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MySQL 索引最佳实践之问题反馈我之前发布的 PPT —— 《MySQL 索引最佳实践》中，有很多人提了很多问题，我没有时间一一回答，于是我决定把这些问题集中在一起进行回答。问：我们团队中的一人想要使用 bigint 字段类型来代替 25-30 长度的 varchar 类型来存储 CRC64 数据，然后将索引也改成 bigint 的索引，这会节省索引的空间。请问这否是合理的性能优化方

索引是快速搜索的关键。MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的。下面介绍几种常见的MySQL索引类型。在数据库表中，对字段建立索引可以大大提高查询速度。假如我们创建了一个 mytable表：CREATE TABLE mytable(   ID INT NOT NULL,    username VARCHAR(16) NOT NULL  );   我们随机向里面插入了

MySQL的扩展SQL中有一个非常有意思的应用WITH ROLLUP，在分组的统计数据的基础上再进行相同的统计（SUM,AVG,COUNT…），非常类似于Oracle中统计函数的功能，Oracle的统计函数更多更强大。下面演示单个司机以及所有司机的总行驶里程数和平均行驶里程数：mysql> select name,sum(miles) as 'miles/driver'    -> f

在一个update和insert操作频繁的表中，少量数据测试的时候运行良好，在实际运营中，因数据量比较大（21万条记录），会出现死锁现象，用show processlist查看，可以看到一个update语句状态是Locked，一个delete语句状态是Sending data。查看了一下参考手册，把锁定相关的资料整理下来，以便自己记录和追踪该问题的解决情况：MySQL 5.1支持对MyIS

MySQL的语句一共分为11步，如下图所标注的那样，最先执行的总是FROM操作，最后执行的是LIMIT操作。其中每一个操作都会产生一张虚拟的表，这个虚拟的表作为一个处理的输入，只是这些虚拟的表对用户来说是透明的，但是只有最后一个虚拟的表才会被作为结果返回。如果没有在语句中指定某一个子句，那么将会跳过相应的步骤。下面我们来具体分析一下查询处理的每一个阶段FORM: 对FROM的左

1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：1select id from t where num is null可以在

1. 为什么使用索引在无索引的情况下，MySQL会扫描整张表来查找符合sql条件的记录，其时间开销与表中数据量呈正相关。对关系型数据表中的某些字段建索引可以极大提高查询速度（当然，不同字段是否selective会导致这些字段建立的索引对查询速度的提升幅度不同，而且索引也并非越多越好，因为写入或删除时需要更新索引信息）。对于MySQL的Innodb储存引擎来说，大部分类型的index均以

http://imysql.cn/taxonomy/term/15

MySQL 的数值数据类型可以大致划分为两个类别，一个是整数，另一个是浮点数或小数。许多不同的子类型对这些类别中的每一个都是可用的，每个子类型支持不同大小的数据，并且 MySQL 允许我们指定数值字段中的值是否有正负之分或者用零填补。　　表列出了各种数值类型以及它们的允许范围和占用的内存空间。类型 大小 范围（有符号） 范围（无符号） 用途 TINYINT 1 字节 (-128

1，在老版本的MySQL 3.22中，MySQL的单表限大小为4GB，当时的MySQL的存储引擎还是ISAM存储引擎。但是，当出现MyISAM存储引擎之后，也就是从MySQL 3.23开始，MySQL单表最大限制就已经扩大到了64PB了（官方文档显示）。也就是说，从目前的技术环境来看，MySQL数据库的MyISAM存储 引擎单表大小限制已经不是有MySQL数据库本身来决定，而是由所在主机的OS上面

今天在做一个功能的时候，用到两个时间戳相减来做查询条件，由于其两个字段都是unsigned的，并两个的大小是不一样。所以直接相减查询的时候，就出现ERROR 1690 (22003): BIGINT UNSIGNED value is out of range in..的错误，因为结果可能会出现负数。。。。过后查资料，发现可以通过下面的方法来解决：[sql]

count函数是用来统计表中或数组中记录的一个函数，下面我来介绍在MySQL中count函数用法与性能比较吧。count(*) 它返回检索行的数目， 不论其是否包含 NULL值。SELECT 从一个表中检索，而不检索其它的列，并且没有 WHERE子句时， COUNT(*)被优化到最快的返回速度。例如：SELECT COUNT(*) FROM student;COUNT(

