索引条件下推,也叫索引下推,英文全称Index Condition Pushdown,简称ICP。
在MySQL 5.6之前,当查询使用到复合索引时,MySQL会先根据索引的最左前缀原则,在索引上查找到满足条件的记录的主键或行指针,然后再根据这些主键或行指针到数据表中查询完整的行记录。之后,MySQL再根据WHERE子句中的其他条件对这些行进行过滤。这种方式可能导致大量的数据行被检索出来,但实际上只有很少的行满足WHERE子句中的所有条件。
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。
索引是数据库提供的利于快速查询的机制,索引类似于书籍目录,当查询条件那一列建立了索引之后,那么数据库会去硬盘索引文件中找到满足查询条件的(数据的)物理位置, 根据位置就可以定位并获取到数据。
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,哈希索引,全文索引等等。
一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,在生产环境中,我们遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,因此对查询语句的优化显然是重中之重。说起加速查询,就不得不提到索引了。
一 索引的原理 1. 索引原理 索引的目的在于提高查询效率,与我们查阅图书所用的目录是一个道理:先定位到章,然后定位到该章下的一个小节,然后找到页数。相似的例子还有:查字典,查火车车次,飞机航班等 本质都是:通过不断地缩小想要获取数据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,也就是说,有了这种索引机制,我们可以总是用同一种查找方式来锁定数据。 数据库也是一样,但显然要复杂的多,因为不仅面临着等值查询,还有范围查询(>、<、between、in)、模糊查询(like)、并集查询(or)等等
关于MYSQL 的change buffer 的说一说,为何,因为它可以加速你的写操作,意思就是 insert update delete 等操作,尤其是你的表有一堆索引的情况下,那必须要进行特殊的设置。
最近需要迁移项目,将数据库由Oracle改为MySQL。由于两者的语法有部分不一样,所以需要把Oracle中能用但MySQL中不能用的函数/类型等改为MySQL中能用的,以下是总结出的部分语法区别: 一、数据类型 1. Number类型 MySQL中是没有Number类型的,但有int/decimal 类型,Oracle中的Number(5,1)对应MySQL中的decimal(5,1),Number(5) 对应 int(5)。MySQL中的数字型类型比较多,分的也比较细,还有tinyint、smallint、mediumint、bigint等类型 2. Varchar2(n)类型 MySQL中对应Oracle Varchar2(n)类型的替代类型是varchar(n)类型。 3. Date 类型 MySQL 中的日期时间类型有Date、Time、Datetime等类型,MySQL中Date类型仅表示日期(年-月-日),Time类型仅表示时间(时:分:秒),而Datetime类型表示日期时间(年-月-日 时:分:秒),Oracle中的Date类型和MySQL中的Datetime类型一致。 二、函数 1. length(str)函数 Oracle中的length(str)是获取字符串长度的函数,MySQL 中对应的函数为char_length(str)。 2. sys_guid()函数 Oracle中可通过sys_guid()函数是生成随机序列,MySQL通过UUID()生成随机序列。 3. 时间格式化函数 将时间转换为字符串型时间 MySQL date_format(NOW(),’%Y-%m-%d’) 对应Oracle的 Oracle中的 to_char(sysdate, ‘YYYY-MM-DD’); 将字符串型时间转换为时间类型 MySQL str_to_date(‘2019-01-01′,’%Y-%m-%d’) 对应Oracle中的 to_date(‘2019-01-01’, ‘YYYY-MM-DD’); 包括时分秒的函数转换:DATE_FORMAT(NOW(),’%Y-%m-%d %H:%i:%s’),str_to_date(‘2019-01-01′,’%Y-%m-%d %H:%i:%s’)。 4. 条件函数(nvl()、nvl2()、decode()) nvl(tab.columnName, 0):如果tab.columnName值为空,则返回值取0,否则取tab.columnName;对应的MySQL函数为:ifnull(tab.columnName, 0)。 nvl2(expr1,expr2,expr3):如果expr1不为null,则返回expr2,否则返回expr3;对应的MySQL函数为:if(expr1,expr2,expr3)。 