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MySQL索引中的前缀索引索引

正确地创建和使用索引是实现高性能查询的基础,本文笔者介绍MySQL中的前缀索引索引。...,因为MySQL无法解析id + 1 = 19298这个方程式进行等价转换,另外使用索引时还需注意字段类型的问题,如果字段类型不一致,同样需要进行索引的计算,导致索引失效,例如 explain select...对于BLOB和TEXT类型,MySQL必须使用前缀索引,具体使用多少个字符建立前缀,需要对其索引选择性进行计算。...前缀字符个数 区分度 3 0.0546 4 0.3171 5 0.8190 6 0.9808 7 0.9977 8 0.9982 9 0.9996 10 0.9998 索引 MySQL支持“索引合并...); Using where 复制代码 如果是在AND操作中,说明有必要建立联合索引,如果是OR操作,会耗费大量CPU和内存资源在缓存、排序与合并上。

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联合索引索引

联合索引是指对表上的多个进行索引,联合索引也是一棵B+树,不同的是联合索引的键值数量不是1,而是大于等于2. 最左匹配原则 假定上图联合索引的为(a,b)。...联合索引也是一棵B+树,不同的是B+树在对索引a排序的基础上,对索引b排序。所以数据按照(1,1),(1,2)……顺序排放。...但是,对于b的查询,selete * from table where b=XX。则不可以使用这棵B+树索引。可以发现叶子节点的b值为1,2,1,4,1,2。...这是由于查询优化器的存在,mysql查询优化器会判断纠正这条sql语句该以什么样的顺序执行效率最高,最后才生成真正的执行计划。...所以,当然是我们能尽量的利用到索引时的查询顺序效率最高咯,所以mysql查询优化器会最终以这种顺序进行查询执行。 优化:在联合索引中将选择性最高的放在索引最前面。

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索引顺序导致的性能问题

今天和大家分享一个很有意思的例子,关于索引顺序导致的性能问题。...表,TEST_NOTIF_REQ_LOG, 主键基于两个(partition_key,NOTIFICATION_SEQ_NO),执行计划,update语句,还有数据分布大体如下,可以看到cpu消耗是很高的...最后我随机取了两的值,测试的数据基于这两条数据。 为了模拟,我把数据,staticstics导出到一个测试库里,可以看到查询单条数据的逻辑读还是很高的,没有走索引。 ?...删除原来的索引,然后重新索引,按照指定的顺序来建立索引,立马进行验证,但失望的是性能指标并没有任何改变。 ?...重新建立索引,试着用create unique index的方式来建立索引,终于发现问题。 ? 问题基本找到了,然后建立主键,关联产生索引来看看,发现达到了预期的效果。逻辑读很低,cpu消耗也很低。

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存储索引1:初识存储索引

2012以后提供了一种不同于传统B树结构的索引类型,就是内存存储索引。这种索引应用了一种基于的存储模式,也是一种新的查询执行的批处理模式,并且为特定的负载提供了巨大的性能提升。...那么存储索引究竟是什么?大多数时候,存储索引被描述作为一种数据仓库和数据报表的功能。事实上,你最有可能就是在这种情况下利用这种索引。...这个数据库本身不包含任何存储索引,事实上不是一个坏事,为了能更好的体现存储索引的优点,我们将对同一查询对比带和不带存储索引的性能。下面的例子是一个典型的来自于BI信息工作人员的查询。...不过,即使如此,我们也将看到在创建存储索引后将会极大的提升执行效率。 创建存储索引      存储索引有两个类型:聚集和非聚集。有很多相似之处两者之间,也有很多不同。...整个查询只用了0.34秒,是之前没有加入列存储索引速度的18倍。当然如果从硬盘上读取的话,即使是存储索引也会变慢,大约需要1.54秒,不过这仍然要比之前的8.11秒快了5倍

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MySQL如何给JSON添加索引(二)

