http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
之前写过一篇Mysql B+树学习,简单的介绍了B+数以及MySql使用B+树的原因, 有了这些基础知识点,对MySql索引的类型以及索引使用的一些技巧,就比较容易理解了。
Adaptive Hash Index（以下简称 AHI）估计是 MySQL 的各大特性中，大家都知道名字但最说不清原理的一个特性。本期图解我们为大家解析一下 AHI 是如何构建的。
简单来说，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。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。
接着上期说，MYSQL 8 的索引的方式相对MYSQL 5.7 有了很多的进步，其中最突出的就是添加的functional indexes , 那么这个功能到底是什么时候开始的有的。
选择B+树：非叶子节点不存储data，数据全在叶子节点，这样一个节点就可以存储更多的key。可以使得树更矮，所以IO操作次数更少。 叶子节点相连，更便于进行范围查找 B树
生产中,mysql在使用全表扫描时的性能是极其差的，所以MySQL尽量避免出现全表扫描
前阵子面试的时候，在第三面问到了MySQL索引相关的知识点，并且给出了一些SQL语句分析索引的执行情况。所以今天这篇文章给大家讲讲索引，结合一些案例分析一下一个SQL查询走索引时涉及到的最左前缀原则。
稍不注意，可能你写的查询语句是会导致索引失效，从而走了全表扫描，虽然查询的结果没问题，但是查询的性能大大降低。
想想这样的查询语句开发都会写出来，逻辑是统计10月份来的员工的平均年龄。如果是MYSQL 的开发或DBA 可能会建议写成这样
①普通索引：这是最基本的索引类型，而且它没有唯一性之类的限制。普通索引可以通过以下几种方式创建：
大多数人第一次提到锁，可能认为锁可能是针对磁盘上的物理的数据记录，实际上，所有的操作都在内存中完成，锁怎么可能是针对磁盘上的物理数据呢？
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。更通俗的说，数据库索引好比是一本书前面的目录，能加快数据库的查询速度。
MySQL 8.0 实现了Index skip scan，翻译过来就是索引跳跃扫描。熟悉ORACLE的朋友是不是发现越来越像ORACLE了？再者，熟悉MySQL 5.7 的朋友是不是觉得这个很类似当时优化器的选项MRR？好了，先具体说下什么 ISS，我后面全部用 ISS 简称。
目录 1.何种查询支持索引？ 2.注意事项和建议 一 何种查询支持索引？ 1 MySQL 目前支持前导列 ---- 就目前来说，mysql 暂时只支持最左前缀原则进行筛选。 例子：创建复合索引 cre
众所周知，索引类似于字典的目录，可以提高查询的效率。 索引从物理上可以分为：聚集索引，非聚集索引 从逻辑上可以分为：普通索引，唯一索引，主键索引，联合索引，全文索引
在这个快速发展的时代，时间变得 越来越重要，也流逝得非常得快，有些人长大了，有些人却变老了。稍不留神，2019已经过完了三分之一。回首这四个月收获什么，懂得了什么？欢迎留言分享给我哟。
索引类似大学图书馆建书目索引，可以提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本。MySQL在300万条记录左右性能开始逐渐下降，虽然官方文档说500~800w记录，所以大数据量建立索引是非常有必要的。MySQL提供了Explain，用于显示SQL执行的详细信息，可以进行索引的优化。
在列上进行运算或使用函数会使索引失效，从而进行全表扫描。如下面例子在publish\_time，id列上分别加上索引，publish\_time为datetime类型，id为int类型
最近在看数据库相关知识，感觉唯一约束和唯一索引好像有点类似，于是研究了一番，于是就有了这篇文章。
索引是 MySQL 数据库中优化查询性能的重要工具，通过对查询条件和表数据的索引，MySQL可以快速定位数据，提高查询效率。但是，在实际的数据库开发和维护中，我们经常会遇到一些情况，导致索引失效，从而使得查询变得非常缓慢，甚至无法使用索引来优化查询，这会严重影响系统的性能。那么，是什么原因导致了索引失效呢？
通常，我们在回答 MySQL 数据库优化的相关问题时，一般会从三个层面来说明，分别是：
答:get是发送请求HTTP协议通过url参数传递进行接收,而post是实体数据,可以通过表单提交大量信息.
