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询优化——Mysql

对于少量的,没合适的影响不是很大,但是,当随着量的增加,性能会急剧下降。 小宝鸽试了一下,2.5万单表中,无:200ms-700ms,添加后10ms-15ms,使用redis缓存1ms-7ms,如果量更大的时候,效果将会更加明显。更甚者,多表询。 它们的原理都是一样的,通过不断的缩小想要获得的范围来筛选出最终想要的结果,同时把随机的事件变成顺序的事件,也就是我们总是通过同一种找方式来锁定也是一样,但显然要复杂许多,因为不仅面临着等值询,还范围询(>、ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY ( `column` ) 2.添加UNIQUE 对于多列组合的,如果删除其中的某列,则该列也会从中删除。如果删除组成列,则整个将被删除。

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MySQL-

1.6 1.6.1 概述优点加快询速度缺点:带的表在中需要更多的存储空间增、删、改命令需要更长的处理时间,因为它们需要对进行更新1.6.2 创建的指导原则适合创建的列1、该列用于频繁搜 2、该列用于对进行排序3、在WHERE子句中出现的列,在join子句中出现的列。 为小型表创建可能不太划算,因为MySQL中搜花的时间比在表中逐行搜花的时间更长 1.6.3 创建1、主键:主要创建了主键就会自动的创建主键2、唯一:创建唯一键就创建了唯一 OK, 0 rows affected (0.00 sec)Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0普通-- 创建表的时候添加普通mysql> create table )-- 语法二alter table 表名 add index 名(字段名)5、创建后,询语句自动选择1.6.4 删除语法:drop index 名 on 表名mysql

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    MySQL(五):

    一.什么是 相当于一本的目录二.使用的好处和坏处 好处:加快找速度 坏处:占用磁盘空间 三.命令 命令格式:show index from  表名;四.的算法Index_type : BTREE (二叉树)Column_name: UserKey_name: PRIMARY五.的种类1. index普通(务必掌握) 1.1 使用场景:通常表表中最为询条件的字段设置为字段 (性别 班级 名字)1.2 使用规则 -字段值可以重复 -一个表中可以多个Index字段 -字段的值可以为null1.3 普通在表中的标识:MUL1.4 设置普通的命令格式添加index㈠ 把表中已字段设置为index字段mysql> create index 名 on 表名(字段名);mysql> create index 名 on 表名(字段名1,字段名2);例子: 把t25 -表的存储擎必须是innodb -字段的类型要匹配 -被参考字段必须是key中的一种(通常设置为primary key)1.3 存储擎show  create table 表;1.4指定表的存储集

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    询和(MySQL)的优化建议

    是帮助MySQL高效获取结构,在存储擎中实现的,以每种存储擎中的都不一样。那么,中的什么作用?的目的是为了加快询速度。 一、询性能的优化涉及到的技术面非常广,一般建议用以下几个手段实行:1、减少访问相关的技术就是建立合适的,将全表扫描、扫描(scan)等耗时的操作转化为找(seek)。 建立正确的,能让询性能提升100-1000倍甚至更高,就好比一本非常厚的词典,如果没任何,你要一个东西,那可是相当费尽,需要整本书一遍,就可以直接根定位了。 3、减少与交互次网络资源限,显然,频繁与交互,也是制约性能的一个因素。一个良好的建议就是,使用存储过程,或者批处理语句,这样能减少与的交互,提升一部分性能。 正则表达式不使用,这应该很好理解,以为什么在SQL中很难到regexp关键字的原因。

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    Mysql常见的几种?

    的问题在面试中基本上是100%会被问到,下面我们一起来一下吧!类型Mysql常见的主键、普通、全文、唯一。 ,通过建立效地减少检过程中需的分组及排序时间,提高检效率。 使用的缺点在我们建立的时候,需要花费的时间去建立和维护,而且随着量的增加,需要维护它的时间也会增加。在创建的时候会占用存储空间。 在我们需要修改表中的时,还需要进行动态的维护,以对的维护带来了一定的麻烦。介绍唯一:在创建唯一时要不能给具相同的值。 普通:它的结构主要以B+树和哈希为主,主要是对表中的进行精确找。全文:它的作用是搜表中的字段是不是包含我们搜的关键字,就像搜擎中的模糊询。

