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推荐10款索引原理特效(收藏)

Jun 14, 2017 am 10:41 AM

  MySQL凭借着出色的性能、低廉的成本、丰富的资源,已经成为绝大多数互联网公司的首选关系型数据库。虽然性能出色,但所谓“好马配好鞍”,如何能够更好的使用它,已经成为开发工程师的必修课,我们经常会从职位描述上看到诸如“精通MySQL”、“SQL语句优化”、“了解数据库原理”等要求。我们知道一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,所以查询语句的优化显然是重中之重。   本人从13年7月份起,一直在美团核心业务系统部做慢查询的优化工作,共计十余个系统,累计解决和积累了上百个慢查询案例。随着业务的复杂性提升,遇到的问题千奇百怪,五花八门,匪夷所思。本文旨在以开发工程师的角度来解释数据库索引的原理和如何优化慢查询。  一个慢查询引发的思考select    

1. MySQL索引原理和慢查询优化

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简介:MySQL凭借着出色的性能、低廉的成本、丰富的资源,已经成为绝大多数互联网公司的首选关系型数据库。虽然性能出色,但所谓“好马配好鞍”,如何能够更好的使用它,已经成为开发工程师的必修课,我们经常会从职位描述上看到诸如“精通MySQL”、“SQL语句优化”、“了解数据库原理”等要求。我们知道一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,所以查询语句的优化显然是重中之重。

2. MySQL的InnoDB索引原理详解

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简介:摘要:本篇介绍下Mysql的InnoDB索引相关知识,从各种树到索引原理到存储的细节。InnoDB是Mysql的默认存储引擎(Mysql5.5.5之前是MyISAM,文档)。本着高效学...

3. mysql 数据库中索引原理分析说明

简介:实际上,您可以把索引理解为一种特殊的目录。微软的SQLSERVER提供了两种索引:聚集索引(clustered index,也称聚类索引、簇集索引)和非聚集索引(nonclustered index,也称非聚类索引、非簇集索引)。

4. DB2数据库性能优化介绍

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简介:对于DB2数据库来说,这一切都建立在深刻理解DB2的锁机制以及并发机制、索引原理、数据库参数、优化器原理、SQL脚本的优化等这些技

5. MySQL的InnoDB索引详细分析

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简介:本篇介绍下MySQL的InnoDB索引相关知识,从各种树到索引原理到存储的细节。InnoDB是MySQL的默认存储引擎(MySQL5.5.5之前是MyISAM,

6. mysql索引原理之B+/-Tree

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简介:http://hi.baidu.com/lzpsky/item/70b944dffe4a9e16e1f46f27 索引,是为了更快的查询数据,查询算法有很多,对应的数据结构也不少,数据库常用的索引数据结构一般为B+Tree。 1、B-Tree 关于B-Tree的官方定义个人觉得比较难懂,通俗一点就是举个例子。假如:

7. 【转载】MySQL目录原理及慢查询优化

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简介:【转载】MySQL索引原理及慢查询优化 MySQL凭借着出色的性能、低廉的成本、丰富的资源,已经成为绝大多数互联网公司的首选关系型数据库。虽然性能出色,但所谓“好马配好鞍”,如何能够更好的使用它,已经成为开发工程师的必修课,我们经常会从职位描述上看到

8. mysql 目录原理

简介:mysql 索引原理 对于 这条 SQL: from message where id=1 and name='a' ??mysql最后是如何找到数据的呢?? 是先匹配id=1的索引,然后再匹配name=a的索引,最后再merge,还是同时判断? ? http://www.fuzzy.cz/en/articles/basic-principles-of-database-index

9. 你了解SQL的索引原理吗

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简介:上篇文章粗略的总结了些SQL聚集索引与非聚集索引的区别,但看起来好像不太清晰,这篇我通过索引原理来再一次分析下。 索引是为检索而存在的,就是说索引并不是一个表必须的。表索引由多个页面组成,这些页面一起组成了一个树形结构,即我们通常说的B树,首先

10. Oracle 索引基本原理

简介:Oracle提供了两种方式:从表中读取所有行(即全表扫描),或者通过ROWID一次读取一行。如果只访问大数据量表中的5%的行,并且使用索

【相关问答推荐】:

mysql索引 - mysql的范围查询和多值精确查询在查询原理上的区别是什么?

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MySQL支持四种索引类型:B-Tree、Hash、Full-text和Spatial。1.B-Tree索引适用于等值查找、范围查询和排序。2.Hash索引适用于等值查找,但不支持范围查询和排序。3.Full-text索引用于全文搜索,适合处理大量文本数据。4.Spatial索引用于地理空间数据查询,适用于GIS应用。

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