在mysql中，存储引擎用类似的方法使用索引，首先在索引中找到对应值，然后根据匹配的索引记录找到对应的数据行。 在mysql中，索引是在存储引擎层而不是服务器层实现的。 索引的优点： 索引可以让服务器快速定位到表的指定位置，但这并不是索引的唯一作用，到目前为止可以看到，根据索引的数据结构不同， 索引页有一些附加作用。最常见的b-tree索引，按照顺序存储数据，所以mysql可以用来做order by和group by操作。因为...
其它环境下的安装请参考MariaDB官网关于下载安装的文档。导入示例数据与前文一样，我们使用Employees Sample Database，作为示例数据库。完整示例数据库的下载地址为：https://launchpad.net/test-db/employees-db-1/1.0.6/+download/employees_db-full-1.0.6.tar.bz2。将下载的压缩包解压后，会看到一系列的文件，其中employees.sql就是导入数据的命令文件。执行 mysql -h[host] -u[user] -p < employees.sql就可以完成建库、建表...
O(log2n)的复杂度内获取到相应数据。虽然这是一个货真价实的索引，但是实际的数据库系统几乎没有使用二叉查找树或其进化品种红黑树（red-black tree）实现的，原因会在下文介绍。B-Tree和B+Tree目前大部分数据库系统及文件系统都采用B-Tree或其变种B+Tree作为索引结构，在本文的下一节会结合存储器原理及计算机存取原理讨论为什么B-Tree和B+Tree在被如此广泛用于索引，这一节先单纯从数据结构角度描述它们。B-Tree为了描述B-Tree，...
索引是快速搜索的关键。MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的。下面介绍几种常见的MySQL索引类型。 在数据库表中，对字段建立索引可以大大提高查询速度。假如我们创建了一个 mytable表： CREATE TABLE mytable( IDINTNOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL ); 我们随机向里面插入了10000条记录，其中有一条：5555, admin。 在查找username="admin"的记录 SELECT * FROMmytable WHERE username=‘admin‘;时，如果在u...
的基础结构。2 B树：一棵m阶B树是一棵平衡的m路搜索树。最重要的性质是每个非根节点所包含的关键字个数 j 满足：┌m/2┐ - 1 <= j <= m - 1；一个节点的子节点数量会比关键字个数多1，这样关键字就变成了子节点的分割标志。一般会在图示中把关键字画到子节点中间，非常形象，也容易和后面的 B+树区分。由于数据同时存在于叶子节点和非叶子结点中，无法简单完成按顺序遍历B树中的关键字，必须用中序遍历的方法。3 B+树：一棵m阶B树是...
版本, 表大概有815万行 CREATE TABLE t_audit_operate_log ( Fid bigint(16) AUTO_INCREMENT, Fcreate_time int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT ‘0‘, Fuser varchar(50) DEFAULT ‘‘, Fip bigint(16) DEFAULT NULL, Foperate_object_id bigint(20) DEFAULT ‘0‘, PRIMARY KEY (Fid), KEY indx_ctime (Fcreate_time), KEY indx_user (Fuser), KEY indx_objid (Foperate_object_id), KEY indx_ip (Fip)) ENGINE=InnoDB...
最左前缀匹配原则，mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配，比如a = 1 andb = 2 and c > 3 and d = 4 ，如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整（参考原则2）。但是mysql查询优化器可能通过优化调整顺序从而使用索引，但是写sql语句时还是按照此原则；= 和 in可以乱序，比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任...
SELECT * FROM table_name WHERE key_part1 IS NULL; 当使用不以通配符开始的LIKESELECT * FROM table_name WHERE key_part1 LIKE ‘jani%‘ 在进行联结时从另一个表中提取行时SELECT * from t1,t2 where t1.col=t2.key_part 找出指定索引的MAX()或MIN()值SELECT MIN(key_part2),MAX(key_part2) FROM table_name where key_part1=10 一个键码的前缀使用ORDER BY或GROUP BYSELECT * FROM foo ORDER BY key_part1,key_part2,key_part...
如大家所知道的，Mysql目前主要有以下几种索引类型：FULLTEXT，HASH，BTREE，RTREE。那么，这几种索引有什么功能和性能上的不同呢？ FULLTEXT 即为全文索引，目前只有MyISAM引擎支持。其可以在CREATE TABLE ，ALTER TABLE ，CREATE INDEX 使用，不过目前只有 CHAR、VARCHAR ，TEXT 列上可以创建全文索引。值得一提的是，在数据量较大时候，现将数据放入一个没有全局索引的表中，然后再用CREATE INDEX创建FULLTEXT索引，要比先为一张...
ALTER TABLE `t_user` DROP INDEX `roleName`; -- 删除t_user表中的roleName索引CREATE UNIQUE INDEX `username` ON `t_user`(`username`); -- 为t_user添加username的唯一索引mysql数据库unique索引的添加与删除标签：本文系统来源：http://my.oschina.net/u/2391658/blog/488610
1.索引就是一本书的目录，当查询表中的某行数据时，可以根据索引迅速定位该行的位置并将其返回为结果集。在MySQL的目录下，有一个data目录里面存放着数据库中的所有结构，数据和索引。.frm文件存放表的结构，.MYD存放着数据，.MYI为索引文件。数据以二进制的形式存放在.MYD文件中。.MYI文件以某种高效的数据结构存放数据，例如平衡二叉树，当查询数字时，会快速地定位数据的位置。 2.索引提高了查询速度，然而却降低了增删改...
通过例子来说明如何查看，删除和添加索引，先建立一个表，如下: mysql> create table stu ( -> id int, -> name char(5), -> key name(name), -> unique key id(id) -> ); 1.查看表的索引(两种方法) (1)show index from 表名; (2)show create table 表名; 2.删除表的索引(两种方法) (1)alter...
1.首先随便建立一张表，SQL语句如下： CREATE TABLE IF NOT EXISTS `student` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT ‘学号‘, `name` varchar(64) NOT NULL DEFAULT ‘‘ COMMENT ‘姓名‘, `sex` tinyint(1) NOT NULL COMMENT ‘性别‘, `age` tinyint(2) NOT NULL COMMENT ‘年龄‘, `class` varchar(64) NOT NULL DEFAULT ‘‘ COMMENT ‘班级‘, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=MYISAM DEFAULT CHARSET=utf8 ...
二、查询与索引优化分析 在优化MySQL时，通常需要对数据库进行分析，常见的分析手段有慢查询日志，EXPLAIN 分析查询，profiling分析以及show命令查询系统状态及系统变量，通过定位分析性能的瓶颈，才能更好的优化数据库系统的性能。1 性能瓶颈定位Show命令 我们可以通过show命令查看MySQL状态及变量，找到系统的瓶颈： Mysql> show status ——显示状态信息（扩展show status like ‘XXX’） Mysql> show variables ——显示系统变...
今天在查询一个表行数的时候，发现count(1)和count(*)执行效率居然是一样的。这跟Oracle还是有区别的。遂查看两种方式的执行计划：mysql> select count(1) from customer; +----------+ | count(1) | +----------+ | 150000 | +----------+ 1 row in set (0.03 sec)mysql> flush tables; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)mysql> select count(*) from customer; +----------+ | count(*) | +----------+ | 150000 | +----...