mysql数据库索引优化
我们首先讨论索引，因为它是加快查询的最重要的工具。还有其他加快查询的[url=javascript:;]技术[/url]，但是最有效的莫过于恰当地使用索引了。在MySQL 的邮件清单上，人们通常询问关于使查询更快的问题。在大量的案例中，都是因为表上没有索引，一般只要加上索引就可以立即解决问题。但这样也并非总是有效，因为优化并非总是那样简单。然而，如果不使用索引，在许多情形下，用其他手段改善性能只会是浪费时间。应该首先考虑使用索引取得最大的性能改善，然后再寻求其他可能有帮助的技术。
本节介绍索引是什么、它怎样改善查询性能、索引在什么情况下可能会降低性能，以及怎样为表选择索引。下一节，我们将讨论MySQL 的查询优化程序。除了知道怎样创建索引外，了解一些优化程序的知识也是有好处的，因为这样可以更好地利用所创建的索引。某些编写查询的方法实际上会妨碍索引的效果，应该避免这种情况出现。（虽然并非总会这样。有时也会希望忽略优化程序的作用。我们也将介绍这些情况。）
索引对单个表查询的影响
索引被用来快速找出在一个列上用一特定值的行。没有索引，MySQL不得不首先以第一条记录开始并然后读完整个表直到它找出相关的行。表越大，花费时间越多。如果表对于查询的列有一个索引，MySQL能快速到达一个位置去搜寻到数据文件的中间，没有必要考虑所有数据。如果一个表有1000 行，这比顺序读取至少快100倍。注意你需要存取几乎所有1000行，它较快的顺序读取，因为此时我们避免磁盘寻道。
例如对下面这样的一个student表：
mysql>SELECT * FROM student
+------+---------+---------+---------+---------+
| id | name | english | chinese | history |
+------+---------+---------+---------+---------+
| 12 | Tom | 66 | 93 | 67 |
| 56 | Paul | 78 | 52 | 75 |
| 10 | Marry | 54 | 89 | 74 |
| 4 | Tina | 99 | 83 | 48 |
| 39 | William | 43 | 96 | 52 |
| 74 | Stone | 42 | 40 | 61 |
| 86 | Smith | 49 | 85 | 78 |
| 37 | Black | 49 | 63 | 47 |
| 89 | White | 94 | 31 | 52 |
+------+---------+---------+---------+---------+
这样，我们试图对它进行一个特定查询时，就不得不做一个全表的扫描，速度很慢。例如，我们查找出所有english成绩不及格的学生：
mysql>SELECT name,english FROM student WHERE english<60;
+---------+---------+
| name | english |
+---------+---------+
| Marry | 54 |
| William | 43 |
| Stone | 42 |
| Smith | 49 |
| Black | 49 |
+---------+---------+
其中，WHERE从句不得不匹配每个记录，以检查是否符合条件。对于这个较小的表也许感觉不到太多的影响。但是对于一个较大的表，例如一个非常大的学校，我们可能需要存储成千上万的记录，这样一个检索的所花的时间是十分可观的。
如果，我们为english列创建一个索引：
mysql>ALTER TABLE student ADD INDEX (english) ;
+-------------------+
| index for english |
+-------------------+
| 42 |
| 43 |
| 49 |
| 49 |
| 54 |
| 66 |
| 78 |
| 94 |
| 99 |
+-------------------+
如上表，此索引存储在索引文件中，包含表中每行的english列值，但此索引是在english 的基础上排序的。现在，不需要逐行搜索全表查找匹配的条款，而是可以利用索引进行查找。假如我们要查找分数小于60的所有行，那么可以扫描索引，结果得出5行。然后到达分数为66的行，及Tom的记录，这是一个比我们正在查找的要大的值。索引值是排序的，因此在读到包含Tom的记录时，我们知道不会再有匹配的记录，可以退出了。如果查找一个值，它在索引表中某个中间点以前不会出现，那么也有找到其第一个匹配索引项的定位算法，而不用进行表的顺序扫描（如二分查找法）。这样，可以快速定位到第一个匹配的值，以节省大量搜索时间。数据库利用了各种各样的快速定位索引值的技术，这些技术是什么并不重要，重要的是它们[url=javascript:;]工作[/url]正常，索引技术是个好东西。
因此在执行下述查询
mysql>SELECT name,english FROM user WHERE english<60;
其结果为：
+---------+---------+
| name | english |
+---------+---------+
| Stone | 42 |
| William | 43 |
| Smith | 49 |
| Black | 49 |
| Marry | 54 |
+---------+---------+
你应该可以发现，这个结果与未索引english列之前的不同，它是排序的，原因正式如上所述。
索引对多个表查询的影响
前面的讨论描述了单表查询中索引的好处，其中使用索引消除了全表扫描，极大地加快了搜索的速度。在执行涉及多个表的连接查询时，索引甚至会更有价值。在单个表的查询中，每列需要查看的值的数目就是表中行的数目。而在多个表的查询中，可能的组合数目极大，因为这个数目为各表中行数之积。
假如有三个未索引的表t1、t2、t3，分别只包含列c1、c2、c3，每个表分别由含有数值1 到1000 的1000 行组成。查找对应值相等的表行组合的查询如下所示：
此查询的结果应该为1000 行，每个组合包含 3 个相等的值。如果我们在无索引的情况下处理此查询，则不可能知道哪些行包含那些值。因此，必须寻找出所有组合以便得出与WHERE 子句相配的那些组合。可能的组合数目为1000×1000×1000（十亿），比匹配数目多一百万倍。很多工作都浪费了，并且这个查询将会非常慢，即使在如像MySQL 这样快的数据库中执行也会很慢。而这还是每个表中只有1000 行的情形。如果每个表中有一百万行时，将会怎样？很显然，这样将会产生性能极为低下的结果。如果对每个表进行索引，就能极大地加速查询进程，因为利用索引的查询处理如下：
1) 如下从表t1 中选择第一行，查看此行所包含的值。
2) 使用表t2 上的索引，直接跳到t2 中与来自t1 的值匹配的行。类似，利用表t3 上的索引，直接跳到t3 中与来自t1 的值匹配的行。
3) 进到表t1 的下一行并重复前面的过程直到t1 中所有的行已经查过。
在此情形下，我们仍然对表t1 执行了一个完全扫描，但能够在表t2 和t3 上进行索引查找直接取出这些表中的行。从道理上说，这时的查询比未用索引时要快一百万倍。
如上所述，MySQL 利用索引加速了WHERE 子句中与条件相配的行的搜索，或者说在执行连接时加快了与其他表中的行匹配的行的搜索。
多列索引对查询的影响
假定你发出下列SELECT语句：
