MySQL索引对数据检索的性能至关重要,盲目的增加索引不仅不能带来性能的提升,反而会消耗更多的额外资源,本篇总结了一些MySQL索引实战经验。 索引是用于快速查找记录的一种数据结构。索引就像是数据库中数据的目录,数据库在查询时,首先在索引中找到匹配的值,然后根据这个匹配值找到对应的数据行。 概念解释 聚簇索引 聚簇索引的顺序就是数据的物理存储顺序,索引中数据域存储的就是实际的数据,一个表最多只能有一个聚簇索引,适用于查询多行数据,不适用于频繁修改的列,一般在主键上创建。 非聚簇索引 索引顺序与数据物理排列顺
作者简介: 刘伟 云和恩墨开源解决方案事业部首席架构师 多年一线互联网企业DBA经历,对MySQL、NoSQL,PostgreSQL等各类开源数据库均有涉猎,负责开发管理过数千实例规模数据库项目,并带
数据库常用语句 目录 1、下列语句中的各种括号说明 2、启动/关闭mysql服务器 3、登入/退出数据库 4、创建数据库 5、查看数据库 6、修改数据库 7、删除数据库 8、选择数据库 9、MySQL注释 10、MySQL系统帮助 11、字段约束 12、新建表 13、查看表 14、修改表 15、删除表 16、插入数据 17、mysql乱码解决 18、更新/修改数据 19、删除数据 20、查询数据 21、多表查询 1、下列语句中的各种括号说明 尖括号<>代表参数,不
完全的范式和反范式是不存在的,在实际操作中建议混用这两种策略,可能使用部分范式化的schema、缓存表、以及其他技巧。
DDL 相对于数据库的 DML 之类的其他操作,相对来说是比较耗时、相对重型的操作; 因此对业务的影比较严重。MySQL 从5.6版本开始一直在持续改进其DDL性能:引入了 online DDL,inplace DDL,instant DDL 等实用性极强的功能, DDL 目前对业务的影响持续降低。
据库最主要的操作就是增(create)删(update)改(retrieve)查(delete)。(CURD) 注意:进行增删改查操作的时候,请务必选中数据库。
当前主要使用两种类型的数据库:关系型数据库、非关系型数据库,本部分主要讨论关系型数据库,对于非关系型数据库会在后面学习;
https://www.cnblogs.com/huchong/p/10219318.html
没有特殊要求(即Innodb无法满足的功能如:列存储,存储空间数据等)的情况下,所有表必须使用Innodb存储引擎(mysql5.5之前默认使用Myisam,5.6以后默认的为Innodb) Innodb 支持事务,支持行级锁,更好的恢复性,高并发下性能更好。
· 所有数据库对象名称禁止使用mysql保留关键字(如果表名中包含关键字查询时,需要将其用单引号括起来)
没有特殊要求(即 Innodb 无法满足的功能如:列存储,存储空间数据等)的情况下,所有表必须使用 Innodb 存储引擎(MySQL5.5 之前默认使用 Myisam,5.6 以后默认的为 Innodb)。
没有特殊要求(即Innodb无法满足的功能如:列存储,存储空间数据等)的情况下,所有表必须使用Innodb存储引擎(mysql5.5之前默认使用Myisam,5.6以后默认的为Innodb)Innodb 支持事务,支持行级锁,更好的恢复性,高并发下性能更好
•所有数据库对象名称必须使用小写字母并用下划线分割•所有数据库对象名称禁止使用 MySQL 保留关键字(如果表名中包含关键字查询时,需要将其用单引号括起来)•数据库对象的命名要能做到见名识意,并且最后不要超过 32 个字符•临时库表必须以 tmp_为前缀并以日期为后缀,备份表必须以 bak_为前缀并以日期 (时间戳) 为后缀•所有存储相同数据的列名和列类型必须一致(一般作为关联列,如果查询时关联列类型不一致会自动进行数据类型隐式转换,会造成列上的索引失效,导致查询效率降低)
mysql小结(1) MYSQL索引特性小结
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。
小伙伴想精准查找自己想看的MySQL文章?喏 → MySQL专栏目录 | 点击这里
没有特殊要求(即Innodb无法满足的功能如:列存储,存储空间数据等)的情况下,所有表必须使用Innodb存储引擎(mysql5.5之前默认使用Myisam,5.6以后默认的为Innodb)。
在 mysql 中,含有空值的列很难进行查询优化,因为它们使得索引、索引的统计信息以及比较运算更加复杂。
