从逻辑上，HAVING条件是在分组之后执行的，而WHERE子句上的条件可以在表访问的时候（索引访问）,或是表访问之后、分组之前执行，这两种都比方式都在分组之前进行了过滤操作，降低了分组的数据集大小，所以执行代价要小...连接的条件 候选条件中引用的变量不是聚集函数或是窗口函数 性能验证 1....改写前的执行计划 从执行计划可以看到，HAVING子句的条件o_custkey 在分组聚集运算后进行运算的，导致分组前无法进行过滤，所以分组运算处理36042行，执行时间达237.49ms。...改写后的执行计划 通过将HAVING子句的条件o_custkey WHERE子句，使得后续的分组聚集运算行数大大减少；同时可以利用在o_custkey列上的索引，整体的执行时间也降低到1.36ms...列上的索引进行覆盖索引顺序扫描，整体的执行时间从237.49ms降低到1.36ms，性能提升了170多倍。
聚集索引的叶子节点称为数据页，聚集索引的这个特性决定了索引组织表中的数据也是索引的一部分。 辅助索引（二级索引）： 非主键索引，叶子节点=键值+书签。...解释三：是非聚集组合索引的一种形式，它包括在查询里的Select、Join和Where子句用到的所有列（即建立索引的字段正好是覆盖查询语句[select子句]与查询条件[Where子句]中所涉及的字段，...覆盖索引必须要存储索引的列，而哈希索引、空间索引和全文索引等都不存储索引列的值，所以MySQL只能使用B-Tree索引做覆盖索引 当发起一个被索引覆盖的查询(也叫作索引覆盖查询)时，在EXPLAIN...几种优化场景： 1.无WHERE条件的查询优化： 执行计划中，type 为ALL，表示进行了全表扫描 如何改进？优化措施很简单，就是对这个查询列建立索引。...4、覆盖索引对InnoDB尤其有用，因为InnoDB使用聚集索引组织数据，如果二级索引包含查询所需的数据，就不再需要在聚集索引中查找了。
Where（在哪里）：执行计划可以在 SQL Server Management Studio (SSMS) 中查看。...常见的索引使用情况包括 Clustered Index Scan（聚集索引扫描）、Nonclustered Index Seek（非聚集索引查找）等。...Index Scan（索引扫描）：对应 SQL 语句中的 FROM 子句，使用索引来获取表中的数据。...在执行哈希连接时，数据库会选择一个表作为构建哈希表的表，将该表的数据按照连接条件进行哈希分区，然后遍历另一个表的数据，对于每一行，使用哈希算法在哈希表中查找匹配的行。...根据查询的过滤条件和连接操作，选择合适的索引类型（聚集索引、非聚集索引、覆盖索引等），以提高查询的性能。 优化连接操作：执行计划中的连接类型可以指导优化连接操作。
所以on子句中对左表的条件判断会忽略，因此这里的查询3中s.age > 18放在where子句而不是on子句。...然后，执行器在内存中对这些记录进行进一步的过滤，根据索引条件和非索引列的条件来过滤数据。 当查询涉及到非聚集索引时，需要回表的操作会导致聚集索引和非聚集索引都被加载到内存中。...根据不同情况各有应用场景，需要注意的是，对于查询2，子查询的结果集被存储在一个临时表中，临时表不会继承原始索引，包括聚集索引和非聚集索引，所以刚刚的例子中，临时表中s.id和sc.student_id已经不是任何索引列了...准确来说，使用InnoDB存储引擎的情况下，全表扫描的数据和聚集索引的数据在InnoDB表空间中的存储位置是相同的，也就是说它们的内存地址也是相同的。...默认情况下，InnoDB使用一个名为ibdata1的共享表空间文件存储所有的数据和索引，包括聚集索引和二级索引（又称非聚集索引或辅助索引）。
下面分析三种情况的执行计划： 1.堆表 2.聚集索引 3.非聚集索引 结构 扫描 查找 书签查找 堆表 表扫描 没有这种情况 RID 查找 聚集索引 聚集索引扫描 聚集索引查找 没有这种情况 非聚集索引...[列1] LIKE '%abc' 关于非聚集索引的那些事： 如果只有非聚集索引时，非聚集索引不包含查询列时，则SQL查询优化器选择非聚集索引扫描。...只有非聚集索引时，非聚集索引不包含过滤条件列时，则选择表扫描。 非聚集索引具有独立于数据行的结构。 非聚集索引包含非聚集索引键值，并且每个键值项都有指向包含该键值的数据行的指针。...注意： 1.扫描及查找是SQL Server用来从表和索引中读取数据的迭代器； 2.扫描用来处理整个表或索引的全部分支； 3.查找是在谓词基础上有效返回索引中一个或多个范围中的行。...--SELECT查询需要返回id列，使用非聚集索引扫描找到了符合过滤条件id=2的索引分支，在找到的索引分支上拿到id列的值。 SELECT [id] FROM [Test].[dbo].