mysql> SELECT * FROM tbl_name WHERE col1=val1 AND col2=val2;
如果一个多列索引存在于col1和col2上，适当的行可以直接被取出。如果分开的单行列索引存在于col1和col2上，优化器试图通过决定哪个索引将找到更少的行并来找出更具限制性的索引并且使用该索引取行。
你可以这样创建一个多列索引：
mysql>ALTER TABLE tbl_name ADD INDEX(col1,col2);
而你应该这样创建分开的单行列索引：
mysql>ALTER TABLE tble_name ADD INDEX(col1);mysql>ALTER TABLE tble_name ADD INDEX(col1);
如果表有一个多列索引，任何最左面的索引前缀能被优化器使用以找出行。例如，如果你有一个3行列索引(col1,col2,col3)，你已经索引了在(col1)、(col1,col2)和(col1,col2,col3)上的搜索能力。
如果列不构成索引的最左面前缀，MySQL不能使用一个部分的索引。假定你下面显示的SELECT语句：
mysql> SELECT * FROM tbl_name WHERE col1=val1;mysql> SELECT * FROM tbl_name WHERE col2=val2;mysql> SELECT * FROM tbl_name WHERE col2=val2 AND col3=val3;
如果一个索引存在于(col1、col2、col3)上，只有上面显示的第一个查询使用索引。第二个和第三个查询确实包含索引的列，但是(col2)和(col2、col3)不是(col1、col2、col3)的最左面前缀。
如果LIKE参数是一个不以一个通配符字符起始的一个常数字符串，MySQL也为LIKE比较使用索引。例如，下列SELECT语句使用索引：
mysql> select * from tbl_name where key_col LIKE "Patrick%";mysql> select * from tbl_name where key_col LIKE "Pat%_ck%";
在第一条语句中，只考虑有"Patrick" <= key_col < "Patricl"的行。在第二条语句中，只考虑有"Pat" <= key_col < "Pau"的行。
下列SELECT语句将不使用索引：
mysql> select * from tbl_name where key_col LIKE "%Patrick%";mysql> select * from tbl_name where key_col LIKE other_col;
在第一条语句中，LIKE值以一个通配符字符开始。在第二条语句中，LIKE值不是一个常数。
如果column_name 是一个索引，使用column_name IS NULL的搜索将使用索引。
MySQL通常使用找出最少数量的行的索引。一个索引被用于你与下列操作符作比较的列：=、>、>=、<、<=、BETWEEN和一个有一个非通配符前缀象'something%'的LIKE的列。对于一个多列索引，如果在WHERE子句的所有AND层次使用索引，将不使用来索引优化查询。为了能够使用索引优化查询，必须把一个多列索引的前缀使用在一个AND条件组中。下列WHERE子句使用索引：
... WHERE index_part1=1 AND index_part2=2... WHERE index=1 OR A=10 AND index=2 /* index = 1 OR index = 2 */... WHERE index_part1='hello' AND index_part_3=5 /* optimized like "index_part1='hello'" */这些WHERE子句不使用索引：... WHERE index_part2=1 AND index_part3=2 /* index_part_1 is not used */... WHERE index=1 OR A=10 /* No index */... WHERE index_part1=1 OR index_part2=10 /* No index spans all rows */
MySQL索引的作用
所有的MySQL索引(PRIMARY、UNIQUE和INDEX)在B树中存储。字符串是自动地压缩前缀和结尾空间。CREATE INDEX句法。
索引用于：
快速找出匹配一个WHERE子句的行。
在多个表的查询时，执行连接时加快了与其他表中的行匹配的行的搜索。
对特定的索引列找出MAX()或MIN()值。
如果排序或分组在一个可用索引的最左面前缀上进行(例如，ORDER BY key_part_1,key_part_2)，排序或分组一个表。如果所有键值部分跟随DESC，键以倒序被读取。
在一些情况中，一个查询能被优化来检索值，不用咨询数据文件。如果对某些表的所有使用的列是数字型的并且构成某些键的最左面前缀，为了更快，值可以从索引树被检索出来。索引的弊端
一般情况下，如果MySQL 能够知道怎样用索引来更快地处理查询，它就会这样做。这表示，在大多数情况下，如果您不对表进行索引，则损害的是您自己的利益。可以看出，作者描绘了索引的诸多好处。但有不利之处吗？是的，有。实际上，这些缺点被优点所掩盖了，但应该对它们有所了解。
首先，索引文件要占磁盘空间。如果有大量的索引，索引文件可能会比数据文件更快地达到最大的文件尺寸。其次，索引文件加快了检索，但增加了插入和删除，以及更新索引列中的值的时间（即，降低了大多数涉及写入的操作的时间），因为写操作不仅涉及数据行，而且还常常涉及索引。一个表拥有的索引越多，则写操作的平均性能下降就越大。在8.4.4节记录装载和修改的速度中，我们将更为详细地介绍这些性能问题，并讨论怎样解决。
选择索引的准则
创建索引的语法已经在4.5索引属性中进行了介绍。这里，我们假定您已经阅读过该节。但是知道语法并不能帮助确定表怎样进行索引。要决定表怎样进行索引需要考虑表的使用方式。本节介绍一些关于怎样确定和挑选索引列的准则：
1、搜索的索引列，不一定是所要选择的列
换句话说，最适合索引的列是出现在WHERE 子句中的列，或连接子句中指定的列，而不是出现在SELECT 关键字后的选择列表中的列，例如：
SELECTcol_a ←不适合作索引列FROMTbl1 LEFT JOIN tbl2ON tbl1.col_b = tbl2.col_c ←适合作索引列WHEREcol_d = expr ←适合作索引列
当然，所选择的列和用于WHERE 子句的列也可能是相同的。关键是，列出现在选择列表中不是该列应该索引的标志。
出现在连接子句中的列或出现在形如col1 = col2 的表达式中的列是很适合索引的列。查询中的col_b 和col_c 就是这样的例子。如果MySQL 能利用连接列来优化一个查询，表示它通过消除全表扫描相当可观地减少了表行的组合。
2、使用惟一索引
考虑某列中值的分布。对于惟一值的列，索引的效果最好，而具有多个重复值的列，其索引效果最差。例如，存放年龄的列具有不同值，很容易区分各行。而用来记录性别的列，只含有“M”和“F”，则对此列进行索引没有多大用处（不管搜索哪个值，都会得出大约一半的行）。
3、使用短索引