DECODE(value, val1, val2, val3):如果value等于val1,则返回val2,否则返回val3;MySQL可用IF函数表示:if(value=val1, val2, val3); DECODE(value, if1, val1, if2,val2,…,ifn, valn, val):如果value等于if1,则返回val1,如果value等于if2,则返回value2…如果value等于ifn,则返回valn,否则返回val;MySQL对于这种判断可以通过case when then else end;l来判断,即:case when value=if1 then val1 when value=if2 then val2,,,when value=ifn then valn else val end; 5. trunc()函数 TRUNC(12.123):返回整数(12);MySQL对应的函数:truncate(12.123, 0); TRUNC(12.123, 2):返回值保留2为小数(12.12);MySQL对应的函数:truncate(12.123, 2); TRUNC(SYSDATE):返回值为(2019-07-26 00:00:00);MySQL对应的为cast(now() as datetime):返回值为(2019-07-26 14:11:38); MySQL的cast函数语法为:CAST(xxx AS 类型) (可用类型为:二进制,同带binary前缀的效果:BINARY;字符型,可带参数:CHAR();日期:DATE;时间:
虽然索引大大提高了查询速度,同时却会降低更新表的速度,如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时,MySQL不仅要保存数据,还要保存一下索引文件每次更新添加了索引列的字段,都会调整因为更新所带来的键值变化后的索引信息
上面的所有Spring配置都是通过一个名为auto-configuration的过程添加Boot web starter来自动包含的。
我创建了一个存储引擎为InnoDB的表user_innodb,其中包含主键id、姓名字段(name)、性别字段(gender,用0,1表示不同性别)、手机号字段(phone),并批量初始化了500W+条数据。
注:上面提到的B树索引并没有指出是B-Tree和B+Tree索引,但是B-树和B+树的定义是有区别的。
该文介绍了在技术社区中如何从海量数据中获取特定字段(OrderID)的查询优化方法,包括使用索引、避免使用通配符、使用DISTINCT、GROUP BY和UNION等,以便更快地获取并分析数据。
不管是啥业务,最终数据都要落地,数据库这一环是肯定少不了的。随着业务发展,并发越来越高,数据库很容易成为整个链路的短板。这也是大厂面试中比较常被问到的。而调优的第一步,都是从sql语句、索引入手。先得保证单个数据库执行没问题,才会有更高层次的分库分表、弹性、容灾等等。
CREATE UNIQUE INDEX 索引名 ON 表名(字段名1(长度),字段名2(长度))
在之前3月17号和4月9号的文章中,我们讲过innodb的数据页结构,如果对下面的内容有什么不理解的话,还请在文章分类中翻看之前的文章,防止大家忘记,这里我把图再贴过来:
MySQL凭借着出色的性能、低廉的成本、丰富的资源,已经成为绝大多数互联网公司的首选关系型数据库。虽然性能出色,但所谓“好马配好鞍”,如何能够更好的使用它,已经成为开发工程师的必修课,我们经常会从职位描述上看到诸如“精通MySQL”、“SQL语句优化”、“了解数据库原理”等要求。我们知道一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,所以查询语句的优化显然是重中之重。 本人从13年7月份起,一直在美团核心业务系统部做慢查询的优化工作,共计十余个系统,累计解决和积累了上百个慢查询案例。随着业务的复杂性提升,遇到的问题千奇百怪,五花八门,匪夷所思。本文旨在以开发工程师的角度来解释数据库索引的原理和如何优化慢查询。
9、找回mysql服务器root密码的很重要的一步是跳过权限表的检查启动mysql,该命令是(D)(2分)
提到数据库索引,大家肯定很熟悉,在日常工作中经常会接触到。这几天看了不少相关文章、书籍和课程。决定自己总结一篇文章,虽然我写的这篇文章肯定不如网上各路大神的好文,但是自己总结一遍总归记得更牢固。这应该也是一种好的学习习惯,别人写的字再漂亮都是别人的,自己写的字就算再潦草起码自己也能认识吧 。
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,哈希索引,全文索引等等。为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引。
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转载自 http://blog.csdn.net/kaka1121/article/details/51815368
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MySQL凭借着出色的性能、低廉的成本、丰富的资源,已经成为绝大多数互联网公司的首选关系型数据库。虽然性能出色,但所谓“好马配好鞍”,如何能够更好的使用它,已经成为开发工程师的必修课,我们经常会从职位描述上看到诸如“精通MySQL”、“SQL语句优化”、“了解数据库原理”等要求。
通过不断的缩小要查询的数据的范围来筛选出最终想要的结果,同时将随机的事件变成顺序事件。
hash 表是一种以键 - 值存储数据的结构,通过 key 直接直接找到对应的 vale。hash 表只适用等值查询场景,对范围查找就失效了。
今天主要介绍一下MySQL 8.0.19 instant add column的新特性,基于亿级数据秒速增加字段,下面一起来看看吧~
索引是存储引擎中一种用于快速找到数据的存储结构,他就像《新华字典》的目录,可以使我们查每个字的速度大大提升。
出处:美团技术博客 链接:http://tech.meituan.com/mysql-index.html
本文通过Docker以及mysql5.7 镜像进行基于GTID数据复制的同步实践。
如何衡量Zabbix的性能情况?一台基础配置的Zabbix到底能监控多少主机,能使用监控多少监控项?性能瓶颈出在哪里?如何优化配置?