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    MySQL4Python操作mysql、慢询日志

    2.1的本质本质是一个特殊的文件,可以提高找速度。 2.2的底层原理底层原理是B+树(涉及的结构与算法知识较多,以后机会再做介绍)2.3的分类2.3.1主键primary key进行,特点:提高找效率,且主键的记录不重复 2......)特点:提高找效率,且组合在一起的字段记录不重复(单列可以重复,组合在一起不能重复),不为空2.3.4普通index(字段名)特点:没上述主键唯一的要求2.3.5 是存储的文件,可通过这个文件的大小对比创建前和创建后的差别。 2.6不会命中的情况2.6.1不会命中的情况不会命中指:创建的用上,没达到快速找的目的。情况1在SQL语句中使用四则运算,会降低SQL的询效率。情况2在SQL语句中使用函

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    MySql原理

    本文主要是阐述MySQL机制,主要是说明存储擎Innodb 第一部分主要从结构及算法理论层面讨论MySQL理基础。 第二部分结合MySQL中InnoDB存储擎中的架构实现讨论聚集、非聚集及覆盖等话题。第三部分讨论MySQL中高性能使用的策略。 注意:B+树能找到的只是被在的页。然后通过把页读入内存,再在内存中进行找,最后。 下面介绍二分找法:将记录按序化(递增或递减)排列,找过程中采用跳跃式方式找,例如:5、10、19、21、31、37、42、48、50、52这10个,如图示:? B+树一个特点就是其高扇出性,因此在中,B+树高度一般在2-3层,也就是寻找某一键值的行记录,最多2-3次IO,而一般的磁盘每秒至少可以做100次IO,2-3次的意味着询时间只需

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    B+树 -- MySQL

    为了加速找速度,我们常对表中创建是如何实现的呢?底层使用的是什么结构和算法呢?1. 定义清楚问题如何定义清楚问题呢? 这样来,跳表是可以解决这个问题。实际上,用到的结构跟跳表非常相似,叫作B+树。不过,它是通过二叉找树演化来的。3. 改造后,要某个区间的。只需拿区间的起始值,在树中进行找,当找到某个叶子节点之后,再顺着链表往后遍历,直到链表中的结点值大于区间的终止值为止。遍历到的,就是符合区间值的。 ? 如图示,给16个构建二叉树,树的高度是4,找一个,就需要4个磁盘IO操作(如果根节点存储在内存中,其他结点存储磁盘), 如果对16个构建五叉树,那高度只2,找一个,对应只需要 尽管提高询效率,利也弊,它也会让写入的效率下降。这是为什么呢?写入过程,会涉及的更新,这是主要原因。

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    哪些?

    哪些? 是否要建主要是帮助系统高效获取结构。 如果量比较少,是否使用对结果的影响并不大,比如不超过 1000 行,那么可以不建。 聚集可以按照主键来排序存储,这样在找行的时候非常效率。主要因为聚集存储的是整行,避免回表,二次找。主键就是聚集。每个表只能一个聚集。 非聚集单独的空间存放非聚集,这些项是按照顺序存储的,但是项指向的内容是随机存储的。系统时会进行两次找,先找到,然后根找到对应位置的行。 聚集和非聚集区别 聚集的叶子节点存储的是记录,非聚集存储的位置,非聚集不会影响表的物理存储顺序。 一个表只能一个聚集,但是可以多个非聚集。 B 树 B 树也叫 Balance Tree ,也称为平衡的多路搜树。 B 树的特点: 叶节点具相同深度,叶节点指正为空 元素不重复 节点中从左到右依次递增。

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    哪些

    这个过程称为回表可以到,基于二级询需要多扫描一颗,因此,尽量使用主键询。 什么是覆盖场景:10W条,我要从其中出100条不连续的,给你id,来name和password进行展示,如何才能高性能的去使用? 当 SQL 语句询字段 (select 列)和询条件字段(where) 全都包含在一个中(联合), 可以直接使用而不需要回表,这个就是覆盖。 :select id from user_table where name= 张三 name 是二级树的叶子结点存储的保存 name 和 id 值,以通过 name 找到 id 之后 ), 可以在遍历过程中,对中包含的字段先做判断,直接过滤掉不满足条件的记录,减少回表次不使用下堆:根(username,is_del)联合满足名称以“张”开头的,然后回表询出相应的全行

