最左前缀法则（联合索引情况）如果索引了多列（联合索引），要遵守最左前缀法则。最左前缀法则指的是查询从索引的最左列开始，并且不跳过索引中的列。最左边的列必须存在，如果不存在，索引失效如果跳跃某一列，索引将部分失效（后面的自动索引失效）查询索引show index from t_user area_num和phone_num是联合索引：key_name相同，seq_in_index为1,2范围查询（联
索引设计是数据库设计中比较重要的一个环节，对数据库的性能其中至关重要的作用，但是索引的设计却又不是那么容易的事情，性能也不是那么轻易就获取到的，很多的技术人员因为不恰当的创建索引，最后使得其效果适得其反，可以说“成也索引，败也索引”。 本系列文章来自Stairway to SQL Server Indexes，翻译和整理后发
SELECT 语句SELECT 语句语法在基本的增删改查操作中，可以说数据库用到的最多的操作是查操作。SELECT 语句是应用最广泛的 SQL 语句，用于在数据库中查询数据，SELECT 的语法格式为。SELECT 语句是根据 WHERE 子句的筛选条件表达式，从 FROM 子句指定的表中找出满足条件的记录，再按 SELECT 语句中指定的字段顺序，筛选出记录中的字段值构造的结果。这个结果称为结果
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2021-05-21 00:34:48
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覆盖索引又可以称为索引覆盖。select的数据列只用从索引中就能够取得，不必从数据表中读取，换句话说查询列要被所使用的索引覆盖。 解释二： 索引是高效找到行的一个方法，当能通过检索索引就可以读取想要的数据，那就不需要再到数据表中读取行了。如果一个索引包含了（或覆盖了）满足查询语句中字段与条件的数据就叫做覆盖索引。Select、Join和Where子句用到的所有列（即建立索引的字段正好是
# 如何实现MySQL的SELECT查询索引
## 简介
在MySQL数据库中，使用索引是提高查询性能的重要手段之一。索引可以加快查询的速度，提高数据库的效率。本文将介绍如何在MySQL中使用SELECT查询索引的方法和步骤，并提供相应的代码示例。
## 流程图
下面是实现MySQL的SELECT查询索引的整体流程图。
```mermaid
pie
title SELECT查询索引流
1.1 概述 在 SQL 语言中，一个 SELECT-FROM-WHERE 语句称为一个查询块。当获得一个查询的答案需要多个步骤的操作，首先必须创建一个查询来确定用户不知道但包含在数据库中的值，将一个查询块嵌套在另一个查询块的 WHERE 字句或 HAVING 短语的条件中查询块称为子查询或内层查询。外部的 SELECT 查询语句，称为主查询或外查询。按结果集的行列数不同子查询可以分为 4 种
一 . dm_db_index_physical_stats 重要字段说明 1.1 内部碎片：是avg_page_space_used_in_percent字段。是指页的填充度，为了使磁盘使用状况达到最优，对于没有很多随机插入的索引，此值应接近 100％。 但是，对于具有很多随机插入且页很满的索引，其页拆分数将不断增加。 这将导致更多的碎片。 因此，为了减
--索引1、什么是索引？优缺点是什么？索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种单独的、物理的数据库结构。优点： 1)大大加快数据的检索速度； 2)创建唯一性索引，保证数据库表中每一行数据的唯一性； 3)加速表和表之间的连接； 4)在使用分组和排序子句进行数据检索时，可以显著减少查询中分组和排序的时间。缺点： 1)索引需要占物理空间； 2)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
小编导读：一、索引的利弊二、索引使用原则三、索引分析利器explain四、引起索引失效的一些因素在性能测试中遇到性能瓶颈最多的地方就是数据库这块，而数据库的问题大部分都是由于索引使用不当引起的，根据以往遇到的索引问题做个简单的总结：一、索引的利弊索引的好处：索引能够极大地提高数据检索的效率，让Query 执行得更快，也能够改善排序分组操作的性能，在进行排序分组操作中利用好索引，将会极大地降低CPU
我们都知道，提高sql server的数据查询速度，最有效的方法，就是为表创建索引，而索引在对数据进行新增，删除，修改的时候，会产生索引碎片，索引碎片多了，就需要重新组织或重新生成索引，以达到索引的最大效率。那么我们要如何知道索引的碎片大小呢？在sql server中，碎片的大小是使用碎片比来体现的，按msdn上面的说法，如果碎片比小于30%,我们可以重新组织索引，如果碎片比大于等于30%，我们可