如果对串列进行索引，应该指定一个前缀长度，只要有可能就应该这样做。例如，如果有一个CHAR(200) 列，如果在前10 个或20 个字符内，多数值是惟一的，那么就不要对整个列进行索引。对前10 个或20 个字符进行索引能够节省大量索引空间，也可能会使查询更快。较小的索引涉及的磁盘I/O 较少，较短的值比较起来更快。更为重要的是，对于较短的键值，索引高速缓存中的块能容纳更多的键值，因此，MySQL 也可以在内存中容纳更多的值。这增加了找到行而不用读取索引中较多块的可能性。（当然，应该利用一些常识。如仅用列值的第一个字符进行索引是不可能有多大好处的，因为这个索引中不会有许多不同的值。）
4、利用最左前缀
在创建一个n 列的索引时，实际是创建了MySQL 可利用的n 个索引。多列索引可起几个索引的作用，因为可利用索引中最左边的列集来匹配行。这样的列集称为最左前缀。（这与索引一个列的前缀不同，索引一个列的前缀是利用该的前n 个字符作为索引值。）
假如一个表在分别名为state、city 和zip 的三个列上有一个索引。索引中的行是按state/city/zip 的次序存放的，因此，索引中的行也会自动按state/city 的顺序和state 的顺序存放。这表示，即使在查询中只指定state 值或只指定state 和city 的值，MySQL 也可以利用索引。因此，此索引可用来搜索下列的列组合：
MySQL 不能使用不涉及左前缀的搜索。例如，如果按city 或zip 进行搜索，则不能使用该索引。如果要搜索某个州以及某个zip [url=javascript:;]代码[/url]（索引中的列1和列3），则此索引不能用于相应值的组合。但是，可利用索引来寻找与该州相符的行，以减少搜索范围。
5、不要过度索引
不要以为索引“越多越好”，什么东西都用索引是错的。每个额外的索引都要占用额外的磁盘空间，并降低写操作的性能，这一点我们前面已经介绍过。在修改表的内容时，索引必须进行更新，有时可能需要重构，因此，索引越多，所花的时间越长。如果有一个索引很少利用
或从不使用，那么会不必要地减缓表的修改速度。此外，MySQL 在生成一个执行计划时，要考虑各个索引，这也要费时间。创建多余的索引给查询优化带来了更多的工作。索引太多，也可能会使MySQL 选择不到所要使用的最好索引。只保持所需的索引有利于查询优化。如果想给已索引的表增加索引，应该考虑所要增加的索引是否是现有多列索引的最左索引。如果是，则就不要费力去增加这个索引了，因为已经有了。
6、考虑在列上进行的比较类型
索引可用于“<”、“<=”、“=”、“>=”、“>”和BETWEEN 运算。在模式具有一个直接量前缀时，索引也用于LIKE 运算。如果只将某个列用于其他类型的运算时（如STRCMP( )），对其进行索引没有价值。
[url=javascript:;]总结[/url]
本节介绍了索引在优化查询中的作用，包括了索引优化查询的原理，索引在各种情况的检索中的益处，也包括索引的的弊端：增加了存储的空间，使装载数据变慢。
索引是优化查询的最常用也是最有效的的方法，一个数据表，尤其是容量很大的表，建立合适的索引，会使查询的速度提高很大
mysql数据库索引优化
我们首先讨论索引，因为它是加快查询的最重要的工具。还有其他加快查询的[url=javascript:;]技术[/url]，但是最有效的莫过于恰当地使用索引了。在MySQL 的邮件清单上，人们通常询问关于使查询更快的问题。在大量的案例中，都是因为表上没有索引，一般只要加上索引就可以立即解决问题。但这样也并非总是有效，因为优化并非总是那样简单。然而，如果不使用索引，在许多情形下，用其他手段改善性能只会是浪费时间。应该首先考虑使用索引取得最大的性能改善，然后再寻求其他可能有帮助的技术。 本节介绍索引是什么、它怎样改善查询性能、索引在什么情况下可能会降低性能，以及怎样为表选择索引。下一节，我们将讨论MySQL 的查询优化程序。除了知道怎样创建索引外，了解一些优化程序的知识也是有好处的，因为这样可以更好地利用所创建的索引。某些编写查询的方法实际上会妨碍索引的效果，应该避免这种情况出现。（虽然并非总会这样。有时也会希望忽略优化程序的作用。我们也将介绍这些情况。） 索引对单个表查询的影响 索引被用来快速找出在一个列上用一特定值的行。没有索引，MySQL不得不首先以第一条记录开始并然后读完整个表直到它找出相关的行。表越大，花费时间越多。如果表对于查询的列有一个索引，MySQL能快速到达一个位置去搜寻到数据文件的中间，没有必要考虑所有数据。如果一个表有1000 行，这比顺序读取至少快100倍。注意你需要存取几乎所有1000行，它较快的顺序读取，因为此时我们避免磁盘寻道。 例如对下面这样的一个student表： mysql>SELECT * FROM student +------+---------+---------+---------+---------+ | id | name | english | chinese | history | +------+---------+---------+---------+---------+ | 12 | Tom | 66 | 93 | 67 | | 56 | Paul | 78 | 52 | 75 | | 10 | Marry | 54 | 89 | 74 | | 4 | Tina | 99 | 83 | 48 | | 39 | William | 43 | 96 | 52 | | 74 | Stone | 42 | 40 | 61 | | 86 | Smith | 49 | 85 | 78 | | 37 | Black | 49 | 63 | 47 | | 89 | White | 94 | 31 | 52 | +------+---------+---------+---------+---------+ 这样，我们试图对它进行一个特定查询时，就不得不做一个全表的扫描，速度很慢。例如，我们查找出所有english成绩不及格的学生： mysql>SELECT name,english FROM student WHERE english<60; +---------+---------+ | name | english | +---------+---------+ | Marry | 54 | | William | 43 | | Stone | 42 | | Smith | 49 |
如何优化数据库,提高查询效率
龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/066893559.html, 如何优化数据库，提高查询效率 作者：代鸿彬 来源：《学习与科普》2019年第10期 摘要：随着信息时代的到来，生活和工作当中已经无法避免的需要和计算机打交道，和 计算机打交道的同时就必须要用到数据库。数据库系统是计算机当中的一项重要系统，储存在用户的关键信息，不仅对个人影响很大，同时对企事业单位也有着重要影响。 关键词：信息时代；数据库；索引 数据库是信息的载体也是数据的最佳表现形式，它的共享性导致了数据会被大量的搜索查询，为了提高查询的效率，就不得不对数据库进行优化。 一、利用索引进行优化。 索引是数据库的重要组成部分，也是使用者根据需要进行查询最直接的方法，优化索引可以提高查询的效率。当前的数据库当中大部分还是使用国际商业机器公司以前的索引顺序存取方法，对于用户来说肯定会选择方便、快捷的索引方式，怎么方便怎么来。在建立索引的时候针对不同的内容，需要建立不同的连接方式，但是随着用户的增多，查询内容和方向的多元化，这就造成了在实际工作当中经常会有使用频率很少的索引出现，甚至也会出现没有查询所需的索引，这种情况可以通过查询优化器进行自动生成的索引进行查询。