MySQL中90%的慢Sql都可以通过索引来得到优化,为什么索引可以使Sql变的更快,我们需要先了解下MySQL InnoDB都有哪些索引。
MySQL的索引是一种数据结构,它可以帮助数据库系统更有效地检索数据。通过创建索引,可以显著提高查询性能,特别是对于大型数据集。索引的工作方式类似于书籍的目录:而不是搜索整个数据库来找到特定的信息,数据库系统可以使用索引直接定位到存储所需数据的位置。
作为开发人员,数据库的索引是我们再熟悉不过的了。那么实话真的会了吗,在项目开发中随便定义一个int、varchar后边跟个primary key或者加个index就好了么?考虑到这些咋还真的需要看看专业的人都是怎么做的。
它是一种特殊的唯一索引,(设置了主键底层就自动设置)了,不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引。
在MySQL中,索引(index)也叫做“键(key)”,它是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。
MySQL索引(index): 是帮助MySQL高效获取数据的数据结构,所以索引的本质就是数据结构!
所有MySQL 列类型都可以被索引,是提高select查询性能的最佳方法。 根据存储引擎可以定义每个表的最大索引数和最大索引长度,每种引擎对每个表至少支持16个索引,总索引长度至少为256字节。
中括号中的这三个关键字表示创建的索引类型,它们分别表示唯一索引、全文索引、空间索引三种不同的索引类型。如果我们不指定任何关键字,则默认为普通索引。
MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,B+Tree索引,哈希索引,全文索引等等,
日前,Distributed Cloud|2021全球分布式云大会·上海站隆重召开。腾讯云凭借其信息技术系统的安全可控性和前沿技术的创新性,在一众企业中脱颖而出,荣获“分布式数据库创新技术奖”。这是继腾讯云数据库TDSQL获第四届中国保险大数据分析与人工智能创新国际峰会年度“保险创新者大奖”之后再次获评。 在云原生专题论坛上,腾讯云数据库产品专家梁文灿先生就腾讯云企业级分布式数据库TDSQL生态发展战略、落地应用案例做出了详细介绍。同时腾讯云数据库专家工程师张远先生对云原生数据库TDSQL-C的内核关键技
本篇,我们介绍一个对于大型或高并发数据库影响非常有大的知识 —— 索引。了解它是如何工作的以及它为何能提升性能。 点击下载创建本章所用数据库脚本。
最近生产爆出一条慢sql,原因是用了or和!=,导致索引失效。于是,总结了索引失效的十大杂症,希望对大家有帮助,加油。
遇到单表数据量大的时候很多开发者都会想到给相对的字段建立索引来提高性能(mysql索引的使用),但很少会去关注索引的类型该如何选择,在mysql中支持有两种类型,最常用的也是默认的Btree类型,其次就是最容易被忽略的Hash类型。下面将分别介绍两种索引类型的区别。
MySQL8.0引入了不可见索引(invisible index)和不可见列(invisible column),今天我们来说说这个特性。
上篇文章介绍了用索引列分组也可以提高效率,及其回表的代价,回表是二级索引+回表查询,如果回表数据量太庞大,mysql优化器就会采用全表扫描查询,而覆盖索引不会回表。
create [unique] index 索引名称 on 表名(列名[(length)]);
5. “between“ 范围条件,可使用 where xx> 1 and xx<3代替
索引的数据结构和具体存储引擎的实现有关,在 MySQL 中使用较多的索引有 Hash 索引,B+树索引等,而我们经常使用的 InnoDB 存储引擎的默认索引实现为:B+树索引。对于哈希索引来说,底层的数据结构就是哈希表,因此在绝大多数需求为单条记录查询的时候,可以选择哈希索引,查询性能最快;其余大部分场景,建议选择 BTree 索引。
使用explain关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句,从而知道Mysql是如何处理你的SQL语句的。分析你的查询语句或者表结构的性能瓶颈
+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
前一段时间修改数据表时,给一个表添加一个datetime字段,当时遇到了一个问题:我是否需要给该datetime字段上加索引呢?如果不给该字段加索引,当where语句中使用该字段时,会不会扫全表呢?如果给其加了索引,那么势必会带来一些开销,假如这个索引用不到的话,给其加了索引岂不是画蛇添足了呢?
