1. 什么情况使用索引? 答: 当数据量在千条以上 , 不重复的值比重越大的时候使用索引效果越好. 测试不重复数据的比重的SQL语句 : select count(distinct 字段名) / count from 表名 数值越接近1 越适合使用索引
2. 什么聚(集)簇索引,什么是非聚(集)簇索引? 分别对应什么引擎? 答 : 简单来理解,聚簇索引就是数据跟索引是在一起的,对应的是i
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2024-02-19 10:49:57
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作者徐连臣推荐理由比较原创，让大家对mysql时间查询是否走索引有一个更好的认知。mysql中between and和>=、<=的作用相似，网上有的说使用between and查询时同一天索引有效，非同一天时，索引无效。而使用>=、<=时，不管是同一天还是非同一天，索引均无效。实践是检验真理的唯一标准，今天就测试了一下。使用生产环境的一张运输记录表（biz_stub），创建
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2023-08-02 14:06:07
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一 介绍为何要有索引?一般的应用系统，读写比例在10:1左右，而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题，在生产环境中，我们遇到最多的，也是最容易出问题的，还是一些复杂的查询操作，因此对查询语句的优化显然是重中之重。说起加速查询，就不得不提到索引了。什么是索引？索引在MySQL中也叫做“键”，是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。索引对于良好的性能非常关键，尤其是当表中的数据量越来越大时，索
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2023-08-25 07:19:48
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写在前面：索引对查询的速度有着至关重要的影响，理解索引也是进行数据库性能调优的起点。考虑如下情况，假设数据库中一个表有10^6条记录，DBMS的页面大小为4K，并存储100条记录。如果没有索引，查询将对整个表进行扫描，最坏的情况下，如果所有数据页都不在内存，需要读取10^4个页面，如果这10^4个页面在磁盘上随机分布，需要进行10^4次I/O，假设磁盘每次I/O时间为10ms(忽略数据传输时间)，
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2023-10-16 11:51:26
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1、索引字段必须not null,null会使索引失效，因为索引的本质是将字段排序，分割范围后快速定位。 2、尽量在辨识度高的字段上添加索引（类型字段不建议加索引，一个值超过总量的30% 索引就失效了） 例：发送状态00-未发送 01-已发送，当我们的查询值关注于00的数据，并且00的数据总是只是少量（不超过30%）时，我们可以在发送状态上加上索引。 3、or
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2023-06-22 22:47:16
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我们都知道在数据库查询时，索引可以极大地提高查询效率。通常在使用的时候，都会针对频繁查询的关键字段建立索引。
比如，当以交易日期（trans_date）来查询交易记录时，通常会对该字段添加索引，以便在大量数据的情况下提升查询效率。
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2023-06-20 06:48:55
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数据库建立索引常用的规则如下：1、表的主键、外键必须有索引； 2、数据量超过300的表应该有索引； 3、经常与其他表进行连接的表，在连接字段上应该建立索引； 4、经常出现在Where子句中的字段，特别是大表的字段，应该建立索引； 5、索引应该建在选择性高的字段上； 6、索引应该建在小字段上，对于大的文本字段甚至超长字段，不要建索引； 7、
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2023-09-02 01:01:30
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监视索引的使用in Oracle9i henrybai 简介： DBA和开发者都衷爱索引. 因为索引能加快查询的速度，特别是在数据仓库的环境，为了避免全表扫描。我们为每个可能被查询的列加上索引。但索引有时也会为更新和插入增加许多额外的开 销。 特别在ORACLE9I中。很难发现哪些索引是有用的，哪些是没有用的。本文介绍了怎样判断哪些索引被使用了。哪些没有被使
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2024-06-12 14:29:07
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项目方案：MySQL 大于查询优化
## 1. 背景
在使用 MySQL 数据库进行查询时，有时会遇到需要查询大于某个值的数据的情况。但是，当查询条件中包含大于操作符时，MySQL 默认情况下是无法使用索引进行查询优化的，这可能会导致查询性能下降。因此，我们需要针对这种情况设计一个方案，以提高查询性能。
## 2. 方案
为了提高大于查询的性能，我们可以采取以下方案：
### 2.1 创建索
原创
2023-11-05 06:22:43
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# MySQL索引优化：实现“大于零走索引”
作为一名经验丰富的开发者，我经常被问到如何优化MySQL查询，特别是如何实现“大于零走索引”。在本文中，我将向刚入行的小白开发者介绍实现这一功能的步骤和代码示例。
## 步骤概述
首先，让我们通过一个表格来概述实现“大于零走索引”的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建索引 |
| 2 | 编写查询语句 |
原创
2024-07-27 03:48:28
