Mysql索引性能优化问题解决方案

mysql 创建的优化就是加索引,可是有时候会遇到加索引都没法达到想要的效果的情况,

加上了所以,却还是搜索的全数据,原因是sql

EXPLAIN  SELECT
      cs.sid,
      -- c.courseFrontTitle,
      -- c.imgBig,
      cs.studyStatus,
      coi.fee,
      -- act.PROC_INST_ID_ AS processId,
      cs.createDTM,
      cs.payStatus,
      cs.isCompleted,
      cs.saleChannel,
cs.isDelete
    FROM
      Biz_CourseStudy cs

    LEFT JOIN Biz_CourseOrderItem coi ON   cs.sid = coi.CourseStudyID 

    WHERE
      cs.studentID = 00001 and cs.payStatus not in(0)

通过看索引,原因是因为sid为bigint , CourseStudyID 的类型确实varchar,原因就是在这里,修改类型为bigint后,查询速度瞬间提升.

遇到过这样一种情况,分析extra,去掉order by 0.6s速度OK,加上order by 6s

解决方法,给order by 创建索引,这里我的order by是两个字段

order by endTime desc ,isDelete desc

为a b 创建联合索引, index_a_b

SELECT xxx FROM manage a FORCE INDEX(index_a_b)
LEFT JOIN f_name f ON f.user_id = a.user_id
ORDER BY a.endTime desc,a.isDelete desc　

此时看性能,Using filesort已经消失

速度直接变成0.6s

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • 浅谈MySQL索引优化分析

    浅谈MySQL索引优化分析

    为什么你写的sql查询慢?为什么你建的索引常失效?通过本章内容,你将学会MySQL性能下降的原因,索引的简介,索引创建的原则,explain命令的使用,以及explain输出字段的意义.助你了解索引,分析索引,使用索引,从而写出更高性能的sql语句.还在等啥子?撸起袖子就是干! 案例分析 我们先简单了解一下非关系型数据库和关系型数据库的区别. MongoDB是NoSQL中的一种.NoSQL的全称是Not only SQL,非关系型数据库.它的特点是性能高,扩张性强,模式灵活,在高并发场景表现得尤

  • MySQL索引优化Explain详解

    在日常工作中,我们会有时会开慢查询去记录一些执行时间比较久的SQL语句,找出这些SQL语句并不意味着完事了,些时我们常常用到explain这个命令来查看一个这些SQL语句的执行计划,查看该SQL语句有没有使用上了索引,有没有做全表扫描,这都可以通过explain命令来查看.所以我们深入了解MySQL的基于开销的优化器,还可以获得很多可能被优化器考虑到的访问策略的细节,以及当运行SQL语句时哪种策略预计会被优化器采用. -- 实际SQL,查找用户名为Jefabc的员工 select * from

  • 详解MySQL索引原理以及优化

    前言 本文是美团一位大佬写的,还不错拿出来和大家分享下,代码中嵌套在html中sql语句是java框架的写法,理解其sql要执行的语句即可. 背景 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

  • 一篇文章掌握MySQL的索引查询优化技巧

    前言 本文的内容是总结一些MySQL的常见使用技巧,以供没有DBA的团队参考.如无特殊说明,存储引擎以InnoDB为准. MySQL的特点 了解MySQL的特点有助于更好的使用MySQL,MySQL和其它常见数据库最大的不同在于存在存储引擎这个概念,存储引擎负责存储和读取数据.不同的存储引擎具有不同的特点,用户可以根据业务的特点选择适合的存储引擎,甚至是开发一个新的引擎.MySQL的逻辑架构大致如下: MySQL默认的存储引擎是InnoDB,该存储引擎的主要特点是: 支持事务处理 支持行级锁 数

  • Mysql使用索引实现查询优化

    索引的目的在于提高查询效率,可以类比字典,如果要查"mysql"这个单词,我们肯定需要定位到m字母,然后从下往下找到y字母,再找到剩下的sql.如果没有索引,那么你可能需要把所有单词看一遍才能找到你想要的. 1.索引的优点 假设你拥有三个未索引的表t1.t2和t3,每个表都分别包含数据列i1.i2和i3,并且每个表都包含了1000条数据行,其序号从1到1000.查找某些值匹配的数据行组合的查询可能如下所示: SELECT t1.i1, t2.i2, t3.i3 FROM t1, t2,

  • MySQL数据库优化之索引实现原理与用法分析

    MySQL数据库优化之索引实现原理与用法分析

    本文实例讲述了MySQL数据库优化之索引实现原理与用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 索引 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.

  • 理解MySQL——索引与优化总结

    理解MySQL——索引与优化总结

    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),则总共需要100s(但实际上要好很多很多).如果对之建立B-Tree索引,则只需要进行log100(

  • MySQL 函数索引的优化方案

    很多开发人员在使用MySQL时经常会在部分列上进行函数计算等,导致无法走索引,在数据量大的时候,查询效率低下.针对此种情况本文从MySQL5.7 及MySQL8.0中分别进行不同方式的优化. 1. MySQL5.7 MySQL5.7版本中不支持函数索引,因此 遇到函数索引的时候需要进行修改,否则即使查询的字段上有索引,执行时也无法使用索引而进行全表扫描,数据量大的表查询时间会比较长.具体案例如下: 1.1 创建测试表及数据 mysql> use testdb; Database changed

  • Mysql数据库之索引优化

    Mysql数据库之索引优化

    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,

  • MySQL性能优化之如何高效正确的使用索引

    实践是检验真理的唯一途径,本篇只是站在索引使用的全局来定位的,你只需要通读全篇并结合具体的例子,或回忆以往使用过的地方,对整体有个全面认识,并理解索引是如何工作的,就可以了.在后续使用索引,或者优化索引时,可以从这些方面出发,进一步来加深对索引正确高效的使用. 一.索引失效 索引失效,是一个老生常谈的话题了.只要提到数据库优化.使用索引,都能一口气说出一大堆索引失效的场景,什么不能用.什么不该用这类的话,在此,我就不再一一罗列啰嗦了. 索引失效,是指表中有字段创建了索引,由于sql语句书写不当导

  • 浅谈MySQL的B树索引与索引优化小结

    浅谈MySQL的B树索引与索引优化小结

    MySQL的MyISAM.InnoDB引擎默认均使用B+树索引(查询时都显示为"BTREE"),本文讨论两个问题: 为什么MySQL等主流数据库选择B+树的索引结构? 如何基于索引结构,理解常见的MySQL索引优化思路? 为什么索引无法全部装入内存 索引结构的选择基于这样一个性质:大数据量时,索引无法全部装入内存. 为什么索引无法全部装入内存?假设使用树结构组织索引,简单估算一下: 假设单个索引节点12B,1000w个数据行,unique索引,则叶子节点共占约100MB,整棵树最多20

随机推荐