对于使用频率较为频繁的列，需要对其进行排序或者分组的列上建立索引时，要优化索引提高效率，对于使用频率很少的列可以不建立索引。 二、简化排序进行优化。 对于部分企事业单位需要排序的内容很多时，就要使用大型数据表来满足查询需求，但是大型数据表涉及的内容很多，为了避免出现重复排序的现象需要对数据表进行简化。在大型数据表当中有一部分的内容可以自动进行排序的次序输出，这时就可以直接利用查询优化器进行优化，将复杂的排序简单化，从而提高索引查询效率。需要排序的列对索引优化影响较大，就像语言当中的ORDER BY 或者GROUP BY句子当中的列次序和索引当中的列次序基本是不同的，但是排序的列可通过表的不同形式表现出来。通过简化排序避免了重复的排序，并且将数据库进行了合理的合并。如果不进行简化排序，就需要将排序的范围进行缩小简化，从而提高查询使用的效率。 三、大型表行数据库存取的合理消除。 数据库系统的存储量是有上限的，所有的索引内容都占有数据库空间，尤其是大型数据表占有的空间更大，将会造成索引时间变长。但是大型表行数据有些内容是不必要的，在进行索引查詢时，数据表当中的存取顺序对查询的效率有直接的影响。例如需要采用存取策略时，通
分布式数据库的索引技术研究
分布式数据库的索引技术研究 摘要:索引是分布式数据库中的一个重要对象。通过对分布式数据库中的索引管理技术的分析,论述了分布式数据库中索引的概念、特点、分类及使用原则等。分析了分布式数据库设计中的统一索引服务。在文章的最后部分给出了创建合理索引的一些建议。 关键词:分布式数据库索引检索 1索引的概念 索引是一个单独的、物理的数据库结构,它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标志这些值的数据页的逻辑指针清单。表的存储由两部分组成,一部分用来存放数据页面,另一部分存放索引页面。 2索引的创建 2.1 索引的创建 创建索引有多种方法,这些方法包括直接创建索引的方法和间接创建索引的方法。直接创建索引,例如使用CREATE INDEX语句或者使用创建索引向导,间接创建索引,例如在表中定义主键约束或者唯一性键约束时,同时也创建了索引。虽然,这两种方法都可以创建索引,但是,它们创建索引的具体内容是有区别的。 使用CREATE INDEX语句或者使用创建索引向导来创建索引,这是最基本的索引创建方式,并且可以定制创建出符合自己需要的索引。在使用这种方式创建索引时,可以使用许多选项,例如指定数据页的充满度、进行排序、整理统计信息等,这样可以优化索引。使用这种方法,可以指定索引的类型、唯一性和复合性,也就是说,既可以创建聚簇索引,也可以创建非聚簇索引,既可以在一个列上创建索引,也可以在两个或者两个以上的列上创建索引。 通过定义主键约束或者唯一性键约束,也可以间接创建索引。主键约束是一种保持数据完整性的逻辑,它限制表中的记录有相同的主键记录。在创建主键约束时,系统自动创建了一个唯一性的聚簇索引。虽然,在逻辑上,主键约束是一种重要的结构,但是,在物理结构上与主键约束相对应的结构是唯一性的聚簇索引。换句话说,在物理实现上,不存在主键约束,而只存在唯一性的聚簇索引。同样,在创建唯一性键约束时,也同时创建了索引,这种索引则是唯一性的非聚簇索引。因此当使用约束创建索引时,索引的类型和特征基本上都已经确定了,由用户定制的余地比较小。 3分布式数据库设计中的统一索引服务
SQLSERVER索引及优化详解
SqlServer索引及优化详解 （一）深入浅出理解索引结构 实际上，您可以把索引理解为一种特殊的目录。微软的SQL SERVER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）。下面，我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别：其实，我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。比如，我们要查“安”字，就会很自然地翻开字典的前几页，因为“安”的拼音是“an”，而按照拼音排序汉字的字典是以英文字母“a”开头并以“z”结尾的，那么“安”字就自然地排在字典的前部。如果您翻完了所有以“a”开头的部分仍然找不到这个字，那么就说明您的字典中没有这个字；同样的，如果查“张”字，那您也会将您的字典翻到最后部分，因为“张”的拼音是“zhang”。也就是说，字典的正文部分本身就是一个目录，您不需要再去查其他目录来找到您需要找的内容。 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“聚集索引”。如果您认识某个字，您可以快速地从自动中查到这个字。但您也可能会遇到您不认识的字，不知道它的发音，这时候，您就不能按照刚才的方法找到您要查的字，而需要去根据“偏旁部首”查到您要找的字，然后根据这个字后的页码直接翻到某页来找到您要找的字。但您结合“部首目录”和“检字表”而查到的字的排序并不是真正的正文的排序方法，比如您查“张”字，我们可以看到在查部首之后的检字表中“张”的页码是672页，检字表中“张”的上面是“驰”字，但页码却是63页，“张”的下面是“弩”字，页面是390页。很显然，这些字并不是真正的分别位于“张”字的上下方，现在您看到的连续的“驰、张、弩”三字实际上就是他们在非聚集索引中的排序，是字典正文中的字在非聚集索引中的映射。我们可以通过这种方式来找到您所需要的字，但它需要两个过程，先找到目录中的结果，然后再翻到您所需要的页码。我们把这种目录纯粹是目录，正文纯粹是正文的排序方式称为“非聚集索引”。通过以上例子，我们可以理解到什么是“聚集索引”和“非聚集索引”。进一步引申一下，我们可以很容易的理解：每个表只能有一个聚集索引，因为目录只能按照一种方法进行排序。 （二）何时使用聚集索引或非聚集索引 下面的表总结了何时使用聚集索引或非聚集索引（很重要）。
MySQL优化自学手册
/* * ------------------------------------------------------------------- * |-标题：MySQL优化自学手册 * |-整理: 杨白玉 * |-时间: 2015年9月25日 * ------------------------------------------------------------------- */ mysql优化 前提：数据库性能的优劣直接影响到程序的性能，所以数据库的设计与参数配置至关重要。 数据库优化的方式： 1、数据库设计 2、sql语句的优化 3、数据库参数的配置（扩展数据库的缓存或者数据库的空间） 4、恰当的硬件资源（钱的问题，有钱就能满足）
第一章数据库的设计 一、数据库的设计： 数据库的设计指的就是表的设计。设计要符合三范式（规范的模式），有时我们也需要适当的逆范式； 二、什么是三范式？ 第一范式：1NF是对属性（可理解为字段）的原子性约束，要求属性具有原子性，不可再分。第二范式：2NF是对记录的唯一性约束，要求记录有唯一的标识，即实体的唯一性； 第三范式：3NF是对字段冗余的约束，即任何字段不能由其他字段派生出来，要求字段没有冗余，这是可以做到的。 然而，没有冗余的数据库未必是好的数据库，有时候为了提高运行的效率，我们也会使用适当的逆范式，方法就是：增加字段。 一般来说，1NF在关系型数据库中是自动满足的； 2NF通常通过主键自增的唯一性来约束。而且，记录本身也很少会完全一样； 3NF主要是在主从表中，不会出现相同的字段与字段值；
