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MySQL -通过调整索引提升查询效率

在这种情况下,这样设计的索引确实能够最快地过滤出需要的行,对于WHERE子句中只使用了索引部分前缀列的查询来说选择性也更高。...然而,性能不只是依赖于所有索引列的选择性(整体基数),也和查询条件的具体值有关,也就是和值的分布有关。这和选择前缀的长度需要考虑的地方一样。...article_id desc limit 5 执行时间:0.0261 注:UNION 和UNION ALL 的区别 在 数据库中,UNION和UNION ALL关键字都是将两个结果集合并为一个,但这两者从使用和效率上来说都有所不同...从效率上说,UNION ALL 要比UNION快很多,所以,如果可以确认合并的两个结果集中不包含重复的数据的话,那么就使用UNION ALL,如下: select * from gc_dfys union...all select * from ls_jg_dfys 注: mysql中union all的order by问题 今天写mysql数据库代码的时候,发现union的结果不是预期的 stime

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MySQL 大表如何优化查询效率

MySQL 大表如何优化查询效率? 背景 XX 实例(一主一从)xxx 告警中每天凌晨在报 SLA 报警,该报警的意思是存在一定的主从延迟。...(若在此时发生主从切换,需要长时间才可以完成切换,要追延迟来保证主从数据的一致性) XX 实例的慢查询数量最多(执行时间超过 1s 的 SQL 会被记录),XX 应用那方每天晚上在做删除一个月前数据的任务...: 最近一个星期内,总共记录的慢查询执行花费时间为 25403s,最大的慢 SQL 执行时间为 266s,平均每个慢 SQL 执行时间 5s,平均扫描的行数为 1766 万。...结果第二部分: select arrival_record 操作记录的慢查询数量最多有 4 万多次,平均响应时间为 4s,delete arrival_record 记录了 6 次,平均响应时间 258s...select xxx_record 语句 select arrival_record 慢查询语句都类似于如下所示,where 语句中的参数字段是一样的,传入的参数值不一样: select count(*

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MySQL调优系列——如何提高MySQL查询效率

6、使用了`%xxx%`或者`%xxx`导致全表扫描,(若要提高效率考虑使用覆盖索引)。 7、应尽量避免在where子句中对字段进行表达式或者函数操作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。...8、在使用索引字段作为条件时,如果该索引是符合索引,那么必须使用到该索引中第一个字段作为条件时才能保证系统使用到该索引,否则该索引不被使用,并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致(虽然MySQL底层会优化...,SQL是根据表中数据来进行查询优化的,当索引列有大量数据重复时,SQL查询可能不会去利用索引,如一表中 有字段sex,male、female几乎各一半,那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用...11、索引并不是越多越好,索引固然可以提高相应的select查询效率,但是同时也降低了insert和update的效率,因为insert和update有可能会重建索引,一个表的索引数最好不要超过6个。...13、尽量使用可变长度类型varchar, 因为首先变长字段存储空间小,可以节省存储空间,其次对于查询来说,在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。

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Mysql 多表联合查询效率分析及优化

(所谓的链接表就是数据库在做查询形成的中间表)。 例如:下面的语句1和语句2的结果是相同的。 语句1:隐式的内连接,没有INNER JOIN,形成的中间表为两个表的笛卡尔积。...中涉及到多表查询的时候,需要根据查询的情况,想好使用哪种连接方式效率更高。...请注意这说明如果执行下面类型的查询MySQL进行全扫描b,因为LEFT JOIN强制它在d之前读取: SELECT * FROM a,b LEFT JOIN c ON (c.key=a.key) LEFT...例如,在下面的查询中如果t2.column1为NULL,WHERE 子句将为false: SELECT * FROM t1 LEFT JOIN t2 ON (column1) WHERE t2.column2...=5; 因此,可以安全地将查询转换为普通联接: SELECT * FROM t1, t2 WHERE t2.column2=5 AND t1.column1=t2.column1; 这样可以更快,因为如果可以使查询更佳

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MySQL|查询字段数量多少对查询效率的影响

一、问题由来 我们知道执行计划的不同肯定会带来效率的不同,但是在本例中执行计划完全一致,都是全表扫描,不同的只有字段个数而已。...另外对于大数据量访问来讲可能涉及到物理 IO,首次访问和随后的访问因为 Innodb buffer 的关系,效率不同是正常,需要多测试几次。 测试1: ? ? ? 测试2: ?...我们通过这两个测试,可以发现随着字段的不断减少,效率越来越高,并且主要的区别都在 sending data 下面,这个状态我曾经大概描述过参考文章: https://www.jianshu.com/p/...MySQL 的格式。...到这里我们大概知道了,查询的字段越多那么这里转换的过程越长,并且这里都是实际的内存拷贝,而非指针指向。