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    mysql大小

    1、进入information_schema (存放了其他的的信息)use information_schema; #一定要先进这个,才能询信息 2、的大小:select concat (round(sum(data_length10241024),2),MB) as data from tables;3、指定的大小:比如test的大小select concat(round (sum(data_length10241024),2),MB) as data from tables where table_schema=test;4、指定的某个表的大小比如test sum(data_length10241024),2),MB) as data from tables where table_schema=test and table_name=members;例子:mysql

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    Mysql应用--(二)

    默认col_name为值;length为可选参,表示的长度,只字符串类型的字段才能指定长度;ASC或DESC指定升序或者降序的值存储CREATE TABLE `book`(` 其他可能的取值PRIMARY、UNION、SUBQUERY等。(2) table: 指定读取的表的名字,它们按被读取的先后顺序排列。 (3) type: 指定本表与其他表之间的关联关系,可能的取值system、const、eq_ref、ref、range、index、和all。 (4) possible_keys: 给出MySQL在搜记录时可选用的各个。(5) key: MySQL实际选用的。 (8) rows: MySQL在执行这个询时预计会从这个表里读出的行的个。(9) extra: 提供与关联操作关的信息。

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    mysql类型

    MySQL类型:1、普通最基本的,它没任何限制,用于加速询。创建方法:a.  (例如:name(11))3、主键是一种特殊的唯一,一个表只能一个主键,不允许空值。 (例如:name(11))4、组合指多个字段上创建的,只询条件中使用了创建时的第一个字段,才会被使用。 fulltext跟其它大不相同,它更像是一个搜擎,而不是简单的where语句的参匹配。fulltext配合match against操作使用,而不是一般的where语句加like。 修改表结构ALTER TABLE article ADD FULLTEXT INDEX index_article_contents (contents);总结虽然可以增加,但对于更新、创建或者删除的时候

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    表行

    表明 select name from sysobjects where xtype=uselect * from sys.tables的表名及行SELECT a.name, sysindexes AS b ON a.id = b.id WHERE (a.type = u) AND (b.indid IN (0, 1)) ORDER BY a.name,b.rows DESC的标明及空间占用量行

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    MySQL,详解管理

    删除drop index 名称 on 表名;某个表中信息如下:show index from 表名;修改可以先删除,再重建。 创建并指定⻓度通过email检⼀下mysql> select * from test1 a where a.email = javacode1000085@163.com;+--------- 下插⼊的sql,我们可以的email记录,每条记录的前⾯15个字符是不⼀样的,结尾是⼀样的(都是@163.com),通过前⾯15个字符就可以定位⼀个email了,那么我们可以对email创建的时候指定 表中的我们⼀下test1表中的,如下:mysql> show index from test1;+-------+------------+----------+----------- 删除我们删除idx1,然后再列出test1表,如下:mysql> drop index idx1 on test1;Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)Records

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    达梦、oracle如何判断指定表建立?对应的表询方法

    sm_appmenuitem 这个演示表 5 个。 我在不知道的情况下想知道这个表的建成功,或者说我现在想知道这个表的哪些,就要来询了。 询方法如下,把对应的表放到括号里就能出来了,达梦和 oracle 通用这个方法。# 这两个方法都可以,属于全局级的表。 =upper(sm_appmenuitem); select * from user_ind_columns where table_name = upper(sm_appmenuitem); 5 个相当于 现在询时间 2 秒的话,如果没询时间就是 2 的 5 次方秒 ≈ 32 秒,可见的重要性。 ?? 建表过程:* indexcode: i_sm_appmenuitem_1 *create index i_sm_appmenuitem_1 on sm_appmenuitem (pk_menuitem