第二章 SQL语句的优化 一、SQL语句优化的步骤： 1、通过show status 命令了解各种sql的执行频率； 2、定位执行效率较低的SQL语句，主要集中在查询语句 3、通过explain分析低效率的sql语句的执行情况 4、确定问题并采取相应的优化措施 二、sql语句有几类？ ddl(数据定义语句)[create alter drop] dml(数据操作语句)[insert delete update] select dtl(数据事物语句)[commit rollback savepoint] dcl(数据控制语句)[grant revoke] show status命令 该命令可以显示mysql数据库当前的状态，我们主要重点关注“Com”开头的指令。 1、显示数据库开启本次会话后到目前的信息： show status like “Com%”; <=> show session status like “Com%”; 2、显示数据库从启动到目前的信息： Show global status like “Com%”;
sql优化方案讲解
Sql优化方案 一．数据库优化技术 1.索引（强烈建议使用） 1.1优点 创建索引可以大大提高系统的性能。 第一，通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。 第二，可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。 第三，可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。 第四，在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。 第五，通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。 1.2 缺点 第一，创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。第二，索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。 第三，当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。 1.3 使用准则 索引是建立在数据库表中的某些列的上面。因此，在创建索引的时候，应该仔细考虑在哪些列上可以创建索引，在哪些列上不能创建索引。 一般来说，应该在这些列上创建索引。 第一，在经常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度；
第二，在作为主键的列上，强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构； 第三，在经常用在连接的列上，这些列主要是一些外键，可以加快连接的速度；第四，在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引，因为索引已经排序，其指定的范围是连续的； 第五，在经常需要排序的列上创建索引，因为索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序，加快排序查询时间； 第六，在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引，加快条件的判断速度。 同样，对于有些列不应该创建索引。一般来说，不应该创建索引的的这些列具有下列特点： 第一，对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。这是因为，既然这些列很少使用到，因此有索引或者无索引，并不能提高查询速度。相反，由于增加了索引，反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。 第二，对于那些只有很少数据值的列也不应该增加索引。这是因为，由于这些列的取值很少，例如人事表的性别列，在查询的结果中，结果集的数据行占了表中数据行的很大比例，即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引，并不能明显加快检索速度。 第三，对于那些定义为text, image和bit数据类型的列不应该增加索引。这是因为，这些列的数据量要么相当大，要么取值很少。 第四，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。这是因为，修改性能和检索性能是互相矛盾的。当增加索引时，会提高检索性能，但是会降低修改性能。当减少索引时，会提高修改性能，降低检索性能。因此，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。 1.4 总结 1）索引提高了数据库的检索性能，但一定程度上牺牲了修改性能。因此适用于“多查询少修改”（insert，update，delete）的表。 2）对此类表中的外键，需要分组，排序或作为检索条件的字段建立索引 3）对此类表中查询使用少，字段取值少，字段数据量大的不应创建索引
MYSQL索引和优化详细说明教程
MYSQL索引和优化详细说明教程 2008-05-16 15:59 MYSQL索引和优化 一、什么是索引？ 索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录，所有MySQL索引都以B-树的形式保存。如果没有索引，执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记录，直至找到符合要求的记录。表里面的记录数量越多，这个操作的代价就越高。如果作为搜索条件的列上已经创建了索引，MySQL无需扫描任何记录即可迅速得到目标记录所在的位置。如果表有1000个记录，通过索引查找记录至少要比顺序扫描记录快100倍。 假设我们创建了一个名为people的表： 然后，我们完全随机把1000个不同name值插入到people表。 可以看到，在数据文件中name列没有任何明确的次序。如果我们创建了name 列的索引，MySQL将在索引中排序name列： 对于索引中的每一项，MySQL在内部为它保存一个数据文件中实际记录所在位置的“指针”。因此，如果我们要查找name等于“Mike”记录的peopleid（SQL 命令为“SELECT peopleid FROM people WHERE name=\’Mike\’;”），MySQL 能够在name的索引中查找“Mike”值，然后直接转到数据文件中相应的行，准确地返回该行的peopleid（999）。在这个过程中，MySQL只需处理一个行就可以返回结果。如果没有“name”列的索引，MySQL要扫描数据文件中的所有记录，即1000个记录！显然，需要MySQL处理的记录数量越少，则它完成任务的速度就越快。 二、索引的类型 MySQL提供多种索引类型供选择： 普通索引 这是最基本的索引类型，而且它没有唯一性之类的限制。普通索引可以通 过以下几种方式创建：
mysql优化笔记
