# MySQL索引字段过多的问题
在使用MySQL数据库的过程中，索引是一个非常重要的概念。索引可以提升查询的性能，但如果索引字段过多，反而可能导致性能下降。本文将介绍MySQL索引的基本概念、过多索引字段可能带来的问题，以及如何在实际应用中优化索引字段的使用。
## 什么是索引？
索引是一个特殊的数据结构，它为数据库表中的一个或多个列提供了一个快速查询的方式。常见的索引类型包括：
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作者：孤独烟引言 大家好，我渣渣烟。我曾经写过一篇
《面试官:讲讲mysql表设计要注意啥》
，当时写完后，似乎效果还行！
于是呢，决定再来一个mysql的数据库专题，这篇我们就来谈谈关于索引方面的mysql面试题。还是老规矩，讲的是在Innodb存储引擎下的情形，毕竟我还真没用过Mysiam之类的存储引擎。
ps:其实很早就想写了，一直偷懒!
其实
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2024-09-18 15:26:43
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问题引入：以前一直有个疑问：我建了张表，会经常用几个字段作为条件来检索，那我在建表的时候，这几个字段是设置成独立索引合适，还是联合索引更好呢？ 举例分析： 下面是一个有多个独立索引的表结构，我下面就用来测试下检索时候的索引特性。拿 entname 和 auditstatus 为例：1. 在做多条件检索时，如果都是索引，实际上只有一个生效，且系统会帮你选择
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2024-03-21 23:37:42
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一、原因：- 非聚簇索引存储了对主键的引用，如果 select 字段不在非聚簇索引内，就需要跳到主键索引。 - 如果非聚簇索引值重复率高，那么查询时就会大量出现上图中从右边跳到左边的情况，导致整个流程很慢原因就是上面的。 数据库中聚集索引只有一个，默认主键。其他用户创建的索引都是非聚集索引。 非聚集索引存储了对主键的引用，即通过索引确定叶子节点之后，还需要再
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2023-09-30 22:34:59
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以下思路均以Mysql为例，不过SQL调优通用的根据慢日志定位慢查询SQL；使用show variables like ‘%quer%’;主要查看slow_query_log,slow_query_log_file,long_query_time；这三个是主要关注和修改的变量。show status like ‘%slow_queries%’; ——查询慢查询的数量。set global slow
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2024-03-19 21:19:12
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逻辑删除与联合唯一索引兼容解决方案考虑如下表:create table `tab1`(
id bigint(20) not null ,
corp_id varchar(32) not null ,
type tinyint(2) not null,
name varchar(32) not null,
create_time datetime,
create
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2024-06-12 20:28:41
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隐式的Result Map 假如您有简单的映射，不需要重用定义好的resultMap，有一个快速的办法，就是通过设定mapped statement的resultClass属性来隐式地指定result map。诀窍在于，保证返回的ResultSet的字段名称（或标签或别名）和JavaBean中可写入属性的名称匹配。
例如，考虑Product类，可以创建一个带有隐式result map的 map
# 项目方案：解决MySQL索引字段数据过多导致索引失效的问题
在实际开发中，我们经常会遇到MySQL索引字段数据过多导致索引失效的问题，这会导致查询效率下降，甚至影响系统的性能。为了解决这一问题，我们可以采取以下方案：
## 1. 分析索引失效的原因
首先，我们需要分析索引失效的原因。常见的原因包括使用了不合适的数据类型、数据量过大、查询条件不准确等。通过分析问题的根本原因，我们可以有针对
原创
2024-05-28 04:51:54
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join :左右合併inner join : 只顥示符合修件的資料列 (左右互相比對)left join : 顥示符合條件的右資料列及左邊不符合條件的資料列(此時右邊的資料會以 NULL 顯示)right join : 顥示符合條件的左資料列及左邊不符合條件的資料列(此時左邊的資料會以 NULL 顯示)full join : 顥示符合條件的料列及左邊+右邊不符合條件的資料列(此時缺乏資料的資料列會
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2024-03-14 08:08:11
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## Mysql字段过多报错解决方案
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何解决“Mysql字段过多报错”的问题。首先，我们需要了解整个解决方案的流程，然后逐步实施每一个步骤。
### 解决方案流程
下面是解决“Mysql字段过多报错”的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 创建一个新的数据库表 |
| 步骤2 | 修改表结构 |
| 步骤3 |
原创
2023-12-07 13:53:54