MySQL用来加快查询的技术很多,其中最重要的是索引。通常索引能够快速提高查询速度。如果不适用索引,MYSQL必须从第一条记录开始然后读完整个表直到找出相关的行。表越大,花费的时间越多。但也不全是这样。本文讨论索引是什么以及如何使用索引来改善性能,以及索引可能降低性能的情况。
Spark 支持以下六个核心数据源,同时 Spark 社区还提供了多达上百种数据源的读取方式,能够满足绝大部分使用场景。
mysql当前的版本,运行的时间,以及当前系统时间。 MySQL服务器版本信息表明MySQL服务器包含和不包含哪些特点。 MySQL服务器运行时间表明报告价值的代表性。服务器运行时间对于评估报告是很重要的,因为如果服务器不运行几个小时的话,输出报告有可能存在曲解和误导性。有时甚至运行几个小时时间都是不够的,比如,MySQL服务器运行了午夜的6个小时几乎没有业务访问过。最理想的情况是,MySQL服务器运行一天之后再运行mysqlreport来输出报告,这样报告的代表价值要比系统刚运行时要好的多。 在性能场景的运行周期前启动mysql,在性能场景结束后生成mysqlreport会比较有用。比如此例中,场景运行了1小时后执行了mysqlreport。
上篇文章说了连接查询的成本,主要由驱动表的扇出值和被驱动表的查询方法决定,而成本这些都是可以在%cost%表查看的,因为分为server和engine表,server不管理数据成本,里面包含连接管理,查询缓存,sql解码,sql优化,engine就是数据引擎成本,而distinct,union等特殊查询,会建立临时表,临时表看数据量可能建立磁盘或者内存,比如distinct会用unique索引建立临时表去重。
MySQL凭借着出色的性能、低廉的成本、丰富的资源,已经成为绝大多数互联网公司的首选关系型数据库。
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。
在系统性能问题中,数据库往往是性能的瓶颈关键因素。那么如何去检测mysql的性能问题,如何构建高性能的mysql,如何编写出高性能的sql语句?为此,整理一些建议。
mysql小结(1) MYSQL索引特性小结
在InnoDB存储引擎中,是以主键为索引来组织数据的。记录在页中按照主键从小到大的顺序以单链表的形式连接在一起。
TiDB-DM(Data Migration)是用于将数据从 MySQL/MariaDB 迁移到 TiDB 的工具。该工具既支持以全量备份文件的方式将 MySQL/MariaDB 的数据导入到 TiDB,也支持通过解析执行 MySQL/MariaDB binlog 的方式将数据增量同步到 TiDB。特别地,对于有多个 MySQL/MariaDB 实例的分库分表需要合并后同步到同一个 TiDB 集群的场景,DM 提供了良好的支持。如果你需要从 MySQL/MariaDB 迁移到 TiDB,或者需要将 TiDB 作为 MySQL/MariaDB 的从库,DM 将是一个非常好的选择。
总结:最主要的优化策略还是索引优化和SQL优化,之后就是再调整下Mysql的配置参数,想读写分离、分库分表在系统架构设计的时候就需要确定,后续变更的成本太高。
本文介绍了数据库查询优化和连接算法的相关内容。优化器是数据库中用于选择最佳执行计划的组件,分为基于代价的优化器和基于规则的优化器。优化器的目标是选择成本最低的访问计划,以最小的代价返回查询结果。连接算法是数据库中用于处理关系型数据库中的表连接操作,分为嵌套循环连接、块嵌套循环连接、索引嵌套循环连接等。在数据库应用中,优化器通过代价模型计算访问计划,选择成本最低的访问方式,提高查询效率。
基数是数据列所包含的不同值的数量,例如,某个数据列包含值 1、3、7、4、7、3,那么它的基数就是 4。
此前我们介绍过 MySQL 性能优化的相关内容: Mysql Innodb 性能优化
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