◆Mysql数据库的优化技术<大型网站优化技术> 对mysql优化时一个综合性的技术，主要包括 a: 表的设计合理化(符合3NF) b: 添加适当索引(index) [四种: 普通索引、主键索引、唯一索引unique、全文索引] c: 分表技术(水平分割、垂直分割) d: 读写[写: update/delete/add]分离 e: 存储过程[模块化编程，可以提高速度] 数据库的三层结构： f: 对mysql配置优化[配置最大并发数my.ini, 调整缓存大小] g: mysql服务器硬件升级 h: 定时的去清除不需要的数据,定时进行碎片整理(MyISAM) CREATE [UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL] INDEX index_name [USING index_type] ON tbl_name (index_col_name,...) ◆什么样的表才是符合3NF (范式) 表的范式，是首先符合1NF, 才能满足2NF , 进一步满足3NF 1NF: 即表的列的具有原子性,不可再分解，即列的信息，不能分解, 只有数据库是关系型数据库(mysql/oracle/db2/informix/sysbase/sql server)，就自动的满足1NF ?数据库的分类 关系型数据库: mysql/oracle/db2/informix/sysbase/sql server 非关系型数据库: (特点: 面向对象或者集合) NoSql数据库: MongoDB(特点是面向文档) 2NF: 表中的记录是唯一的, 就满足2NF, 通常我们设计一个主键来实现id primary key ; 3NF: 即表中不要有冗余数据, 就是说，表的信息，如果能够被推导出来，就不应该单独的设计一个字段来存放. 比如下面的设计就是不满足3NF：显示推导处理
SQL索引详解(优化数据库)
SQL索引一步到位 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作者的，不知道书名怎么办？图书管理员在写一个目录，某某作者的书分别在第几排，第几排，这就是一个非聚集索引 字典的例子：字典前面的目录，可以按照拼音和部首去查询，我们想查询一个字，只需要根据拼音或者部首去查询，就可以快速的定位到这个汉字了，这个就是索引的好处，拼音查询法就是聚集索引，部首查询就是一个非聚集索引. 看了上面的例子，下面的一句话大家就很容易理解了：聚集索引存储记录是物理上连续存在，而非聚集索引是逻辑上的连续，物理存储并不连续。就像字段，聚集索引是连续的，a后面肯定是b，非聚集索引就不连续了，就像图书馆的某个作者的书，有可能在第1个货架上和第10个货架上。还有一个小知识点就是：聚集索引一个表只能有一个，而非聚集索引一个表可以存在多个。 1.2 索引的存储机制 首先，无索引的表，查询时，是按照顺序存续的方法扫描每个记录来查找符合条件的记录，这样效率十分低下,举个例子，如果我们将字典的汉字随即打乱，没有前面的按照拼 音或者部首查询，那么我们想找一个字，按照顺序的方式去一页页的找，这样效率有多底，大家可以想象。 聚集索引和非聚集索引的根本区别是表记录的排列顺序和与索引的排列顺序是否一致，其实理解起来非常简单，还是举字典的例子：如果按照拼音查询，那么都是从a-z的，是 具有连续性的，a后面就是b，b后面就是c，聚集索引就是这样的，他是和表的物理排列顺序是一样的，例如有id为聚集索引，那么1后面肯定是2,2后面肯定是3，所以说这样的搜索顺序的就是聚集索引。非聚集索引就和按照部首查询是一样是，可能按照偏房查询的时候，根据偏旁‘弓’字旁，索引出两个汉字，张和弘，但是这两个其实一个在100页，一个在1000页，（这里只是举个例子），他们的索引顺序和数据库表的排列顺序是不一样的，这个样的就是非聚集索引。 原理明白了，那他们是怎么存储的呢？在这里简单的说一下，聚集索引就是在数据库 被开辟一个物理空间存放他的排列的值，例如1-100，所以当插入数据时，他会重新排列 整个整个物理空间，而非聚集索引其实可以看作是一个含有聚集索引的表，他只仅包含原表中非聚集索引的列和指向实际物理表的指针。他只记录一个指针，其实就有点和堆栈差不多的感觉了
浅谈MySQL索引分析和优化
MySQL索引分析和优化列：
由于索引文件以B-树格式保存，MySQL能够立即转到合适的firstname，然后再转到合适的lastname，最后转到合适的age。在没有扫描数据文件任何一个记录的情况下，MySQL就正确地找出了搜索的目标记录！ 那么，如果在firstname、lastname、age这三个列上分别创建单列索引，效果是否和创建一个firstname、lastname、age的多列索引一样呢？答案是否定的，两者完全不同。当我们执行查询的时候，MySQL只能使用一个索引。如果你有三个单列的索引，MySQL会试图选择一个限制最严格的索引。但是，即使是限制最严格的单列索引，它的限制能力也肯定远远低于firstname、lastname、age这三个列上的多列索引。
下面我们就来看看这个EXPLAIN分析结果的含义。 table：这是表的名字。 type：连接操作的类型。下面是MySQL文档关于ref连接类型的说明： “对于每一种与另一个表中记录的组合，MySQL将从当前的表读取所有带有匹配索引值的记录。如果连接操作只使用键的最左前缀，或者如果键不是UNIQUE或PRIMARY KEY类型（换句话说，如果连接操作不能根据键值选择出唯一行），则MySQL使用ref连接类型。如果连接操作所用的键只匹配少量的记录，则ref是一种好的连接类型。” 在本例中，由于索引不是UNIQUE类型，ref是我们能够得到的最好连接类型。 如果EXPLAIN显示连接类型是“ALL”，而且你并不想从表里面选择出大多数记录，那么MySQL的操作效率将非常低，因为它要扫描整个表。你可以加入更多的索引来解决这个问题。预知更多信息，请参见MySQL的手册说明。 possible_keys： 可能可以利用的索引的名字。这里的索引名字是创建索引时指定的索引昵称；如果索引没有昵称，则默认显示的是索引中第一个列的名字（在本例中，它是“firstname”）。默认索引名字的含义往往不是很明显。 Key：它显示了MySQL实际使用的索引的名字。如果它为空（或NULL），则MySQL不使用索引。 key_len：索引中被使用部分的长度，以字节计。在本例中，key_len是102，其中firstname 占50字节，lastname占50字节，age占2字节。如果MySQL只使用索引中的firstname部分，则key_len将是50。 ref：它显示的是列的名字（或单词“const”），MySQL将根据这些列来选择行。在本例中，MySQL根据三个常量选择行。 rows：MySQL所认为的它在找到正确的结果之前必须扫描的记录数。显然，这里最理想的数字就是1。 Extra：这里可能出现许多不同的选项，其中大多数将对查询产生负面影响。在本例中，MySQL 只是提醒我们它将用WHERE子句限制搜索结果集。 索引的缺点 到目前为止，我们讨论的都是索引的优点。事实上，索引也是有缺点的。 首先，索引要占用磁盘空间。通常情况下，这个问题不是很突出。但是，如果你创建每一种可能列组合的索引，索引文件体积的增长速度将远远超过数据文件。如果你有一个很大的表，索引文件的大小可能达到操作系统允许的最大文件限制。 第二，对于需要写入数据的操作，比如DELETE、UPDATE以及INSERT操作，索引会降低它们的速度。这是因为MySQL不仅要把改动数据写入数据文件，而且它还要把这些改动写入索引文件。 【结束语】在大型数据库中，索引是提高速度的一个关键因素。不管表的结构是多么简单，一次500000行的表扫描操作无论如何不会快。如果你的网站上也有这种大规模的表，那么你确实应该花些时间去分析可以采用哪些索引，并考虑是否可以改写查询以优化应用。要了解更多信息，请参见MySQL manual。另外注意，本文假定你所使用的MySQL是3.23版，部分查询不能在3.22版MySQL上执行。
