1) 没有查询条件，或者查询条件没有建立索引2) 在查询条件上没有使用引导列3) 查询的数量是大表的大部分，应该是30％以上。4) 索引本身失效5) 查询条件使用函数在索引列上，或者对索引列进行运算，运算包括(+，-，*，/，! 等)错误的例子：select * from test where id-1=9; 正确的例子：select * from test where id=10;6) 对小表查
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2024-02-17 19:48:37
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大多数情况下，Distinct函数都会导致对最终结果集完成一次排序，因此，这就成为成本最昂贵的排序之一。Distinct一直是SQL语言中成本最高的函数之一。不过，对于DB2 V9，优化工具会尽量利用索引来消除为确定唯一性所带来的排序，其方法类似于目前用Group By语句完成优化时的做法。不过，实际上不必在SQL中使用Distinct，完全可以使用其他方式重写查询来得到同样的结果，这样做往往更为
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2024-08-16 10:31:59
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Select：和SQL命令中的select作用相似但位置不同，查询表达式中的select及所接子句是放在表达式最后并把子句中的变量也就是结果返回回来；延迟.
Select/Distinct操作包括9种形式，分别为简单形式、匿名类型形式、带条件形式、指定类型形式、过滤类型形式、shaped类型形式、嵌套类型形式、LocalMethodCall形式、Distinct
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2024-05-18 06:35:32
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一、记录要点1.select <列名><列名> from <表名>2.*可以代表所有列3.用as 设置别名，如select 姓名 as s_name, 姓名 as '人类性别' from student4.distinct（用来删除一列中的重复数据）,单列之前，是select distinct 姓名 from student，多列之前，组合相同才删除重点注意：列
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2024-05-29 06:01:17
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Pandas索引一、单级索引1. loc方法、iloc方法、[]操作符2. 布尔索引3. 快速标量索引4. 区间索引二、多级索引1. 创建多级索引2. 多层索引切片4. 索引层的交换三、索引设定1. index_col参数2. reindex和reindex_like3. set_index和reset_index4. rename_axis和rename四、常用索引型函数1. where函数2
一、效率低的原因不需要的列会增加数据传输时间和网络开销 用“SELECT * ”数据库需要解析更多的对象、字段、权限、属性等相关内容，在 SQL 语句复杂，硬解析较多的情况下，会对数据库造成沉重的负担。增大网络开销；* 有时会误带上如log、IconMD5之类的无用且大文本字段，数据传输size会几何增涨。如果DB和应用程序不在同一台机器，这种开销非常明显即使 mysql 服务器和客户端是在同一台
# MySQL 索引与 DISTINCT 优化
在数据库管理体系中，索引是一种提高查询性能的重要机制。特别是在使用 `DISTINCT` 关键字时，合理的索引可以显著提高 SQL 查询的效率。本文将探讨 MySQL 中索引与 DISTINCT 的优化，并提供具体的代码示例，以帮助你更好地理解这一概念。
## 为什么要使用索引
索引类似于书籍的目录，通过它可以快速定位到数据的位置。索引建立在一
1、故障现象业务连接返回超时，数据库大量线程卡在了updating状态，锁等待十分严重，主机性能反而正常2、初步的处理查看错误日志，发现一个存储过程的执行时间很长，差不多1000s左右，打开存储过程，果然发现里面的某条语句就是卡在updating的语句；初步定位到单条sql导致的数据库卡顿，分析存储过程里面的sql，对比表索引，利用explain获取sql执行计划，竟然是走了索引的。3、环境介绍由
一、前言最近看到一段话，"count(distinct 列名)若列上有索引，且有非空约束或在where子句中使用is not null，则会选择索引快速全扫描。其余情况则选择全表扫描"，对其中的原理不理解，因此有了以下的实验。二、准备工作1. 准备t1表SQL> create table t1 as select * from dba_objects; SQL> insert into
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2024-06-18 05:56:33
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DISTINCT 实际上和 GROUP BY 操作的实现非常相似，只不过是在 GROUP BY 之后的每组中只取出一条记录而已。所以，DISTINCT 的实现和 GROUP BY 的实现也基本差不多，没有太大的区别。同样可以通过松散索引扫描或者是紧凑索引扫描来实现，当然，在无法仅仅使用索引即能完成 DISTINCT 的时候，MySQL 只能通过临时表来完成。但是，和 GROUP BY 有一点差别的
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2024-03-26 22:29:26
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上一讲我们使用DISTINCT来去掉重复行以提高查询效率，这和小伙伴们平常听到的一条优化建议：尽量少使用DISTINCT相悖。下面我们来看看DISTINCT到底该不该使用。如果不想看处理过程的可以直接跳到红色结论部分。 1.使用DISTINCT去掉重复数据我们重复一下上一讲的例子:SELECT DISTINCT UnitPrice FROM [Sales].[SalesOrderDet
