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    MySQL索引中的前缀索引和多索引

    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中的前缀索引和多索引。...不要对索引进行计算 如果我们对索引进行了计算,那么索引会失效,例如 explain select * from account_batch where id + 1 = 19298 复制代码 就会进行全表扫描...,因为MySQL无法解析id + 1 = 19298这个方程式进行等价转换,另外使用索引时还需注意字段类型的问题,如果字段类型不一致,同样需要进行索引的计算,导致索引失效,例如 explain select...对于BLOB和TEXT类型,MySQL必须使用前缀索引,具体使用多少个字符建立前缀,需要对其索引选择性进行计算。...前缀字符个数 区分度 3 0.0546 4 0.3171 5 0.8190 6 0.9808 7 0.9977 8 0.9982 9 0.9996 10 0.9998 多索引 MySQL支持“索引合并

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    存储索引1:初识存储索引

    2012以后提供了一种不同于传统B树结构的索引类型,就是内存存储索引。这种索引应用了一种基于的存储模式,也是一种新的查询执行的批处理模式,并且为特定的负载提供了巨大的性能提升。...那么存储索引究竟是什么?大多数时候,存储索引被描述作为一种数据仓库和数据报表的功能。事实上,你最有可能就是在这种情况下利用这种索引。...在合适的计划和谨慎的使用下,甚至这些报表也能利用存储索引得到性能的提高。一个重要的前提是数据非常大,存储索引是用来与大数据表一起使用的。...这个数据库本身不包含任何存储索引,事实上不是一个坏事,为了能更好的体现存储索引的优点,我们将对同一查询对比带和不带存储索引的性能。下面的例子是一个典型的来自于BI信息工作人员的查询。...不过,即使如此,我们也将看到在创建存储索引后将会极大的提升执行效率。 创建存储索引      存储索引有两个类型:聚集和非聚集。有很多相似之处两者之间,也有很多不同。

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    MySQL如何给JSON添加索引(二)

    (一)》,我们简单介绍了MySQL中JSON数据类型,相信大家对JSON数据类型有了一定的了解,那么今天我们来简单看下如何在JSON列上添加索引? InnoDB支持虚拟生成的二级索引。...不支持其他索引类型。在虚拟列上定义的二级索引有时称为“虚拟索引”。 二级索引可以在一个或多个虚拟列上创建,也可以在虚拟和常规或存储的生成的组合上创建。...如果索引是覆盖索引(包含查询检索到的所有索引),则从索引结构中的物化值检索生成的值,而不是“动态”计算。...在虚拟列上添加或删除二级索引是就地操作。 通过索引生成以提供JSON索引 JSON 不能直接对进行索引。...要创建间接引用此类索引,可以定义一个生成,该提取应建立索引的信息,然后在生成的列上创建索引,如下所示: 说明:8.0和5.7都支持在生成列上添加索引 mysql>CREATE TABLE jemp

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    MySQL timestamp类型值自动更新

    MySQL中使用timestamp定义字段,默认情况下会给字段添加自动更新的属性,本文将分析这个自动更新的设置。...刨根问底 在create table语句中,对第一个出现的timestamp类型字段的定义会有如下几种情况: 使用DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,表示值为当前时间戳但不会自动更新;...使用DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,表示值为当前时间戳并且自动更新,也就是每次更新记录都会自动更新值为当前时间戳; 没有使用...对于使用DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP进行定义的,需要注意的是如果该字段值没有发生变化,将不会进行更新,而且对于多个使用DEFAULT...CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP进行定义的mysql只会更新第一个使用它定义的

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    联合索引(多索引

    联合索引是指对表上的多个进行索引,联合索引也是一棵B+树,不同的是联合索引的键值数量不是1,而是大于等于2. 最左匹配原则 假定上图联合索引的为(a,b)。...联合索引也是一棵B+树,不同的是B+树在对索引a排序的基础上,对索引b排序。所以数据按照(1,1),(1,2)……顺序排放。...但是,对于b的查询,selete * from table where b=XX。则不可以使用这棵B+树索引。可以发现叶子节点的b值为1,2,1,4,1,2。...这是由于查询优化器的存在,mysql查询优化器会判断纠正这条sql语句该以什么样的顺序执行效率最高,最后才生成真正的执行计划。...所以,当然是我们能尽量的利用到索引时的查询顺序效率最高咯,所以mysql查询优化器会最终以这种顺序进行查询执行。 优化:在联合索引中将选择性最高的放在索引最前面。

