索引排查和优化建议报告

索引排查和优化建议报告

一、索引的排查

1、建立有索引的表和列

2、失效的索引

无

3、建立过量索引的表

无

二、索引的优化建议

1、索引的优化规则

①数据量小的表可以只建立主键

②选择使用频率多的字段建立索引

③把经常一起出现的字段建立复合索引

④一个表中不要建立太多索引

2、索引的优化建议

建议索引类型是唯一索引

建议索引类型是复合索引

mysql数据库索引优化

我们首先讨论索引，因为它是加快查询的最重要的工具。还有其他加快查询的[url=javascript:;]技术[/url]，但是最有效的莫过于恰当地使用索引了。在MySQL 的邮件清单上，人们通常询问关于使查询更快的问题。在大量的案例中，都是因为表上没有索引，一般只要加上索引就可以立即解决问题。但这样也并非总是有效，因为优化并非总是那样简单。然而，如果不使用索引，在许多情形下，用其他手段改善性能只会是浪费时间。应该首先考虑使用索引取得最大的性能改善，然后再寻求其他可能有帮助的技术。 本节介绍索引是什么、它怎样改善查询性能、索引在什么情况下可能会降低性能，以及怎样为表选择索引。下一节，我们将讨论MySQL 的查询优化程序。除了知道怎样创建索引外，了解一些优化程序的知识也是有好处的，因为这样可以更好地利用所创建的索引。某些编写查询的方法实际上会妨碍索引的效果，应该避免这种情况出现。（虽然并非总会这样。有时也会希望忽略优化程序的作用。我们也将介绍这些情况。） 索引对单个表查询的影响 索引被用来快速找出在一个列上用一特定值的行。没有索引，MySQL不得不首先以第一条记录开始并然后读完整个表直到它找出相关的行。表越大，花费时间越多。如果表对于查询的列有一个索引，MySQL能快速到达一个位置去搜寻到数据文件的中间，没有必要考虑所有数据。如果一个表有1000 行，这比顺序读取至少快100倍。注意你需要存取几乎所有1000行，它较快的顺序读取，因为此时我们避免磁盘寻道。 例如对下面这样的一个student表： mysql>SELECT * FROM student +------+---------+---------+---------+---------+ | id | name | english | chinese | history | +------+---------+---------+---------+---------+ | 12 | Tom | 66 | 93 | 67 | | 56 | Paul | 78 | 52 | 75 | | 10 | Marry | 54 | 89 | 74 | | 4 | Tina | 99 | 83 | 48 | | 39 | William | 43 | 96 | 52 | | 74 | Stone | 42 | 40 | 61 | | 86 | Smith | 49 | 85 | 78 | | 37 | Black | 49 | 63 | 47 | | 89 | White | 94 | 31 | 52 | +------+---------+---------+---------+---------+ 这样，我们试图对它进行一个特定查询时，就不得不做一个全表的扫描，速度很慢。例如，我们查找出所有english成绩不及格的学生： mysql>SELECT name,english FROM student WHERE english<60; +---------+---------+ | name | english | +---------+---------+ | Marry | 54 | | William | 43 | | Stone | 42 | | Smith | 49 |

优化-索引

优化-索引.txt为什么我们在讲故事的时候总要加上从前？开了一夏的花，终落得粉身碎骨，却还笑着说意义。人们在使用SQL时往往会陷入一个误区，即太关注于所得的结果是否正确，而忽略了不同的实现方法之间可能存在的性能差异，这种性能差异在大型的或是复杂的数据库环境中（如联机事务处理OLTP或决策支持系统DSS）中表现得尤为明显。 笔者在工作实践中发现，不良的SQL往往来自于不恰当的索引设计、不充份的连接条件和不可优化的where子句。 在对它们进行适当的优化后，其运行速度有了明显地提高！ 下面我将从这三个方面分别进行总结： 为了更直观地说明问题，所有实例中的SQL运行时间均经过测试，不超过１秒的均表示为（< 1秒）。---- 测试环境: 主机：HP LH II---- 主频：330MHZ---- 内存：128兆---- 操作系统：Operserver5.0.4---- 数据库：Sybase11.0.3 一、不合理的索引设计---- 例：表record有620000行，试看在不同的索引下，下面几个 SQL的运行情况： ---- 1.在date上建有一非个群集索引 select count(*) from record where date >'19991201' and date < '19991214'and amount >2000 (25秒) select date ,sum(amount) from record group by date(55秒) select count(*) from record where date >'19990901' and place in ('BJ','SH') (27秒) ---- 分析：---- date上有大量的重复值，在非群集索引下，数据在物理上随机存放在数据页上，在范围查找时，必须执行一次表扫描才能找到这一范围内的全部行。 ---- 2.在date上的一个群集索引 select count(*) from record where date >'19991201' and date < '19991214' and amount >2000 （14秒） select date,sum(amount) from record group by date（28秒） select count(*) from record where date >'19990901' and place in ('BJ','SH')（14秒） ---- 分析：---- 在群集索引下，数据在物理上按顺序在数据页上，重复值也排列在一起，因而在范围查找时，可以先找到这个范围的起末点，且只在这个范围内扫描数据页，避免了大范围扫描，提高了查询速度。 ---- 3.在place，date，amount上的组合索引 select count(*) from record where date >'19991201' and date < '19991214' and amount >2000 （26秒） select date,sum(amount) from record group by date（27秒） select count(*) from record where date >'19990901' and place in ('BJ, 'SH')（< 1秒） ---- 分析：---- 这是一个不很合理的组合索引，因为它的前导列是place，第一和第二条SQL没有引用place，因此也没有利用上索引；第三个SQL使用了place，且引用的所有列都包含在组合索引中，形成了索引覆盖，所以它的速度是非常快的。 ---- 4.在date，place，amount上的组合索引