oracle11g基于SQL的优化之索引优化篇
Oracle11g 基于SQL语句性能优化 通过索引对SQL进行优化 主讲人：马飞 所在部门：运维部
一、概述 本文所介绍的索引案例是在使用的是Oracle11g 11.2.0.4 数据库运行的。索引是使用最为普遍的一种优化SQL的方法，不同索引均有各自的优缺点。实际优化中需要综合考虑各种环境因素对运行慢的SQL进行优化。常见环境因素有：数据库表及索引的统计信息、列的柱状图，优化器的模式，表上是否有触发器，表上是否创建了物化视图日志，SQL语句是否使用提示符，当前会话的等待事件等。 Oracle数据库中索引可分为B-TREE索引、BitMap索引、全文索引三大类。按索引列的数量不同可分为，单列索引，多列索引。按列值是否唯一可分为唯一索引和非唯一性索引。 二、B-TREE索引 B-TREE索引常常用在OLTP数据库中，为了提高查询性,但同时一个表中索引数据多时会影响DML语句的性能，所以需要全面考虑增加索引后利弊。 2.1索引分类 主键索引、唯一键索引、非唯一键索引、多列组合索引。当表在创建主键时系统会自动为主键列或列的组合上创建唯一索引，主键索引性能最好。其它索引性能好坏取决于单列或多列的数据选择性，如果索引访问的数据小，性能相对较高，因为访问索引和表的块较少因而性能好。 2.2扫描方式 索引唯一扫描、索引范围扫描，全索引扫描，快速全索引扫描，索引跳跃扫描。 2.3上机实践 2.3.1 索引唯一扫描例子：
unique.txt 注意：由于唯一索引的列中可为空值。如果查询条件中有如下写法，则无法走索引扫描。因为b-tree索引中不存储空值。 (1)select * from tab where col is null (2)select * from tab where col is not null (3)select count(0) from tab; 其中(3)中的语句是否走索引取决于唯一索引的列上是否为非空，如果是非空，则会走“INDEX FAST FULL SCAN”快速索引扫描（采用并行索引扫描方式进行取读索引块，效率非常高）。 2.3.2 索引范围扫描例子 在非唯一性索引上的扫描通常都采用索引范围的扫描方式进行。 scan.txt scan2.txt 2.3.3 全索引扫描例子 全索引扫描指的是查询语句的所有列均在索引列中，同时需要访问全表的数据时使用。 indexfull.txt 2.3.4 快速全索引扫描例子 fast_fullscan.txt 2.3.5 索引跳跃扫描例子 skip.txt 2.4索引利弊 优点：当访问表中少量数据时可以提高查询的性能。
MYSQL-innodb性能优化学习总结
MYSQL-innodb性能优化学习总结 BSS测试部：newhackerman
数据库参数 MYSQL数据库的参数配置一般在my.ini配置文件中修改/添加（部分参数也可以用set global 参数名=值做临时调整，重启后失效），配置完后需要重启数据库才生效。 参数1：innodb_buffer_pool_size = Gb/MB 说明：此参数类似于oracle的SGA配置，当主机做为mysql数据库服务器时，一般配置为整机内存的60%~80%。 参数2：innodb_buffer_pool_instances=N 说明：内存缓冲池实例数，将innodb_buffer_pool_size配置的内存分割成N份，此参数当配置内存大小于1G时才生效，当数据库有多个会话进行数据库操作时，用于并行在多个内存块中处理任务，一般配置值《=服务器CPU的个数。 参数3：max_connections = 2000 说明：最大连接数，当数据库面对高并发时，这个值需要调节为一个合理的值，才满足业务的并发要求，避免数据库拒绝连接。 参数4：max_user_connections=1000 说明：设置单个用户的连接数。 参数5：innodb_log_buffer_size =32M 说明：日志缓冲区大小,一般不用设置太大，能存下1秒钟操作的数据日志就行了，mysql 默认1秒写一轮询写一次日志到磁盘。 参数6：innodb_flush_log_at_trx_commit 说明：（这个配置很关键）一般的实时业务交易配置为2，取值0,1,2 0:数据操作时，直接写内存，并不同时写入磁盘； 2:数据操作时，直接写内存，并不同时写入磁盘； 1:就每个事务提交就会要刷新到磁盘后才算提交完成,这种情况是保证了事务的一致性,但性能会有很大的影响。 0与2的区别： 0：当mysql挂了之后，可能会损失前一秒的事务信息 2：当mysql挂了之后，如果系统文件系统没挂，不会有事务丢失。 参数7：innodb_read_io_threads = 16 说明：数据库读操作时的线程数，用于并发。 参数8：innodb_write_io_threads = 16 说明：数据库写操作时的线程数，用于并发。
mysql优化测试
1、清阐述索引的原理； 索引的本质是帮助mysql高效获取数据的数据结构,提取句子主干,索引是一种 数据结构,为了使查询的性能更好,我们会使用多种算法进行优化,索引主要是基于二叉树结构,而这种数据二叉树结构也正是索引 2、请阐述索引的分类和各种索引的使用方式； 索引类型有:1)唯一索引;2)主键索引;3)聚集索引 唯一索引是不允许其中任何两行具有相同的索引值的索引 主键索引是数据库经常有一列或列组合,其唯一标识表的每一行,该列称为表的主键,在数据库关系图中,为表定义主键将自动创建主键索引聚集索引:在聚集索引中,其中行的屋里顺序于键值的逻辑顺序相同,一个表只能包含一个聚集索引 3、请聊聊复合索引 两个或多个列上的索引被称作为复合索引,利用索引中的附加列可以缩小搜索范围,范时勇一个具有两列的索引,复合索引的结构也于电话本类似,任命由姓和名组成,电话簿首先根据姓氏进行排序,然后根据名字对相同姓氏的人进行排序,所以复合索引的创建,应该考虑列的顺序,对索引中的所有列执行所有或进队前几列做艘多复合索引很有效,而对于后面的任意搜索执行无效 4、聊聊MYSQL主从的原理？ Mysql支持单向异步的赋值,而在赋值过程中一个主服务器,而一个或多个其它服务器充当从服务器,mysql赋值基于主服务器在二进制日志中跟踪所有对数据库的更改,因此要进行主从同步,必须先在祝福器上启用二进制日志,每个从服务器接收主服务器已经记录到二进制日志的保存的更新,当一个从服务器连接主服务器的时候,它通知主服务器从服务器在日志中读取的最后一次成功更新的位置5、MYSQL主从同步会不会有同步引起的延迟？怎么处理的？ Mysql主从同步会出现同步引起的延迟,,而针对于不同的情况处理的方法也是不同的例如:实例滚个配置过小而导致的延迟,这种延迟是由于io线程和sql 线程消耗掉了所有的io资源,所以当制度节点配置不够时,则出现延迟,解决方案是,升级制度实例规格,防止由于只读实例的规格较小导致的数据延迟,还有一个就是主库执行大事务时导致的延迟,主库执行了一条insert *** select** 非常大的插入操作,该操作产生了近几百亿的binlog日志文件传输到只读节点,进而导致只读节点出现应用binlog延迟
数据库索引的作用及实例
