测试SQL性能mysql> select count() from part_tab where c3 > date '1995-01' and c3 < date>) | +----+ | 795181 | +----+ 1 row in set (0.55 sec) mysql> select count() from no_part_tab where c3 > date '1995-01' and c3 < date>) | +----+ | 795181 | +----+ 1 row in set (4.69 sec)结果表明分区表比未分区表的执行时间少90%
优化SQL查询性能——mysql主从及分片技术的测试
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在MySQL数据库应用中,查询性能问题是常见的瓶颈。随着数据量增长,查询速度明显下降,影响响应时间与用户体验。合理使用索引能够有效提高查询效率,通过直接定位数据行避免全表扫描。需要注意的是,索引也占用资源,应根据实际业务场景优化索引设计。如在电商系统中,常需要基于用户ID查询用户订单信息,这时为ds_order表中的user_id字段创建索引有助于提升查询效率。
CREATE TABLE `ds_order` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键id',
`user_id` int(11) NOT NULL COMMENT '用户ID',
`order_no` varchar(60) NOT NULL COMMENT '订单号',
`product_name` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '产品名称',
`number` int(11) DEFAULT '1' COMMENT '个数',
`unit_price` decimal(10,2) DEFAULT '0.00' COMMENT '单价',
`total_price` decimal(10,2) DEFAULT '0.00' COMMENT '总价',
`order_state` int(2) DEFAULT '1' COMMENT '1待支付,2已支付,3已发货,4已签收',
`order_remark` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '订单备注',
`create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `idx_user_id` (`user_id`)
);
2. 索引使用原则
避免不必要的索引:如在频繁更新的字段上避免建索引。
适合场景需求:分析查询频率和性能需求,选择合适的索引类型。
二、索引创建
1. 单列索引
单列索引适用于针对特定字段查询的场景,便于优化查询速度。例如:
CREATE INDEX idx_user_id ON ds_order (user_id);
2. 组合索引
当多个字段一起查询时,使用组合索引效果更佳。例如在order_state和user_id上创建组合索引:
CREATE INDEX idx_user_state ON ds_order (order_state, user_id);
3. 前缀索引
对于字符串字段,使用前缀索引可节省空间并提高查询效率。
三、索引查询
1. 单列查询
直接根据单列索引字段查询的场景。
2. 前缀索引查询
在需要模糊匹配的场景中,使用前缀索引能提供一定查询优化。
3. 组合索引查询
组合索引适用于多字段组合查询的场景,避免多次索引扫描,提升查询效率。
四、索引其他说明
1. 索引的优点
提高数据查询速度
减少系统资源消耗
2. 索引的缺点
占用存储空间
增加维护成本
3. 索引使用总结
在MySQL中,根据查询需求合理使用索引是提升性能的关键。根据表结构和查询特点选择适合的索引类型,确保平衡查询效率与存储空间。
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配置 Mongos 路由
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聚合:
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