本文將幫助您深入了解索引在數(shù)據(jù)庫(kù)表中的作用，以及使用\"explain analyze\"命令來分析查詢計(jì)劃的方法。

PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)中SQL查詢的優(yōu)化方法和技巧，以提升查詢性能。其中包括使用UNION語(yǔ)句和去重操作等技術(shù)來改進(jìn)存在OR條件的查詢語(yǔ)句。

??鍵盤敲爛，年薪30萬(wàn)?? 目錄 一、索引優(yōu)化 回顧： ??索引分類： ??索引失效： ??設(shè)計(jì)原則： ??SQL性能分析 二、SQL優(yōu)化 語(yǔ)句優(yōu)化 ?? insert語(yǔ)句： ?? 主鍵優(yōu)化： ?? order by優(yōu)化： ?? group by優(yōu)化： ?? limit 優(yōu)化 ?? count 優(yōu)化 ?? update 優(yōu)化? ??索引分類： 一般分類：主

批量插入 手動(dòng)提交事務(wù) 主鍵順序插入 如果一次性需要插入大批量數(shù)據(jù)，使用insert語(yǔ)句插入性能較低，此時(shí)可以使用MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)提供的load指令進(jìn)行插入。操作如下: 主鍵順序插入性能高于亂序插入 在InnoDB存儲(chǔ)引擎中，表數(shù)據(jù)都是根據(jù)主鍵順序組織存放的，這種存儲(chǔ)方式的表稱

1 概述 在之前的測(cè)試中，我們發(fā)現(xiàn)，如果數(shù)據(jù)量很大，在執(zhí)行count操作時(shí)，是非常耗時(shí)的。 MyISAM 引擎把一個(gè)表的總行數(shù)存在了磁盤上，因此執(zhí)行 count(*) 的時(shí)候會(huì)直接返回這個(gè)數(shù)，效率很高； 但是如果是帶條件的count，MyISAM也慢。 InnoDB 引擎就麻煩了，它執(zhí)行 count(*) 的時(shí)候，

? 目錄 1、批量插入數(shù)據(jù) 1.1 linux環(huán)境下 1.1.1 開啟文件讀取 1.1.2 load數(shù)據(jù) 1.2 windows環(huán)境下 2、order by優(yōu)化 2.1 最左前綴 3、group by 3.1 最左前綴 4、count優(yōu)化 5、or條件優(yōu)化 ? 在上一期說到索引的使用，這期來聊一下SQL優(yōu)化，也是平常寫SQL的時(shí)候常用到的。 在前幾期也有聊到過批量插

MySQL的排序，有兩種方式： Using filesort : 通過表的索引或全表掃描，讀取滿足條件的數(shù)據(jù)行，然后在排序緩沖區(qū)sort buffer中完成排序操作，所有不是通過索引直接返回排序結(jié)果的排序都叫 FileSort 排序。 Using index : 通過有序索引順序掃描直接返回有序數(shù)據(jù)，這種情況即為 using

type下的ref是非唯一性索引掃描具體的一個(gè)值 ref屬性 例如：ti表先加載，const是常量? t1.other_column是個(gè)t1表常量 test.t1.ID：test庫(kù)t1表的ID字段? ? ? ? t1表引用了shared庫(kù)的t2表的col1字段，t1.col2=‘’ac‘’是一個(gè)常量? t2表沒有索引只有id主鍵，col1，col2沒有建立索引 ? ? ?rows越少

簡(jiǎn)單的查詢類型是：simple ? 外層 primary，括號(hào)里subquery ?用到了臨時(shí)表：derived ? trpe反映的結(jié)果與我們sql是否優(yōu)化過，是否是最佳狀態(tài)息息相關(guān) 最簡(jiǎn)單的查詢啥都沒有改type就是all：表明的的檢索是全表掃描 ? const：通過id查詢，有索引查詢很快? t1查詢完之后作為一張臨時(shí)表

? ?加讀鎖和寫鎖 查看是否上鎖：In_use：變成了1? ? 讀寫鎖對(duì)我們數(shù)據(jù)產(chǎn)生哪些影響： 讀鎖：是共享鎖，其他線程可以查看： 加了讀鎖：session1不能修改自己，也不可以讀其他表 但是session2窗口可以讀其他表? session2：此時(shí)對(duì)加鎖的表進(jìn)行更改操作，它會(huì)進(jìn)入阻塞狀態(tài)? ?

? ? ? 上面的功能已經(jīng)實(shí)現(xiàn)，但是分析功能， 使用explain分析這條sql： 發(fā)現(xiàn)type為All Extra：有Using filesort （文件內(nèi)排序） 這兩個(gè)是影響性能的 ? ?查看下這張表：只有一個(gè)主鍵索引 ?為這幾個(gè)字段建立一個(gè)符合索引： ? 建立完索引后，在使用explain進(jìn)行分析一下：type變成了r

? 查看一下有沒有建立索引： 用到索引中的一個(gè)：type中的ref決定訪問性能 ?用到索引中的兩個(gè)：通過key_len的長(zhǎng)度可以看出來，比第一個(gè)大一點(diǎn)。或者通過ref：中用到了兩個(gè)常量const 用到了三個(gè)索引：key_len比第二個(gè)又大了一點(diǎn)，用到了三個(gè)常量const 一下的結(jié)果都能查出，但是

對(duì)sql調(diào)優(yōu)的分析： 排序優(yōu)化：? 數(shù)據(jù)庫(kù)的連接方式，里面的數(shù)據(jù)盡量這樣連接，盡量選擇第一個(gè)方式，因?yàn)閮蓚€(gè)表的連接一共建立5次連接，第二個(gè)建立1000次連接，從小表驅(qū)動(dòng)大表方式來說選擇第一種 B相當(dāng)于部門， A是員工，通過部門id在部門表里面，部門是少量的，員工是

所謂索引：就是排好序的快速查找數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，排序家查找是索引的兩個(gè)用途 select * 在where使用到了索引，當(dāng)select *? 有模糊查詢%在左邊索引會(huì)失效? 當(dāng)select * where后面索引的順序發(fā)生變化，也會(huì)用到索引4個(gè)? 我們where后面倒著排序，也會(huì)使用到索引4個(gè) 上面，因?yàn)橛蠱ySql查詢優(yōu)

? 我們這里配置一Windows上的MySql做主機(jī)，Linux上的MySql做從機(jī)，搭建一主一從 測(cè)試以下是否能夠拼通：從Linux上：167，連接Windows的165 從Windows的165?連接Linux上：167，看是否拼通 ? 修改配置文件：首先Windows：my.ni 主機(jī)配置文件修改： 從機(jī)配置文件修改： ? 注釋掉server-id ，打開