mysql字段的适当冗余有利于提高查询速度

CREATE TABLE `comment` ( 
`c_id` int(11) NOT NULL auto_increment COMMENT ‘评论ID‘, 
`u_id` int(11) NOT NULL COMMENT ‘用户ID‘, 
`name` varchar(50) NOT NULL default ‘‘ COMMENT ‘用户名称‘, 
`content` varchar(1000) NOT NULL default ‘‘ COMMENT ‘评论内容‘, 
PRIMARY KEY  (`c_id`) 
) ENGINE=MyISAM  DEFAULT CHARSET=utf8 ;

INSERT INTO `comment` (`c_id`, `u_id`, `name`, `content`) VALUES 
(1, 1, ‘张映‘, ‘触发器测试‘), 
(2, 1, ‘张映‘, ‘解决字段冗余‘), 
(3, 2, ‘tank‘, ‘使代码更简单‘);

在这里有一个冗余字段name,我们在读取评论进可以用联合查寻来找到user表中的名字,为什么要有冗余字段呢,因简单的sql语句执行效率更高,但不是冗余字段越多越好,冗余字段多了,同样会增加数据库负担 .
我要做的事情是,当我更新user表的name时,触发器同时更新comment表,就不要写php代码去更新了,当用户被删除时,comment表中,有关该用户的数据将被删除

时间: 2024-10-12 20:15:35

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如何使用索引提高查询速度

1.前言在web开发中, 页面模板,业务逻辑(包括缓存.连接池)和数据库这三个部分,数据库在其中负责执行SQL查询并返回查询结果,是影响网站速度最重要的性能瓶颈.本文主要 针对MySql数据库,双十一的电商大战,引发了淘宝技术热议,而淘宝现在去IOE(I代表IBM的缩写,即去IBM的存储设备和小型机;O是代表 Oracle的缩写,也即去Oracle数据库,采用MySQL和Hadoop替代的解决方案,;E是代表EMC2,即去EMC2的设备性,用PC Server替代EMC2),大量采用MySql集

数据提高查询速度的方法(摘抄)

处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:     select id from t where num is null     可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有

处理百万级以上的数据提高查询速度的方法

处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:     select id from t where num is null     可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有

处理千万级以上的数据提高查询速度的方法

处理千万级以上的数据提高查询速度的方法:1.应尽量避免在  where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描.2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在  where 及 order by 涉及的列上建立索引.3.应尽量避免在  where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:      select id from t where num is null      可以在num上设置默认值0,确保表中num列

利用SQL索引提高查询速度

1.合理使用索引 索引是数据库中重要的数据结构,它的根本目的就是为了提高查询效率.现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构. 索引的使用要恰到好处,其使用原则如下: 在经常进行连接,但是没有指定为外键的列上建立索引,而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引. 在频繁进行排序或分组(即进行group by或order by操作)的列上建立索引. 在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索,在不同值少的列上不要建立索引.比如在雇员表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值

【转】处理百万级以上的数据提高查询速度的方法

处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:     select id from t where num is null     可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有

处理百万级以上的数据提高查询速度的方法(收藏)

处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:     select id from t where num is null     可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有

【转】使用索引为什么能提高查询速度?

为什么能够提高查询速度? 索引就是通过事先排好序,从而在查找时可以应用二分查找等高效率的算法. 一般的顺序查找,复杂度为O(n),而二分查找复杂度为O(log2n).当n很大时,二者的效率相差及其悬殊. 举个例子: 表中有一百万条数据,需要在其中寻找一条特定id的数据.如果顺序查找,平均需要查找50万条数据.而用二分法,至多不超过20次就能找到.二者的效率差了2.5万倍! 在一个或者一些字段需要频繁用作查询条件,并且表数据较多的时候,创建索引会明显提高查询速度,因为可由全表扫描改成索引扫描. (

SQL 百万级数据提高查询速度的方法

SQL 百万级数据提高查询速度的方法 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引.3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:select id from t where num is null可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: