mysql创建索引

原文来自： pursuer.chen 原文地址：https://www.cnblogs.com/chenmh/default.aspx?page=1 [置顶]MongoDB 文章目录 2018-02-09 10:27 by pursuer.chen, 144 阅读, 收藏 , 编辑 基础: MongoDB入门系列（一）：基础概念和安装 MongoDB入门系列（二）：Insert、Update、Delete、Drop MongoDB入门系列（三）：查询（SELECT） MongoDB入门系列（四）：权限管理 MongoDB入门系列（五）：聚合操作 MongoDB 错误汇总 MongoDB 启动配置参数 集群: MongoDB 复制机制 MongoDB 搭建可复制群集 MongoDB 副本集管理 MongoDB 搭建分片集群 MongoDB 分片管理 MongoDB 分片键的选择与案例 OPS: 0 Comment [置顶]SQL Server 文章目录 2017-06-02 17:27 by pursuer.chen, 335 阅读, 收藏 , 编辑 SQL Server系列: 高可用方案: 搭建域服务器和DNS 搭建Windows故障转移群集 SQL Server Alwayson概念总结 SQL Server AlwaysOn搭建 SQL Server

本文链接： https://blog.csdn.net/jianzhang11/article/details/102867120 判断问题SQL 判断SQL是否有问题时可以通过两个表象进行判断： 系统级别表象 CPU消耗严重 IO等待严重 页面响应时间过长 应用的日志出现超时等错误 可以使用sar命令，top命令查看当前系统状态。 也可以通过Prometheus、Grafana等监控工具观察系统状态。（感兴趣的可以翻看我之前的文章）640?wx_fmt=png SQL语句表象 冗长 执行时间过长 从全表扫描获取数据 执行计划中的rows、cost很大 冗长的SQL都好理解，一段SQL太长阅读性肯定会差，而且出现问题的频率肯定会更高。更进一步判断SQL问题就得从执行计划入手，如下所示：640?wx_fmt=png 执行计划告诉我们本次查询走了全表扫描Type=ALL，rows很大(9950400)基本可以判断这是一段"有味道"的SQL。 获取问题SQL 不同数据库有不同的获取方法，以下为目前主流数据库的慢查询SQL获取工具 MySQL 慢查询日志 测试工具loadrunner Percona公司的ptquery等工具 Oracle AWR报告 测试工具loadrunner等 相关内部视图如v$、$session_wait等 GRID CONTROL监控工具 达梦数据库 AWR报告

MySQL优化-索引 一.什么是索引： 索引用来快速寻找那些具有特定值的记录，所有的MySQL索引都以B-树的形式保存。例如，假设某表有1000条数据，如果没有索引，假设要查的数据是第1000条数据，执行查询时MySQL会从第一条记录开始查询，这样要查询1000次才能查到该数据。如果有索引，MySQL无需扫描任何记录即可迅速得到目标记录所在的位置，至少效率要高100倍。 二.索引分类： 2.1.主键索引 主键是一种唯一suoy索引，它必须指定为“PRIMARY KEY”。一般是在创建表时创建索引：例如“CREATE TABLE tablename ( [...], PRIMARY KEY (列的列表) ); ”。但是，我们也可以通过修改表的方式加入主键，例如“ALTER TABLE tablename ADD PRIMARY KEY (列的列表); ”。每个表只能有一个主键。 参考上篇MySQL优化入门创建的存储过程。 该表是没有加主键索引： 加上索引执行： 运行结果如下： 运行时间从1.216s提升到了0.003s，这个效率明显提高了特别多。 查询索引： SHOW INDEX FROM 表名； 2.2.普通索引 普通索引是由关键字KEY或INDEX定义的索引。 create table ccc( id int unsigned, name varchar(32) ) create

字符修饰符 1）null于not null 说明与使用 NULL 是空值的意思，就是这个字段没有值 先创建一个数据库，并进入 mysql > create database w1 mysql > use w1 ; 这里用例子举例，什么时用null和 not null 1.首先是not null的使用 可以看到，两个字段我类型后面，我加了， not null 关键词,这就是使用 mysql > create table name ( id int ( 10 ) not null , stname char ( 10 ) not null ) ; Query OK , 0 rows affected ( 0.34 sec ) 然后查看一下表结构，可以看到第三列NULL，两个字段都是NO，表示两个字段都不允许为 NULL 值的意思 mysql > desc name ; + --------+----------+------+-----+---------+-------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | + --------+----------+------+-----+---------+-------+ | id | int ( 10 ) | NO | | NULL | | | stname | char ( 10

索引详细操作管理 一、认识索引：       1、了解索引    2、索引分类    3、索引设计原则    二、管理索引：       1、创建索引    2、查看索引    3、删除索引    一、认识索引 了解索引 索引是一种特殊的数据库结构，可以用来快速查询数据库中的特定记录。在MySQL中，所有的数据类型都可以被索引。MySQL支持的索引主要有Hash索引和B-Tree索引。目前，大部分MySQL索引都是以B-Tree（B-树）方式存储，是MySQL数据库中使用最频繁的索引类型。 讨论：    （1）BLOB和TEXT类型字段仅支持前缀索引。    （2）使用 “!=” 以及 “<>” 的时候，MySQL不使用索引。    （3）使用LIKE的时候，以 “%” 开头，即使用 “%****” 的时候无法使用索引；在使用OR的时候。要求OR前后字段都要有索引。    （4）当字段使用函数时候，MySQL无法使用索引；在连接条件字段类型不一致的时候，MySQL无法使用索引；在组合索引里使用非第一个索引时也不使用索引。    （5）索引是一个简单的表，MySQL将一个表的索引都保存到同一个索引文件中，所以索引也是占物理空间的，如果有大量的索引，索引文件可能会比数据文件更快的到达最大的文件尺寸。    （6）在更新的表中引入索引列上的数据时，MySQL会自动地更新索引

