背景
每个公司针对数据库的设计都有套方案。最近在巡检表的设计，发现之前有张表漏掉了针对更新时间字段updated_at的索引，现在需要加上该索引。
我们都知道，为表增加索引是会对表进行加锁处理的。稍有不慎，可能会导致表被锁后，业务无法进行读写操作而产生事故影响，通常都是报错Waiting for meta data lock。在对表进行修改时，特别是生产上，我们首先要观察对应的表此时是否在高并发读写（选择操作时机）、表的量级信息
2024年09月11日
每个公司针对数据库的设计都有套方案。最近在巡检表的设计，发现之前有张表漏掉了针对更新时间字段updated_at的索引，现在需要加上该索引。
我们都知道，为表增加索引是会对表进行加锁处理的。稍有不慎，可能会导致表被锁后，业务无法进行读写操作而产生事故影响，通常都是报错Waiting for meta data lock。在对表进行修改时，特别是生产上，我们首先要观察对应的表此时是否在高并发读写（选择操作时机）、表的量级信息
2024年09月11日
select * from t whereid=1，id 列有索引，如果是普通的表，需要先从索引中获取 rowid，然后定位到表中，获取 id以外的其他列的动作，这就是回表。
如果查询列含索引列以外的列，回表就不可避免.
2024年09月11日
大家好，我是闲水，每天更新java最新最热技术，对java感兴趣的朋友记得关注一下哦。
注意 ：这是SQL性能优化第三章，点击关注查看前置内容。
上篇文章我们主要了解了索引优化的标尺"Explain"怎么用，这一张，我们就要将索引怎么建立，以及索引失效的例子了。废话不多说我们开始。
一 单表查询建立索引
系统中经常出现的sql语句如下： （ SQL_NO_CACHE 是不查找缓存，以免对我们的结果造成影响）
2024年09月11日
一、模式的定义与删除
1.定义模式
CREATE SCHEMA <模式名> AUTHORIZATION <用户名>
如果没有指定<模式名>，那么<模式名>隐含为<用户名>
例如：定义一个学生—课程模式S-T
2024年09月11日
上一篇我们聊了B+树是什么，innodb为什么选择了B+树，接下来我们来看看innodb是如何使用B+树这个数据结构来组织数据的。
聚集索引
聚集索引，也有的书将它翻译为聚簇索引。innodb的数据按照主键（没有主键则为第一个设置的候选码，没有候选码则为隐藏字段rowid）的顺序存放在B+树中，所以innodb存储引擎表又叫索引组织表。在这颗B+树中，叶子节点存放行记录数据，这颗
2024年09月11日
当我们在分析某些语句的性能时，会分析一些信息。像表、列、索引、直方图等等，所以今天主要讲表与列、索引的统计信息收集与分析。
表统计:
--行数，块数，行平均长度；
--all_tables：NUM_ROWS，BLOCKS，AVG_ROW_LEN；
列统计:
--列中唯一值的数量（NDV），NULL值的数量，数据分布；
2024年09月11日
我们知道，不借助额外空间的情况下，在链表中查找一个值，需要按照顺序一个个查找，时间复杂度为 O(N)，其中 N 为链表长度。
当链表长度很大的时候， 这种时间是很难接受的。 一种常见的的优化方式是建立哈希表，将所有节点都放到哈希表中，以空间换时间的方式减少时间复杂度，这种做法时间复杂度为 O(1)，但是空间复杂度为 O(N)。
为了防止链表中出现重复节点带来的问题，我们需要序列化节点，再建立哈希表，这种空间占用会更高，虽然只是系数级别的增加，但是这种开销也是不小的 。更重要的是，哈希表不能解决查找极值的问题，其仅适合根据 key 来获取内容。
2024年09月11日
show create table users;
show index from users;
show keys from users;
均可以查询users表的索引信息，如下图
show index from users\G
show index from users
说明：
2024年09月11日
当我们在分析某些语句的性能时，会分析一些信息。像表、列、索引、直方图等等，所以今天主要讲表与列、索引的统计信息收集与分析。
表统计:
--行数，块数，行平均长度；
--all_tables：NUM_ROWS，BLOCKS，AVG_ROW_LEN；
列统计:
--列中唯一值的数量（NDV），NULL值的数量，数据分布；
2024年09月11日