(一)》,我们简单介绍了MySQL中JSON数据类型,相信大家对JSON数据类型有了一定的了解,那么今天我们来简单看下如何在JSON列上添加索引? InnoDB支持虚拟生成的二级索引。...不支持其他索引类型。在虚拟列上定义的二级索引有时称为“虚拟索引”。 二级索引可以在一个或多个虚拟列上创建,也可以在虚拟和常规或存储的生成的组合上创建。...如果索引是覆盖索引(包含查询检索到的所有索引),则从索引结构中的物化值检索生成的值,而不是“动态”计算。...在虚拟列上添加或删除二级索引是就地操作。 通过索引生成以提供JSON索引 JSON 不能直接对进行索引。...要创建间接引用此类索引,可以定义一个生成,该提取应建立索引的信息,然后在生成的列上创建索引,如下所示: 说明:8.0和5.7都支持在生成列上添加索引 mysql>CREATE TABLE jemp

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数据结构(顺序结构、链式结构、索引结构、散结构)

体现为:一维数组、链表、栈、队列 树形结构:数据结构中的元素存在一对的相互关系。比如:家谱、文件系统、组织架构 图形结构:数据结构中的元素存在的相互关系。...3.1顺序结构 顺序结构就是使用一组连续的存储单元依次存储逻辑上相邻的各个元素。 优点: 只需要申请存放数据本身的内存空间即可,支持下标访问,也可以实现随机访问。...节点中除了存放数据本身以外,还需要存放指向下一个节点的指针 优点:不采用连续的存储空间导致内存空间利用率比较高,克服顺序存储结构中预知元素个数的缺点。插入或删除元素时,不需要移动大量的元素。...3.3索引结构 除建立存储节点信息外,还建立附加的索引表来记录每个元素节点的地址。索引表由若干索引项组成。索引项的一般形式是:(关键字,地址)。 优点:用节点的索引号来确定结点存储地址,检索速度快。...缺点: 增加了附加的索引表,会占用较多的存储空间。在增加和删除数据时要修改索引表,因而会花费较多的时间。 3.4散结构 根据元素的关键字直接计算出该元素的存储地址,又称为Hash存储。

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关于mysql索引这个值中有null的情况

在需求中由于要批量查数据,且表中数据量挺大(2300万条记录) 且查询条件的这两个字段没有加索引,为了增加查询速度,现在需要去为这两个字段添加索引。...刚开始加索引想到的问题: 是否适合添加索引 我们都知道,添加索引都会降低插入和update的效率,现在由于这个是用户表所以说是数据update是不频繁的。...所以是可以加的 这个作引应该怎么加 由于每个字段的大小是256 所以说这个索引树建下来还是很浪费存储的,于是考虑前缀索引,和复合索引。...由于前缀索引的话这两个字段并不是有规律可寻的所以说加了的话 这玩意会增加扫描的行数的。 然后算了就加复合索引吧。 既然创建复合索引那么我们如何去吧那个索引放在前面呢?...于是带着疑问去查了查, 在innodb引擎是可以在为null的里创建索引的,并且在当条件为is null 的时候也是会走索引的。

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CSS——

定义 (Multi Columns)属性是一些与文本的排版相关的CSS属性。 概述 属性可以将文本设计成像报纸杂志那种排版的布局,类似于Microsoft Word中的段落分栏功能。...属性主要应用于文本的容器元素上,包括数(column-count属性)、统一的宽(column-with属性)和统一的间距(cloumn-gap属性)等。...并不能分别指定各的宽度,因此结果是内容能且只能均匀分散到。 列表 元素 描述 column-count column-count 属性用来描述元素应该被划分的数。...column-fill column-fill 属性用来规定如何填充(是否进行填充)。 column-gap column-gap 属性用来规定元素间距的大小。...变更点 属性全部是CSS3新增加的。

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索引入门:顺序索引

索引的来源 我们用之前的表结构为例,一张表就对应一个文件。这里我们增加了一个 ID 。这个表用来存储员工信息。...如果文件中的记录按照某个索引字段的顺序在磁盘中排序存储,这个索引就叫做 主索引 或 聚集索引(Clustered Index)。...而其他字段上的索引就叫做 二级索引 或 非聚集索引(NonClustered Index)。简单来说:主索引和磁盘顺序有关,二级索引无关。...一个文件上最多有一个聚集索引,因为磁盘是一维的,只能按一个字段排序。 今天我们介绍的是顺序索引,即索引是根据某些字段值的顺序排序的,文件中的数据项也是顺序组织的。...稠密和稀疏 在顺序索引中,索引又分稠密索引和稀疏索引,稠密索引是每个记录都有一个索引项。而稀疏索引中只有部分记录对应索引项。

