1.索引分类MS SqlServer提供了两种索引：聚集索引和非聚集索引；聚集索引是将数据按照索引的顺序存放非聚集索引是将索引和数据分离存放，通过指针将二者联系到一起。因为两种索引对比：使用聚集索引查询效率更高，但对表的更新效率影响较大，因此适用于更新读写比较大的表，例如商品详情（创建后很少改动，查看的频率却相对较高）使用非聚集索引则查询效率较低，对表的更新效率影响较小，适用于对查询需求不大打表，
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2024-04-21 20:14:32
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在介绍GROUP BY 和 HAVING 子句前，我们必需先讲讲sql语言中一种特殊的函数:聚合函数，例如SUM, COUNT, MAX, AVG等。这些函数和其它函数的根本区别就是它们一般作用在多条记录上。 SELECT SUM(population) FROM bbc这里的SUM作用在所有返回记录的population字段上，结果就是该查询只返回一个结果，即所有国家的总人口数。通过使用GROU
使用函数或表达式进行查询有时候，在查询条件中使用函数或表达式可能导致索引失效。让我们看一个例子：SELECT * FROM users WHERE UPPER(name) = 'JOHN';在这个查询中，我们使用了UPPER函数将name列的值转换为大写，并与字符串'JOHN'进行比较。由于函数UPPER的存在，MySQL无法直接使用索引进行匹配，而是需要对name列的每一行应用函数，然后再进行比
面试中经常会碰到让面试者根据题目写出相应的sql，然后针对sql语句进行优化，这就考察到了索引和sql执行策略方面的知识。通过写sql可以看出一个程序猿的逻辑思维能力和sql语法功底。今天就为大家梳理一下mysql索引、书写规范和sql性能优化相关的知识。 一、Mysql索引1、索引的作用简单来说，索引是为了加快查询速度来设置的。索引可以快速找出某一列中含有特定值的行，如果不使用索引，m
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2024-03-18 20:44:13
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本文主要介绍SQL(Structured Query Language)中JOIN操作后接ON和WHERE关键字的区别。说明：本文的用法示例是面向MySQL数据库的。1 概述当使用连接（JOIN）操作，关联两张或多张表返回记录时，数据库都会生成一张临时表，最后将这张临时表返回给用户。这里以LEFT JOIN为例。在使用LEFT JOIN时，ON和WHERE过滤条件的区别如下：ON条件是在生成临时表
1. 索引：索引可以提高查询的速度，但不是使用带有索引的字段查询时，索引都会起作用，如下几种特殊情况下，有可能使用带有索引的字段查询时，索引没有起作用：1）使用LIKE关键字的查询语句 如果匹配字符串的第一个字符为“%”，索引不会起作用，只有“%”不在第一个位置，索引才会起作用2）使用多列索引的查询语句 Mysql可以为多个字段创建索引，一个索引可以包括16个字段，对于多列索引，只有查
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2024-06-08 19:35:23
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相信很多写SQL的同学，在实际的使用过程中都会对用exists还是用in感到困惑，有时候也是不假思索，就随意用一个，反正都能跑出来！ 别再傻傻分不清in和exis了，出去和别人讲你会sql，却连not in 和 not exists有什么区别都不知道。一篇文章将这四个全部搞清楚，出去和同事、和同学、和朋友交流的时候，讲起来贼有牌面！EXISTS详细讲解exists用于检查子查询是否至少
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2024-03-21 21:38:27
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我把MySQL的内容整理成9篇博客，学完这9篇博客虽不能说能成为大神，但是应付一般中小企业的开发已经足够了，有疑问或建议的欢迎留言讨论。一、操作符1、比较操作符相等 =select * from students where s_id='J16040252'不相等 ！= or <>select * from students where s_id!='J16040252'小于和大于 &
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2024-04-22 11:24:36
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一、数据库索引1、索引定义MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的，索引可以大大提高MySQL的检索速度。索引分单列索引和组合索引。单列索引，即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引，但这不是组合索引。组合索引，即一个索引包含多个列。创建索引时，你需要确保该索引是应用在 SQL 查询语句的条件(一般作为 WHERE 子句的条件)。实际上，索引也是一张表，该表保存了
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2024-02-19 10:35:57
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1) 没有查询条件，或者查询条件没有建立索引 2) 在查询条件上没有使用引导列 3) 查询的数量是大表的大部分，应该是30％以上。 4) 索引本身失效 5) 查询条件使用函数在索引列上（见12） 6) 对小表查询 7) 提示不使用索引 8) 统计数据不真实 9) CBO计算走索引花费过大的情况。
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2024-06-03 21:49:23
