%xxx%这种方式对于数据量少的时候，我们倒可以随意用，但是数据量大的时候，我们就体验到了查询性能的问题，像老化的车子艰难趴着坡一样，并且这种方式并未使用到索引，而是全表扫描 mysql 高效模糊查询 代替like 查询效率比如果：table.field like '%AAA%' 可以改为locat ...
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2019-03-11 20:08:30
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处理百万级以上的数据提高查询速度的方法： 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 2.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。 3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 n ...
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2019-03-11 15:03:28
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1、堆表 堆表通过IAM连接一起，查询时全表扫描。 1、1 非聚集索引 结构 叶子节点数据结构：行数据结构+Rid（8字节） 中间节点数据结构： （非聚集非唯一索引）行数据结构+Page（4）+2+ Rid（8字节） 中间2字节有疑问？ （非聚集唯一索引）行数据结构+分割符?+ Page（4） 堆表 ...
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2019-02-26 13:20:36
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列裁剪 对于没用到的列，则没有必要读取它们的数据去浪费无谓的IO 比如我们有一张表table1，它含有四列数据(a,b,c,d)。当我们执行查询select a from table1 where c 10时，我们可以清晰的看到，table1中只有a,c两列被用到了。分别是Selection算子用到 ...
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2019-02-20 15:57:26
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822
MySQL中的索引：基本法则：索引应该构建在被用作查询条件的字段上；索引类型：B+Tree索引：顺序存储，每一个叶子节点到根结点的距离是相同的；左前缀索引，适合查询范围类的数据；可以使用B-Tree索引的查询类型：全键值、键值范围或键前缀查找；全值匹配：精确某个值,"JinjiaoKing"；匹配最左前缀：只精确匹配起头部分，"Jin%"匹配范围值：精确匹配某一列并范围匹配另一列：只访问索引的查询
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2019-02-17 12:39:22
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大数据量的查询，不仅查询速度非常慢，而且还会导致数据库经常宕机（刚接到这个项目时候，数据库经常宕机o(╯□╰)o）。 那么，如何处理上亿级的数据量呢？如何从数据库经常宕机到上亿数据秒查？仅以此篇文章作为处理的总结。 数据背景：下面是存放历史数据表的数据量，数据量确实很大，3亿多条。但这也仅仅是测试数 ...
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2019-02-15 15:19:57
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direct path read在11g中，全表扫描可能使用direct path read方式，绕过buffer cache，这样的全表扫描就是物理读了。 在10g中，都是通过gc buffer来读的，所以不存在direct path read的问题。 direct path read较高的可能原 ...
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2019-01-31 16:50:08
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Oracle 索引的目标是避免全表扫描，提高查询效率，但有些时候却适得其反。 例如一张表中有上百万条数据，对某个字段加了索引，但是查询时性能并没有什么提高，这可能是 oracle 索引失效造成的。oracle 索引有一些限制条件，如果你违反了这些索引限制条件，那么即使你已经加了索引，oracle还是 ...
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2019-01-23 17:21:05
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https://mp.weixin.qq.com/s/Yjh_fPgrjuhhOZyVtRQ-SA 军规适用场景：并发量大、数据量大的互联网业务 军规：介绍内容 解读：讲解原因，解读比军规更重要 一、基础规范 （1）必须使用InnoDB存储引擎 解读：支持事务、行级锁、并发性能更好、CPU及内存缓存 ...
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2019-01-22 21:49:08
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希望大家阅读之后，感觉好的话可以收藏或者推荐给更多的人，让更多的人看到，如果有什么错误或者有争议的地方，欢迎大家纠正以及补充。 1.对查询进行优化，要尽量避免全表扫描，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 ...
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2019-01-22 15:56:03
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183