毫无疑问，给表添加索引是有好处的，你要做的大部分工作就是维护索引，在数据更改期间索引可能产生碎片，所以一些维护是必要的。碎片可能是你查询产生性能问题的来源。 那么到底什么是索引碎片呢？索引碎片实际上有2种形式：外部碎片和内部碎片。不管哪种碎片基本上都会影响索引内页的使用。这也许是因为页的逻辑顺序错误（即外部碎片）或每页存储的数据量少于数据页的容量（内部错误）。无论索引产生了哪种类型的碎片，你都会因
关键字：查看索引碎片，重建索引一、概述SQLServer提供了一个数据库命令——DBCC SHOWCONTIG——来确定一个指定的表或索引是否有碎片。 示例：显示数据库里所有索引的碎片信息DBCC SHOWCONTIG WITH ALL_INDEXES
显示指定表的所有索引的碎片信息
DBCC SHOWCONTIG (authors) WITH ALL_INDEXES
显示指定索引的碎片
Transact-SQL 参考
LIKE确定给定的字符串是否与指定的模式匹配。模式可以包含常规字符和通配符字符。模式匹配过程中，常规字符必须与字符串中指定的字符完全匹配。然而，可使用字符串的任意片段匹配通配符。与使用 = 和 != 字符串比较运算符相比，使用通配符可使 LIKE 运算符更加灵活。如果任何参数都不属于字符串数据类型，Microsoft® SQL Server™ 会将其转换成字符串数
1、优化器为SQL选择一个最优的执行计划的工具分为RBO和CBO。两种优化器的区别在于：RBO不会计算cost，但是CBO会计算cost。2、统计信息表中的数据量与数据分布等信息。查看统计信息，是在sys下的视图中查看。|-- num_rows
table -> user_tables --|-- blocks
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LSM树的由来：哈希存储引擎 是哈希表的持久化实现，支持增、删、改以及随机读取操作，但不支持顺序扫描，对应的存储系统为key-value存储系统。对于key-value的插入以及查询，哈希表的复杂度都是O(1)，明显比树的操作O(n)快,如果不需要有序的遍历数据，哈希表就是your Mr.RightB树存储引擎是B树（关于B树的由来，数据结构以及应用场景可以看之前一篇博文）的持久化实
语法示例：--改成当前库
USE Mimo_study
--创建变量 指定要查看的表
declare @table_id int
set @table_id=object_id('Calendar')
--执行
dbcc showcontig(@table_id)DBCC SHOWCONTIG是显示指定的表的数据和索引的碎片信息。解释如下：扫描页数（Page Scanned）： 如果你知道行的近似
以下常用的SQL语句有利于我们分析数据库的基本信息，然后根据查询的结果进行优化。1. 查看索引碎片 无论何时对基础数据执行插入、更新或删除操作，SQL Server 数据库引擎都会自动维护索引。随着时间的推移，这些修改可能会导致索引中的信息分散在数据库中（含有碎片）。当索引包含的页中的逻辑排序（基于键值）与数据文件中的物理排序不匹配时，就存在碎片。碎片非常多的索
SELECT 索引名称=a.name ,表名=c.name ,索引字段名=d.name ,索引字段位置=d.colid ? 1 2 3 4 5 6 7 8 FROM sysindexes a JOIN sysindexkeys b ON a.id=b.id AND a.indid=b.indid J
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2021-08-18 00:54:18
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管理索引时需要注意的问题：A、标识出索引碎片。指出了应该对哪些索引进行重新生成或重新组织。B、显示出索引的使用情况。可以指出哪些索引没有使用过。建立索引的基本规则：A、针对优先级高的、使用频繁的查询来增加索引，同时测试查询看索引是否被使用，并且不要同时增加多个索引。B、除非有非常好的原因，否则在每一个表都增加一个聚集索引。C、选择很少改变的、高度唯一的、数据类型占用字节少的列做为聚集索引键。非聚集
可能导致查询缓慢的原因数据量过大表设计不合理sql语句写得不好没有合理使用索引SQL查询语句的优化查询语句中不要使用 *尽量减少子查询，使用关联查询（left join,right join,inner join）替代减少使用IN或者NOT IN ,使用exists，not exists或者关联查询语句替代or 的查询尽量用 union或者union all 代替 (在确认没有重复数据或者不用剔除
