序号 操作 描述 1 Query Transformer 优化程序确定更改查询形式是否有帮助，以便优化程序可以生成更好的执行计划。...注：Selectivity在执行计划中不可见的内部计算。 Cardinality（基数） 基数是执行计划中每个操作返回的行数。此输入对于获得最佳计划至关重要，对所有成本函数都是通用的。...行集可以是基表、视图或连接的结果。...因此，您不能比较不同查询的成本。此外，您不能比较使用不同优化器模式的语义等价查询的成本。 执行计划显示了整个计划的成本(在第0行中表示)和每个单独的操作。例如，下面的计划显示了总成本为14。...为了确定总体计划成本，优化器为每个访问路径分配一个成本: 表扫描或快速全索引扫描 在表扫描或快速全索引扫描期间，数据库在一个I/O中从磁盘读取多个块。扫描的成本取决于要扫描的块数和多块读取计数值。
可以选择性地阻止单个属性的选择性计算。 属性的离群选择性，其中一个值比其他值出现得更普遍。 有效的查询可以利用离群值优化。 标识某些属性特征的每个属性的注释。 每个属性的平均字段大小。...在针对包含大量行的表运行时，可以使用此选项来提高性能。此%SAMPLE_PERCENT值应该足够大，以便对代表性数据进行采样。...如果TuneTable返回异常值选择性，则正常选择性仍然是整个行集内每个非异常值数据值的百分比。...如果优化表初始采样仅返回单个值，但附加采样返回多个不同的值，则这些采样结果会修改正常选择性。例如，990个值的初始随机采样仅检测一个值，但后续采样检测其他不同值的10个单个实例。...(例如，生产环境及其备份环境，或者多个相同的表定义，每个表包含不同医院的患者记录。)。
数据分配：将数据值分配到相应的桶中。每个数据值都被映射到与其所属区间对应的桶中。 桶计数：在每个桶中，记录该桶中包含的数据值数量。 计算选择性：根据直方图中每个桶的计数值，计算选择性。...通过将谓词的选择性与索引的基数进行比较，我们可以确定可能提供最佳查询性能的索引。 连接顺序优化：选择性估计有助于确定查询中多个表的最佳连接顺序。...左深连接树是一种连接顺序，其中每个连接操作的右侧表是前一个连接操作的结果。这种限制连接顺序的方式有助于简化查询优化的任务，并降低了计划搜索的复杂性。...有两种处理方式： 重写以去关联化和/或扁平化嵌套子查询 分解嵌套查询并将结果存储到临时表中 对于更复杂的查询，优化器将查询分解为多个块，并集中处理一个块。...选择性估计：估计谓词的选择性有助于优化器确定查询的最佳执行计划。选择性指的是满足给定谓词的行的百分比。准确的选择性估计有助于选择最有效的连接顺序和访问方法。
检查执行计划，是否走索引检查where和order by字段是否有索引，根据表的数据量和现有索引，考虑是否增加索引或者联合索引。...选择性：选择性是指索引列中不同值的数量与表中记录数的比率。选择性高的列（即列中有很多唯一的值）更适合创建索引。...join的优化JOIN 是 SQL 查询中的一个操作，用于将两个或多个表连接在一起。JOIN 操作有几种类型，包括 LEFT JOIN、RIGHT JOIN 和 INNER JOIN。...如果左表中没有匹配的行，则返回 NULL 值。...但是使用的时候要特别注意，左右表的关联关系，是一对一、一对多还是多对多，对查询的结果影响很大。