岗位改进建议书

《普通电工--岗位改进建议书》这个暑假，我选择了去工地进行电工实训。其实这次实训并不是太正规，所以我就将这份岗位改进计划书命名为普通电工岗位改进计划书，主要针对普通工地上那些进行线路铺设电工的建议。 我在这个工地主要就是从事整栋楼的线路铺设，以及插孔和一些家庭必备电器的安装。在工作的工程中，我个人确实感觉到一些工人进行施工的方法和思想觉悟不太正确，我并不会完全否定他们的做法，从他们的身上我也学到了很多电路铺设，配电的经验，但是他们需要改进的地方很多。下面我提出几点我认为急需解决的问题改进方案。 建议一：科学的规划线路 一般工地上的施工线路都是各大规划局给出的规划图，这是经过技术人员的深思熟虑而制定的线路铺设网络。也许我并没有理由去批判他们的成果，但是这里面确实存在着不合理的地方。比如说，我在工作时就发现有一些线路管道根本就没有使用价值，这样就白白的在墙壁上留下了一条线路铺设管道，会直接导致建筑的坚固性，防水性，万一其中的某一条线路管道直接接通了漏水管，岂不是坏菜了。还有，我发现一些线路图并不适合当前建筑物，错误的铺设路线不仅会影响到施工难度，而且会浪费材料。更严重的是，不合理的设计有时候会导致管道被迫挤压，导致线路不通，这种情况屡屡出现，解决起来也

是十分的麻烦和费劲。 建议二：合理的选择电线材料 在我的工作过程中，我发现很多现象都不符合科学。电线的选择是很重要的，可以说这也是一门技术。一份好的电线配置计划书是很重要的，不但可以提高工程的安全度，而且可以节约下很多资金。有一些线路并不需要使用过于优质的材料，我竟然看到接一个灯泡竟然用了直径3mm的铜线，赤裸裸的浪费材料。不过，我们也却不能偷工减料，这是违背道德的行为，可耻又害人。我们完全不用去做一些没有意义的事情，材料选的不好要么就是浪费，要么就是制造危险。合理的选择，科学的配置不但能消除潜在的危险，在我们工作时也是比较方便的。这就需要我们去学习这方面的知识，懂得线路配置这方面的科学道理，做起事来我们才会事半功倍。如果我们做到这些，工程线路的安全性也将会得到巨大的提升。 建议三：科学的铺设线路 铺设线路，我们这批工人中不乏有一些身怀绝技的高手。他们主要使用的是人工的方法，工作起来比较方便。不过我也发现了很多缺点，比如说，在铺设线路的过程中工人会消耗大量的体力，并且只是在人脑的支配下，很容易导致线路落铺现象。出现线路漏铺的话，解决起来将会非常麻烦。在我看来，我们不如在进行施工前，提前做好规划，每一条线路管道需要铺设多少条电线，我们事先都需要计算好，

如何优化数据库,提高查询效率

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/a36639098.html, 如何优化数据库，提高查询效率 作者：代鸿彬 来源：《学习与科普》2019年第10期 摘要：随着信息时代的到来，生活和工作当中已经无法避免的需要和计算机打交道，和 计算机打交道的同时就必须要用到数据库。数据库系统是计算机当中的一项重要系统，储存在用户的关键信息，不仅对个人影响很大，同时对企事业单位也有着重要影响。 关键词：信息时代；数据库；索引 数据库是信息的载体也是数据的最佳表现形式，它的共享性导致了数据会被大量的搜索查询，为了提高查询的效率，就不得不对数据库进行优化。 一、利用索引进行优化。 索引是数据库的重要组成部分，也是使用者根据需要进行查询最直接的方法，优化索引可以提高查询的效率。当前的数据库当中大部分还是使用国际商业机器公司以前的索引顺序存取方法，对于用户来说肯定会选择方便、快捷的索引方式，怎么方便怎么来。在建立索引的时候针对不同的内容，需要建立不同的连接方式，但是随着用户的增多，查询内容和方向的多元化，这就造成了在实际工作当中经常会有使用频率很少的索引出现，甚至也会出现没有查询所需的索引，这种情况可以通过查询优化器进行自动生成的索引进行查询。对于使用频率较为频繁的列，需要对其进行排序或者分组的列上建立索引时，要优化索引提高效率，对于使用频率很少的列可以不建立索引。 二、简化排序进行优化。 对于部分企事业单位需要排序的内容很多时，就要使用大型数据表来满足查询需求，但是大型数据表涉及的内容很多，为了避免出现重复排序的现象需要对数据表进行简化。在大型数据表当中有一部分的内容可以自动进行排序的次序输出，这时就可以直接利用查询优化器进行优化，将复杂的排序简单化，从而提高索引查询效率。需要排序的列对索引优化影响较大，就像语言当中的ORDER BY 或者GROUP BY句子当中的列次序和索引当中的列次序基本是不同的，但是排序的列可通过表的不同形式表现出来。通过简化排序避免了重复的排序，并且将数据库进行了合理的合并。如果不进行简化排序，就需要将排序的范围进行缩小简化，从而提高查询使用的效率。 三、大型表行数据库存取的合理消除。 数据库系统的存储量是有上限的，所有的索引内容都占有数据库空间，尤其是大型数据表占有的空间更大，将会造成索引时间变长。但是大型表行数据有些内容是不必要的，在进行索引查詢时，数据表当中的存取顺序对查询的效率有直接的影响。例如需要采用存取策略时，通

SQLSERVER索引及优化详解

SqlServer索引及优化详解 （一）深入浅出理解索引结构 实际上，您可以把索引理解为一种特殊的目录。微软的SQL SERVER提供了两种索引：聚集索引（clustered index，也称聚类索引、簇集索引）和非聚集索引（nonclustered index，也称非聚类索引、非簇集索引）。下面，我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别：其实，我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。比如，我们要查“安”字，就会很自然地翻开字典的前几页，因为“安”的拼音是“an”，而按照拼音排序汉字的字典是以英文字母“a”开头并以“z”结尾的，那么“安”字就自然地排在字典的前部。如果您翻完了所有以“a”开头的部分仍然找不到这个字，那么就说明您的字典中没有这个字；同样的，如果查“张”字，那您也会将您的字典翻到最后部分，因为“张”的拼音是“zhang”。也就是说，字典的正文部分本身就是一个目录，您不需要再去查其他目录来找到您需要找的内容。 我们把这种正文内容本身就是一种按照一定规则排列的目录称为“聚集索引”。如果您认识某个字，您可以快速地从自动中查到这个字。但您也可能会遇到您不认识的字，不知道它的发音，这时候，您就不能按照刚才的方法找到您要查的字，而需要去根据“偏旁部首”查到您要找的字，然后根据这个字后的页码直接翻到某页来找到您要找的字。但您结合“部首目录”和“检字表”而查到的字的排序并不是真正的正文的排序方法，比如您查“张”字，我们可以看到在查部首之后的检字表中“张”的页码是672页，检字表中“张”的上面是“驰”字，但页码却是63页，“张”的下面是“弩”字，页面是390页。很显然，这些字并不是真正的分别位于“张”字的上下方，现在您看到的连续的“驰、张、弩”三字实际上就是他们在非聚集索引中的排序，是字典正文中的字在非聚集索引中的映射。我们可以通过这种方式来找到您所需要的字，但它需要两个过程，先找到目录中的结果，然后再翻到您所需要的页码。我们把这种目录纯粹是目录，正文纯粹是正文的排序方式称为“非聚集索引”。通过以上例子，我们可以理解到什么是“聚集索引”和“非聚集索引”。进一步引申一下，我们可以很容易的理解：每个表只能有一个聚集索引，因为目录只能按照一种方法进行排序。 （二）何时使用聚集索引或非聚集索引 下面的表总结了何时使用聚集索引或非聚集索引（很重要）。

MYSQL索引和优化详细说明教程

MYSQL索引和优化详细说明教程 2008-05-16 15:59 MYSQL索引和优化 一、什么是索引？ 索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录，所有MySQL索引都以B-树的形式保存。如果没有索引，执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记录，直至找到符合要求的记录。表里面的记录数量越多，这个操作的代价就越高。如果作为搜索条件的列上已经创建了索引，MySQL无需扫描任何记录即可迅速得到目标记录所在的位置。如果表有1000个记录，通过索引查找记录至少要比顺序扫描记录快100倍。 假设我们创建了一个名为people的表： 然后，我们完全随机把1000个不同name值插入到people表。 可以看到，在数据文件中name列没有任何明确的次序。如果我们创建了name 列的索引，MySQL将在索引中排序name列： 对于索引中的每一项，MySQL在内部为它保存一个数据文件中实际记录所在位置的“指针”。因此，如果我们要查找name等于“Mike”记录的peopleid（SQL 命令为“SELECT peopleid FROM people WHERE name=\’Mike\’;”），MySQL 能够在name的索引中查找“Mike”值，然后直接转到数据文件中相应的行，准确地返回该行的peopleid（999）。在这个过程中，MySQL只需处理一个行就可以返回结果。如果没有“name”列的索引，MySQL要扫描数据文件中的所有记录，即1000个记录！显然，需要MySQL处理的记录数量越少，则它完成任务的速度就越快。 二、索引的类型 MySQL提供多种索引类型供选择： 普通索引 这是最基本的索引类型，而且它没有唯一性之类的限制。普通索引可以通 过以下几种方式创建：