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MySQL索引优化:如何提高查询效率和性能

MySQL索引优化是提高查询效率和性能的关键。在处理大量数据和复杂查询时,合理设计和使用索引可以显著提升数据库的响应速度和吞吐量。下面将详细介绍如何进行MySQL索引优化并提供一些建议。...高频率的查询列和经常用于连接的外键列通常是索引的最佳选择。 2、根据列的基数(不同值的数量)选择索引,基数越大,索引的选择性越好,提高查询效率。...2、注意删除不再使用的索引,以减少磁盘空间的占用和提高更新操作的效率。 3、当一个复合索引已经包含了另一个复合索引的所有列时,可以考虑删除较长的索引,以减少冗余。...五、定期分析和优化索引 1、使用MySQL提供的EXPLAIN语句来分析查询执行计划,查看是否正确使用了索引。 2、使用OPTIMIZE TABLE命令可以修复索引碎片,提高索引的性能。...MySQL索引优化是提高数据库查询效率和性能的重要手段。

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谈谈MYSQL索引是如何提高查询效率

那么接下来就一起探索MYSQL索引的原理吧。 什么是索引 索引其实是一种能高效帮助MYSQL获取数据的数据结构,通常保存在磁盘文件中,好比一本书的目录,能加快数据库的查询速度。...除此之外,索引是有序的,所以也能提高数据的排序效率。 通常MYSQL的索引包括聚簇索引,覆盖索引,复合索引,唯一索引,普通索引,通常底层是B+树的数据结构。...总结一下,索引的优势在于: 提高查询效率。 降低数据排序的成本。 缺点在于: 索引会占用磁盘空间。 索引会降低更新表的效率。因为在更新数据时,要额外维护索引文件。...可以看出B树的查询效率是很高的。 B树存在着什么问题,需要改进优化呢? 第一个问题:B树在范围查询时,性能并不理想。...当我们用主键值去查询的时候,查询效率是很快的,因为可以直接返回数据。 ?

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开启MYSQL查询日志,监控优化SQL效率

一、安装登录MYSQL 1、下载地址:MYSQL官网(直接next安装即可) 2、安装完成后点击如下图所示输入密码进行登录操作 ?...登录成功 二、查看是否开启了慢查询日志 输入命令【show variables like 'slow_query_log'】,页面会显示是否开启了慢查询日志,slow_query_log =ON,代表已经开启...监控阈值 五、设置set global为全局生效 1.set global 只是全局session生效,重启后失效,如果需要以上配置永久生效,需要做如下配置 MySQL在Windows系统中的配置文件一般是是...my.ini找到[mysqld]下面加上 log-slow-queries = F:\MySQL\log\mysqlslowquery.log long_query_time = 2 2.执行命令show...日志路径 3.显示的日志记录在/apps/logs/mysql/slow3306.log目录 4.测试结果 ? 结果 5.查询日志记录 ? 日志记录

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MySQL怎样处理排序⭐️如何优化需要排序的查询

前言在MySQL查询中常常会用到 order by 和 group by 这两个关键字它们的相同点是都会对字段进行排序,那查询语句中的排序是如何实现的呢?...时,则会将查询需要的所有字段放入sort_buffer中,然后对需要排序的列进行排序,最后返回结果当查询需要的字段长度大于 max_length_for_sort_data 时,只会将需要排序的字段和主键值放入...sort_buffer中,等到排序后再去查询聚簇索引获取需要查询的列(相当于又多了一次回表)在sort_buffer中进行排序时,如果内存足够则会在内存中进行排序,如果内存不够则会使用磁盘的临时文件来辅助排序开启...,通过索引来保证有序当使用的索引无序时则会使用sort_buffer进行排序,当查询字段的长度未超过限制时,sort_buffer中每条记录会存储需要查询的列如果超过限制,则sort_buffer只会存储需要排序的列和主键值...避免使用磁盘页辅助排序当无法使用索引时可以调整sort buffer 或 max_length_for_sort_data(谨慎)最后(不要白嫖,一键三连求求拉~)本篇文章被收入专栏 由点到线,由线到面,构建MySQL

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Mysql学习之优化总结(1)--从mysql查询过程优化

服务器会负责缓存线程,所以服务层不需要为每个连接新建线程,提升了连接效率。...因为我们比MySQL更懂我们的数据.MySQL数据,仅仅只是自己收集到的信息,这些信息可能是不准的,MySQL根据这些信息选了一个它自认为最优的方案,但是这个方案可能和我们想象的不一样....对于I/O密集型应用,效率会高很多) 从这里可以看出我们可以通过优化表结构,优化索引等来优化查询优化的过程。...5)查询执行 这里的查询执行计划,也就是MySQL查询中的执行计划,比如要先执行uin = 12345678还是nickname = "主播" 在解析查询和优化后,MySQL会生成对应的执行计划,这个执行计划会传给查询执行引擎...未来篇: mysql学习之优化总结(2)--查询优化 mysql学习之优化总结(3)--解读索引的数据结构和算法,了解索引原理和设计优化 mysql学习之优化总结(4)--优化表的设计

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MySQL怎样进行多表设计与查询?什么是MySQL的事务和索引?