) 当查询优化器决定执行特定SQL查询的最有效方式时，它会考虑以下三种情况： 查询中使用的每个表的ExtentSize行计数。...如果表有真实的(或真实的)数据，可以使用管理门户中的调优表功能自动计算和设置它的区段大小值; Selectivity 在InterSystems SQL表(类)中，每个列(属性)都有一个与之相关联的选择性值...列的选择性值是在查询该列的典型值时返回的表中的行的百分比。 选择性为1/D，其中D是字段不同值的数目，除非检测到异常值。 选择性基于大致相等的不同值的数量。...异常值的存在可能会极大地改变选择性值。 选择性用于查询优化。 在SELECT查询中指定的字段和在视图的SELECT子句中指定的字段使用相同的选择性值。 请注意，视图的行分布可能与源表不同。...它还为每个SQL映射生成块计数。 可以指定该调优表，使用此信息更新与表及其每个字段相关联的元数据。 查询优化器随后可以使用这些统计信息来确定最有效的查询执行计划。
计划 SQL是一种声明性语言：查询指定要检索什么，但不指定如何检索它。任何查询都可以通过多种方式执行。解析树中的每个操作都有多个执行选项。...这里有2个优趣的点需要注意： 1) 其中一个初始化表从执行计划树中消失了，因为执行计划器指出查询处理中不需要它 2) 估算要处理的行数和每个节点处理的代价 计划查询。...如果每个计划节点的基数估计准确，计算出的总成本通常会与实际成本相匹配。场景的计划偏差通常是基数和选择性估计不准确的结果。...接近于零的选择性值称为高选择性，接近1的值称为低选择性。这是因为高选择性会消除较高比例的行，而较低的选择性值会降低阈值，因此丢弃的行数回更少。首先处理具有数据访问方法的叶节点。...因此，如果只需要部分结果（例如LIMIT设置），则操作不会完全执行。 2个SEQSCAN叶节点是表扫描。根据父节点的请求，叶节点从表中读取下一行并将其返回。
优势是查询速度快，劣势是每个表只能有一个主键，且不允许有空值。 唯一索引（Unique Index）：唯一索引与主键索引类似，不同的是，一个表可以有多个唯一索引。...但是，主键除了保证唯一性之外，还要求索引列中的值不能为NULL。 数量限制：一个表只能有一个主键，但可以有多个唯一索引。 自动创建索引：当为一个表指定主键时，MySQL会自动为该主键列创建唯一索引。...答案： 索引对数据库的写操作有一定的影响，主要体现在以下几个方面： 插入性能：当向表中插入数据时，除了需要写入数据行之外，还需要更新索引。如果表中有多个索引，那么每个索引都需要进行相应的更新操作。...在查询语句前加上EXPLAIN关键字，然后执行该查询。MySQL将返回查询的执行计划而不是查询结果。...eq_ref：对于每个与key中的值匹配的行，只从表中检索一行。这是最有效率的连接类型之一，特别是在多表连接时。
哈希索引将所有的哈希码存储在索引中，同时在哈希表中保存指向每个数据行的指针。 1.3、全文索引 全文索引是一种特殊类型的索引，它查找的是文本中的关键词，而不是直接比较索引中 的值。...例如：key(col1, col2, col3)； MySQL5.0之后的版本引入了“索引合并”的策略，一定程度上可以使用表上的多个单列索引来定位表中的行； 索引合并策略有时候是一种优化后的结果，但实际上更说明表上的索引建得很糟糕...如果索引的叶子节点包含了要查询的数据，那么就不用回表查询了，也就是说这种索引包含（亦称覆盖）所有需要查询的字段的值，我们称这种索引为覆盖索引 3.7、使用索引扫描排序 MySQL有两种方式可以生成有序结果...只有当索引的列顺序和ORDER BY子句的顺序完全一致，并且所有列的排序方向（升序/降序）都一样时，MySQL才能使用索引来对结果做排序； 当查询需要关联多张表时，只有当ORDER BY子句引用的字段全部来自第一张表时...维护表有三个目的：找到并修复损坏的表；维护准确的索引统计信息；减少碎片 4.1、更新索引统计信息 MySQL的查询优化器会通过两个API来了解存储引擎的索引值的分布信息，已决定如何使用索引信息。