sql优化方案讲解

Sql优化方案 一．数据库优化技术 1.索引（强烈建议使用） 1.1优点 创建索引可以大大提高系统的性能。 第一，通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。 第二，可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。 第三，可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。 第四，在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。 第五，通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。 1.2 缺点 第一，创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。第二，索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。 第三，当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。 1.3 使用准则 索引是建立在数据库表中的某些列的上面。因此，在创建索引的时候，应该仔细考虑在哪些列上可以创建索引，在哪些列上不能创建索引。 一般来说，应该在这些列上创建索引。 第一，在经常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度；

第二，在作为主键的列上，强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构； 第三，在经常用在连接的列上，这些列主要是一些外键，可以加快连接的速度；第四，在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引，因为索引已经排序，其指定的范围是连续的； 第五，在经常需要排序的列上创建索引，因为索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序，加快排序查询时间； 第六，在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引，加快条件的判断速度。 同样，对于有些列不应该创建索引。一般来说，不应该创建索引的的这些列具有下列特点： 第一，对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。这是因为，既然这些列很少使用到，因此有索引或者无索引，并不能提高查询速度。相反，由于增加了索引，反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。 第二，对于那些只有很少数据值的列也不应该增加索引。这是因为，由于这些列的取值很少，例如人事表的性别列，在查询的结果中，结果集的数据行占了表中数据行的很大比例，即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引，并不能明显加快检索速度。 第三，对于那些定义为text, image和bit数据类型的列不应该增加索引。这是因为，这些列的数据量要么相当大，要么取值很少。 第四，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。这是因为，修改性能和检索性能是互相矛盾的。当增加索引时，会提高检索性能，但是会降低修改性能。当减少索引时，会提高修改性能，降低检索性能。因此，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。 1.4 总结 1）索引提高了数据库的检索性能，但一定程度上牺牲了修改性能。因此适用于“多查询少修改”（insert，update，delete）的表。 2）对此类表中的外键，需要分组，排序或作为检索条件的字段建立索引 3）对此类表中查询使用少，字段取值少，字段数据量大的不应创建索引

索引的优点和缺点

一、为什么要创建索引呢（优点）？ 这是因为，创建索引可以大大提高系统的性能。 第一，通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。 第二，可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。 第三，可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。 第四，在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。第五，通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。 二、建立方向索引的不利因素（缺点） 也许会有人要问：增加索引有如此多的优点，为什么不对表中的每一个列创建一个索引呢？这种想法固然有其合理性，然而也有其片面性。虽然，索引有许多优点，但是，为表中的每一个列都增加索引，是非常不明智的。这是因为，增加索引也有许多不利的一个方面。 第一，创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。 第二，索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。 第三，当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。 三、创建方向索引的准则 索引是建立在数据库表中的某些列的上面。因此，在创建索引的时候，应该仔细考虑在哪些列上可以创建索引，在哪些列上不能创建索引。 一般来说，应该在这些列上创建索引。 第一，在经常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度； 第二，在作为主键的列上，强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构； 第三，在经常用在连接的列上，这些列主要是一些外键，可以加快连接的速度； 第四，在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引，因为索引已经排序，其指定的范围是连续的； 第五，在经常需要排序的列上创建索引，因为索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序，加快排序查询时间； 第六，在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引，加快条件的判断速度。 同样，对于有些列不应该创建索引。一般来说，不应该创建索引的的这些列具有下列特点： 第一，对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。这是因为，既然这些列很少使用到，因此有索引或者无索引，并不能提高查询速度。相反，由于增加了索引，反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。 第二，对于那些只有很少数据值的列也不应该增加索引。这是因为，由于这些列的取值很少，例如人事表的性别列，在查询的结果中，结果集的数据行占了表中数据行的很大比例，即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引，并不能明显加快检索速度。 第三，对于那些定义为text, image和bit数据类型的列不应该增加索引。这是因为，这些列的数据量要么相当大，要么取值很少。 第四，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。这是因为，修改性能和检索性能是互相矛盾的。当增加索引时，会提高检索性能，但是会降低修改性能。当减少索引时，会提高修改性能，降低检索性能。因此，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。

浅谈MySQL索引分析和优化

MySQL索引分析和优化列：

由于索引文件以B-树格式保存，MySQL能够立即转到合适的firstname，然后再转到合适的lastname，最后转到合适的age。在没有扫描数据文件任何一个记录的情况下，MySQL就正确地找出了搜索的目标记录！ 那么，如果在firstname、lastname、age这三个列上分别创建单列索引，效果是否和创建一个firstname、lastname、age的多列索引一样呢？答案是否定的，两者完全不同。当我们执行查询的时候，MySQL只能使用一个索引。如果你有三个单列的索引，MySQL会试图选择一个限制最严格的索引。但是，即使是限制最严格的单列索引，它的限制能力也肯定远远低于firstname、lastname、age这三个列上的多列索引。

