Empfohlene 10 Indexprinzip-Spezialeffekte (Sammlung)

Aufgrund seiner hervorragenden Leistung, niedrigen Kosten und reichlich vorhandenen Ressourcen ist MySQL für die meisten Internetunternehmen zur bevorzugten relationalen Datenbank geworden. Obwohl die Leistung ausgezeichnet ist, gehört zum sogenannten „guten Pferd ein guter Sattel“, wie man es besser nutzt, ist für Entwicklungsingenieure zu einem Pflichtkurs geworden. Wir sehen oft Dinge wie „Kenntnisse in MySQL“ und „SQL-Anweisungsoptimierung“. aus Stellenbeschreibungen, „Datenbankprinzipien verstehen“ und anderen Anforderungen. Wir wissen, dass in allgemeinen Anwendungssystemen das Lese-/Schreibverhältnis etwa 10:1 beträgt und Einfügungsvorgänge und allgemeine Aktualisierungsvorgänge selten Leistungsprobleme verursachen. Am häufigsten treten komplexe Abfragen auf, die auch am wahrscheinlichsten Probleme verursachen Daher hat die Optimierung von Abfrageanweisungen offensichtlich höchste Priorität. Seit Juli 2013 arbeite ich an der Optimierung langsamer Abfragen in der Kerngeschäftssystemabteilung von Meituan. Insgesamt gibt es mehr als zehn Systeme und ich habe Hunderte von Fällen langsamer Abfragen gelöst und gesammelt. Mit zunehmender Komplexität des Geschäftslebens werden die auftretenden Probleme immer seltsamer, vielfältiger und unglaublicher. Ziel dieses Artikels ist es, die Prinzipien der Datenbankindizierung und die Optimierung langsamer Abfragen aus der Sicht eines Entwicklungsingenieurs zu erläutern. Denkende Auswahl, verursacht durch eine langsame Abfrage  

1. MySQL-Indexprinzipien und langsame Abfrageoptimierung

Einführung: Aufgrund seiner hervorragenden Leistung, niedrigen Kosten und reichlich vorhandenen Ressourcen ist MySQL für die meisten Internetunternehmen zur bevorzugten relationalen Datenbank geworden. Obwohl die Leistung ausgezeichnet ist, gehört zum sogenannten „guten Pferd ein guter Sattel“, wie man es besser nutzt, ist für Entwicklungsingenieure zu einem Pflichtkurs geworden. Wir sehen oft Dinge wie „Kenntnisse in MySQL“ und „SQL-Anweisungsoptimierung“. aus Stellenbeschreibungen, „Datenbankprinzipien verstehen“ und anderen Anforderungen. Wir wissen, dass in allgemeinen Anwendungssystemen das Lese-/Schreibverhältnis etwa 10:1 beträgt und Einfügungsvorgänge und allgemeine Aktualisierungsvorgänge selten Leistungsprobleme verursachen. Am häufigsten treten komplexe Abfragen auf, die auch am wahrscheinlichsten Probleme verursachen Daher hat die Optimierung von Abfrageanweisungen offensichtlich höchste Priorität.

2. Detaillierte Erläuterung des InnoDB-Indexprinzips von MySQL

Einführung: Zusammenfassung: Dieser Artikel stellt das Wissen im Zusammenhang mit dem InnoDB-Index von MySQL vor, von verschiedenen Bäumen über Indexprinzipien bis hin zu Speicherdetails. InnoDB ist die Standardspeicher-Engine von MySQL (vor Mysql5.5.5 war es MyISAM, Dokument). Im Sinne des effizienten Lernens...

3. Erläuterung der Analyse von Indexprinzipien in der MySQL-Datenbank

Einführung: Eigentlich kann man den Index als ein spezielles Verzeichnis verstehen. SQLSERVER von Microsoft bietet zwei Arten von Indizes: Clustered-Index (auch als Clustered-Index, Clustered-Index bezeichnet) und Nonclustered-Index (Nonclustered-Index, auch als Non-Clustered-Index, Non-Clustered-Index bezeichnet).

4. Einführung in die DB2-Datenbankleistungsoptimierung

Einführung: Für die DB2-Datenbank basiert all dies auf einem tiefen Verständnis des Sperrmechanismus und Parallelitätsmechanismus, der Indexprinzipien, der Datenbankparameter, des Optimierungsprinzips, der SQL-Skriptoptimierung und anderer Technologien von DB2

5. Detaillierte Analyse des InnoDB-Index von MySQL

Einführung: Dieser Artikel stellt vor Erfahren Sie mehr über Der InnoDB-Index von MySQL, von verschiedenen Bäumen über Indexprinzipien bis hin zu Speicherdetails. InnoDB ist die Standardspeicher-Engine von MySQL (es war MyISAM vor MySQL5.5.5,

6. MySQL-Indexprinzip B+/-Tree

Einführung: http://hi.baidu.com/lzpsky/item/70b944dffe4a9e16e1f46f27 Der Index dient der schnelleren Datenabfrage Es gibt viele, und es gibt viele entsprechende Datenstrukturen in Datenbanken. 1. Ich persönlich finde die offizielle Definition von B-Tree schwierig Beispiel:

7. [Nachdruck] MySQL-Verzeichnisprinzip und langsame Abfrageoptimierung

Einführung: [Nachdruck] MySQL-Indexprinzipien und langsame Abfrageoptimierung MySQL ist aufgrund seiner hervorragenden Leistung, niedrigen Kosten und reichlich vorhandenen Ressourcen zur bevorzugten relationalen Datenbank für die meisten Internetunternehmen geworden. Obwohl die Leistung ausgezeichnet ist, ist das sogenannte „gute Pferd mit einem guten Sattel“ und wie man es besser nutzt, zu einem Pflichtkurs für Entwicklungsingenieure geworden. Wir sehen es oft aus der Stellenbeschreibung

8. MySQL-Verzeichnisprinzip

Einführung: MySQL-Indexprinzip für dieses SQL: from message where id=1 and name='a' ??mysql zuletzt Wie wurden die Daten gefunden? ? Sollten wir zuerst den Index mit id=1 abgleichen, dann den Index mit name=a abgleichen und schließlich zusammenführen, oder sollten wir gleichzeitig beurteilen? ? http://www.fuzzy.cz/en/articles/basic-principles-of-database-index

9. Verstehen Sie das Indexprinzip von SQL

Einführung: Der vorherige Artikel hat die Unterschiede zwischen SQL-Clustered-Indizes und Nicht-Clustered-Indizes grob zusammengefasst, aber siehe Es scheint unklar zu sein. In diesem Artikel werde ich es noch einmal anhand des Indexprinzips analysieren. Für den Abruf sind Indizes vorhanden, was bedeutet, dass für eine Tabelle keine Indizes erforderlich sind. Der Tabellenindex besteht aus mehreren Seiten, die zusammen eine Baumstruktur bilden, die wir normalerweise als B-Baum bezeichnen. Erstens:

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Einführung: Oracle bietet zwei Möglichkeiten: Lesen aller Zeilen aus der Tabelle (d. h. vollständiger Tabellenscan) oder Lesen einer Zeile nach der anderen über ROWID. Wenn Sie nur auf 5 % der Zeilen in der Big-Data-Tabelle zugreifen und den Index

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mysql index - Was ist der Unterschied in den Abfrageprinzipien zwischen der Bereichsabfrage von MySQL und der exakten Abfrage mit mehreren Werten?

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