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如果索引了多列(联合索引),要遵守最左前缀法则。最左前缀法则指的是查询从索引的最左列开始,并且不跳过索引中的列,如果跳跃某一列,索引将部分失效(后面的字段索引失效)
昨天快下班的时候,突然开发的同事找我说有个紧急需求,负责这个业务的DBA同事回家了,想让我帮忙看看,运行个SQL语句,几秒钟就好。我一听,就本着人道主义的精神留下来处理,但是发现似乎留给我的是一个大坑。 了解了问题之后,让我有些后背发凉,这个表根据开发同事反馈有20亿的数据,这得多大的一个表啊,当前的问题是这个表里的主键id数据类型是int,因为数据类型的限制已经达到了最大值,现在插入不了数据了。希望我帮忙处理一下,把数据类型修改为bigint. 我们简单来了解一下MySQL的数据类型。 对于数据类型有下面
索引是一种用于快速定位和访问数据的数据结构。在计算机科学中,索引通常是一种按照特定方式组织的数据结构,它可以加快在大型数据集中查找数据的速度。索引可以根据不同的属性进行排序,例如字母顺序、数字顺序或时间顺序等。通过使用索引,可以在数据集中快速定位特定的数据,避免了对整个数据集进行搜索的时间和资源浪费。常见的索引类型包括哈希索引、B树和B+树等。
每个表有且一定会有一个聚集索引,整个表的数据存储在聚集索引中,mysql索引是采用B+树结构保存在文件中,叶子节点存储主键的值以及对应记录的数据,非叶子节点不存储记录的数据,只存储主键的值。当表中未指定主键时,mysql内部会自动给每条记录添加一个隐藏的rowid字段(默认4个字节)作为主键,用rowid构建聚集索引。
通常在B+Tree上有两个头指针,一个指向根节点,另一个指向关键字最小的叶子节点,而且所有叶子节点(即数据节点)之间是一种链式环结构。因此可以对B+Tree进行两种查找运算:
说到索引,很多人都知道“索引是一个排序的列表,在这个列表中存储着索引的值和包含这个值的数据所在行的物理地址,在数据十分庞大的时候,索引可以大大加快查询的速度,这是因为使用索引后可以不用扫描全表来定位某行的数据,而是先通过索引表找到该行数据对应的物理地址然后访问相应的数据。”
key_len : 显示了mysql在索引里使用的字节数,通过这个值可以算出具体使用了索引中的哪些列。
今天是《MySQL核心知识》专栏的第8章,今天为大家系统的讲讲MySQL中的索引技术,希望通过本章节的学习,小伙伴们能够举一反三,彻底掌握MySQL中的索引技术。好了,开始今天的正题吧。
索引的数据结构和具体存储引擎的实现有关,在MySQL中使用较多的索引有Hash索引,B+树索引等,而我们经常使用的InnoDB存储引擎的默认索引实现为:B+树索引。对于哈希索引来说,底层的数据结构就是哈希表,因此在绝大多数需求为单条记录查询的时候,可以选择哈希索引,查询性能最快;其余大部分场景,建议选择BTree索引。
即为全文索引,目前只有MyISAM引擎支持。其可以在CREATE TABLE ,ALTER TABLE ,CREATE INDEX 使用,不过目前只有 CHAR、VARCHAR ,TEXT 列上可以创建全文索引。值得一提的是,在数据量较大时候,现将数据放入一个没有全局索引的表中,然后再用CREATE INDEX创建FULLTEXT索引,要比先为一张表建立FULLTEXT然后再将数据写入的速度快很多。
TXSQL Parallel DDL 功能建设 DDL(Data Definition Language)是用来修改数据库和表结构的一类操作,是数据库所有操作中最高危也是最重要的一类操作,常见的DDL操作包括:加减列、修改列类型、加减索引等。由于DDL操作涉及到数据库表结构、表数据的重构,尤其是在云数据库场景下,表的数据量急速上涨,DDL操作的效率受到了极大的挑战,一条慢速的DDL操作甚至需要花费几天的时间来完成,在这期间DDL操作持续持有锁,意味着业务可能会面临长时间等待锁的情况,几天的等待对于业务来说是
索引的概念基本所有人都会遇到过,就算没有了解过数据库中的索引,在生活中也不可避免的接触到。比方说书籍的目录,字典的查询页,图书馆的科目检索等等。其实这些都是一种索引,并且所起到的作用大同小异。