下面我们就来看看这个EXPLAIN分析结果的含义。 table：这是表的名字。 type：连接操作的类型。下面是MySQL文档关于ref连接类型的说明： “对于每一种与另一个表中记录的组合，MySQL将从当前的表读取所有带有匹配索引值的记录。如果连接操作只使用键的最左前缀，或者如果键不是UNIQUE或PRIMARY KEY类型（换句话说，如果连接操作不能根据键值选择出唯一行），则MySQL使用ref连接类型。如果连接操作所用的键只匹配少量的记录，则ref是一种好的连接类型。” 在本例中，由于索引不是UNIQUE类型，ref是我们能够得到的最好连接类型。 如果EXPLAIN显示连接类型是“ALL”，而且你并不想从表里面选择出大多数记录，那么MySQL的操作效率将非常低，因为它要扫描整个表。你可以加入更多的索引来解决这个问题。预知更多信息，请参见MySQL的手册说明。 possible_keys： 可能可以利用的索引的名字。这里的索引名字是创建索引时指定的索引昵称；如果索引没有昵称，则默认显示的是索引中第一个列的名字（在本例中，它是“firstname”）。默认索引名字的含义往往不是很明显。 Key：它显示了MySQL实际使用的索引的名字。如果它为空（或NULL），则MySQL不使用索引。 key_len：索引中被使用部分的长度，以字节计。在本例中，key_len是102，其中firstname 占50字节，lastname占50字节，age占2字节。如果MySQL只使用索引中的firstname部分，则key_len将是50。 ref：它显示的是列的名字（或单词“const”），MySQL将根据这些列来选择行。在本例中，MySQL根据三个常量选择行。 rows：MySQL所认为的它在找到正确的结果之前必须扫描的记录数。显然，这里最理想的数字就是1。 Extra：这里可能出现许多不同的选项，其中大多数将对查询产生负面影响。在本例中，MySQL 只是提醒我们它将用WHERE子句限制搜索结果集。 索引的缺点 到目前为止，我们讨论的都是索引的优点。事实上，索引也是有缺点的。 首先，索引要占用磁盘空间。通常情况下，这个问题不是很突出。但是，如果你创建每一种可能列组合的索引，索引文件体积的增长速度将远远超过数据文件。如果你有一个很大的表，索引文件的大小可能达到操作系统允许的最大文件限制。 第二，对于需要写入数据的操作，比如DELETE、UPDATE以及INSERT操作，索引会降低它们的速度。这是因为MySQL不仅要把改动数据写入数据文件，而且它还要把这些改动写入索引文件。 【结束语】在大型数据库中，索引是提高速度的一个关键因素。不管表的结构是多么简单，一次500000行的表扫描操作无论如何不会快。如果你的网站上也有这种大规模的表，那么你确实应该花些时间去分析可以采用哪些索引，并考虑是否可以改写查询以优化应用。要了解更多信息，请参见MySQL manual。另外注意，本文假定你所使用的MySQL是3.23版，部分查询不能在3.22版MySQL上执行。

SQL Server索引设计和调优技巧大全

SQL Server索引设计与调优

SQL Server索引技巧设计与调优 如果你想极大提高SQL Server性能，本篇指南中提到的索引将是您最佳选择之一。在本文指南中你将了解如何设计最佳SQL Server索引、如何调整SQL Server索引等一系列内容，让你现存的SQL Server索引能够发挥最佳效能。 SQL Server索引设计 SQL Server集簇索引的设计 SQL Server中集群索引设计对SQL Server数据库系统性能和未来的维护十分重要。在本文中你将了解到为什么集群索引应该是静态、随着时间推移而增长、了解它们是如何使用多对多表的。此外，在文中你还会知道在SQL Server 2005中分区表概念是怎样影响集群索引的。 设计SQL Server集簇索引以提升性能（一） 设计SQL Server集簇索引以提升性能（二） 如何创建SQL Server索引 索引的作用应该是确保主要性能。本节你将会学到如何清除那些没有价值的索引并识别推荐索引保证你的SQL Server索引能发挥它的最大效能。 SQL Server索引创建技巧（上） SQL Server索引创建技巧（下） 如何优化索引

索引SQL Server数据库既是艺术也是技术。我们必须根据设计和编码来选择正确的索引。但是，当测试索引设计时，我们可能发现它对系统性能的提高并没有达到我们的要求。我们必须通过学习索引字段、聚簇索引、主键以及索引配置来创建最佳设计的SQL Server索引。文中介绍了一些设计索引时的常见问题。 专家详解SQL Server 2000创建和优化索引 索引的能与不能 在这一系列的问题和答案中，我们将了解索引列和数据库的正确含义，避免出现页面拆分的情况并了解SQL Server 2000的能与不能。 SQL Server 2000索引的能与不能（DO和DON’T） 改进性能的分区索引 SQL Server 2005索引分区允许你将特定索引符合分散到多个文件。本文中还介绍了如何用分区数据创建索引的方法。 改进SQL Server 2005性能的分区索引（上） 改进SQL Server 2005性能的分区索引（下） 聚簇索引和非聚簇索引的区别 什么时候使用聚簇索引或非聚簇索引呢？回答这个问题有点难度，坦白地说，我即将给出的答案是一个流传已久的标准数据库管理员的回答：“具体问题具体分析”。有大量因素影响何时以及何地进行索引创建。幸好只有两个选择，但分析这两个选择的优缺点都相当复杂。