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SQL Server 创建索引（index） 索引的简介：索引分为聚集索引和非聚集索引，数据库中的索引类似于一本书的目录，在一本书中通过目录可以快速找到你想要的信息，而不需要读完全书。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 。但是索引对于提高查询性能也不是万能的，也不是建立越多的索引就越好。索引建少了，用 WHERE
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2024-09-06 18:06:49
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工作中遇到的性能问题及解决方案一、查询频繁，数据量大索引使用时机：表中经常查询的字段可以考虑添加索引。联合索引：若能确认多个条件会同时使用时，可以将这几个条件作为联合索引。单列索引：若条件查询时，这几个条件不是同时用到的话，还是单列做索引比较好些。例子： 如：id,name,income三列需要做索引 查询时同时使用：联合索引要比单列索引要快。 查询时只用到一部分：单列索引要比联合索引快，但
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2024-04-21 17:40:48
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## 如何解决"mysql字段过多 报错"
### 问题描述
在使用MySQL数据库进行开发时，当创建表或插入数据时，如果字段过多，可能会出现报错的情况。这篇文章将教会你如何解决这个问题。
### 解决流程
下面是解决"mysql字段过多 报错"的一般流程，通过表格形式展示：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 确认报错信息 |
| 2 | 分析原因 |
|
原创
2024-01-28 07:04:35
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1、索引优化1. 表记录很少不需创建索引 （索引是要有存储的开销）.2. 一个表的索引个数不能过多。（1） 空间：浪费空间。每个索引都是一个索引树，占据大量的磁盘空间。（2） 时间：更新（插入/Delete/Update）变慢。需要更新所有的索引树。太多的索引也会增加优化器的选择时间。所以索引虽然能够提高查询效率，索引并不是越多越好，应该只为需要的列创建索引
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2023-08-26 08:34:55
230阅读
1.创建索引要尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引 在经常需要进行检索的字段上创建索引，比如要按照表字段username进行检索，那么就应该在姓名字段上创建索引，如果经常要按照员工部门和员工岗位级别进行检索，那么就应该在员工部门和员工岗位级别这两个字段上创建索引。 创建索引给检索带来的性能提升往往是巨大的，因此在发现检索速度过慢的
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2024-04-24 09:25:42
14阅读
问题当你的文档包含很多不同的字段，并且你需要根据这些字段进行高效的检索。例如下面一个文档描述了一个人：{
_id: 123,
firstName: "John",
lastName: "Smith",
age: 25,
height: 6.0,
dob: Date,
eyes: "blue",
sign: "Capricorn",
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2024-05-23 21:22:16
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限制索引是一些没有经验的开发人员经常犯的错误之一。在SQL中有很多陷阱会使一些索引无法使用。下面讨论一些常见的问题： 4.1 使用不等于操作符（<>、!=） 下面的查询即使在cust_rating列有一个索引，查询语句仍然执行一次全表扫描。 &n
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2024-07-29 20:04:45
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1、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
优化查询、提升查询速度
ps:创建完索引后会降低增、删、改的效率
读写比列很小 不到10：12、如何正确看待索引 开发人员最懂业务，任何一个软件都有吸引用户的亮点
亮点背后对应的是热数据，这一点开发人员最清楚
开发人员最了解热数据对应数据库表字段有哪些，所以
应该在开发软件的过程中就提前为相应的字段加上索引
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2024-04-25 09:53:14
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除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量。字段尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT，如果非负则加上UNSIGNEDVARCHAR
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2023-07-28 22:54:26
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首先要说明一点,这是一个非常复杂的数据结构,对于精通mysql的人来说,理解很好理解.但是可能还有更大的速度提升空间.
这种涉及到6个表的查询,使用一句话来完成,7000多商品,总数据量应该是十万级,200毫秒应该还是可以接受了.毕竟使用的rds性能也不是特别好.
而且多个表在一句话里面来进行查询的话,有助于练习mysql思维而且灵动性比较好.视图多是很方便写语句,但是效率有时候非常低.
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2023-06-19 17:42:21
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