对每个表都有一个rowid的伪列，但是表中并不物理存储ROWID列的值。不过你可以像使用其它列那样使用它，但是不能删除改列，也不能对该列的值进行 修改、插入。...如果该列的“唯一键的数量/表中的行数”的比值越接近1，则该列的可选择性越高，该列就越适合创建索引，同样索引的可选择性也越高。在可选择性高的列上进 行查询时，返回的数据就较少，比较适合使用索引查询。...在索引中，除了存储每个索引的值外，索引还存储具有此值的行对应的ROWID值。 索引扫描可以由2步组成： （1） 扫描索引得到对应的rowid值。 ...当然，有时对查询使用并行操作并不一定会比查询不使用并行操作效率高，因为最后可能每个表只有很少的行符合限制条件，而且还要看你的硬件配置是否 可以支持并行（如是否有多个CPU，多个硬盘控制器），所以要具体问题具体对待...假如表emp有n行，dept表有m行，笛卡尔乘积的结果就是得到n * m行结果。
（在上一篇文章中，我们知道MySQL先在索引上按值进行查找，然后返回索引值对应的数据行，一旦对索引列进行运算，则将无法正确的找到对应的数据行，从而改为全表逐行扫描查询对比） 二、前缀索引和索引选择性 有时候将内容很长的列作为索引列...索引合并策略有时候是一种优化的结果，但实际上更多时候说明了表上的索引建的很糟糕： 1）当出现对多个索引做相交操作时（通常由多个AND条件），通常意味着需要一个包含所有相关列的多列索引，而不是多个独立的单列索引...因为要强制InnoDB将每个被更新的行移动到新的位置。 基于聚簇索引的表在插入新行，或者主键被更新导致移动行的时候，可能面临“页分裂”的问题。...七、使用索引扫描来排序 MySQL有两种方式可以生成有序的结果集：通过排序操作，或者按索引顺序扫描。如果EXPLAIN出来的type列的值为index，则说明MySQL使用了索引扫描来做排序。...禁止对索引字段使用函数、运算符操作，这样将会使索引失效。 字符串字段和数字比较的时候会使索引无效。 模糊查询'%值%'会使索引无效，变为全表扫描，但是'值%'这种可以有效利用索引。
，为每个列创建独立的索引 在多个列上建立索引大部分情况下并不能提高mysql的查询性能，mysql5.0之后的版本引入了一种“索引合并”的策略，一定程度上可以使用表上的多个单列索引来定位指定的行。...当不考虑排序和分组时，将选择性最高的列防在前面通常是很好的。然而性能不只是依赖于所有索引列的选择性，也和查询条件的具体值有关，也就是和值的分布有关。...由于InnoDB的聚簇索引，覆盖索引对InnoDB表特别有用 使用索引扫描来做排序 MySQL有两种方式可以生成有序的结果，通过排序操作，或者按照索引顺序扫描；如果EXPLAIN出来的type列的值为...从数据表中返回数据，然后过滤不满足条件的记录 重构查询方式 在优化有问题的查询时，目标应该是找到一个更优的方式获得实际需要的结果，而不是一定总是需要从MySQL获取一样的结果集。...分解关联查询 对关联查询进行分解。简单的，可以对每一个表进行一次单表查询，然后将结果在应用程序中进行关联。
这种索引合并策略是一种优化结果，但也间接说明了你的表上的索引建的很糟糕： 当服务器对多个索引做相交操作时（通常是多个AND条件），通常意味着需要一个包含相关列的多列索引，而不是多个独立的单独索引。...当服务器对多个索引做联合操作时（通常是多个OR条件），通常需要消耗大量的CPU和内存资源在算法的缓存、排序和合并操作上。特别是其中有些索引选择性不高，需要合并扫描返回的大量数据。...6、覆盖索引 看到这里，相信大家对覆盖索引有一个概念了。 如果一个索引包含或覆盖所有需要查询的字段值，我们就称之为“覆盖索引”。所以可能一个索引对于某些查询是覆盖索引，而对于其他的查询则不是。...现在的索引就是在每个需要的列上建立单独的索引。 ? 首先company_id（企业ID）列的选择性肯定很低，但基本上每个查询都会用到。...比如我们之前提到的三个列，假设company_id有5个值，status有4个值，type有3个值，那么优化器就会转化成5x4x3=60种组合。
