countif函数是Excel函数的入门级函数,其功能十分强大。最简单,往往是最难的。上期我们已经学习了countif函数教程之上部,今天让我们趁热打铁,来学习countif函数教程之下部。一、给重复出现的数据进行编号 上图为各班信息表,请对班级进行编号。思路:A列中有不同的班级,当某个班级第一次出现编号为1,第二次出现编号为2,依此类推。我们要用函数统计各个班级出现的次
ename from tb2 whereempno=7934;--还是走index真不懂了,难道只是因为我的优化器是CBO吗?或者是因为统计信息没有刷新吗?或者莫非是因为我的表因为是翻起来的,里面的重复值比较多?(这个可能性非常大)借网上文章看看后,还是不知原因,文章如下oracle 优化器走索引原因SQL优化器简介基于规则的优化器。总是使用索引。总是从驱动表开始(from子句最右边的表)。只
在我们平时开发中书写SQL语句时,in、not in、exists、not exists都是可能会用到的,那么它们之间有什么区别呢,有没有什么可能潜在的坑呢?创建测试数据库:CREATE TABLE `testa` ( `id` int(11) NULL DEFAULT NULL ); INSERT INTO `testa` VALUES (1); INSERT INTO `testa` V
两种连接方式,有驱动表的概念(其实应该说是驱动行源更为准确)-- hash join -- nested-loop join 对于Nested-loop join 适合于小表(几千条,几万条记录)与大表做联接在联接列上有索引。分内表和外表(驱动表),靠近from子句的是内表。 从效率上讲,小表应该作外表,大表应该作内表,即大表查询时走索引。 COST= Access cost of A(
转载 2024-07-29 11:49:20
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最近公司让我做SQL优化的工作(MySql),用explain发了一些问题。常见的像OR ,IN,>= ,或者是嵌套等导致索引失效,导致查询性能降低的问题在这里就不做陈述了,网上的文章一搜一 大片。我只是写点个人工作中遇到的,网上不好搜索的,但是不保证所有的场景都试用,后续我还会更新。1、order by 和 limit 结合使用,如果where 字段,order by字段都是索引,那么有l
# 如何实现 "mysql count 走索引" ## 介绍 在数据库查询中,使用COUNT函数可以用来统计满足特定条件的行数。然而,当数据量非常大时,使用COUNT函数可能会导致性能问题。特别是当查询条件无法利用索引时,数据库需要扫描整个表来计算行数,这将显著增加查询的时间。本文将介绍如何解决"mysql count 走索引"的问题。 ## 解决方法 下面是解决该问题的步骤: | 步骤
原创 2023-11-03 09:44:52
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1、检查被索引的列或组合索引的首列是否出现在PL/SQL语句的WHERE子句中,这是“执行计划”能用到相关索引的必要条件。 2、看采用了哪种类型的连接方式。ORACLE的共有Sort Merge Join(SMJ)、Hash Join(HJ)和Nested Loop Join(NL)。在两张表连接,且内表的目标列上建有索引时,只有Nested Loop才
转载 2024-04-01 13:38:54
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索引目的索引的目的在于提高查询效率,可以类比字典,如果要查“mysql”这个单词,我们肯定需要定位到m字母,然后从下往下找到y字母,再找到剩下的sql。如果没有索引,那么你可能需要把所有单词看一遍才能找到你想要的,如果我想找到m开头的单词呢?或者w开头的单词呢?是不是觉得如果没有索引,这个事情根本无法完成?索引原理除了词典,生活中随处可见索引的例子,如火车站的车次表、图书的目录等。它们的原理都是一
原帖是Itpub上的网友提出一个CBO为什么走索引的问题, 该问题的演示如下:   SQL> create table maclean1 as select * from dba_objects; Table created. SQL> update maclean1 set status='INVALID' where owner='MACLEAN'; 2 row
原创 2011-10-17 21:06:14
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索引的种类众所周知,索引类似于字典的目录,可以提高查询的效率。索引从物理上可以分为:聚集索引,非聚集索引从逻辑上可以分为:普通索引,唯一索引,主键索引,联合索引,全文索引索引优化策略不要在索引列上进行运算或使用函数在列上进行运算或使用函数会使索引失效,从而进行全表扫描。如下面例子在publish_time,id列上分别加上索引,publish_time为datetime类型,id为int类型--
在一些业务场景中,会使用NOT EXISTS语句确保返回数据不存在于特定集合,部分同事会发现NOT EXISTS有些场景性能较差,甚至有些网上谣言说”NOT EXISTS走索引”,哪对于NOT EXISTS语句,我们如何优化呢?以今天优化的SQL为例,优化前SQL为:SELECT count(1) FROM t_monitor m WHERE NOT exists ( SELECT 1 FROM
