数据库索引优化。

好几个月没更新博客了,一方面是因为换工作和搬家的原因,比较忙:另一方面是因为觉得对数据库的理解还不够深刻,花了些时间在学习上. 最近到新公司后,做了些数据库索引优化和维护上的工作,趁着今天有空,写个博客与大家分享下,其实一些源码也是网上拷贝的,只不过是做了些改进,主要想分享的是一个优化的思路. 一.索引的利弊   优点: 1.大大加快数据的检索速度: 2.创建唯一性索引,保证数据库表中每一行数据的唯一性: 3.加速表和表之间的连接: 4.在使用分组和排序子句进行数据检索时,可以显著减少查询中分组

数据结构和算法基础 索引的本质:数据结构,帮助高效获取数据 数据库的查询:最基本的查询算法当然是顺序查找(linear search).二分查找(binary search).二叉树查找(binary tree search)每种查找算法都只能应用于特定的数据结构之上,例如二分查找要求被检索数据有序,而二叉树查找只能应用于二叉查找树上,但是数据本身的组织结构不可能完全满足各种数据结构(例如,理论上不可能同时将两列都按顺序进行组织),所以,在数据之外,数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构,

SQL索引在数据库优化中占有一个非常大的比例, 一个好的索引的设计,可以让你的效率提高几十甚至几百倍,在这里将带你一步步揭开他的神秘面纱. 1.1 什么是索引? SQL索引有两种,聚集索引和非聚集索引,索引主要目的是提高了SQL Server系统的性能,加快数据的查询速度与减少系统的响应时间 下面举两个简单的例子: 图书馆的例子:一个图书馆那么多书,怎么管理呢?建立一个字母开头的目录,例如:a开头的书,在第一排,b开头的在第二排,这样在找什么书就好说了,这个就是一个聚集索引,可是很多人借书找某某

SQL索引一步到位(此文章为“数据库性能优化二:数据库表优化”附属文章之一) SQL索引在数据库优化中占有一个非常大的比例, 一个好的索引的设计,可以让你的效率提高几十甚至几百倍,在这里将带你一步步揭开他的神秘面纱. 1.1 什么是索引? SQL索引有两种,聚集索引和非聚集索引,索引主要目的是提高了SQL Server系统的性能,加快数据的查询速度与减少系统的响应时间 下面举两个简单的例子: 图书馆的例子:一个图书馆那么多书,怎么管理呢?建立一个字母开头的目录,例如:a开头的书,在第一排,b开头

什么是索引? 索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录. 索引是加速查询主要手段,索引是快速定位数据的技术. 索引是一种特殊的文件(innoDB(事务性数据库的首选引擎)数据表上的索引是表空间的一个组成部分),它们包含着对数据表里所有记录的引用指针. 索引:一种特殊的目录,聚集索引和非聚集索引 聚集索引:如同字典中按照字母查询,我们把这种正文内容本身就是一种按照一定规则排列的目录称为聚集引. 非聚集索引:如同字典中按照偏旁来查询某个字,我们把这种目录纯粹是目录,正文纯粹是正文的排序. 主键就是聚集

1.数据库索引原理: 参见博客 2.如何设计数据库索引以及优化数据库索引: 参见博客

这是 MySQL数据库性能优化专题 系列的第三篇文章:MySQL 数据库性能优化之索引优化 索引为什么能提高数据访问性能? 很多人只知道索引能够提高数据库的性能,但并不是特别了解其原理,其实我们可以用一个生活中的示例来理解. 我们让一位不太懂计算机的朋友去图书馆确认一本叫做<MySQL性能调优与架构设计>的书是否在藏,这样对他说:"请帮我借一本计算机类的数据库书籍,是属于 MySQL 数据库范畴的,叫做<MySQL性能调优与架构设计>".朋友会根据所属类别,前往

对普通开发人员来说经常能接触到上千万条数据优化的机会也不是很多,这里还是要感谢公司提供了这样的一个环境,而且公司让我来做优化工作.当数据库中的记录不超过10万条时,很难分辨出开发人员的水平有多高,当数据库中的记录条数超过1000万条后,还是蛮能考验开发人员的综合技术能力. 当然不是每个公司都能请得起专业的DBA,话又说过来专业的DBA也未必能来我们公司长期工作,这就不只是薪资待遇问题了还会涉及到人家的长期发展规划了,当然我也不是专业的DBA,本着能把问题解决好就是好猫的理念. 我们先看图,数据库

优化目标减少 IO 次数IO永远是数据库最容易瓶颈的地方,这是由数据库的职责所决定的,大部分数据库操作中超过90%的时间都是 IO 操作所占用的,减少 IO 次数是 SQL 优化中需要第一优先考虑,当然,也是收效最明显的优化手段.降低 CPU 计算除了 IO 瓶颈之外,SQL优化中需要考虑的就是 CPU 运算量的优化了.order by, group by,distinct … 都是消耗 CPU 的大户(这些操作基本上都是 CPU 处理内存中的数据比较运算).当我们的 IO 优化做到一定阶段之后