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    关于mysql索引这个值中有null的情况

    在需求中由于要批量查数据,且表中数据量挺大(2300万条记录) 且查询条件的这两个字段没有加索引,为了增加查询速度,现在需要去为这两个字段添加索引。...刚开始加索引想到的问题: 是否适合添加索引 我们都知道,添加索引都会降低插入和update的效率,现在由于这个是用户表所以说是数据update是不频繁的。...所以是可以加的 这个作引应该怎么加 由于每个字段的大小是256 所以说这个索引树建下来还是很浪费存储的,于是考虑前缀索引,和复合索引。...由于前缀索引的话这两个字段并不是有规律可寻的所以说加了的话 这玩意会增加扫描的行数的。 然后算了就加复合索引吧。 既然创建复合索引那么我们如何去吧那个索引放在前面呢?...于是带着疑问去查了查, 在innodb引擎是可以在为null的里创建索引的,并且在当条件为is null 的时候也是会走索引的。

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    Mysql索引原理(十六)」维护索引和表-更新索引统计信息

    这里需要特别提及的是索引的基数(Cardinality),其显示了存储引擎估算索引列有多少个不同的取值。...在 MySQL5.0和更新的版本中,还可以通过 FORMATION_SCHEMA. STATISTICS表很方便地查询到这些信息。...InnoDB在打开某些INF0RMATION_SCHEMA表,或者使用 SHOW TABLE STATUS和SHOW INDEX,抑或在MySQL客户端开启自动补全功能的时候都会触发索引统计信息的更新。...客户端或者监控程序触发索引信息采样更新时可能会导致大量的锁,并给服务器带来很多的额外压力,这会让用户因为启动时间漫长而沮丧。只要SHOW INDEX查看索引统计信息,就一定会触发统计信息的更新。...一旦关闭索引统计信息的自动更新,那么就需要周期性地使用ANALYZE TABLE来手动更新。否则,索引统计信息就会永远不变。如果数据分布发生大的变,可能会出现一些很糟糕的执行计划。

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    MongoDB 单键()索引

    MongoDB支持基于集合文档上任意创建索引。缺省情况下,所有的文档的_id列上都存在一个索引。基于业务的需要,可以基于一些重要的查询和操作来创建一些额外的索引。...这些索引可以是单列,也可是多(复合索引),多键索引,地理空间索引,文本索引以及哈希索引等。 本文主要描述在基于文档上的单列来创建索引。...二、单键()索引示意图 如下图所示,基于文档score键()创建一个单键索引 image.png 三、演示创建单列索引 1、演示环境 > db.version() 3.2.10...即内嵌文档.成员名的方法。 //在内嵌文档中使用索引进行等值匹配,其字段的顺序应该实现精确配置。..."ok" : 1 } 4、基于内嵌文档创建索引 //基于内嵌文档创建索引只需要指定内嵌文档键()即可 //基于内嵌文档创建索引包含嵌入文档的全部内容,而不是嵌入文档的部分列 > db.persons.createIndex

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    MySQL索引统计信息更新相关的参数

    MySQL统计信息相关的参数:   1. innodb_stats_on_metadata(是否自动更新统计信息),MySQL 5.7中默认为关闭状态     仅在统计信息配置为非持久化的时候生效。     ...(类似于ANALYZE TABLE),innodb_stats_on_metadata不管打开还是关闭,都不影响持久化存储统计信息的索引     某个索引的统计信息更新时间参考mysql.innodb_index_stats...这个系统表 某个索引的统计信息更新时间参考mysql.innodb_index_stats这个系统表 select * from mysql.innodb_index_stats where table_name...也就是说,一个表索引统计信息是持久化存储的,并且表中数据变化了超过10%,     如果innodb_stats_auto_recalc为ON,就会自动更新统计信息,否则不会自动更新   3. innodb_stats_persistent...4. innodb_stats_persistent_sample_pages (持久化更新统计信息时候索引页的取样页数)     默认是20个page,如果设置的过高,那么在更新统计信息的时候,会增加

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    比较存储索引与行索引

    为了更好的理解存储索引,接下来我们一起通过存储索引与传统的行存储索引地对比2014中的存储索引带来了哪些改善。由于已经很多介绍存储,因此这里我仅就性能的改进进行重点说明。...观察测试2 正如上图所示,行存储索引表的索引查找远比存储索引表查询快的多。这主要归因于2014的sqlserver不支持聚集存储索引索引查找。...观察测试4    这里才是存储索引开始“闪耀”的地方。两个存储索引的表查询要比传统的航索引在逻辑读和运行时间上性能好得多。...观察测试5   在这种情况下 ,存储索引的表要比行存储的更新慢的多。...一种合适地使用情况是非聚集索引不能被更新且禁用对底层表的更新。如果是巨大且没有分区的表,可能存在一个问题,整个表的索引每次都会被重建,因此如果表是巨大的则禁止使用存储索引

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    MySQL】分区字段是否有必要再单独建索引

    对于分区字段必须是主键的一部分,那么建了复合主键之后,是否需要对分许字段再单独添加一个索引呢?有没有效果?...idx_ctime 5、分析添加索引后的执行计划 结果为: id select_type table partitions tpye possible_keys key key_len ref rows...分了区,只能说该字段为某个值的记录会在某个分区里面,但不是索引,还要一顿好找。 有时候,主键不等于分区依据,这时候主键又想建聚集索引的话,那么必须包含分区依据,搞成复合主键。...那么,这种情况下,分区依据不就有索引了吗?...是的,可是它不够快,如果在这个复合索引里面,分区依据不排在第一位,就不够快,如果查找语句里常常用分区依据列作为过滤条件,就有必要为分区依据额外单独建立一个索引

    2.5K30

    线上MySQL为何频繁“抖擞”?

    平时执行很快的更新操作,其实就是在写内存和日志,而MySQL偶尔“抖”一下瞬间,可能就是在刷脏页(flush)。 那何时会触发数据库的flush? 想想掌柜在何时会把粉板上的赊账记录改到账本?...这时候柜台没事,掌柜闲着也是闲着,不如更新账本。 这种场景,对应的就是MySQL认为系统“空闲”的时候。...这种场景,对应的就是MySQL正常关闭的情况。这时候,MySQL会把内存的脏页都flush到磁盘上,这样下次MySQL启动的时候,就可以直接从磁盘上读数据,启动速度会很快。...所以,无论是你的查询语句在需要内存的时候可能要求淘汰一个脏页,还是由于刷脏页的逻辑会占用IO资源并可能影响到了你的更新语句,都可能是造成你从业务端感知到MySQL“抖”了一下的原因。...上期问题时间 上期我留给你的问题是,给一个学号字段创建索引,有哪些方法。 由于这个学号的规则,无论是正向还是反向的前缀索引,重复度都比较高。

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    函数使得索引失效

    索引列上使用函数使得索引失效的是常见的索引失效原因之一,因此尽可能的避免在索引列上使用函数。...尽管可以使用基于函数的索引来 解决索引失效的问题,但如此一来带来的比如磁盘空间的占用以及列上过多的索引导致DML性能的下降。本文描述的是一个索引列上使用函数使 其失效的案例。...BUSINESS_DATE,而查询语句并没有走索引而是选择的全表扫描,而且预估所返回     的行Rows与bytes也是大的惊人,cost的值96399,接近10W。...二、分析与改造SQL语句   1.原始的SQL语句分析        SQL语句中where子句的business_date实现对记录过滤        business_date <= '20110728...基于business_date<em>列</em>来建立<em>索引</em>函数,从已存在的<em>索引</em>来看,必要性不大   2.改造SQL语句     SUBSTR(business_date, 1, 6) = SUBSTR('20110728

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    最佳多索引公式

    在最佳多索引公式中,最多有一个范围条件字段,且不能和排序字段并存。如果有排序需求,应优先考虑排序,想办法规避范围条件筛选。...,但实际上通过索引查找到的结果并不是按照 release_date 排序的,也就是说索引中的 release_date 是无效的。...(country, IF(rating > 8, 1, 0), release_date),或者使用虚拟来实现。...其他需要获取的字段(索引覆盖) 其他需要获取的字段指的是需要被 SELECT 且还不在索引中的字段。如果索引中包含了所有需要获取的字段,那么数据库可以直接从索引中获取数据,而不需要再去表中查询数据。...但是如果索引中包含了太多字段,会导致索引变得过大,从而影响到插入、更新、删除等操作的性能,也会增加不必要的内存占用。所以并不是直接把所有字段都放到索引中就是最佳的,需要根据实际情况来做权衡。

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    MySQL中count是怎样执行的?———count(1),count(id),count(非索引),count(二级索引)的分析

    索引+主键id)是少于聚集索引(所有)记录的,所以同样数量的非聚集索引记录比聚集索引记录占用更少的存储空间。...注意:这里已经验证过了,uk_key2比其他索引成本更低。 详情可见MySQL查询为什么选择使用这个索引?...——基于MySQL 8.0.22索引成本计算 分析一下执行计划 在执行上述查询时,server层会维护一个名叫count的变量,然后: server层向InnoDB要第一条记录。...InnoDB找到uk_key2的第一条二级索引记录,并返回给server层(注意:由于此时只是统计记录数量,所以并不需要回表)。 由于count函数的参数是*,MySQL会将*当作常数0处理。...而对于其他二级索引,count(二级索引),优化器只能选择包含我们指定的索引去执行查询,只能去指定非聚集索引的B+树扫描 ,可能导致优化器选择的索引扫描代价并不是最小。

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