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# 实现“mysql and 查询时会使用索引吗”教程
## 概述
在MySQL数据库中，当进行查询操作时是否使用索引是一个非常重要的问题，对于查询性能有着直接的影响。本教程将带你了解在MySQL中如何判断查询是否使用索引，以及如何优化查询性能。
## 操作流程
以下是整个操作流程的表格展示：
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1 | 准备一个包含索引的表 |
|
原创
2024-05-30 07:06:15
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本文来说下关于mysql中Join语句的几个问题，JOIN语句在平时的开发中还是使用的非常多的 文章目录概述基本介绍举个例子一个注意点Join原理Simple Nested-LoopIndex Nested-LoopBlock Nested-LoopJoin优化本文小结 概述最近在读《MySQL性能调优与架构设计》，看到一个关于join的优化原则，如下：大白话解释下：因为驱动结果集越大，意味着需要
今天早晨和毕业生张某某，聊了会天儿，发现我们这边很多学生，在学习过程中真的是不重视MySQL，今天我们简单聊一下…今天借着休息的时间，简单聊一下MySQL索引存储的问题：先说一个共识性问题：给个别高频率查询数据表创建索引，能加快数据的查询速度。而不是给所有数据表，创建索引…MySQL创建索引的数据结构为什么选择B+树，而不是其他树？二叉树：存储过程中极容易出现极端情况：例如：如果数据是单边增长的情
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2024-09-06 10:42:11
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回顾每个索引都对应一棵B+树，B+树分为好多层，最下边一层是叶子节点，其余的是内节点。所有用户记录都存储在B+树的叶子节点，所有目录项记录都存储在内节点。InnoDB 存储引擎会自动为主键（如果没有它会自动帮我们添加）建立聚簇索引，聚簇索引的叶子节点包含完整的用户记录。我们可以为自己感兴趣的列列建立二级索引 ，二级索引 的叶子节点包含的用户记录由索引列列+主键组成，所以如果想通过 二级索引来查找完
1. MongoDB索引策略和索引类型–简介 MongoDB是一个开放源代码，面向文档的跨平台数据库，它使用C ++开发，并且是最流行和使用最广泛的NoSQL类型数据库之一。 它可在具有键-值对的类JSON文档的顶部运行，其键值对在每个文档中都无法定义。 同样，它是免费使用的，因为它是在GNU Affero通用公共许可证和Apache许可证的组合下发布的。 在本课程中，我们将讨论MongoD
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2023-08-28 23:23:36
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对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在where 及 order by 涉及的列上建立索引。应尽量避免在where 子句中对字段进行Null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from table where num is null 可以在num 上设置默认值0 ， 确保表中num 列没有null 值，然后这样查询：select id from t
1. SQL标准对子查询的定义： 1) 简单的讲就是嵌套select查询，SQL都支持多层嵌套查询； 2) 要求内存的查询必须用括号()包起来； 3) 子查询可以出现的位置： i. from之后：查询的实质就是一个临时的视图，因此可以将一个子查询的结果当做
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2024-01-29 07:10:24
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order by关键字优化1. ORDER BY子句，尽量使用Index方式排序,避免使用FileSort方式排序建表SQLCREATE TABLE tblA(
#id int primary key not null auto_increment,
age INT,
birth TIMESTAMP NOT NULL
);
INSERT INTO tblA(age,birth) V
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2024-03-21 17:14:35
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## MySQL聚合索引范围查询会使用索引吗？
在MySQL数据库中，索引是用来提高查询性能的重要工具。而对于聚合索引范围查询是否会使用索引，这是一个比较常见的疑问。在本文中，我们将详细介绍聚合索引和范围查询在MySQL中的使用情况。
### 什么是聚合索引？
聚合索引是一种将多个列组合在一起创建的索引。它可以提高多列查询的性能，并且可以避免为每个列分别创建索引的情况。聚合索引的创建可以在多
原创
2024-03-03 06:49:32
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在某些情况下，MySQL数据库能够直接利用索引来中意一个ORDER BY或GROUP BY子句而无需做额外的排序。尽管ORDER BY不是和索引的次序准确相称，索引还是能够被用到，因为凡是无须的索引局部和所有的额外的ORDER BY字段在WHERE子句中都被包括了。 本文我们主要介绍MySQL数据库中的索引和Order By子句的使用问题
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2023-11-02 13:28:10
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