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MongoDB 单键()索引

MongoDB支持基于集合文档上任意创建索引。缺省情况下,所有的文档的_id列上都存在一个索引。基于业务的需要,可以基于一些重要的查询和操作来创建一些额外的索引。...这些索引可以是单列,也可是(复合索引),索引,地理空间索引,文本索引以及哈希索引等。 本文主要描述在基于文档上的单列来创建索引。...二、单键()索引示意图 如下图所示,基于文档score键()创建一个单键索引 image.png 三、演示创建单列索引 1、演示环境 > db.version() 3.2.10...age+排列顺序 "isMultiKey" : false, //是否为索引 "isUnique...即内嵌文档.成员名的方法。 //在内嵌文档中使用索引进行等值匹配,其字段的顺序应该实现精确配置。

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比较存储索引与行索引

为了更好的理解存储索引,接下来我们一起通过存储索引与传统的行存储索引地对比2014中的存储索引带来了哪些改善。由于已经很多介绍存储,因此这里我仅就性能的改进进行重点说明。...观察测试2 正如上图所示,行存储索引表的索引查找远比存储索引表查询快的。这主要归因于2014的sqlserver不支持聚集存储索引索引查找。...观察测试4    这里才是存储索引开始“闪耀”的地方。两个存储索引的表查询要比传统的航索引在逻辑读和运行时间上性能好得多。...观察测试5   在这种情况下 ,存储索引的表要比行存储的更新慢的。...6819 ms     注意对于行存储表逻辑读还是要比行存储的要很多。

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第42期:MySQL 是否有必要分区

MySQL 不仅支持基于单列分区,也支持基于分区。比如基于字段(f1,f2,f3)来建立分区表,使用方法和使用场景都有些类似于联合索引。比如下面查询语句,同时对(f1,f2,f3) 进行过滤。...select * from p1 where f1 = 2 and f2 = 2 and f3 = 2; 分区表的前提是参与分区的检索频率均等,如果不均等,就没有必要使用分区。...我们还是以具体实例来验证下分区的优缺点以及适用场景,这样理解起来更加透彻。...(*) | +----------+ | 998700 | +----------+ 1 row in set (3.75 sec) 那鉴于此,再来探讨一个问题:对于分区,字段的排列顺序是否重要...对于某些特定的场景,使用分区能显著加快查询性能。

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MySQL】分区字段是否有必要再单独建索引

对于分区字段必须是主键的一部分,那么建了复合主键之后,是否需要对分许字段再单独添加一个索引呢?有没有效果?...idx_ctime 5、分析添加索引后的执行计划 结果为: id select_type table partitions tpye possible_keys key key_len ref rows...分了区,只能说该字段为某个值的记录会在某个分区里面,但不是索引,还要一顿好找。 有时候,主键不等于分区依据,这时候主键又想建聚集索引的话,那么必须包含分区依据,搞成复合主键。...那么,这种情况下,分区依据不就有索引了吗?...是的,可是它不够快,如果在这个复合索引里面,分区依据不排在第一位,就不够快,如果查找语句里常常用分区依据列作为过滤条件,就有必要为分区依据额外单独建立一个索引

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函数使得索引失效

索引列上使用函数使得索引失效的是常见的索引失效原因之一,因此尽可能的避免在索引列上使用函数。...尽管可以使用基于函数的索引来 解决索引失效的问题,但如此一来带来的比如磁盘空间的占用以及列上过多的索引导致DML性能的下降。本文描述的是一个索引列上使用函数使 其失效的案例。...BUSINESS_DATE,而查询语句并没有走索引而是选择的全表扫描,而且预估所返回     的行Rows与bytes也是大的惊人,cost的值96399,接近10W。...二、分析与改造SQL语句   1.原始的SQL语句分析        SQL语句中where子句的business_date实现对记录过滤        business_date <= '20110728...基于business_date<em>列</em>来建立<em>索引</em>函数,从已存在的<em>索引</em>来看,必要性不大   2.改造SQL语句     SUBSTR(business_date, 1, 6) = SUBSTR('20110728

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