作者：青石路GROUP BY 后 SELECT 列的限制标准 SQL 规定，在对表进行聚合查询的时候，只能在 SELECT 子句中写下面 3 种内容：通过 GROUP BY 子句指定的聚合键、聚合函数(SUM 、AVG 等)、常量。我们来看个例子：我们有 学生班级表(tbl_student_class) 以及 数据如下 ：DROP我们想统计各个班(班级号、班级名)一个有多少人、以及最大的学号，我们
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2024-03-18 06:49:08
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Mysql加了索引查询速度变快但是使用EXPLANE分析仍然没走索引背景最近在公司优化了一条sql，本来sql查询需要3秒左右，在某个列上加了索引之后速度变为了50毫秒左右，之后使用执行计划查看仍然没有走刚刚加的索引案例SQLSELECT
某些字段
FROM
表A AS a
LEFT JOIN 表B as b ON a.rom_id = b.id
WHERE a.room_id IN (
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2024-03-28 13:26:54
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在MySQL中，如果需要查找某一行的值，可以先通过索引找到对应的值，然后根据索引匹配的记录找到需要查询的数据行。然而，有些时候，即使查询条件有索引，也会查询很慢，那是因为查询条件的错误使用导致没有正确利用到索引，即有索引，但是查询时没走索引。那么都有哪些条件字段有索引但是不走索引的场景呢？如下：计算操作；隐式转换；模糊查询；范围查询；1. 计算操作1.1 验证计算操作是否能走索引比如：查询测试表t
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2024-04-02 13:13:24
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# 为什么 mysql group by 加了索引还是很慢？
在数据库查询中，GROUP BY 是用来对查询结果进行分类汇总的一个重要操作。然而，当我们在 MySQL 中对 GROUP BY 操作加了索引后，有时候却发现查询速度仍然很慢。这是为什么呢？让我们一起来深入探讨一下。
## 索引的作用
首先，我们需要了解索引在数据库中的作用。索引是一种数据结构，能够帮助数据库系统快速定位到需要查询
原创
2024-05-13 05:24:12
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索引介绍【略】SQL优化说明执行计划explain的使用不做说明。1.最左前缀匹配原则，非常重要的原则，mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配，比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺
# MySQL更新操作慢的原因及解决方法
在进行数据更新时，我们常常会使用`UPDATE`语句。在语句中加上`WHERE`子句，可以帮助我们精确地找到需要更新的行。然而，很多开发者在使用MySQL时，发现即便在加上`WHERE`子句的情况下，更新操作依然非常缓慢。本文旨在分析造成这一问题的原因，并提供相应的解决方案。
## 一、`UPDATE`语句的基本用法
`UPDATE`语句用于修改数据
原创
2024-08-31 04:35:04
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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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2024-07-24 05:50:29
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# 如何处理“mysql groupby 字段加了索引反而变慢”
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，你经常会遇到各种数据库性能优化的问题。有时候，我们会发现当我们对某个字段添加索引后，使用GROUP BY语句时查询反而变慢了。这是一个非常常见的问题，但对于刚入行的小白来说可能会感到困惑。本文将详细介绍这个问题的原因，并提供解决方案。
## 问题描述
当我们对某个字段添加了索引后，如果在使用
原创
2023-12-31 04:01:49
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# MongoDB索引优化指南：如何让查询更快
在使用MongoDB时，你可能会遇到“加了索引还是不快”的问题。这是许多初学者常见的困惑，接下来我将为你详细介绍如何优化MongoDB的查询性能。
## 流程概述
下面是优化MongoDB查询性能的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | **分析查询**：使用`explain()`方法查看查询计划。 |
原创
2024-10-15 05:58:50
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大多数人对索引对理解 都只是为“索引可以增加查询速度”。但是深入思考还会出现如下问题：为什么要给表加主键。为什么增加索引之后，查询的速度变快。为什么索引会使插入，删除，更改速度变慢。什么情况下在两个字段下面设置索引知道这些问题的答案有什么好处呢？如果开发的应用使用的数据库表中只有1万条数据，那么了解与不了解真的没有差别， 然而， 如果开发的应用有几百上千万甚至亿级别的数据，那么不深入了解索引的原理
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2024-03-21 10:40:50