比如检查要查询的数据表和数据列是否存在等。 查询优化 经过前面的步骤生成的语法树被认为是合法的了，并且由优化器将其转化成查询计划。多数情况下，一条查询可以有很多种执行方式，最后都返回相应的结果。...） 优化排序（在老版本MySQL会使用两次传输排序，即先读取行指针和需要排序的字段在内存中对其排序，然后再根据排序结果去读取数据行，而新版本采用的是单次传输排序，也就是一次读取所有的数据行，然后根据给定的列排序...当出现多个索引做联合操作时（多个OR条件），对结果集的合并、排序等操作需要耗费大量的CPU和内存资源，特别是当其中的某些索引的选择性不高，需要返回合并大量数据时，查询成本更高。...important;"="">索引选择性是指不重复的索引值和数据表的总记录数的比值，选择性越高查询效率越高，因为选择性越高的索引可以让MySQL在查询时过滤掉更多的行。...IO要少的多 6、使用索引扫描来排序 MySQL有两种方式可以生产有序的结果集，其一是对结果集进行排序的操作，其二是按照索引顺序扫描得出的结果自然是有序的。
比如检查要查询的数据表和数据列是否存在等等。 查询优化 经过前面的步骤生成的语法树被认为是合法的了，并且由优化器将其转化成查询计划。多数情况下，一条查询可以有很多种执行方式，最后都返回相应的结果。...） 优化排序（在老版本MySQL会使用两次传输排序，即先读取行指针和需要排序的字段在内存中对其排序，然后再根据排序结果去读取数据行，而新版本采用的是单次传输排序，也就是一次读取所有的数据行，然后根据给定的列排序...当出现多个索引做联合操作时（多个OR条件），对结果集的合并、排序等操作需要耗费大量的CPU和内存资源，特别是当其中的某些索引的选择性不高，需要返回合并大量数据时，查询成本更高。...索引选择性是指不重复的索引值和数据表的总记录数的比值，选择性越高查询效率越高，因为选择性越高的索引可以让MySQL在查询时过滤掉更多的行。唯一索引的选择性是1，这是最好的索引选择性，性能也是最好的。...IO要少的多 6、使用索引扫描来排序 MySQL有两种方式可以生产有序的结果集，其一是对结果集进行排序的操作，其二是按照索引顺序扫描得出的结果自然是有序的。
比如检查要查询的数据表和数据列是否存在等等。 查询优化 经过前面的步骤生成的语法树被认为是合法的了，并且由优化器将其转化成查询计划。 多数情况下，一条查询可以有很多种执行方式，最后都返回相应的结果。...当出现多个索引做联合操作时（多个 OR 条件），对结果集的合并、排序等操作需要耗费大量的 CPU 和内存资源，特别是当其中的某些索引的选择性不高，需要返回合并大量数据时，查询成本更高。...索引选择性是指不重复的索引值和数据表的总记录数的比值，选择性越高查询效率越高，因为选择性越高的索引可以让 MySQL 在查询时过滤掉更多的行。...索引是有按照列值顺序存储的，对于 I/O 密集型的范围查询要比随机从磁盘读取每一行数据的 IO 要少的多。...使用索引扫描来排序 MySQL 有两种方式可以生产有序的结果集： 对结果集进行排序的操作。
很多人对多列索引的理解都不够。一个常见的错误就是，为每个列创建独立的索引，或者按照错误的顺序创建多列索引。...MySQL5.0或者更新的版本引入了一种叫“索引合并”的策略，一定程度上可以使用表上的多个单列索引来定位指定的行。...特别是当其中有些索引的选择性不高，需要合并扫描返回的大量数据的时候。 如果在explain 中看到有索引合并，应该好好检查一下查询和表的结构，看是不是已经是最优的。...当不需要考虑排序和分组时，将选择性最高的列放在前面通常是最好的。这时候索引的作用只是用于优化WEHRE条件的查找，过滤掉更多的行。但是，性能不只是依赖于索引列的选择性，也和查询条件的具体值的分布有关。...从结果看，符合groupId条件几乎满足表中的所有行，符合用户userId条件的有130万行记录，也就是说索引基本没什么作用，查询速度是很慢的。