优化与索引

@对表的访问 1、全表扫描 1、对表所有的块，进行访问，采用多块读的方式 2、设置多块读的参数 SQL> show parameter db_file_multiblock NAME TYPE VALUE ------------------------------------ ----------- ------------------------------ db_file_multiblock_read_count integ er 16 上面设置的多块读是16，Oracle读的时候尽量每次读取是16块，Oracle不害怕多块读，害怕的是产生多次物理io的读取 成本计算： cost：标的块数 /db_file_multiblock_read_count db_file_multiblock_read_count这个参数设置的大小会影响Oracle在计算的时候的一个成本。如果说这个参数设置的足够大，那么就会导致好多表不走索引，会去走全表扫描 3、filter：过滤 读取了大量的数据，然后使用条件过滤了大量的数据，剩余了少量的数据行 4、filter是否合适，判断标准 1、读取了多少数据 2、取出了多少数据，过滤了多少数据 假设过滤掉99%的数据，那么过滤是失败的 90%以上的数据过滤掉，我们就应该考虑这个过滤的价值，也就是cost 2、走索引不使用多块读 1、成本计算： 访问索引的成本+索引访问表的成本 访问索引的成本：索引树的高度+叶子节点的块数 索引访问表的成本：行数*集群因子/总行数 2、集群因子： 最小值就是表的块数 最大值就是表的行数 集群因子高带来的问题： 1、计算走索引的时候的成本高 2、额外的占用过多的buffer 3、额外的增加物理io 3、取得数据量一般<5%~20%的话我们建议走索引

持续改进并持续改进建议的报告

持续改进并持续改进建议的报告 一、持续改进项目： 1、质量方针： 我公司的质量方针是：质量第一，诚信至上，持续改进，顾客满意。是符合公司质量体系管理的要求的。自2011年公司的质量体系运行以来，我们严格按照质量方针所规定的原则执行。不断地对质量方针进行宣讲、宣贯，使全体职工明确了质量方针的内容及其内涵，并在实际工作中能够按照质量方针的要求执行。 2015年，针对公司的发展形式，需要对质量方针的贯彻进一步的加强，使新老职工都对公司质量方针的理解到位，并能在实际工作中遵照执行。 2、质量目标： 按照公司质量手册的要求，2014年5月公司对质量目标进行了重新修订，修订后的质量目标是 a）顾客满意率≥95%，三年内每年递增0.5%； b）产品加工一次交检合格率≥96%，三年内每年递增0.5%； 根据更改后的质量目标,公司对各部门的质量目标的分解值做了相应的改动，使其更加符合公司的实际情况。 2015年要按照重新分解后的质量目标进行考核，对完不成的质量目标要认真查找原因，制定整改措施，并且把整改措施落实到实处。 3、数据分析方面 1）顾客满意 2015年1月产品管理部对我公司供货的顾客满意率情况进行了走访和调查，2014年的顾客满意率达到 XX %，我公司将按照顾客提出的意见和期望进行整改，我们利用顾客满意率来改进我们今年的工作。使我公司在达到顾客满意的方面提升到一个新的高度。 2）与产品要求的符合性 2014年我们设计、制造的工装模具、夹具、产品的质量一次交检合格率为XX%。所交付的产品均能满足顾客提出的产品图样和相关的技术要求。2015年，我们要在产品防护的质量上严格要求。不论是是在加工中，还是在加工后，都要做好产品防护，不能因为产品的表面质量而影响公司产品的信誉度。 3）供方的质量 2014年共有XX个供方为我公司提供金属原材料、标准件、辅助材料的供应等，为确保供方供货质量、供货进度、价格等各方面都符合要求，我们已对所有供方进行了业绩评价。2014年度至2015年初所有为我公司供应金属、原材料等供货单位的供货质量均符合要求。 2015年我们要在原有的基础之上对采购产品的价格、质量、供