1.1．索引作用 2.在索引列上，除了上面提到的有序查找之外，数据库利用各种各样的 快速定位技术，能够大大提高查询效率。特别是当数据量非常大，查询涉及多个表时，使用索引往往能使查询速度加快成千上万倍。 3. 4.例如，有3个未索引的表t1、t2、t3，分别只包含列c1、c2、c3，每 个表分别含有1000行数据组成，指为1～1000的数值，查找对应值相等行的查询如下所示。 5. 6.SELECT c1,c2,c3 FROM t1,t2,t3 WHERE c1=c2 AND c1=c3 7. 8.此查询结果应该为1000行，每行包含3个相等的值。在无索引的情况 下处理此查询，必须寻找3个表所有的组合，以便得出与WHERE子句相配的那些行。而可能的组合数目为1000×1000×1000（十亿），显然查询将会非常慢。 9. 10. 如果对每个表进行索引，就能极大地加速查询进程。利用索引的查询 处理如下。 11. 12.（1）从表t1中选择第一行，查看此行所包含的数据。 13. 14.（2）使用表t2上的索引，直接定位t2中与t1的值匹配的行。类似，利 用表t3上的索引，直接定位t3中与来自t1的值匹配的行。 15. 16.（3）扫描表t1的下一行并重复前面的过程，直到遍历t1中所有的行。 17. 18. 在此情形下，仍然对表t1执行了一个完全扫描，但能够在表t2和t3 上进行索引查找直接取出这些表中的行，比未用索引时要快一百万倍。 19. 20. 利用索引，MySQL加速了WHERE子句满足条件行的搜索，而在多表连 接查询时，在执行连接时加快了与其他表中的行匹配的速度。 21. 22.2. 创建索引 23.在执行CREATE TABLE语句时可以创建索引，也可以单独用CREATE INDEX 或ALTER TABLE来为表增加索引。 24. 25.1．ALTER TABLE 26.ALTER TABLE用来创建普通索引、UNIQUE索引或PRIMARY KEY索引。 27. 28. 29. 30.ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column_list) 31. 32.ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE (column_list)
基于索引的SQL语句优化
基于索引的SQL语句优化 一、尽量避免非操作符的使用 通常情况下，为了对指定列建立特定的条件，需要在WHERE子句中使用诸如NOT、!=、<>、!<、!>等操作符，在索引列上使用这些非操作符，DBMS是不使用索引的，可以将查询语句转换为可以使用索引的查询。例： SELECT * FROM ORDERS WHERE ORDERDATE<>1997－l2 转化为：SELECT * FROM ORDERS WHERE ORDERDATE
mysql索引优化面试题
曾经偷偷的面试了两个单位，都提到了Mysql的优化问题，所以以后要多多学习数据库的优化知识了。建设数据库的优化大概主要就是索引的优化了吧，因为我们不可能修改数据结构的情况下，提高数据库的查询效率似乎也只能用索引了。当然这也是建立在你sql语句写的比较科学的情况下，如果你的sql语句本身就写的比较垃圾，神仙也救不了你！ 下边是在网上找到的一些资料，保留下来备用吧 1，创建索引 对于查询占主要的应用来说，索引显得尤为重要。很多时候性能问题很简单的就是因为我们忘了添加索引而造成的，或者说没有添加更为有效的索引导致。如果不加索引的话，那么查找任何哪怕只是一条特定的数据都会进行一次全表扫描，如果一张表的数据量很大而符合条件的结果又很少，那么不加索引会引起致命的性能下降。但是也不是什么情况都非得建索引不可，比如性别可能就只有两个值，建索引不仅没什么优势，还会影响到更新速度，这被称为过度索引。 2，复合索引 比如有一条语句是这样的：select * from users where area=’beijing’ and age=22; 如果我们是在area和age上分别创建单个索引的话，由于mysql查询每次只能使用一个索引，所以虽然这样已经相对不做索引时全表扫描提高了很多效率，但是如果在area、age两列上创建复合索引的话将带来更高的效率。如果我们创建了(area, age, salary)的复合索引，那么其实相当于创建了(area,age,salary)、(area,age)、(area)三个索引，这被称为最佳左前缀特性。因此我们在创建复合索引时应该将最常用作限制条件的列放在最左边，依次递减。 3，索引不会包含有NULL值的列 只要列中包含有NULL值都将不会被包含在索引中，复合索引中只要有一列含有NULL值，那么这一列对于此复合索引就是无效的。所以我们在数据库设计时不要让字段的默认值为NULL。 4，使用短索引 对串列进行索引，如果可能应该指定一个前缀长度。例如，如果有一个CHAR(255)的列，如果在前10 个或20 个字符内，多数值是惟一的，那么就不要对整个列进行索引。短索引不仅可以提高查询速度而且可以节省磁盘空间和I/O操作。5，排序的索引问题 mysql查询只使用一个索引，因此如果where子句中已经使用了索引的话，那么order by中的列是不会使用索引的。因此数据库默认排序可以符合要求的情况下不要使用排序操作；尽量不要包含多个列的排序，如果需要最好给这些列创建复合索引。 6，like语句操作 一般情况下不鼓励使用like操作，如果非使用不可，如何使用也是一个问题。like “%aaa%” 不会使用索引而like “aaa%”可以使用索引。 7，不要在列上进行运算 select * from users where YEAR(adddate)<2007; 将在每个行上进行运算，这将导致索引失效而进行全表扫描，因此我们可以改成select * from users where adddate<‘2007-01-01’; 8，不使用NOT IN和<>操作
常见数据库加密技术对比
常见数据库加密技术对比 作者：安华金和孙峥 数据库加密作为近年来兴起的数据库安防技术，已经被越来越多的人所重视。这种基于存储层加密的防护方式，不仅可以有效解决数据库明文存储引起的泄密风险，也可以防止来自内部或者外部的入侵及越权访问行为。 从技术手段上来看，现今数据库加密技术主要有三大类，分别是前置代理及加密网关方式、应用层加密方式以及后置代理方式。这三类技术各自的特点如何，彼此之间孰优孰劣，下文详尽介绍。 一. 前置代理及加密网关数据库加密技术 该数据库加密技术思路是在数据库之前增加一道安全代理服务，对数据库访问的用户必须经过该安全代理服务，在此服务中实现如数据加解密、存取控制等安全策略；然后安全代理服务通过数据库的访问接口实现数据在库中的加密存储。安全代理服务存在于客户端应用与数据库存储引擎之间，负责完成库中数据的加解密工作，加密数据存储在安全代理服务中。 这种数据库加密技术也会存在一些问题和限制： 1）由于在安全增强代理中需要存储加密数据，因此要解决与数据库存储数据的一致性问题，这基本不可实现。 2）数据的联合检索问题：由于在数据库内外都存在数据，这些数据的联合检索将变得很困难；SQL语法的完全兼容也非常困难。 3）开发无法透明问题：数据库协议虽然存在标准，但事实上每个不同的数据库版本都会进行若干变更、扩展和增强，使用了这些特性的用户必须进行改造。同时在安全代理中对数据库通讯协议的模拟非常困难。 4)数据库的优化处理、事务处理、并发处理等特性都无法使用：查询分析、优化处理、事务处理、并发处理工作都需要在安全增强器中完成，无法使用数据库在并发处理和查询优化上的优势，系统的性能和稳定性更多地依赖于安全代理； 5) 此种数据库加密技术对于对存储过程、触发器、函数等存储程序的实现支持也非常困难。
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