53阅读
## 如何优化 MongoDB 查询性能
### 1. 流程图
```mermaid
sequenceDiagram
小白->>经验丰富的开发者: 请求帮助
经验丰富的开发者-->>小白: 没问题，我来教你
```
### 2. 步骤及代码示例
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 使用 explain() 方法查看慢查询的详细信息 |
| 2 |
原创
2024-07-01 03:59:20
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索引的作用首先，我们需要了解索引的作用。在MySQL中，索引是一种特殊的数据结构，它可以加快查询的速度。通过在特定的字段上创建索引，MySQL可以更快地定位到符合条件的数据，从而提高查询效率。Order By字段加索引的好处当我们在查询中使用Order By语句对结果进行排序时，如果对排序的字段添加索引，就能够极大地提升查询速度。这是因为索引可以帮助MySQL在排序时更快地定位到需要的数据，而不必
索引数据结构的考量我们在考虑数据结构的时候，应该首先要知道数据存放在哪里？而MYSQL的数据是持久化的，所以其数据（数据记录+索引）应该是保存在磁盘里面的。因此当我们要查询某条数据记录时，就会先从磁盘中读取索引到内存中，然后再通过内存索引数据找到该条记录在磁盘的某个位置上，最后将其读到内存中。所以查询过程中会发生多次磁盘I/O，而I/O越多耗时越长。所以，我们索引数据结构应该要尽可能少的磁盘的 I
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2023-12-18 11:55:38
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MongoDB允许你对集合中的字段建立索引，以便更快地找到文档。当你在MongoDB中添加一个索引时，后台创建一个特殊的数据结构，其中存储集合的一小部分数据并优化此数据结构，以便能够更快地找到特定的文档。 例如，对一个_id索引基本上是建立_id值的排序的数组。一旦该索引已经创建，你将获得以下好处：当按照_id查找对象时，你可以对有序索引执行优
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2023-10-05 15:22:30
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昨天长春的天气让人倍感生活丰富多彩。早上的时候是阴天，然后下了场小雨，小雨还没停，转成下雪。大雪，全年无休，春天以后每天一场，大家正期待这场有能耐的大雪持续到五一节。先是小雪，然后开始刮风，等风把雪吹成斜斜的线条的时候，转成了大雪片子。中午以前，大雪停了，出太阳。太阳晒了一会，起风，终于开始了正常的春天，沙尘暴开始了。 沙尘暴一直没停，到晚上九十点钟，PM10飙升至重度污染。尚未结束供暖期，但
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2024-07-29 20:17:54
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在遗传算法中，只需要对适应性函数评分进行排序，没必要对所有的个体也参与排序，因为在适应性函数评分排序是可以纪律下最初的索引，排序后的索引随着元素排序而变动，这样就知道那个评分对应那个个体了： 1 using System;
2 using System.Collections.Generic;
3 using System.Diagnostics;
4 using System.Li
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2024-09-10 21:11:54
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These performance tips supplement the general guidelines for fast inserts in Section 8.2.4.1, “Optimizing INSERT Statements”.这些性能技巧补充了8.2.4.1节“优化INSERT语句”中快速插入的一般指导原则。When importing data int
本文介绍一些优化 MySQL 索引设计和查询的建议。在进行优化工作前，请务必了解MySQL EXPLAIN命令: 查看执行计划索引索引在逻辑上是指从索引列(关键字)到数据的映射，通过索引可以快速的由关键字查找到数据记录。顺序查找复杂度为O(n), 树状索引查找复杂度为O(logn), 哈希索引为O(1)。MySQL中的索引一般是指BTree索引， InnoDB存储引擎使用B+树来实现BTree索引
一般来说，总共只有两种基本的数据访问途径：全扫描或者索引扫描。全扫描过程中，多个块被读入到一个IO运算中。索引扫描首先扫描索引叶子块以取得特定的行ID，然后利用这些行ID来访问父表取得实际的数据。全扫描访问方法：当对一个对象进行扫描时，与改对象相关的所有数据块都必须取出并进行处理，以确定块中所包含的数据行是否是你的查询所需要的，Oracle必须将整个数据块读取到内存中以取得这个块中所存储的数据行的
mssql 建立索引表的索引与附在一本书后面的索引非常相似。它可以极大地提高查询的速度。对一个较大的表来说，通过加索引，一个通常要花费几个小时来完成的查询只要几分钟就可以完成。因此没有理由对需要频繁查询的表增加索引。注意：当你的内存容量或硬盘空间不足时，也许你不想给一个表增加索引。对于包含索引的数据库，SQL Sever需要一个可观的额外空间。例如，要建立一个聚簇索引，需要大约１.２倍于数据大小的
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2024-10-11 10:48:57
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