索引分析

索引优化分析案例.md

详细探讨了MySQL索引的优化策略，包括不同类型的索引、单列与多列索引的选择，以及最左前缀原则的应用。

在Oracle性能优化中，我们比较了两个查询语句：语句A是SELECT dname,deptno FROM dept WHERE deptno NOT IN（SELECT deptno FROM emp）；语句B是SELECT dname,deptno FROM dept WHERE NOT EXISTS（SELECT deptno FROM emp WHERE dept.deptno = emp.deptno）。

执行 DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS 和 DBMS_STATS.GATHER_INDEX_STATS 来收集表 TEST 和索引 IDX 的统计信息。

深入探讨MySQL数据库索引机制以及如何利用Explain语句分析查询执行计划，从而优化查询性能。 索引机制 索引类型：B-Tree索引、Hash索引、全文索引等 索引优缺点：加速查询 vs. 占用存储空间、影响数据更新效率 索引创建原则：针对高频查询字段、区分度高的字段创建索引 Explain执行计划 Explain语句：解读查询语句的执行过程 执行计划信息：id、select_type、table、type、possible_keys、key、key_len、rows、Extra等字段解读 优化方向：根据执行计划信息，调整索引、修改SQL语句等方式提升查询效率 最佳实践 避免索引

创建和维护索引需要耗费时间，同时索引占据物理空间，特别是聚集索引需要更多空间。此外，索引的动态维护会降低数据的维护速度。

为了提高数据库性能，定期进行索引重建和分析索引是至关重要的步骤。例如，可以创建一个测试表并从不同的数据库对象中选择数据，以评估索引效果。这样做有助于优化SQL查询的执行效率。

索引的性能优化说起来高大上，其实多人都忽略了它的一些坑。比如，创建和维护索引挺耗时间的，数据量越大，这事就越慢。而且别忘了，索引也不是白来的，它得吃掉不少物理空间。 除了空间和时间成本，增删改数据的时候，索引也得跟着动，导致写入性能直线下降。你有没有碰到过这种情况？查得飞快，写得慢到想砸电脑？其实就是因为索引没用好。 想系统了解怎么调优，可以看看下面这些资料。DB2 性能调优指南，讲得比较全面；DB2 调优十招，都是实战技巧；还有针对不同数据库的调优方案，比如Oracle、MongoDB、HBase也都有。 如果你最近刚好在搞数据库性能优化，建议从索引下手，先别急着调 SQL。用错索引，再怎么

B树索引 B树索引是一种数据结构，用于快速查找表中的数据。 唯一索引 唯一索引确保指定列中的值唯一。Oracle自动为表的主键创建唯一索引，也可以使用CREATE UNIQUE INDEX语句创建。

搜索引擎的优化技术，蛮值得一看。像motorengine、Elasticsearch这类引擎框架，结构清晰，配置灵活，用在中小型项目上挺合适。你要是做企业级搜索，Solr也挺香的，性能稳定，功能也全。嗯，Python也有一些轻量方案，像那个小型搜索引擎指南，适合入门。数据挖掘这一块，结合用户行为做推荐也还不错，挺适合做电商智能化那一块。