索引条件下推,也叫索引下推,英文全称Index Condition Pushdown,简称ICP。
索引下推是从 MySQL5.6 开始引入一个特性,英文是 index condition pushdown,一般简称为 ICP,索引下推通过减少回表的次数,来提高数据库的查询效率。
今天来讲讲 MySQL 索引的相关问题,谈到索引,其实算是有个非常有深度的问题,本人才疏学浅,能力有限,理解不当之处,请各位大佬批评指正!不胜感激;
用户表联合索引(name, age)为例,现在需检索表中“名字第一个字是张,且年龄是10的所有男孩”:
1、我们在监控图表中关注的性能指标大概有这么几个:CPU、内存、连接数、io读写时间、io操作时间、慢查询、系统平均负载以及memoryOver
数据库技术爱好者,爱可生 DBA 团队成员,负责 MySQL 日常问题处理以及数据库运维平台的问题排查,擅长 MySQL 主从复制及优化,喜欢钻研技术问题,还有不得不提的 warship。
本来这篇文章我前两个星期就打算写了,提纲都列好了,但是后面我去追《漫长的季节》这部剧去了,这就花了一个周末的时间,再加上后面一些其它的事,导致没来得及写
学习 SQL 的时候,大家肯定第一个先学到的就是 select 查询语句了,比如下面这句查询语句:
一、前言 在MySQL中进行SQL优化的时候,经常会在一些情况下,对MySQL能否利用索引有一些迷惑。 譬如: MySQL 在遇到范围查询条件的时候就停止匹配了,那么到底是哪些范围条件? MySQL 在LIKE进行模糊匹配的时候又是如何利用索引的呢? MySQL 到底在怎么样的情况下能够利用索引进行排序? 今天,我将会用一个模型,把这些问题都一一解答,让你对MySQL索引的使用不再畏惧 ---- 二、知识补充 key_len EXPLAIN执行计划中有一列 key_len 用于表示本次查询中,所选择的索引长
在MySQL中进行SQL优化的时候,经常会在一些情况下,对MySQL能否利用索引有一些迷惑。
一、前言 在MySQL中进行SQL优化的时候,经常会在一些情况下,对MySQL能否利用索引有一些迷惑。 譬如: MySQL 在遇到范围查询条件的时候就停止匹配了,那么到底是哪些范围条件? MySQL 在LIKE进行模糊匹配的时候又是如何利用索引的呢? MySQL 到底在怎么样的情况下能够利用索引进行排序? 今天,我将会用一个模型,把这些问题都一一解答,让你对MySQL索引的使用不再畏惧 二、知识补充 key_len EXPLAIN执行计划中有一列 key_len 用于表示本次查询中,所选择的索引长度有多少字
索引是有序的,index1索引在索引文件中的排列是有序的,首先根据a来排序,然后才是根据b来排序,最后是根据c来排序,像select * from tab 这种类型的sql语句,在a、b走完索引后,c肯定是无序了,所以c就没法走索引,数据库会觉得还不如全表扫描c字段来的快。
在《MySQL 常见语句加锁分析》一文中,我们详细讲解了 SQL 语句的加锁原理并具体分析了大部分的简单 SQL 语句,但是实际业务场景中 SQL 语句往往及其复杂,包含多个条件,此时就需要具体分析SQL 使用到的索引,并了解 where 条件的判断逻辑。
在MySQL中进行SQL优化的时候,经常会在一些情况下,对MySQL能否利用索引有一些迷惑。例如:
假如age和user_name两个字段是个联合索引,我们通过age=18这个索引找到了二级索引树对应页所在的数据,但是由于user_name是模糊查询,导致了这个字段的索引失效,我们得到了二级索引的这一页中age=18的很多个数据(主键id),我们通过这些主键ID回到主键索引树里再查表里的数据,这个操作就是回表。