(1)hash 索引仅仅能满足=,<=>,IN,IS NULL或者IS NOT NULL查询,不能使用范围查询。
MySQL的索引用于快速查找具有特定列值的行。如果没有索引,MySQL必须从第一行开始,然后遍历整个表以找到相关的行。表越大,成本就越高。如果表中有相关列的索引,MySQL可以快速确定在数据文件中查找的位置,而不必查看所有数据。使用索引是打开MySQL的正确方式,本篇将介绍MySQL的索引相关内容。
Mysql系列的目标是:通过这个系列从入门到全面掌握一个高级开发所需要的全部技能。
前一阵子,又跑出去搞了一场面试,心态算是崩了,关于MySQL索引的原理及使用被面试官怼的体无完肤,立志要总结一番,然后一直没有时间(其实是懒……),准备好了吗?
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作者:刘晨,网名 bisal ,具有十年以上的应用运维工作经验,目前主要从事数据库应用研发能力提升和技术管理相关的工作,Oracle ACE(Alumni),腾讯云TVP,拥有 Oracle OCM & OCP 、EXIN DevOps Master 、SCJP 等国际认证,国内首批 Oracle YEP 成员,OCMU 成员,《DevOps 最佳实践》中文译者之一,CSDN & ITPub 专家博主,公众号”bisal的个人杂货铺”,长期坚持分享技术文章,多次在线上和线下分享技术主题。
MySQL使用存储的键分布基数来确定表连接顺序 在决定对查询中的特定表使用哪些索引时,也会使用使用键分布基数
MySQL官方对索引的定义为:索引(index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构(有序)。在数据之外,数据库系统还维护者满足特定查找算法的数据结构,这些数据结构以某种方式引用(指向)数据, 这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法,这种数据结构就是索引。如下面的==示意图==所示 :
前几篇文章介绍了mysql的底层数据结构和mysql优化的神器explain。 BAT大厂都会问的MySQL底层数据结构 一线互联网公司必问的MySql优化神器 后台有些朋友说小强只介绍概念,平时使用还是一脸懵,强烈要求小强来一篇实战sql优化,经过周末两天的整理和总结,sql优化实战新鲜出炉, 大家平时学习和工作中,遇到的99% 的sql优化都会介绍到,介于篇幅过长,分成3篇文章哈。
注意:本文基于mysql5.7进行操作,各个版本的mysql使用Explan会有微小的差异
OPTIMIZE TABLE 当您的库中删除了大量的数据后,您可能会发现数据文件尺寸并没有减小。这是因为删除操作后在数据文件中留下碎片所致。OPTIMIZE TABLE 是指对表进行优化。如果已经删除了表的一大部分数据,或者如果已经对含有可变长度行的表(含有 VARCHAR 、 BLOB 或 TEXT 列的表)进行了很多更改,就应该使用 OPTIMIZE TABLE 命令来进行表优化。这个命令可以将表中的空间碎片进行合并,并且可以消除由于删除或者更新造成的空间浪费 。OPTIMIZE TABLE 命令只对 MyISAM 、 BDB 和 InnoDB 表起作用 。表优化的工作可以每周或者每月定期执行,对提高表的访问效率有一定的好处,但是需要注意的是,优化表期间会锁定表,所以一定要安排在空闲时段进行。
假设我们有一张数据表 employee(员工表),该表有三个字段(列),分别是name、age 和address。假设表employee有上万行数据(这公司还真大),现在需要从这个表中查找出所有名字是‘ZhangSan’的雇员信息,你会快速的写出SQL语句:
MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的,索引可以大大提高MySQL的检索速度。
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