最近听了公司里的同事做的技术分享，然后觉得对自己还是挺有帮助的。都是一些日常需要注意的地方，我们目前在开发过程中，其实用不到MySQL太深的内容的。只是能适用我们日常开发的知识就可以了。所以我将自己的理解和学习总结也写出来，供大家一起分享。
数据类型的优化主要是指选取什么类型。需要遵循“小而简单”的原则。因为这样的数据类型占用的内存、磁盘更低，CPU处理时间也更少。举个常见的例子。
索引条件下推，也叫索引下推，英文全称Index Condition Pushdown，简称ICP。
索引管理 索引是什么？ 索引就好比一本书的目录，它会让你更快的找到内容； 让获取的数据更有目的性，从而提高数据库检索数据的性能； 索引建立在表的列上(字段)。 索引的设计理念 数据库索引的设计原则：
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
去github搜 "python orm"，最高star居然不是sqlalchemy，而是peewee 后来得知peewee，比sqlalchemy简单好用。值得一学哦！！ 我总体感觉（peewee像 Django-ORM的分离版，，但比Django-ORM和SqlAlchemy 小巧，简单，文档也友好）
在当今这个互联网的时代无非要解决两大难题，其一是信息安全，其二就是数据的存储。而信息安全则是在数据存储的基础之上。一个公司从刚开始成立到发展成一个有上百人甚至上千人团队的时候，公司的业务量是呈上升趋势，客户及用户也会越来越多；之前设计的表结构可能会显得不合理，表与表之间的联系没有一个稳定的业务功能划分，从而表现出来的是相关表的备用字段越来越不够用甚至新加字段，最坏的情况就是不同业务表之间会有数据冗杂。从而暴露出一些设计的问题，这也就是SQL优化点之一：数据库表结构设计的合理性。近年来大数据越来越火，而大数据也是为了解决数据的存储的手段之一，其目的是从海量的数据中收集到有价值的信息然后存储到数据库中，因为数据量大传统的数据库无法储存那么多的信息所以需要分析有价值的信息后再做决定是否持久化。
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能， 我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间，甚至使用 VARCHAR这种类型也是多余的，因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的，如果可以的话，我们应该使用MEDIUMINT而不是 BIGIN来定义整型字段。 另外一个提高效率的方法是
关于数据库优化，网上有不少资料和方法，但是不少质量参差不齐，有些总结的不够到位，内容冗杂偶尔发现了这篇文章，总结得很经典，文章流量也很大，所以拿到自己的总结文集中，积累优质文章，提升个人能力，希望对大家今后开发中也有帮助。
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间，甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的，因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的，如果可以的话，我们应该使用MEDIUMINT而不是 BIGIN来定义整型字段。 另外一个提高效率的方法是在可能
MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。
本文提要 最近写的几篇文章都是关于数据层优化方面的，这几天也在想还有哪些地方可以优化改进，结合日志和项目代码发现，关于数据层的优化，还是有几个方面可以继续修改的，代码方面，整合了druid数据源也开启了sql监控等，修改和规范了变量的命名方式，建表时的命名方式也做了修改，不过做的这些还不够，优化这件事真是一个长期和自觉的过程，mapper文件中的sql语句，依然不是十分的符合规范，有继续优化的必要，数据库中表的结构也需要继续优化。 前一篇文章主要讲了慢sql的整理，以及explain关键字在优化查询语句中的
一个简单的数据库的增删改查的留言版，分页的设计思路，即是每次进行查询所发送的参数不同，从数据库中得到不同数据，在sql语句中用limit动态设置偏移量。偏移量可以通过判断和叠加的方式而改变。而总页数可以是,返回的总行数除以每页显示的条数之后取整。如果是一个文件写入的留言版，则可以将取出的内容拆分成数组，后设置偏移量取出不同的元素。
数据库设计规范 命名规范 基本设计规范 索引设计规范 字段设计规范 SQL开发规范 操作行为规范 命名规范 对象名称使用小写字母并用下划线分割 禁止使用MySQL保留关键字 见名识义，最好不超过32个
当然，凡事有个度，用哪一种策略也要结合具体的项目来定，不能为了 SQL 优化而抛弃了业务。
本文主要介绍在MySQL 5.7.7开始引入的非结构化数据类型JSON的特性以及具体的实现方式(包括存储方式)。首先介绍为什么要引入JSON的原生数据类型的支持；接着介绍MySQL给用户提供的JSON操作函数，以及JSON路径表达式语法，结合两者，用户可以在数据库级别操作JSON的任意键值和数据。
从数据库角度看：每个SQL执行都需要消耗一定I/O资源，SQL执行的快慢，决定资源被占用时间的长短。假设总资源是100，有一条慢SQL占用了30的资源共计1分钟。那么在这1分钟时间内，其他SQL能够分配的资源总量就是70，如此循环，当资源分配完的时候，所有新的SQL执行将会排队等待。 从应用的角度看：SQL执行时间长意味着等待，在OLTP应用当中，用户的体验较差
联合索引可以测试包含索引中所有列的查询，或仅测试第一列、前两列、前三列等等的查询。如果在索引定义中以正确的顺序指定列，则复合索引可以加快对同一表的多种查询的速度。
重复索引： 重复索引是指相同的列以相同的顺序建立的同类型的索引，如下表中的 primary key和ID列上的索引就是重复索引
Feelings are just visitors. Let them come and go.
最近几篇文章，都是在和大家聊索引的问题，今天我们来看看前缀索引。 1.什么是前缀索引 所谓前缀索引说白了就是对文本的前几个字符建立索引（具体是几个字符在建立索引时指定），这样建立起来的索引更小，所以查询更快。这有点类似于 Oracle 中对字段使用 Left 函数来建立函数索引，只不过 MySQL 的这个前缀索引在查询时是内部自动完成匹配的，并不需要使用 Left 函数。 那么为什么不对整个字段建立索引呢？一般来说使用前缀索引，可能都是因为整个字段的数据量太大，没有必要针对整个字段建立索引，前缀索引仅仅是选
1.1 索引的介绍 索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。如果想按特定职员的姓来查找他或她，则与在表中搜索所有的行相比，索引有助于更快地获取信
索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。如果想按特定职员的姓来查找他或她，则与在表中搜索所有的行相比，索引有助于更快地获取信息。
墨墨导读：本文为开发人员提供了一些MySQL相关的知识点，包括索引、事务、优化等，下面以问答形式形式呈现出来。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