最近在极客时间看丁奇大佬的《MySQL45讲》,真心觉得讲的不错,把其中获得的一些MySQL方向的经验整理整理分享给大家,有兴趣同学可以购买相关课程进行学习。
大家好,我是小❤,一个漂泊江湖多年的 985 非科班程序员,曾混迹于国企、互联网大厂和创业公司的后台开发攻城狮。
MySQL server层的优化器负责选择索引。而优化器选择索引的目的,是找到一个最优的执行方案,并用最小的代价去执行语句。在数据库里面,扫描行数是影响执行代价的因素之一。扫描的行数越少,意味着访问磁盘数据的次数越少,消耗的 CPU 资源越少。当然,扫描行数并不是唯一的判断标准,优化器还会结合是否使用临时表、是否排序等因素进行综合判断。
作为一个后端工程师,想必没有人没用过数据库,跟我一起复习一下MySQL吧,本文是我学习《MySQL实战45讲》的总结笔记的第五篇,总结了MySQL索引相关的实践使用问题。
为了解决多个进程访问内存或磁盘中的同一份数据造成的冲突,通常有两种解决方案,一种是多版本;另一种就是锁。MySQL作为一种关系型数据库,其实也是通过这两种方式来解决数据访问冲突的。MySQL数据多版本叫MVCC,同时MySQL使用了各种类型的锁来保证数据一致性。
在上一篇文章《MySQL常见加锁场景分析》中,我们聊到行锁是加在索引上的,但是复杂的 SQL 往往包含多个条件,涉及多个索引,找出 SQL 执行时使用了哪些索引对分析加锁场景至关重要。
程序员日常与DBA打交道应该会很多,因为他会时不时的给你抛个慢sql,让你去优化。
MySQL一直是面试中的热点问题,也难道了很多的面试者。其实MySQL没那么难,只是大家没有系统化、实战性的过去学习、总结。同时很多开发者在实际的开发过程中也很少去接触一些偏向底层的知识。
MYSQL是在大小公司中使用率极高的开源的关系型数据库,以其良好的易用性和在分布式场景下的高性能而著称,也是所有新手在数据库入门时的产品首选。最近因为听了公司的一位师兄关于MYSQL InnoDB锁的讲座,收获很多,所以将MYSQL锁相关的必备知识在此进行梳理。这些知识不仅可以帮助面试,也可以在日常开发进行性能优化或死锁问题排查时派上用场。当然,最重要的是,在对数据进行上锁时,就能够梳理出相应的上锁流程,从而避免真正走到故障时再去排查。
点击上方蓝字每天学习数据库 一起构建MySQL知识网络,我是林晓斌,今天的文章我们从索引说起。 林晓斌 林晓斌,网名丁奇,腾讯云数据库负责人,数据库领域资深技术专家。作为活跃的MySQL社区贡献者,丁奇专注于数据存储系统、MySQL源码研究和改进、MySQL性能优化和功能改进,在业务场景分析、系统瓶颈分析、性能优化方面拥有丰富的经验。其创作的《MySQL实战45讲》专栏受众已逾2万人。 你一定知道了,索引的作用是加快查询速度。比如有一个人口信息表,如果没有加索引,你要按照身份证号查找一个人,就得全表
前段时间笔者开发某个项目遇到了MySQL性能问题,每张表的数据量都在五千万以上,个别表数据量甚至在一个亿以上,在开发的过程中遇到了非常多的数据库性能优化难点,笔者在开发过程中查询了很多资料,很多查询语句也在优化过程中取得了比较好的效果。笔者也将开发过程中遇到的sql优化问题总结为文章,以便日后回顾。这篇文章主要讲解mysql执行联结运算的原理。为了避免泄露公司业务及数据,在文章中涉及的sql语句都和公司业务无关。
在进行慢SQL分析的时候,有时候我们会发现explain的扫描行数和慢日志中的行数相差很大,那explain中的rows这个扫描行数是怎么判断的?
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?