比如检查要查询的数据表和数据列是否存在等等。 查询优化 经过前面的步骤生成的语法树被认为是合法的了，并且由优化器将其转化成查询计划。多数情况下，一条查询可以有很多种执行方式，最后都返回相应的结果。...） 优化排序（在老版本MySQL会使用两次传输排序，即先读取行指针和需要排序的字段在内存中对其排序，然后再根据排序结果去读取数据行，而新版本采用的是单次传输排序，也就是一次读取所有的数据行，然后根据给定的列排序...当出现多个索引做联合操作时（多个OR条件），对结果集的合并、排序等操作需要耗费大量的CPU和内存资源，特别是当其中的某些索引的选择性不高，需要返回合并大量数据时，查询成本更高。...索引选择性是指不重复的索引值和数据表的总记录数的比值，选择性越高查询效率越高，因为选择性越高的索引可以让MySQL在查询时过滤掉更多的行。唯一索引的选择性是1，这是最好的索引选择性，性能也是最好的。...IO要少的多 使用索引扫描来排序 MySQL有两种方式可以生产有序的结果集，其一是对结果集进行排序的操作，其二是按照索引顺序扫描得出的结果自然是有序的。
比如检查要查询的数据表和数据列是否存在等。 查询优化 经过前面的步骤生成的语法树被认为是合法的了，并且由优化器将其转化成查询计划。多数情况下，一条查询可以有很多种执行方式，最后都返回相应的结果。...） 优化排序（在老版本MySQL会使用两次传输排序，即先读取行指针和需要排序的字段在内存中对其排序，然后再根据排序结果去读取数据行，而新版本采用的是单次传输排序，也就是一次读取所有的数据行，然后根据给定的列排序...当出现多个索引做联合操作时（多个OR条件），对结果集的合并、排序等操作需要耗费大量的CPU和内存资源，特别是当其中的某些索引的选择性不高，需要返回合并大量数据时，查询成本更高。...索引选择性是指不重复的索引值和数据表的总记录数的比值，选择性越高查询效率越高，因为选择性越高的索引可以让MySQL在查询时过滤掉更多的行。唯一索引的选择性是1，这时最好的索引选择性，性能也是最好的。...IO要少的多 6、使用索引扫描来排序 MySQL有两种方式可以生产有序的结果集，其一是对结果集进行排序的操作，其二是按照索引顺序扫描得出的结果自然是有序的。
比如检查要查询的数据表和数据列是否存在等等。 查询优化 经过前面的步骤生成的语法树被认为是合法的了，并且由优化器将其转化成查询计划。多数情况下，一条查询可以有很多种执行方式，最后都返回相应的结果。...当出现多个索引做联合操作时（多个OR条件），对结果集的合并、排序等操作需要耗费大量的CPU和内存资源，特别是当其中的某些索引的选择性不高，需要返回合并大量数据时，查询成本更高。...索引选择性是指不重复的索引值和数据表的总记录数的比值，选择性越高查询效率越高，因为选择性越高的索引可以让MySQL在查询时过滤掉更多的行。唯一索引的选择性是1，这是最好的索引选择性，性能也是最好的。...当出现多个索引做联合操作时（多个OR条件），对结果集的合并、排序等操作需要耗费大量的CPU和内存资源，特别是当其中的某些索引的选择性不高，需要返回合并大量数据时，查询成本更高。...索引选择性是指不重复的索引值和数据表的总记录数的比值，选择性越高查询效率越高，因为选择性越高的索引可以让MySQL在查询时过滤掉更多的行。唯一索引的选择性是1，这是最好的索引选择性，性能也是最好的。
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