重建index 1.alter index xxx rebuild [online]; 是否加online,要看你的系统需求。因为不加online时rebuild会阻塞一切DML操作。 2.rebuild不是“将索引删除然后再创建”。rebuild时不会为了排序去走fts, 而是遍历旧索引,然后在临时段中建立相应结构,完了后移到新索引中。 “将索引
转载 2024-04-22 14:59:29
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文章目录1. 问题的引入2. 非覆盖索引场景下为什么%在前为什么走索引参考: 1. 问题的引入在非覆盖索引场景下,大家知道Mysql索引有最左原则,所以通过 like '%XX%'查询的时候一定会造成索引失效(5.7版本覆盖索引可以走索引)那么这是什么原因呢?2. 非覆盖索引场景下为什么%在前为什么走索引%在前的例子:SELECT * FROM xttblog WHERE name like
大家都知道,如果联表查询中,数据类型不一样,是很有可能不走索引的,但是有时候数据类型一样也是有可能不走索引的,我们往下看1 数据准备我们准备两个表,用来模拟联表查询1.1 user表CREATE TABLE `user` ( `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键', `phone` varchar(20) DEFAULT N
Paste_Image.png Extra分析:包含不在其他属性显示,但是又非常重要的信息1.Using FileSort:说明MySQL会对数据使用一个外部的索引排序,而不是按照表内的索引顺序进行读取,即MySQL无法使用索引完成的排序称为"文件排序"2.Using temporary:使用了临时表来保存中间结果,MYSQL在对查询结果进行排序的时候使
转载 2024-09-23 01:05:09
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# 如何实现“mysql SELECT count 走索引” ## 引言 在MySQL中,查询语句的性能优化是非常重要的。当我们使用SELECT COUNT(*)语句时,如果走索引,可能会导致查询变得非常慢。本文将介绍如何针对这个问题进行优化。 ## 问题分析 要解决“mysql SELECT count 走索引”的问题,首先我们需要了解查询语句的执行流程。下面是整个流程的步骤表格:
原创 2023-12-22 08:19:14
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# 如何解决“mysql count 走索引了” ## 1. 问题描述 最近发现在使用 MySQL 数据库时,执行 count 操作时走索引,导致查询速度变慢。这时候我们需要对数据库进行优化,让 count 操作走索引,提高查询效率。 ## 2. 解决方案 ### 2.1 流程 下面是解决这个问题的流程表格: ```mermaid journey title 解决“mysql c
原创 2024-04-14 03:38:00
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为什么写这篇文章呢?因为我不想让大家在错误下去!昨天 CSDN 正在进行一个 2018 年的博客之星活动,入围了 200 名的博客专家!大家正在讨论说 2018 年博客之星页面有 bug 的问题时,有一位网友发了一张图片,一条 SQL 查询有问题。于是下面就有几个回答说 MySQL 查询 in 是走索引的!哇,我惊呆了。这种话都出来了!我想证明我是错的,于是我到网上搜索了非常多的文章,什么 My
转载 2023-07-10 17:02:25
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一个容易被忽略的SQL调优技巧 --- order by字段到底要不要加入索引作者:邱峙对于SQL调优,要调就调到极致,小编并不是处女座,而是因为在一个并发量很大的业务系统中,对于频繁执行的单条SQL性能的提升,可能对整体数据库的性能提升都有很大的意义。 但是遇到order by字段后面的字段,特别是当这个字段不在过滤条件中时,小编就会心里打鼓,是加到索引里面呢,还是不加到索引里面呢,加
转载 2023-12-25 05:38:28
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全文索引 建立方法: --在articles集合的key字段上创建全文索引 db.articles.ensureIndex({key:"text"}) --在articles集合的key_1,key_2字段上创建全文索引 db.articles.ensuereIndex({key_1:"text",key_2:"text"}) --在articles集合的所有字段上创建全文索引 db.artic
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