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    MySQL 百问百答之

    就像书的目录一样,为了提高询的效率。1. 常见的模型1.1 哈希表哈希表用k-v存储,输入key就可以找到value。哈希冲突的常用解决方案就是链表。 哈希表适用于只等值询的场景,即只根key相等询。1.2 组适用于静态存储擎。?1.3 N叉树?二叉搜树的特点是,左儿子小于父节点,右儿子大于父节点。 由二叉树演变而来的是N叉树,每个节点N个元素。2. InnoDB的模型InnoDB中,表是根主键顺序以的形式存放,存储方式的表称为组织表。InnoDB里面的每个是一棵B+树。 在列k上一个?2.1 InnoDB的分类基于叶子节点的内容,可以分为主键和非主键。主键的叶子节点是整行的,非主键的叶子节点的是主键。 普通列k询,第一步在k这个树中找到主键,第二步在主键这个树中。2.3 什么时候不用自增主键只一个必须是唯一

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    MySQL的实现原理

    一、什么是就是一种的结构,通过缩小一张表中需要询的来加快搜的速度。如果没不得不进行全表扫描。好比书的目录,让你更快的找到内容。 (2)如果结构是B+树,在使用分组和排序时,可以显著减少询中分组和排序的时间。(3)通过创建唯一性,可以保证表中每一行的唯一性。 四、MySQL结构:常见的结构:B+Tree、Hash。1、HashMySQL中,只Memory存储擎支持hash,是Memory表的默认类型。 以任何关键字的找必须走一条从根结点到叶子结点的路。关键字询的路径长度相同,导致每一个询效率相当。 这种叫做聚集,因为InnoDB的文件本身要按主键聚集,以InnoDB要求表必须主键(MyISAM可以没),如果没显式指定,则MySQL系统会自动选择一个可以唯一标识记录的列作为主键

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    MySQL,详解原理(四)

    叶⼦节点包含了的关键字以及data,叶⼦节点之间⽤链表连接起来,可以⾮常⽅便的⽀持范围找b+树与b-树的⼏点不同1. b+树中⼀个节点如果k个关键字,最多可以包含k个⼦节点(k个关键字对应k b+树叶⼦节点中存储了关键字及data,并且多个节点⽤链表连接,从上图中⼦节点中从左向右是序的,这样快速可以⽀撑范围找(先定位范围的最⼤值和最⼩值,然后⼦节点中依靠链表遍历范围)B-Tree B-Tree因为⾮叶⼦结点也保存具体以在找某个关键字的时候找到即可返回。⽽B+Tree都在叶⼦结点,每次找都得到叶⼦结点。 由于B+Tree都在叶⼦结点,并且结点之间指针连接,在找⼤于某个关键字或者⼩于某个关键字的的时候,B+Tree只需要找到该关键字然后沿着链表遍历就可以了,⽽B-Tree还需要遍历该关键字结点的根结点去搜 Mysql的存储擎和mysql内部是由不同的擎实现的,主要说⼀下InnoDB和MyISAM这两种擎中的,这两种擎中的都是使⽤b+树的结构来存储的。

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    MySQL,详解原理(三)

    平衡⼆叉树(AVL树)平衡⼆叉树是⼀种特殊的⼆叉树,以他也满⾜前⾯说到的⼆叉找树的两个特性,同时还⼀个特性:它的左右两个⼦树的⾼度差的绝对值不超过1,并且左右两个⼦树都是⼀棵平衡⼆叉树。 这样可以让询速度⽐较稳定,询中遍历节点控制在O(logN)范围内如果都存储在内存中,采⽤AVL树来存储,还是可以的,询效率⾮常⾼。 不过我们的是存在磁盘中,⽤过采⽤这种结构,每个节点对应⼀个磁盘块,量⼤的时候,也会和⼆叉树⼀样,会导致树的⾼度变⾼,增加了io次,显然⽤这种结构存储也是不可取的。 ⼀棵m阶的B-Tree如下特性【特征描述的点绕,不懂的可以跳过,后⾯的图】:1. 每个节点最多m个孩⼦,m称为b树的阶2. 除了根节点和叶⼦节点外,其它每个节点⾄少Ceil(m2)个孩⼦3. 若根节点不是叶⼦节点,则⾄少2个孩⼦4. 叶⼦节点都在同⼀层,且不包含其它关键字信息5.

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