)更新数据库报错:SQL Error: 1461, SQLState: 72000 ORA-01461: 仅能绑定要插入 LONG 列的 LONG 值
正确地创建和使用索引是实现高性能查询的基础,本文笔者介绍MySQL中的前缀索引和多列索引。
下面列出了目前 MySQL中与索引使用相关的限制 (1)MyISAM存储引擎索引键长度的总和不能超过1000字节 (2)BLOB和TEXT类型的列只能创建前缀索引 (3)MySQL目前不支持函数索引 (4)使用不等于(!=或者<>)的时候,MySQL无法使用索引 (5)过滤字段使用了函数运算(如abs(column))后,MySQL无法使用索引 (6)Join语句中Join条件字段类型不一致的时候,MySQL无法使用索引 (7)使用LIKE操作的时候如果条件以通配符开始(如'%abc...')时,MySQL
[zhangxy@dowload_server1 ~]$ cat /etc/fstab
作者:张洛丹,热衷于数据库技术,不断探索,期望未来能够撰写更有深度的文章,输出更有价值的内容!
优化数据的存储空间,如果字段长度设置过大,会浪费存储空间,而设置过小可能导致数据截断或者插入失败。
如果我们对上述实战问题进行归类,就都可以归结为 Elasticsearch 数据建模问题。
之前一直使用mysql作为存储数据库,虽然中间偶尔使用sqlite作为本地数据库存储,hive作为简单查询工具,maxcompute作为大数据查询服务等等,但没有感觉多少差别。事实上,我们往往听说SQL-92标准之类的云云!
由于我们要连接新的数据库,理所当然的要引入该数据库的驱动包,这与mysql驱动包类似
客户有2个ES集群,索引mapping格式都一样,数据量不同。执行同样的API,一个集群可以基于时间字段排序并成功返回,一个集群却无法实现排序并成功返回。客户要执行的代码如下:
Elasticsearch(ES) 是一个基于 Apache Lucene 开源的分布式、高扩展、近实时的数据搜索与分析引擎,主要用于海量数据快速存储,实时检索,高效分析的场景。通过简单易用的 RESTful API,隐藏 Lucene 的复杂性,让全文搜索变得简单。
左边部分是针对索引解析器的处理过程,右边部分是针对查询解析器的处理过程,我们来做一下测试,选择底部的字段或者字段类型,这里我们选择content字段,输入“I love you”,然后点击Analyse Values按钮,让我们来看一下索引解析器和查询解析器的处理结果
来源:https://juejin.im/post/6871969929365553165
ES 不像一般 RDBMS (mysql,postgresql) 一样,字段类型必须提前定义,但是不定义字段类型,并不代表没有字段类型,如果不提前人为指定,ES会在索引数据的时候自动判断以加上类型,一但加上,后面索引文档同字段的数据就默认遵循此类型,如果类型不同,就会报错
说明:MySQL在Windows下不区分大小写,但在Linux下默认是区分大小写,为了避免出现不必要的麻烦,统一使用小写
将该字段的值复制到目标字段,实现类似 _all 的作用,不会出现在 _source 中,只用来搜索
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存储引擎,就是如何存储数据、如何更新数据、如何查询数据、如何为存储的数据建立索引等一系列技术的实现方法。可以通过 show engines; 语句查看mysql支持的存储引擎。
存储引擎,就是如何存储数据、如何更新数据、如何查询数据、如何为存储的数据建立索引等一系列技术的实现方法。可以通过 show engines; 语句查看mysql支持的存储引擎。 mysql 常用存储引擎:
本篇讲解Elasticsearch中非常重要的一个概念:Mapping,Mapping是索引必不可少的组成部分。
自增id是整型字段,我们常用int类型来定义增长id,而int类型有上限 即增长id也是有上限的。
当索引字段 `phone` 为字符串类型时,字符串查询时候使用了索引`idx_phone`,而数值类型查询时候竟无法使用索引`idx_phone`。
举个例子,有一个字段它一共在10万行数据里有10万个值对吧?结果呢?这个10万值,要不然就是0,要不然就是1,那么他的基数就是2,为什么?因为这个字段的值就俩选择,0和1。假设你要是针对上面说的这种字段建立索引的话,那就还不如全表扫描了,因为你的索引树里就仅仅包含0和1两种值,根本没法进行快速的二分查找,也根本就没有太大的意义了,所以这种时候,选用这种基数很低的字段放索引里意义就不大了。
看一个案例,下面是两张字段相同,字段类型相同,只是id字段emp1是smallint类型,emp2的id是bigint类型,分别向两个表插入5000条记录,观察一下表容量大小。
在MySQL数据库的学习中,数据库、数据表和数据的操作,不仅仅是必须掌握的内容,也是学习后续的基础噢~ 本期主要内容为: 数据库的创建、查看、选择与删除 数据表的创建、查看、选择与删除
但是在我们的日常开发当中,「并不是所有的表一定要满足三大范式」,有时候冗余几个字段可以少关联几张表,带来的查询效率的提升有可能是质变的
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