key_len 显示mysql在索引里使用的字节数 ref 显示了之前的表在key列记录的索引中查找值所用的列或常量 rows 为了找到所需的行而需要读取的行数，估算值，不精确。...此类索引访问只有当使用非唯一性索引或唯一性索引非唯一性前缀时才会发生。这个类型跟eq_ref不同的是，它用在关联操作只使用了索引的最左前缀，或者索引不是UNIQUE和PRIMARY KEY。...Null 意味说mysql能在优化阶段分解查询语句，在执行阶段甚至用不到访问表或索引（高效） 出现慢查询的原因 在where子句中使用了函数操作 出现慢查询的sql语句中使用了unix_timestamp...导致索引全扫描统计出近七天的数据量的 解决方案 尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致存储引擎放弃使用索引而进行全表扫描。...对于需要计算的值最好通过程序计算好传入而不是在sql语句中做计算，比如这个sql中我们将当前的日期和七天前的日期计算好传入 后记 这个问题当时在测试环境没有发现，测试环境的请求速度还是可以的。
具体来说，当MySQL使用ICP时，它会将WHERE子句分为两部分： 一部分是只涉及索引列的条件（称为索引条件），另一部分是涉及非索引列的条件（称为表条件）。...索引查找： 服务器根据解析结果，利用存储引擎提供的接口，在索引中查找满足条件的索引项。这个过程中，存储引擎只会根据索引的键值进行查找，不会考虑WHERE子句中的其他条件。...索引查找与部分过滤： 与没有使用ICP不同的是，在使用ICP时，服务器会将WHERE子句中的部分条件（索引条件）下推到存储引擎层。...四、使用限制 ICP优化主要有以下限制： 复合索引查询 当查询使用到复合索引，并且WHERE子句中有涉及到非索引列的条件时，ICP能够将涉及到索引列的条件下推到索引扫描的过程中，提前过滤不满足条件的索引项...在InnoDB中，主键索引（聚集索引）的叶子节点直接包含行数据，而二级索引的叶子节点包含的是对应主键的值。
查看执行计划中的缺失索引建议 可以通过多种方式生成或获取查询执行计划： 编写或优化查询时，可以使用 SQL Server Management Studio (SSMS) 来显示估计的执行计划而不运行查询...已针对与缺失索引请求关联的查询运行的查询运算符（查找和扫描）的执行总和。 正如我们在使用查询存储保留缺失索引中所讨论的，此信息会定期清除。...同样，存储在计划缓存中的执行计划也会因实例重启、故障转移和将数据库设置为脱机等事件而清除。 由于内存压力和重新编译，可能会从缓存中删除执行计划。...当优化缺失索引建议的非聚集索引时，请查看基表结构，仔细合并索引，考虑键列顺序，并查看包含列建议。 查看基表结构 在根据缺失索引建议对表创建非聚集索引之前，请查看表的聚集索引。...应该使用 INCLUDE 子句将包含列添加到 CREATE INDEX 语句。 包含列的顺序不会影响查询性能。 因此，在合并索引时，可以合并包含列，而不用担心顺序。 有关详细信息，请参阅包含列指南。
） 运行3：使用清单5.1中定义的非聚集索引 正如我们在前面的级别所做的那样，我们再次使用读取次数作为主要度量标准，但是我们也使用SQL Server Management Studio的“显示实际执行计划...运行2使用非聚集索引为39个请求的行快速查找书签，但它必须从表中单独检索每个行。 运行3在非聚集索引中找到了所需的所有内容，并以最有利的顺序 - 产品ID中的ModifiedDate。...由于第4级中详细说明的原因，WHERE子句没有足够的选择性从非覆盖索引中受益。而且，包含任何一个组的行都散布在整个表格中。正在读表时，每一行都必须与其组相匹配。以及消耗处理器时间和内存的操作。...第三个测试发现了它在非聚集索引中需要的一切;但与前面的查询不同，它没有找到索引内连续的行。构成每个单独组的行在索引内是连续的;但是这些群体本身分散在指数的长度上。因此，SQL Server扫描索引。...扫描索引而不是表格有两个好处： 索引小于表，需要更少的读取。 行已经分组，需要较少的非阅读活动。 结论 包含的列使非聚集索引能够覆盖各种查询的索引，从而提高这些查询的性能; 有时相当戏剧性。