其他的DDL操作相对比较少,所以本文就不讨论了。 此外,本文也不讨论非InnoDB引擎以及非普通索引(如全文索引、空间索引)的场景。
大部分的游戏数据库都是使用mysql ,开源,免费是他的法宝,虽然没有oracle 牛逼,但是对于日常的使用,完全够用,所以大多的公司都是使用mysql 作为数据的落地选择,因为之前一直使用的InnoDB 引擎,所以今天今天大概聊一下对数据库的优化原则问题,都是基于InnoDB 引擎,希望你能在遇到同样的问题时能解决问题。OK,我们开始吧。
常用的编码格式为:ASCII Unicode-8 Unicode-16 Unicode-32 GB2312 等 ,
change和modify都可以修改表的定义,但是change后面需要写两次列名,但是change的优点在于修改列名称,modify则不能。
本文从芋道源码转载,在原有内容基础上结合阿里巴巴Java开发手册中Mysql数据库章节的介绍,加上自己的理解和说明,整理而成。涉及的内容较多,建议收藏后仔细阅读!
在MySQL 8.0.23之前,表中所有的列都是可见的(如果您有权限的话)。现在可以指定一个不可见的列,它将对查询隐藏。如果显式引用,它可以被查到。
7.禁止在表中建立预留字段预留字段的命名很难做到见名识义 预留字段无法确认存储的数据类型,所以无法选择合适的类型 对预留字段类型的修改,会对表进行锁定
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 关于MySQL索引的好处,如果正确合理设计并且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话,那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车。对于没有索引的表,单表查询可能几十万数据就是瓶颈,而通常大型网站单日就可能会产生几十万甚至几百万的数据,没有索引查询会变的非常缓慢。还是以WordPress来说,其多个数据表都会对经常被查询的字段添加索引,比如wp_comments表中针对5个字段设计了BTREE(二叉树)索引。
即没有特别指明的类型,大多数时候mysql 引擎都支持这种索引(Archive 是例外, 5.1 之前不支持,之后支持单个自增列的索引)
很早就听说 MySQL8.0 支持快速加列,可以实现大表秒级加字段。笔者自己本地也有8.0环境,但一直未进行测试。本篇文章我们就一起来看下 MySQL8.0 快速加列到底要如何操作。
在「HBase」中, 从逻辑上来讲数据大概就长这样: 单从图中的逻辑模型来看, HBase 和 MySQL 的区别就是: 将不同的列归属与同一个列族下 支持多版本数据 这看着感觉也没有那么太大的区别呀
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。
本文由读者小平同志投稿,小平是一位非常朴实认真的猿,现于某上市证券公司做微服务开发,对 MySQL 优化有深入研究,小平的博客地址是https://blog.csdn.net/weixin_41193109。
mysql作为最流行的数据库,在开发过程中仍然有较多优化的空间,mysql的优化主要有4个方向:
在这个例子中,9(precision)代表将被用于存储值的总的小数位数,而2(scale)代表将被用于存储小数点后的位数。
最近有一些朋友问我一些mysql相关的面试题,有一些比较基础,有些比较偏。这里就总结一些常见的mysql面试题吧,都是自己平时工作的总结以及经验。大家看完,能避开很多坑。而且很多问题,都是面试中也经常问到!希望能对大家的面试有一些帮助!!!
==============================数据查询-单表=================================
如果是CHAR,VARCHAR类型,length可以小于字段实际长度;如果是BLOB和TEXT类型,必须指定 length。
在 SQL 优化中,索引是至关重要的一环,能给查询效率带来质的飞跃,但是索引并不是万能的,不合理的索引设计甚至会拖慢查询效率。本文将详细介绍索引的概览和分类,并讨论使用索引时应该权衡的要素,关于索引底层实现的内容将在下一篇文章 MySQL 索引结构 中介绍。
大家好,我是小菜,一个渴望在互联网行业做到蔡不菜的小菜。可柔可刚,点赞则柔,白嫖则刚! 死鬼~看完记得给我来个三连哦!
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云