一、pymysql模块的使用 1、pymysql的下载和使用 之前我们都是通过MySQL自带的命令行客户端工具mysql来操作数据库，那如何在python程序中操作数据库呢？这就需要用到pymysql模块，该模块本质就是一个套接字客户端软件，使用前需要事先安装。 1）pymysql模块的下载 pip3 install pymysql 2）pymysql模块的使用 现有数据库mydb，其中有一个userinfo表，表中数据如下： mysql> select * from userinfo; +----+------+-----+ | id | name | pwd | +----+------+-----+ | 1 | wll | 123 | | 2 | ssx | 456 | +----+------+-----+ 示例：使用Python实现用户登录，如果用户存在则登录成功，否则登录失败 import pymysql username = input('请输入用户名：') pwd = input('请输入密码：') # 1、连接 conn = pymysql.connect( host = '127.0.0.1', port = 3306, user = 'root', password = '123', db = 'mydb', charset = 'utf8' ) # 2

七 正确使用索引 一 索引未命中 并不是说我们创建了索引就一定会加快查询速度，若想利用索引达到预想的提高查询速度的效果，我们在添加索引时，必须遵循以下问题 1 范围问题，或者说条件不明确，条件中出现这些符号或关键字：>、>=、<、<=、!= 、between...and...、like、 大于号、小于号 不等于！= between ...and... like 2 尽量选择区分度高的列作为索引,区分度的公式是count(distinct col)/count(*)，表示字段不重复的比例，比例越大我们扫描的记录数越少，唯一键的区分度是1，而一些状态、性别字段可能在大数据面前区分度就是0，那可能有人会问，这个比例有什么经验值吗？使用场景不同，这个值也很难确定，一般需要join的字段我们都要求是0.1以上，即平均1条扫描10条记录 #先把表中的索引都删除，让我们专心研究区分度的问题 #先把表中的索引都删除，让我们专心研究区分度的问题 mysql> desc s1; +--------+-------------+------+-----+---------+-------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +--------+-------------+------+-----+---------+-------+ | id

sql优化总结--博客 第一次自己写博客，以后要坚持每掌握一个技能点，就要写一篇博客出来，做一个不满足于一个 只会写if...else的程序员。 最近三个月入职了一家新的公司，做的是CRM系统，将公司多个平台的数据同步到CRM，进行 查询，统计和汇总。由于数据量比较庞大，大部分表数据上百万，甚至有的表数据上千万。所以 在系统中做sql优化比较多，特此写一篇博客总结一下关于sql优化方面的经验。 --导致查询缓慢的原因 1、数据量过大 2、表设计不合理 3、sql语句写得不好 4、没有合理使用索引 -- 针对SQL语句的优化 1、查询语句中不要使用 * 2、尽量减少子查询，使用关联查询（left join,right join,inner join）替代 3、减少使用IN或者NOT IN ,使用exists，not exists或者关联查询语句替代 4、or 的查询尽量用 union或者union all 代替 (在确认没有重复数据或者不用剔除重复数据时，union all会更好) 5、合理的增加冗余的字段（减少表的联接查询） 6、增加中间表进行优化（这个主要是在统计报表的场景， 后台开定时任务将数据先统计好，尽量不要在查询的时候去统计） 7、建表的时候能使用数字类型的字段就使用数字类型（type,status...），数字类型的字段作为条件查询比字符串的快 8

数据库引擎介绍 MySQL数据库引擎取决于MySQL在安装的时候是如何被编译的。要添加一个新的引擎，就必须重新编译MYSQL。在缺省情况下，MYSQL支持三个引擎：ISAM、MYISAM和HEAP。另外两种类型INNODB和BERKLEY（BDB），也常常可以使用。如果技术高超，还可以使用MySQL+API自己做一个引擎。下面介绍几种数据库引擎： ISAM ：ISAM是一个定义明确且历经时间考验的数据表格管理方法，它在设计之时就考虑到 数据库被查询的次数要远大于更新的次数。因此，ISAM执行读取操作的速度很快，而且不占用大量的内存和存储资源。ISAM的两个主要不足之处在于，它不 支持事务处理，也不能够容错：如果你的硬盘崩溃了，那么数据文件就无法恢复了。如果你正在把ISAM用在关键任务应用程序里，那就必须经常备份你所有的实 时数据，通过其复制特性，MYSQL能够支持这样的备份应用程序。 MyISAM ：MyISAM是MySQL的ISAM扩展格式和缺省的数据库引擎。除了提供ISAM里所没有的索引和字段管理的大量功能，MyISAM还使用一种表格锁定的机制，来优化多个并发的读写操作，其代价是你需要经常运行OPTIMIZE TABLE命令，来恢复被更新机制所浪费的空间。MyISAM还有一些有用的扩展，例如用来修复数据库文件的MyISAMCHK工具和用来恢复浪费空间的 MyISAMPACK工具

数据库索引概念： 索引是对数据库中一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可以快速访问数据库表中的特定信息，而不必扫描整个数据库。索引就是一种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。 索引的优缺点 优点： 1、可以大大加快数据的检索速度。 2、通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。 3.可以加快表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。 4、在使用分组和排序字句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。 5、通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。 缺点： 1、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。 2、索引需要占物理空间，出了数据表要转矩数据空间外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。 3、当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这就降低了数据的维护速度。 哪些列适合创建索引？ 1、经常需要搜索的列 2、作为主键的列，强制该列的唯一性和组织表中数据的排序结构。 3.经常用来连接的列，主要是一些外键，可以加快连接速度 4、经常需要排序的列，因为索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序加快查询速度 5、经常使用在where字句中的列