网站建设报销属于什么会计科目,代理赚钱,wordpress memcached zou.lu,网站开发制作公司名称1、前提 提示#xff1a;只适用于InnoDB引擎 2、InnoDB存储特点
它把索引和数据放在了一个文件中#xff0c;就是聚集索引。这与MyISAM引擎是不一样的。
3、SQL示例
-- 给cve字段建立索引
select * from cnnvd where cveCVE-2022-24808 limit 300000,10#xff1b;由于M…1、前提 提示只适用于InnoDB引擎 2、InnoDB存储特点
它把索引和数据放在了一个文件中就是聚集索引。这与MyISAM引擎是不一样的。
3、SQL示例
-- 给cve字段建立索引
select * from cnnvd where cveCVE-2022-24808 limit 300000,10由于MySQL内部的执行顺序以及B树的特性就导致SQL会先查询300010次普通索引节点然后拿到300010个聚集索引的指针地址进而再查询300010次聚集索引接着得到300010条数据最终还要舍去前300000条数据从而得到10条数据。相当于前300000条数据都是没用的浪费了好多IO。
4、优化
我们可以做以下改变利用子查询或者关联查询先得到这10条数据的聚集索引指针地址然后就只需要查询10次聚集索引就行了几乎减少了一半的磁盘IO并且如果limit的第一个参数越大效率改善就越明显。
select * from cnnvd a join (select id from cnnvd where cveCVE-2022-24808 limit 300000,10) b on a.id b.id;5、校验
怎么才能证实MYSQL底层就是这样处理的呢我们可以在执行完每条SQL后分别输出下buffer pool中的数据页的大小第一条SQL完成后要重启MySQL清空缓存不然没什么变化一比就看出来了。
-- 对于第一条SQL的输出结果
mysql select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in(cve_name,primary) and TABLE_NAME like %cnnvd% group by index_name;
----------------------
| index_name | count(*) |
----------------------
| cve_name | 663 |
| PRIMARY | 5451 |
----------------------
2 rows in set (0.34 sec)-- 对于第二条SQL的输出结果
mysql select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in(cve_name,primary) and TABLE_NAME like %cnnvd% group by index_name;
----------------------
| index_name | count(*) |
----------------------
| cve_name | 663 |
| PRIMARY | 14 |
----------------------
2 rows in set (0.34 sec)很明显PRIMARY的数据页的大小变小了好多因为在查询聚集索引的时候少了很多次查询操作。 其实不用看这个输出你只要弄一张数据量很大的表测一下就能很直观的感受到查询效率差别很大前提是limit的第一个参数特别大的时候越明显。