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# MySQL 大于不走索引
在MySQL数据库中，索引是提高查询效率的重要手段之一，可以大大加快查询速度。然而，有时候我们可能会遇到一个问题，就是当我们使用大于（>）操作符进行查询时，MySQL可能不会使用索引，导致查询效率变慢。本文将介绍这个问题的原因和解决方法。
## 为什么大于操作不走索引
在MySQL中，当我们执行一个大于操作时，如果该列上存在索引，MySQL并不一定会选择使用索引
原创
2024-06-21 04:54:50
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问题如何理解mysql种 数据存放在`B+树`的叶子节点而不是其他非叶子节点？（InnoDB中）B+树的叶子节点一定存放全部的真实数据吗？辅助索引和聚集索引的B+树有什么区别？联合索引的B+树中数据又有啥区别呢？MyISAM中的索引是什么样的？解答问题一快速理解你可以把mysql中存放的数据比作一本书的目录，然后这个目录中有大标题，小标题，大目录，小目录，目录的最下面就是具体文章的页
mysql索引简单了解它能帮助MySQL高效获取数据的数据结构，可以得到索引的本质，索引是数据结构。索引可以提高查询效率，可以类比字典。就是排好序的快速查找数据结构。索引会影响order by 的排序和where后面条件查B树索引在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构叫索引，如下图：为
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2024-06-27 20:20:54
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# MySQL大于走索引实现方法
## 整体流程
下面是实现MySQL查询大于操作走索引的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建包含需要查询字段的索引 |
| 2 | 使用大于符号进行查询 |
| 3 | 确认查询结果使用了索引 |
## 具体步骤
### 步骤1：创建索引
首先，我们需要创建包含需要查询字段的索引。
```sql
CREAT
原创
2024-06-16 05:39:13
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*1、表的主键、外键必须有索引；2、数据量超过300的表应该有索引；3、经常与其他表进行连接的表，在连接字段上应该建立索引；4、经常出现在Where子句中的字段，特别是大表的字段，应该建立索引；5、索引应该建在选择性高的字段上；6、索引应该建在小字段上，对于大的文本字段甚至超长字段，不要建索引；7、复合索引的建立需要进行仔细分析；尽量考虑用单字段索引代替：A、正确选择复合索引中的主列字段，一般是选
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2023-10-05 13:54:26
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背景及现象report_product_sales_data表数据量2800万；经测试，在当前数据量情况下，order by主键id，limit最大到49的时候可以用到索引report_product_sales_data_hq_code_orgz_id_index，大于49时就走PRIMARY主键索引。表结构CREATE TABLE `report_product_sales_data` (
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2024-02-02 09:35:01
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MYSQL索引一、什么是索引？二、索引数据结构1、mysql数据库的四种索引2、BTREE结构三、索引分类、创建索引、查看索引1、单值索引2、复合索引3、函数索引4、删除索引5、查看索引四、什么情况需要建立索引？五、EXPLAIN 字段属性1、EXPLAIN -- id（表的读取顺序）:2、EXPLAIN -- select_type（数据读取操作）:3、EXPLAIN -- type（如何读取
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2024-04-27 14:09:31
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注意点 ① 索引在大表中才有意义 ②在经常出现在条件中的字段上建立索引 ③索引层次不要超过4层 ④ 索引要占用大约为表的1.2倍的硬盘和内存空间。 ⑤更新数据时，系统必须要花费时间来更新索引，不恰当的索引将降低系统性能。如：在比较少用的字段上建立索引；在逻辑型的字段或者值只有固定几种的字段上建立索引。 ⑥ 经常联合的字段要创建索引 ⑦复合索引创建中，经常使用的列要放在前面 ⑧复合索引使用时，至少要
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2024-03-17 14:46:10
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1. 索引1.1 概念 索引是一种特殊的文件，包含着对数据表里所有记录的引用指针。可以对表中的一列或多列创建索引,并指定索引的类型，各类索引有各自的数据结构实现 1.2 使用查看索引 show index from 表名;
创建索引
create index 索引名 on 表名(
字段名);
删除索引
drop index 索引名 on
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2024-06-20 05:35:30
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一、索引是什么?索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。二、索引能干什么?索引非常关键，尤其是当表中的数据量越来越大时，索引对于性能的影响愈发重要。 索引能够轻易将查询性能提高好几个数量级，总的来说就是可以明显的提高查询效率。三、索引的分类?1、从存储结构上来划分：BTree索引（B-Tree或B+Tree索引），Hash索引，full-index全文索引，R-Tree索引。这里所描述的是索引
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2024-07-04 22:43:21
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