这种情况，性能最差，在写SQL时尽量避免此种情况的出现。 举例如下： explain select * from film; ? 在平时写SQL时，避免使用select *，就不难理解了。...换言之，是为了避免全表扫描，因为全面扫描是性能最差的。 2）index 全索引扫描，和全表扫描ALL类似，扫描表时按索引次序进行，而不是按行扫描，即：只遍历索引树。...本质是也是一种索引访问，它返回所有匹配某个单独值的行，然而它可能会找到多个符合条件的行，所以它属于查找和扫描的混合体。 此类型只有当使用非唯一索引或者唯一索引的非唯一性前缀时，才会发生。...2）Using where 许多where条件里是涉及索引中的列，当它读取索引时，就能被存储引擎检验，因此不是所有带·where子句的查询都会显示“Using where”。...SQL如何使用索引 复杂SQL的执行顺序 查询扫描的数据函数 …… 当面临不够优的SQL时，我们首先要查看其执行计划，根据执行计划结果来分析可能存在哪些问题，从而帮助、指导我们是否添加索引、是否调整SQL
,这个磁盘块所能容纳的关键字也更多,一次性读入内存中的所需要查找的关键字也就越多,相对来说IO读写次数也就降低了 B+树的查询效率更加稳定 由于内部结点并不是最终指向文件内容的结点而只是叶子结点中关键字的索引...如果是这样的条件where name like 'l% '，就可以查找name中l开头的name的位置，当碰到s开头的 数据时，就可以停止查找了，因为后面的数据一定不满足要求。...这样就可以利用索引了 2.应尽量避免在 where 子句中使用!=或操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。...3.如果是组合索引的话，如果不按照索引的顺序进行查找，比如直接使用第三个位置上的索引而忽略第一二个位置上的索引时，则会进行全表查询 索引为c1,c2,c3,c4 如果我们直接where x=c3则是全表查询...应尽量避免在where子句中对 字段进行函数操作或者表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
FactTransaction_RowStore - 该表将包含一个聚集索引和一个非聚集列存储索引和一个非聚集行存储索引。 首先我用脚本文件创建表和索引，然后用30m行数据填充到三个表中。...观察测试3 正如之前提到的，索引扫描列存储要比行存储快，俩个逻辑读和运行时间表明列存储索引在大表扫描上是更优的方式，因此更适合于数据仓库的表。...SQL Server Execution Times: CPU time = 9516 ms, elapsed time = 2645 ms. 使用行存储的非聚集索引测试行存储表。...SQL Server Execution Times: CPU time = 5343 ms, elapsed time = 1833 ms. 使用非聚集列存储索引测试行存储表。...这是归因于列存储索引的压缩比率更高，因此占用更少的内存。 总结 列存储索引（包含聚集和非聚集）提供了大量的优势。但是在数据仓库上使用还是要做好准备工作。
普通索引和非聚集索引没什么区别。 存放的是地址。 聚集索引与非聚集索引 聚集索引，常见就是主键，一个表中只能拥有一个聚集索引。一个表中可以拥有多个非聚集索引。...非聚集索引在查询的时候可以的话就避免二次查询，这样性能会大幅提升。 不是所有的表都适合建立索引，只有数据量大表才适合建立索引，且建立在选择性高的列上面性能会更好。...最佳左前缀法则 在索引列上做任何操作（计算、函数、（手动或自动）类型转换），会导致索引失效而转向全表扫描 存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列 ，not in ，!...rows 这里是执行计划中估算的扫描行数，不是精确值。 Extra 关于MYSQL如何解析查询的额外信息。...或者多列主键、唯一索引中，使用第一个列之外的列作为等值查找也会出现，总之，返回数据不唯一的等值查找就可能出现。
查看执行计划日常开发中，我们一般会使用“EXPLAIN”命令来查看 SQL语句的执行计划，从而判断 SQL是否存在慢SQL的风向，能否投入生产。...range：使用索引范围扫描index：全索引扫描ALL：全表扫描 possible_keys： 查询中可能使用的索引列表 key： 实际使用的索引。...常见的值包括： Using index：只使用索引覆盖扫描（覆盖索引），不需要访问表数据Using where：使用了 WHERE子句进行过滤Using temporary：使用临时表保存中间结果Using...子句进行过滤通过示例分析可以知道：该查询进行了全表扫描且未使用任何索引，实际耗时是 240毫秒。...语句性能，主要是思路是：先确认慢SQL，可从SQL执行日志，也可以通过 EXPLAIN执行计划通过 EXPLAIN执行计划来确认是否为慢SQL，以及该给哪些字段增加索引最后，在使用索引时，我们提供了一些注意点以及使用技巧