这里还需要注意一点就是，需要安装profile模块才能实现。1、不过版本要在5.0.37之后。(SHOW PROFILES and SHOW PROFILE were added in MySQL 5.0.37.)SELECT @@profiling;来查看是否已经启用profile，如果profilng值为0，可以通过SET profiling = 1;

索引是快速搜索的关键。MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的。下面介绍几种常见的MySQL索引类型。在数据库表中，对字段建立索引可以大大提高查询速度。假如我们创建了一个 mytable表：CREATE TABLE mytable(   ID INT NOT NULL,    username VARCHAR(16) NOT NULL  );   我们随机向里面插入了

恰当的索引可以加快查询速度，可以分为四种类型：主键、唯一索引、全文索引、普通索引。主键：唯一且没有null值。create table pk_test(f1 int not null,primary key(f1));alter table customer modify id int not null, add primary key(id);普通索引：允许重复的

一，索引的重要性　　索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行。不使用索引，MySQL必须从第1条记录开始然后读完整个表直到找出相关的行。表越大，花费的时间越多。如果表中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，没有必要看所有数据。注意如果你需要访问大部分行，顺序读取要快得多，因为此时我们避免磁盘搜索。　　假如你用新华字典来查找“张”这个汉字，不使用目录

写在前面：索引对查询的速度有着至关重要的影响，理解索引也是进行数据库性能调优的起点。考虑如下情况，假设数据库中一个表有10^6条记录，DBMS的页面大小为4K，并存储100条记录。如果没有索引，查询将对整个表进行扫描，最坏的情况下，如果所有数据页都不在内存，需要读取10^4个页面，如果这10^4个页面在磁盘上随机分布，需要进行10^4次I/O，假设磁盘每次I/O时间为10ms(忽略数据传输时间)，

今天，数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了，这点对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能，这并不只是DBA才需要担心的事，而这更是我 们程序员需要去关注的事情。当我们去设计数据库表结构，对操作数据库时(尤其是查表时的SQL语句)，我们都需要注意数据操作的性能。这里，我们不会讲过 多的SQL语句的优化，而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库。希望下面的这些优化技巧对你有用。 

问题1：mysql索引类型normal，unique，full text的区别是什么？normal：表示普通索引unique：表示唯一的，不允许重复的索引，如果该字段信息保证不会重复例如身份证号用作索引时，可设置为uniquefull textl: 表示 全文搜索的索引。 FULLTEXT 用于搜索很长一篇文章的时候，效果最好。用在比较短的文本，如果就一两行字的，普通的 I

现在来介绍了数据库索引，及其优、缺点。针对MySQL索引的特点、应用进行了详细的描 述。分析了如何避免MySQL无法使用，如何使用EXPLAIN分析查询语句，如何优化MySQL索引的应用。本文摘自《MySQL 5权威指南》(3rd)的8.9节。索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分)，它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。注：[1]索引不是万能的！索引

mysql> show index from tblname;mysql> show keys from tblname;· Table表的名称。· Non_unique如果索引不能包括重复词，则为0。如果可以，则为1。· Key_name索引的名称。· Seq_in_index索引中的列序列号，从1开始。· Colu

索引是提高查询速度的最重要的工具。当然还有其它的一些技术可供使用，但是一般来说引起最大性能差异的都是索引的正确使用。在MySQL邮件列表中，人们经常询问那些让查询运行得更快的方法。在大多数情况下，我们应该怀疑数据表上有没有索引，并且通常在添加索引之后立即解决了问题。当然，并不总是这样简单就可以解决问题的，因为优化技术本来就并非总是简单的。然而，如果没有使用索引，在很多情况下，你试图使用其它的方法来

所有MySQL列类型可以被索引。根据存储引擎定义每个表的最大索引数和最大索引长度。所有存储引擎支持每个表至少16个索引，总索引长度至少为256字节。大多数存储引擎有更高的限制。索引的存储类型目前只有两种（btree和hash），具体和存储引擎模式相关：MyISAM btreeInnoDB btreeMEMORY/Heap hash，btree

http://www.cnblogs.com/ainiaa/archive/2010/12/31/1923002.html最近在做一个项目的时候错了一个相当奇怪的问题：代码是我从svn上直接checkout出来的，数据库是从别人的机器上直接dump出来的。环境配置妥当以后，就是在我的机器上不能正常下订单。刚开始不明白，为什么同样的代码，同样的数据库在别人的机器上可以正常