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2024-04-08 10:26:09
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1.为什么使用索引索引是存储引擎用于快速找到数据记录的一种数据结构，就好比一本教科书的目录部分，通过目录中找到对应文章的页面，便可以快速定位到需要的文章，mysql中也是一样的道理，进行数据查找时，首先查看查询条件是否命中某条索引，符合则通过索引查找相关数据，如果不符合则需要全表扫描，即需要一条一条地查找记录，知道找到与条件符合的记录。**目的：**为了减少I/O的次数，加快查询速率。2.索引及其
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2023-08-30 13:24:51
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目录一、概念二、复合索引最左特性（原则）三、原理四、索引及其扫描类型五、索引的优缺点一、概念索引是一种排好序的快速查找的数据结构，它帮助数据库高效的进行数据的检索。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（额外的存储空间），这些数据结构以某种方式指向数据，这样就可以在这些数据结构上实现高效的查找算法。这种数据结构就叫做索引。同时，大多数索引都采用BTree树方式构建。索引包括：单值
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2024-02-09 15:54:04
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示例数据： Case 1 Case 2 Case 3 Case 4 结论：order by子句，尽量使用Index方式排序，在索引列上遵循索引的最佳左前缀原则。 复合（联合）索引形如 key (‘A1’,’A2’,’A3’ )，排序的思路一般是，先按照A1来排序，A1相同，然后按照A2排序，以此类推，这样对于（A1）,(A1,A2), (A1,A2,A3)的索引都是有效的，但是对于（A2,A3）
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2024-04-07 17:17:33
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组合索引前言之前在网上看到过很多关于 mysql 联合索引最左前缀匹配的文章，自以为就了解了其原理，最近面试时和面试官交流，发现遗漏了些东西，这里自己整理一下这方面的内容。什么时候创建组合索引?当我们的 where 查询存在多个条件查询的时候，我们需要对查询的列创建组合索引。为什么不对没一列创建索引减少开销覆盖索引效率高减少开销：假如对 col1、col2、col3 创建组合索引，相当于创建了（c
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2023-07-19 07:23:26
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1、索引结构。第一张图是索引的官方图解，右侧是存储方式的图解。图中很清晰的展示了索引存储的状况。在leaf 节点中存储了一列，索引所对应项的 ：值，rowId，长度，头信息（控制信息）这样我们就能很清楚、如果通过索引查找数据，而只需要这个索引的值的时候，写上列名，就可以不需要回表。2、索引在一般的数据量情况下，只有三层。leaf 是目录，branch 是目录的目录。可以做一个测试1 drop ta
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2024-03-21 22:20:51
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一.索引 1.什么是索引？ 索引是由数据库表中一列或多列组合而成，其作用是提高对表中数据的查 询速度。 类似于图书的目录，方便快速定位，寻找指定的内容。2.索引的优缺点： 优点：提高查询数据的速度。 缺点：创建和维护索引的时间增加了，同时占用硬盘空间。（所以不能创建过多的索引）3.索引分类：普通索引：是最基本的索引，它没有任何限制；唯一索引：与前面的普通索引类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但
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2024-03-28 09:25:53
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B平衡树的索引结构，三种索引的速度以及覆盖范围排序: 1覆盖索引>= 2聚集索引>3非聚集索引=组合索引。 1和2中大于的部分不是速度，而是适用范围，1覆盖索引能够根据业务自定义，而2基本都是主键，适用性不强，但是覆盖索引占用内存比较大，这个是一个限制条件。 索引总共分为三种，聚集索引，非聚集索引，覆盖索引非聚集索引会先找到聚集索引的唯一主键，然后根据聚集索引查找值，例外的是
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2024-05-07 07:31:57
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1.select 语法： select 列名称 from 表名称; 或者： select * from 表名称;2.distinct 描述：在表中，可能会包含重复值。这并不成问题，不过，有时你也希望仅仅列出不同的值。关键词 distinct用于返回唯一不同的值。语法：distinct3.where描述：如需有条件地从表中选取数据，可将where子句添加到select语句。语法：where当值为文本
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2023-10-28 18:46:55
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当Mysql中建立的联合索引， 只要索引中的某一列的值为空时(NULL)，即便其他的字段完全相同，也不会引起唯一索引冲突。
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2019-09-17 11:35:18
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