前面说完了数据库的DDL,DML和DQL,今天主要来看一下MySQL的多表设计与查询。本篇将带你快速了解MySQL的多表设计与查询,以及了解MySQL事务和索引相关的内容。...如对用户基本信息查询的频率很高,而对用户身份信息查询很少,此时就可以将用户表拆分为基本信息和身份信息两张表,以提高查询效率,如下 3)实现 在任意一方加入外键,关联另外一方的主键,并且设置外键为唯一(UNIQUE...MySQL的事务默认是自动提交的,所以当执行一条DML语句时,MySQL会立即隐式的提交事务。...很形象,所以叫二叉搜索树,其近似于折半查找,每次比较可以将搜索范围减小一半,使得搜索效率相对较高。 2、优缺点 2.1 优点 1)索引能提高数据查询效率,降低数据库的IO成本。...2)索引大大提高了查询效率,却同时也降低了insert、update、delete的效率

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Mysql索引降维 优化查询 提高效率

=’110′ 假设有这样子一条语句: select * from test where user_name = '我是用户名' and user_phone='110' 有两个字段都有索引可用,mysql...mysql内部的错误判断可能使得user_name索引生效,此时效率就会很低了,我们可以强制使用某个索引 指定使用索引的意义 从以上例子中,我们可以思考并归纳。...能提升效率的核心是:在一开始就尽可能地筛选出准确的数据。 所以当我们发现mysql可能处理出错的情况时,可以手动指定使用更优的索引来提高查询效率。 这个可以称为索引降维。...目标:筛选出所有红色的点 步骤:选出所有带有红色点的面 –> 选出所有带有红色点的线 –> 在线上选出所有红色点 索引降维 在老旧的mysql版本中,where的条件顺序还会很大影响执行结果。...总结 在分表、组合索引等等场景下,我们可以结合业务数据,进行降维的顺序思考,尽可能地在一开始就筛选出比较准确的数据,在后续的筛选中则只需要遍历检查很少的一部分数据,已达到提高查询效率的效果

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MySQL索引降维 优化查询 提高效率

=’110′ 假设有这样子一条语句: select * from test where user_name = '我是用户名' and user_phone='110' 有两个字段都有索引可用,mysql...mysql内部的错误判断可能使得user_name索引生效,此时效率就会很低了,我们可以强制使用某个索引 指定使用索引的意义 从以上例子中,我们可以思考并归纳。...能提升效率的核心是:在一开始就尽可能地筛选出准确的数据。 所以当我们发现mysql可能处理出错的情况时,可以手动指定使用更优的索引来提高查询效率。 这个可以称为索引降维。...目标:筛选出所有红色的点 步骤:选出所有带有红色点的面 –> 选出所有带有红色点的线 –> 在线上选出所有红色点 索引降维 在老旧的mysql版本中,where的条件顺序还会很大影响执行结果。...总结 在分表、组合索引等等场景下,我们可以结合业务数据,进行降维的顺序思考,尽可能地在一开始就筛选出比较准确的数据,在后续的筛选中则只需要遍历检查很少的一部分数据,已达到提高查询效率的效果。

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MySQL索引凭什么让查询效率提高这么多?

那我们想要优化数据库查询,就要尽量减少磁盘的IO操作,所以就出现了索引。 索引是什么? 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。...由此可见,BTree索引使每次磁盘I/O取到内存的数据都发挥了作用,从而提高了查询效率。 但是有没有什么可优化的地方呢? 我们从图上可以看到,每个节点中不仅包含数据的key值,还有data值。...而每一个页的存储空间是有限的,如果data数据较大时将会导致每个节点(即一个页)能存储的key的数量很小,当存储的数据量很大时同样会导致B-Tree的深度较大,增大查询时的磁盘I/O次数,进而影响查询效率...不过,虽然索引可以加快查询速度,提高 MySQL 的处理性能,但是过多地使用索引也会造成以下弊端: 创建索引和维护索引要耗费时间,这种时间随着数据量的增加而增加。...注意:索引可以在一些情况下加速查询,但是在某些情况下,会降低效率。 索引只是提高效率的一个因素,因此在建立索引的时候应该遵循以下原则: 在经常需要搜索的列上建立索引,可以加快搜索的速度。

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