车间改善措施报告

车间改善措施报告 经过一月的车间生产实践及日常对产品作业流程的观察，我本人初步总结出现在生产车间的问题点以及对车间后续规范化管理提出几点见解。 一问题点： 1.产品生产过程中有工艺规范但无作业标准。 2.作业人员大部分技术技能欠缺或技能单一，无工艺规范化常识。 3.人员流失时无法有效的及时补充，品质和产能不能很好地保证。 4.设备日常故障较多，较大影响生产作业效率，没有使整个现有车间的人 员配置效率达到较理想化。 5.车间缺乏有效管理措施，未建立基本的人员管理办法及考核制度，工作 人员岗位职责概念模糊不清。 6.各岗位之间数据对接不太完善，有漏写标示卡现象。 7.车间环境急待整理整顿，成品、半成品、零配件以及废次品的摆放杂乱， 清除不必要的废弃物品，保持整个车间和生产线的清洁，有利于保障产 品的品质和提升生产效率。 8.模具的领取和归还记录不完善，有漏写现象，模具不及时归还，模具无 日常维护。 9.使用工具乱放，导致设备的维修、调试不方便。 10.生产现场罗列杂乱，尤其是穿线人员，造成车间拥堵现象。 11.生产工程中产品堆积现象严重，导致产品氧化，严重影响产品品质和后 续的清尾结单工作，影响生产率、增加工时、提高加工成本、造成公司 经济损失。 二改善计划及措施： 1.制定公司产品生产规范工艺流程，设置关键岗位工艺管控办法。有利于 对产品品质进行管控，以减少产品品质不良现象，并可初步设定生产合 格率目标，减少无谓的返工和人力浪费，从而提升产品品质及生产效率。 2.人员岗位职责的明确化，建立责任机制和追踪机制，有利于岗位人员的 责任心的提升，并实施奖罚制度，不能做多做少一个样，做好做坏一个

实习存在的问题及改进建议

实习存在的问题及改进建议 基于对当前实习生实习过程中存在的问题的系统思考，着眼于21世纪个人、企业、社会的发展，关注实习生的特殊地位和作用，本文以实习生在实习过程中存在的问题及改进措施为题，对目前实习生实习过程中存在的问题进行全方位的解读。通过对企业、实习生、学校的全方面调查，分析了目前实习生实习过程中存在的问题以及产生的原因和后果、影响，然后通过文献研究总结经验教训，探讨有效的解决办法，以帮助企业、学校、实习生本人正视实习生和其他员工不同和特点，根据实习生的身份的差异性进行相应的制度的完善，从而解决企业实习生在实习过程中存在的问题。 一、实习的概述 1.实习的界定。 实习：顾名思义，在实践中学习。在经过一段时间的学习之后，或者说当学习告一段落的时候，我们需要了解自己的所学需要或应当如何应用在实践中。因为任何知识源于实践，归于实践。所以要付诸实践来检验所学。它是解决大学生就业问题的有效途径，也是大学生进入职业生涯的缓冲阶段。 2.实习生在实习过程中存在的问题。 面对严峻的就业形势，在校的大学生们也纷纷投身到“实习大军”中，期望为将来的就业增加一些筹码。但是，在当代的社会中实习存在着各种各样的问题：①实习生实习一职难求。 二、造成实习生在实习过程中存在的问题的原因 2.1企业方面 2.1.1企业招聘实习生的目的与学校不一。据调查，从企业招聘实习生的目的来看，8成企业的主要目的都是储备人才；此外，实习生还能够满足企业填补简单的工作空缺（42.5%）缓解短期业务高峰的压力（28.8%）、精简人力成本（11.7%）等方面的需求。而对学校而言，让学生实习是为了让学生所学到的知识能够得以实践和应用，反过来还能检验书本上理论的正确性，有利于融会贯通。同时，也能开拓视野，完善学生的知识结构，达到锻炼能力的目的。一切都是为了让实践者对本专业知识形成一个客观，理性的认识，从而不与社会现实相脱节。 2.1.2企业对实习生的培训制度不够完善。企业没有一整套完整的实习生培训制度，就没办法把实习生的工作计划好、安排好、指导好，这也就导致了实习生在实习期间除了“端茶”、“倒水”、“拖地”、“擦灰”也就没有了其他的工作。这样几个月下来，实习生会感觉到学不到自己想要学习的专业知识等内容，而且企业也会产生实习生不会给企业产生价值的表象认识，甚至当企业领导总是发现实习生在无所事事地上网、看杂志时，便更不会认可引进实习生会给企业的带来实际意义。 2.2学校方面 2.2.1学校未能重视学生实习阶段。目前很多学校未能重视实习问题，不能灵活、有效的管理实习，对实习工作的管理模式和方法较为单一，评价体系亦相当不规范。大学生在实习期间被分到各行各业，去到不同的地方，较为分散，这对于本来就要完成学校教学重任的老师来说无法全程参与和指导他们所带学生的实习工作。 2.2.2学校重理论、轻实践。许多学校把教学重点放在课堂上，而忽视了实践的重要性，忽略了实践教学对人才创新教育的不可替代的作用。由于这种认识上的偏差，导致对实践工作上的投入不足，社会实践活动和设施偏少，实践环节的建设也相对落后。 2.3学生方面 2.3.1环境适应能力差。一方面，个别学生对异地实习生活不习惯，恋家思想严重，不能坚持正常工作。另一方面，企业的要求与学校的管理不同，个别学生适应不了企业严格的规章

mysql性能优化-慢查询分析、优化索引和配置

mysql性能优化-慢查询分析、优化索引和配置目录 一、优化概述 二、查询与索引优化分析 1性能瓶颈定位 Show命令 慢查询日志 explain分析查询 profiling分析查询 2索引及查询优化 三、配置优化 1) max_connections 2) back_log 3) interactive_timeout 4) key_buffer_size 5) query_cache_size 6) record_buffer_size 7) read_rnd_buffer_size 8) sort_buffer_size 9) join_buffer_size 10) table_cache 11) max_heap_table_size 12) tmp_table_size