MySQL之所以能够高效的检索数据,可以说全赖索引之功。在索引使用过程中,要注意一下几点。
提示:公众号展示代码会自动折行,建议横屏阅读 背景 客户发现一个非预期内的锁等待现象,线上频繁出现锁告警,出现问题的case可以简化成以下SQL: # 表结构和表数据CREATE TABLE `tab1` ( `id` bigint unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `value` int NOT NULL, `status` tinyint unsigned NOT NULL DEFAULT '1', PRIMARY KEY
官网的解释大概意思就是:next-key 锁是索引记录上的记录锁和索引记录之前的间隙上的间隙锁的组合。
前面我们介绍过索引,你已经知道了在 MySQL 中一张表其实是可以支持多个索引的。但是,你写 SQL 语句的时候,并没有主动指定使用哪个索引。也就是说,使用哪个索引是由 MySQL 来确定的。
关于数据库中行数统计,无论是MySQL还是Oracle,都有一个函数可以使用,那就是COUNT。
今天没怎么学习,简单写下MySQL里面innodb存储引擎下的索引组织表吧。
网上找了很多关于Innodb B+树索引原理的文章,但都不尽如意。基本都是列出了最后的结果,没有说清楚B+树的推理过程,让人看的云里雾里。本文会由浅入深的讲解B+树的推理过程,毕竟,知其然才能知其所以然。
上一篇我们说到了关于MySQL的索引的原理,主要说的是 MySQL 对于索引的字段是怎么去维护的,我们再来简单的回顾下:
介绍 在数据库运维过程中,优化 SQL 是 DBA 团队的日常任务。例行 SQL 优化,不仅可以提升程序性能,还能够降低线上故障的概率。 目前常用的 SQL 优化方式包括但不限于:业务层优化、SQL逻辑优化、索引优化等。其中索引优化通常通过调整索引或新增索引从而达到 SQL 优化的目的。索引优化往往可以在短时间内产生非常巨大的效果。如果能够将索引优化转化成工具化、标准化的流程,减少人工介入的工作量,无疑会大大提高DBA的工作效率。 SQLAdvisor 是由美团点评公司北京DBA团队开发维护的 SQL 优化
港真,Null 貌似在哪里都是个头疼的问题,比如 Java 里让人头疼的 NullPointerException,为了避免猝不及防的空指针异常,千百年来程序猿们不得不在代码里小心翼翼的各种 if 判断,麻烦而又臃肿,为此 java8 引入了 Optional 来避免这一问题。 下面咱们要聊的是 MySQL 里的 null,在大量的 MySQL 优化文章和书籍里都提到了字段尽可能用NOT NULL,而不是NULL,除非特殊情况。但却都只给结论不说明原因,犹如鸡汤不给勺子一样,让不少初学者对这个结论半信半疑或
之前在网上看到过很多关于mysql联合索引最左前缀匹配的文章,自以为就了解了其原理,最近面试时和大牛交流中,发现遗漏了些东西,这里自己整理一下这方面的内容。
大家好,我渣渣烟。我曾经写过一篇《面试官:讲讲mysql表设计要注意啥》,当时写完后,似乎效果还行!
几乎所有的小伙伴都可以随口说几句关于创建索引的优缺点,也知道什么时候创建索引能够提高我们的查询性能,什么时候索引会更新,但是你有没有注意到,即使你设置了索引,有些时候索引他是不会生效的!这不仅考察了大家对索引的了解程度,还要让大家在使用的时候能够正确的使用。以下介绍了一些可能会造成索引失效的特殊情况,希望大家在平时开发和面试的时候能够注意到!
以下是针对mysql的知识点整理,用于复习,主要以罗列为主,详细具体讲解可以参考书《高性能mysql》,你可以过一遍看看有无知识点遗漏。
一条 SQL 语句的执行,主要经过两个重要的组件:1. SQL 命令解析器;2. 代价分析器;代价分析器没有在这个图中展示出来;这也是 SQL 未命中索引的关键所在。
在 MySQL 数据库中 InnoDB 存储引擎,B+ 树可分为聚集索引和非聚集索引。聚集索引也叫聚簇索引,非聚集索引也叫辅助索引或者二级索引。建表的时候都会创建一个聚集索引,每张表都有唯一的聚集索引:
其实这下面每个问题,我都可以讲一篇文章出来!而且这些问题,不是我凭空编的。如下图所示(注意看第三题)
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