例如，当WHERE子句被评估时，也就是说，当一个Filter操作被执行时，行被一次评估一个;不是一次全部。在下一行到达过滤器操作之前，行可以移动到下一个操作。...在上面的示例中，建议的索引（以绿色显示并按空间要求截断）建议在联系人表的后缀列上使用非聚簇索引; 包括标题，名字，中间名和姓氏的列。...这个计划的每个操作的相对成本告诉我们，排序操作是总成本的5％，而表扫描是95％的工作。 因此，如果我们想提高这个查询的性能，我们应该解决表扫描，而不是排序; 这就是为什么建议索引。...新的非聚集索引（索引键为Suffix）具有“WHERE Suffix ='Jr.”条目聚集在一起; 因此，检索数据所需IO的减少。...无论何时索引一个外键列，总是问自己，如果有的话，列应该作为包含列添加到索引中。在我们的例子中，我们只有一个查询，而不是一系列的查询来支持。因此，我们唯一包含的列将是OrderDate。
与此类似，当执行下面这样一条SQL语句时，假如没有索引，数据库如何查找到相对应的记录呢？...一个表的物理顺序只有一种情况，因此对应的聚集索引只能有一个。如果某索引不是聚集索引，则表中的行物理顺序与索引顺序不匹配，与非聚集索引相比，聚集索引有着更快的检索速度。...因此，当我们执行以下SQL语句时： SELECT id,name FROM student WHERE name='叶良辰'; 整个查询过程与聚集索引的过程一样，只需要扫描一次索引树（n次磁盘I/O和内存查询...这就是通常所说的回表或者二次查询：使用聚集索引查询可以直接定位到记录，而普通索引通常需要扫描两遍索引树，即先通过普通索引定位到主键值，在通过聚集索引定位到行记录，这就是所谓的回表查询，它的性能比扫描一遍索引树低...一目了然，当我们再执行SELECT score FROM student WHERE name='叶良辰';时，可以直接通过扫描非聚集索引直接获取score的值，而不再需要到聚集索引上二次扫描了。
如果WHERE子句不是可SARG的，这意味着WHERE子句不能利用索引（或至少部分不能利用），执行的是全表或索引扫描，这会引起查询的性能下降。...如果你不知道特定的WHERE子句是不是可SARG的，在查询分析器里检查查询执行计划。这样做，你能很快的知道查询是使用了索引还是全表扫描来返回的数据。...例如，通过网络发送一个存储过程调用，而不是发送500行的TSQL将更快，资源使用更少。当每次执行SQL时，都会执行解析SQL语句、估算索引的利用率、绑定变量、读数据块等等工作。...如果不是那样，即对象名相同而拥有者不同，那么SQLServer必须执行名称判断。当发生这样的情形时，SQLServer不能使用存储过程里在内存里的执行计划，相反，它必须重新编译存储过程，从而影响性能。...* 非聚集索引：与聚集索引相对，不影响表中的数据存储顺序，检索效率比聚集索引低，对数据新增/修改/删除的影响很少。
一个表的物理顺序只有一种情况，因此对应的聚集索引只能有一个。如果某索引不是聚集索引，则表中的行物理顺序与索引顺序不匹配，与非聚集索引相比，聚集索引有着更快的检索速度。...因此，当我们执行以下SQL语句时： SELECT id,name FROM student WHERE name='叶良辰'; 整个查询过程与聚集索引的过程一样，只需要扫描一次索引树（n次磁盘I/O和内存查询...这就是通常所说的回表或者二次查询：使用聚集索引查询可以直接定位到记录，而普通索引通常需要扫描两遍索引树，即先通过普通索引定位到主键值，在通过聚集索引定位到行记录，这就是所谓的回表查询，它的性能比扫描一遍索引树低...一目了然，当我们再执行SELECT score FROM student WHERE name='叶良辰';时，可以直接通过扫描非聚集索引直接获取score的值，而不再需要到聚集索引上二次扫描了。...可以大大加快数据的查询速度，这是使用索引最主要的原因。 在实现数据的参考完整性方面可以加速表与表之间的连接。 在使用分组和排序子句进行数据查询时也可以显著减少查询中分组和排序的时间。
很显然，这些字并不是真正的分别位于“张”字的上下方，现在您看到的连续的“驰、张、弩”三字实际上就是他们在非聚集索引中的排序，是字典正文中的字在非聚集索引中的映射。...二、何时使用聚集索引或非聚集索引 下面的表总结了何时使用聚集索引或非聚集索引(很重要)。 ...；而不像非聚集索引，必须先查到目录中查到每一项数据对应的页码，然后再根据页码查到具体内容。 ...8、union并不绝对比or的执行效率高 我们前面已经谈到了在where子句中使用or会引起全表扫描，一般的，我所见过的资料都是推荐这里用union来代替or。...12、高效的TOP 事实上，在查询和提取超大容量的数据集时，影响数据库响应时间的最大因素不是数据查找，而是物理的I/0操作。
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