在MySQL数据库怎么加快查询速度，优化查询效率，主要原则就是应尽量避免全表扫描，应该考虑在where及orderby涉及的列上建立索引。　　建立索引不是建的越多越好，原则是：　　第一：一个表的索引不是越多越好，也没有一个具体的数字，根据以往的经验，一个表的索引最多不能超过6个，因为索引越多，对update和insert操作也会有性能的影响，涉及

概述记录自己在工作中将生产的数据按月保存在ES中（通过logstash采集kafka数据到ES），由于生产环境数据量比较庞大（一天的日志量大概在2500万条左右），为了后期减轻服务器压力，方便我们维护，所以需要对我们的日志进行处理，按月建立不同的ES索引库，能够查询最近6个月的日志，关闭前6个月不用的日志。创建模板如果用户每次新建

创建索引方法一：创建表时　　CREATETABLE表名(字段名1数据类型完整性约束条件…,字段名2数据类型完整性约束条件…,UNIQUE|FULLTEXT|

InnoDB底层存储结构为B树，B树的每个节点对应innodb的一个page，page大小是固定的，一般设为16k。其中非叶子节点只有键值，叶子节点包含完成数据。!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/fafbd5942eb12664d41e90a4907dec223b2.png)索引（Index）是帮助

一、索引建立的几大原则：1） 最左前缀匹配原则，非常重要的原则，mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(、<、between、like)就停止匹配，比如a1andb2andc3andd4如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,

分析和优化的基本步骤如下：1、如果是SQL语句的写法问题，我们可以通过在不更改业务逻辑的情况下改写SQL来加以解决；2、如果是不必要的全表扫描/排序而导致了目标SQL的性能问题，我们可以通过建立合适的索引（包括函数索引、位图索引等）来加以解决；3、如果是表或者索引的不良设计导致的目标SQL的性能问题，我们可以通过重新设计表/索引

　　在平时开发过程中写sql时，我们通常都不太关心sql的性能，只有能给查出来数据，sql的执行速度不是太慢就不会去管它了。但是开发时期的数据量往往都不是太大，很多性能问题只有在生产环境中才会发现，如：数据过多、sql关联了太多的表，使用了太多的join、或者建立了索引，但是索引失效的问题。所以要解决这些性能上的难题，就要去研究mysql最为重要的特性索

数据库中的数据很大，然后我有些新的数据后来加入到数据库中，也希望能够检索到，全部重新建立索引很消耗资源，这样需要用到“主索引增量索引”的思路来解决，这个模式实现的基本原理是设置两个数据源和两个索引。1、创建一个计数器一个简单的实现是，在数据库中增加一个计数表，记录将文档集分为两个部分的文档ID,每次重新构建主索引时，更新这个表先在mysql

简述在数据库中处理查询请求时，如果可以尽早的将无关数据过滤掉，那么后续的算子就可以少做无用功，提升整个SQL的执行效率。过滤数据最常用的手段是使用索引，TiDB的优化器也会尽量采用索引过滤的方式处理请求，利用索引有序的特点来提升查询效率。比如当查询条件为 a1 时，如果a这一列上有索引，我们就可以利用索引很快的把满足 a

开篇：图片是本人随笔画的，有点粗糙，望大家谅解，如有不妥之处，请联系我们，感谢。一、索引到底底是什么.索引是帮助mysql高效获取数据的排好序的数据结构.索引是存储在文件里的.数据结构：二叉树HASHBTREE如果没有索引的话，循环一条一条的找，找一次就是