mysql查询中利用索引的机制_MySQL
今天遇到一个奇怪的问题,明明已经建立了索引,select语句的explain也表明会利用这个索引,可是结果偏偏没有用索引,最后扫描了全表。
两个结构完全一样的sql语句:
sql1: select * from table where col_a = 123 and col_b in (‘foo’,/'bar’) order by id desc;
sql2: select * from table where col_a = 456 and col_b in (‘foo’,/'bar’) order by id desc;
结果sql1选择利用了col_a的索引,速度很快,sql2利用了主键ID的索引,扫描了全表(40w行)。
仔细分析,发现数据库中,col_a=456的记录数有近1万条,而col_a=123的记录数只有几条。
于是就清楚了,mysql选择索引不仅仅依据查询结构和索引结构,还会根据索引大概估算选择每种索引的数据量,然后选择他认为最快的索引。
可能是主键索引会比普通index更快,所以mysql最后选择了数据量跟大的id索引。
那么,如何解决这个问题呢?
很简单,只要在order语句里写多个键即可,比如:order by col_a, id desc

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MySQL kann nicht direkt auf Android ausgeführt werden, kann jedoch indirekt mit den folgenden Methoden implementiert werden: Die Verwendung der Leichtgewichtsdatenbank SQLite, die auf dem Android -System basiert, benötigt keinen separaten Server und verfügt über eine kleine Ressourcennutzung, die für Anwendungen für Mobilgeräte sehr geeignet ist. Stellen Sie sich remote eine Verbindung zum MySQL -Server her und stellen Sie über das Netzwerk zum Lesen und Schreiben von Daten über das Netzwerk eine Verbindung zur MySQL -Datenbank auf dem Remote -Server her. Es gibt jedoch Nachteile wie starke Netzwerkabhängigkeiten, Sicherheitsprobleme und Serverkosten.

MySQL hat eine kostenlose Community -Version und eine kostenpflichtige Enterprise -Version. Die Community -Version kann kostenlos verwendet und geändert werden, die Unterstützung ist jedoch begrenzt und für Anwendungen mit geringen Stabilitätsanforderungen und starken technischen Funktionen geeignet. Die Enterprise Edition bietet umfassende kommerzielle Unterstützung für Anwendungen, die eine stabile, zuverlässige Hochleistungsdatenbank erfordern und bereit sind, Unterstützung zu bezahlen. Zu den Faktoren, die bei der Auswahl einer Version berücksichtigt werden, gehören Kritikalität, Budgetierung und technische Fähigkeiten von Anwendungen. Es gibt keine perfekte Option, nur die am besten geeignete Option, und Sie müssen die spezifische Situation sorgfältig auswählen.

Die MySQL-Datenbankleistung Optimierungshandbuch In ressourcenintensiven Anwendungen spielt die MySQL-Datenbank eine entscheidende Rolle und ist für die Verwaltung massiver Transaktionen verantwortlich. Mit der Erweiterung der Anwendung werden jedoch die Datenbankleistung Engpässe häufig zu einer Einschränkung. In diesem Artikel werden eine Reihe effektiver Strategien zur Leistungsoptimierung von MySQL -Leistung untersucht, um sicherzustellen, dass Ihre Anwendung unter hohen Lasten effizient und reaktionsschnell bleibt. Wir werden tatsächliche Fälle kombinieren, um eingehende Schlüsseltechnologien wie Indexierung, Abfrageoptimierung, Datenbankdesign und Caching zu erklären. 1. Das Design der Datenbankarchitektur und die optimierte Datenbankarchitektur sind der Eckpfeiler der MySQL -Leistungsoptimierung. Hier sind einige Kernprinzipien: Die Auswahl des richtigen Datentyps und die Auswahl des kleinsten Datentyps, der den Anforderungen entspricht, kann nicht nur Speicherplatz speichern, sondern auch die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit verbessern.

MySQL kann mehrere gleichzeitige Verbindungen verarbeiten und Multi-Threading-/Multi-Processings verwenden, um jeder Client-Anfrage unabhängige Ausführungsumgebungen zuzuweisen, um sicherzustellen, dass sie nicht gestört werden. Die Anzahl der gleichzeitigen Verbindungen wird jedoch von Systemressourcen, MySQL -Konfiguration, Abfrageleistung, Speicher -Engine und Netzwerkumgebung beeinflusst. Die Optimierung erfordert die Berücksichtigung vieler Faktoren wie Codeebene (Schreiben effizienter SQL), Konfigurationsstufe (Anpassung von max_connections), Hardwareebene (Verbesserung der Serverkonfiguration).

Wenn MySQL -Modifys -Tabellenstruktur verwendet werden, werden normalerweise Metadatenverriegelungen verwendet, wodurch die Tabelle gesperrt wird. Um die Auswirkungen von Schlösser zu verringern, können die folgenden Maßnahmen ergriffen werden: 1. Halten Sie Tabellen mit Online -DDL verfügbar; 2. Führen Sie komplexe Modifikationen in Chargen durch; 3.. Arbeiten während kleiner oder absendlicher Perioden; 4. Verwenden Sie PT-OSC-Tools, um eine feinere Kontrolle zu erreichen.

SQllimit -Klausel: Steuern Sie die Anzahl der Zeilen in Abfrageergebnissen. Die Grenzklausel in SQL wird verwendet, um die Anzahl der von der Abfrage zurückgegebenen Zeilen zu begrenzen. Dies ist sehr nützlich, wenn große Datensätze, paginierte Anzeigen und Testdaten verarbeitet werden und die Abfrageeffizienz effektiv verbessern können. Grundlegende Syntax der Syntax: SelectColumn1, Spalte2, ... Fromtable_Namelimitnumber_of_rows; number_of_rows: Geben Sie die Anzahl der zurückgegebenen Zeilen an. Syntax mit Offset: SelectColumn1, Spalte2, ... Fromtable_NamelimitOffset, Number_of_rows; Offset: Skip überspringen

1. Verwenden Sie den richtigen Index, um das Abrufen von Daten zu beschleunigen, indem die Menge der skanierten Datenmenge ausgewählt wird. Wenn Sie mehrmals eine Spalte einer Tabelle nachschlagen, erstellen Sie einen Index für diese Spalte. Wenn Sie oder Ihre App Daten aus mehreren Spalten gemäß den Kriterien benötigen, erstellen Sie einen zusammengesetzten Index 2. Vermeiden Sie aus. Auswählen * Nur die erforderlichen Spalten. Wenn Sie alle unerwünschten Spalten auswählen, konsumiert dies nur mehr Serverspeicher und veranlasst den Server bei hoher Last oder Frequenzzeiten, beispielsweise die Auswahl Ihrer Tabelle, wie beispielsweise die Spalten wie innovata und updated_at und Zeitsteuer und dann zu entfernen.

Ja, MySQL unterstützt das Speichern von JSON -Daten. Es unterstützt nativ JSON -Datentypen und ermöglicht eine effiziente Manipulation von JSON -Daten mithilfe von Datenbankfunktionen. Für komplexe JSON -Strukturen und unangemessene Abfragebedingungen kann der Missbrauch von JSON -Funktionen jedoch zu Leistungsproblemen führen. Daher erfordert die effiziente Verwendung von JSON -Datentypen ein angemessenes JSON -Strukturdesign, eine geeignete JSON -Funktionsnutzung und geeignete Indexierungsstrategien.