13) thread_cache_size 14) thread_concurrency 15) wait_timeout 一、优化概述 MySQL数据库是常见的两个瓶颈是CPU和I/O的瓶颈，CPU在饱和的时候一般发生在数据装入内存或从磁盘上读取数据时候。磁盘I/O瓶颈发生在装入数据远大于内存容量的时候，如果应用分布在网络上，那么查询量相当大的时候那么平瓶颈就会出现在网络上，我们可以用mpstat, iostat, sar和vmstat来查看系统的性能状态。 除了服务器硬件的性能瓶颈，对于MySQL系统本身，我们可以使用工具来优化数据库的性能，通常有三种：使用索引，使用EXPLAIN分析查询以及调整MySQL的内部配置。 二、查询与索引优化分析 在优化MySQL时，通常需要对数据库进行分析，常见的分析手段有慢查询日志，EXPLAIN 分析查询，profiling分析以及show命令查询系统状态及系统变量，通过定位分析性能的瓶颈，才能更好的优化数据库系统的性能。 1 性能瓶颈定位 Show命令 我们可以通过show命令查看MySQL状态及变量，找到系统的瓶颈： Mysql> show status ——显示状态信息（扩展show status like ‘XXX’） Mysql> show variables ——显示系统变量（扩展show variables like ‘XXX’） Mysql> show innodb status ——显示InnoDB存储引擎的状态 Mysql> show processlist ——查看当前SQL执行，包括执行状态、是否锁表等

SQL索引详解(优化数据库)

SQL索引一步到位 SQL索引在数据库优化中占有一个非常大的比例，一个好的索引的设计，可以让你的效率提高几十甚至几百倍，在这里将带你一步步揭开他的神秘面纱。 1.1 什么是索引？ SQL索引有两种，聚集索引和非聚集索引，索引主要目的是提高了SQL Server系统的性能，加快数据的查询速度与减少系统的响应时间 下面举两个简单的例子： 图书馆的例子：一个图书馆那么多书，怎么管理呢？建立一个字母开头的目录，例如：a开头的书，在第一排，b开头的在第二排，这样在找什么书就好说了，这个就是一个聚集索引，可是很多人借书找某某作者的，不知道书名怎么办？图书管理员在写一个目录，某某作者的书分别在第几排，第几排，这就是一个非聚集索引 字典的例子：字典前面的目录，可以按照拼音和部首去查询，我们想查询一个字，只需要根据拼音或者部首去查询，就可以快速的定位到这个汉字了，这个就是索引的好处，拼音查询法就是聚集索引，部首查询就是一个非聚集索引. 看了上面的例子，下面的一句话大家就很容易理解了：聚集索引存储记录是物理上连续存在，而非聚集索引是逻辑上的连续，物理存储并不连续。就像字段，聚集索引是连续的，a后面肯定是b，非聚集索引就不连续了，就像图书馆的某个作者的书，有可能在第1个货架上和第10个货架上。还有一个小知识点就是：聚集索引一个表只能有一个，而非聚集索引一个表可以存在多个。 1.2 索引的存储机制 首先，无索引的表，查询时，是按照顺序存续的方法扫描每个记录来查找符合条件的记录，这样效率十分低下,举个例子，如果我们将字典的汉字随即打乱，没有前面的按照拼 音或者部首查询，那么我们想找一个字，按照顺序的方式去一页页的找，这样效率有多底，大家可以想象。 聚集索引和非聚集索引的根本区别是表记录的排列顺序和与索引的排列顺序是否一致，其实理解起来非常简单，还是举字典的例子：如果按照拼音查询，那么都是从a-z的，是 具有连续性的，a后面就是b，b后面就是c，聚集索引就是这样的，他是和表的物理排列顺序是一样的，例如有id为聚集索引，那么1后面肯定是2,2后面肯定是3，所以说这样的搜索顺序的就是聚集索引。非聚集索引就和按照部首查询是一样是，可能按照偏房查询的时候，根据偏旁‘弓’字旁，索引出两个汉字，张和弘，但是这两个其实一个在100页，一个在1000页，（这里只是举个例子），他们的索引顺序和数据库表的排列顺序是不一样的，这个样的就是非聚集索引。 原理明白了，那他们是怎么存储的呢？在这里简单的说一下，聚集索引就是在数据库 被开辟一个物理空间存放他的排列的值，例如1-100，所以当插入数据时，他会重新排列 整个整个物理空间，而非聚集索引其实可以看作是一个含有聚集索引的表，他只仅包含原表中非聚集索引的列和指向实际物理表的指针。他只记录一个指针，其实就有点和堆栈差不多的感觉了