mysql教程:索引的使用1. 索引(index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。 它对于高性能非常关键,人们通常会忘记或误解它。 索引在数据越大的时候越重要。规模小、负载轻的数据库即使没有索引,也能有好的性能,  但是当数据增加的时候,性能就会下降很快。Tip:蠕虫复制,可以快速复制大量的数据例:insert into&n
1.列的离散性你知道吗?即使你对数据库中你要查询的列添加了索引,它也有可能不会走索引。 这其实和一个叫 列的离散性 相关的问题。在数据库表中,MySQL 在查询时,会对表中查询的列进行离散性计算。计算出的离散性结果越大,说明这一列的离散型越好,选择性就越好。 列的离散性计算公式为:count(distinct col) : count(col)。我们来计算一下下图三列的离散性: 为什么说:离散性越
参考《高性能MYSQLmysql索引失效的情况有哪些索引优化索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段。本文记录一下一些索引失效的情况。方便问题的排查。1. like的列有索引时,前导模糊查询索引失效当想模糊查询某字段时,如果是前导模糊查询,如like ‘%XXX’,此时不会走索引,使用**like ‘XXX%’**才会走索引。 业务需要左模糊或者全模糊,可以使用搜索引擎来解决。2. 索引顺序的重
一、类型不匹配导致不走索引这类问题往往是因为数据定义与使用上面的偏差,比如工号,定义成varchar,然而用的时候又不讲工号打上引号创建表代码举例如下:----创建表: CREATE TABLE `test_a`( `id` int(11) NOT NULL, `work_no` varchar(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`),
转载 2023-08-31 07:16:39
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MySQL 索引MySQL索引建立对于MySQL的高效运行是很重要的,索引可以大大提高MySQL的检索速度。打个比方,如果合理的设计且使用索引MySQL是一辆兰博基尼的话,那么没有设计和使用索引MySQL就是一个人力三轮车。索引分单列索引和组合索引。单列索引,即一个索引只包含单个列,一个表可以有多个单列索引这不是组合索引。组合索引,即一个索引包含多个列。创建索引时,你需要确保该索引是应用
转载 2024-04-16 13:55:30
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背景最近生产爆出一条慢sql,原因是用了or和!=,导致索引失效。于是,总结了索引失效的十大杂症,希望对大家有帮助,加油。一、查询条件包含or,可能导致索引失效新建一个user表,它有一个普通索引userId,结构如下:CREATE TABLE `user` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `userId` int(11) NOT NULL,
# MySQL建立了连接看不到表的解决方法 ## 概述 在开发中,我们经常会使用MySQL数据库来存储和管理数据。当我们建立了数据库连接后,有时会遇到一种情况,即我们无法看到已经创建的表。这个问题很可能是由于权限配置不正确或者数据库配置问题导致的。本文将介绍解决这个问题的详细步骤。 ## 解决步骤概览 下面是解决MySQL建立连接看不到表问题的步骤。我们将使用以下步骤来解决这个问题: |
原创 2023-10-08 08:31:42
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问题为什么要给表加上主键? 为什么加索引后会使查询变快? 为什么加索引后会使写入、修改、删除变慢? 什么情况下要同时在两个字段上建索引?这些问题他们可能不一定能说出答案。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, 写出来程序就根本跑不动,就好比如果给货车
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
在使用Explain查看Order By语句执行计划时经常发现用不上索引,难道花好多时间和资源创建的联合索引都摆烂了?今天我把遇到的情况整理出来,做一个Order By使用索引的坑点分享。希望对你有用。要学会如何使用,你先要搞清楚:怎么看SQL是否用上了索引;怎么写SQL能避开出错点。一、测试数据导入-- ---------------------------- -- Table structur
在网络中,OSPF是一种常用的路由协议,它通过建立邻居关系来交换路由信息,从而实现路由表的更新和路径选择。然而,在实际的网络环境中,有时候我们会遇到OSPF邻居建立了没有路由的情况。 当OSPF邻居建立了没有路由时,通常会出现以下几种原因: 1. 网络拓扑问题:这是最常见的情况之一。在网络中,如果存在网络拓扑错误或者链路故障,可能导致OSPF邻居建立成功但是无法交换路由信息。比如,当两台路
原创 2024-02-20 10:55:58
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索引数据库的索引好比新华字典的音序表,它是对数据库表中一列或多列的值进行排序后的一种结构,其作用是提高表中数据的查询速度。 创建索引的方式有三种,具体如下:一、创建表的时候创建索引CREATE TABLE 表名(字段名 数据类型[完整性约束条件],字段名 数据类型[完整性约束条件], ...... 字段名 数据类型[UNIQUE|FULLTEXT|SPA
B-树B-树,这里的 B 表示 balance( 平衡的意思),B-树是一种多路自平衡的搜索树 它类似普通的平衡二叉树,不同的一点是B-树允许每个节点有更多的子节点。下图是 B-树的简化图.B-树有如下特点:所有键值分布在整颗树中;任何一个关键字出现且只出现在一个结点中;搜索有可能在非叶子结点结束;在关键字全集内做一次查找,性能逼近二分查找;B+ 树B+树是B-树的变体,也是一种多路搜索
## MySQL建立重复索引字段 在数据库管理中,索引是一种非常重要的结构,它可以加速数据检索,提高查询性能。然而,在某些情况下,可能需要在某些字段上创建重复索引,以满足业务需求。本文将详细介绍如何在MySQL建立重复索引字段,包括代码示例和注意事项。 ### 什么是重复索引? 重复索引是指在数据库表的某个字段上允许存储相同的值。这种索引与唯一索引相对,后者不允许重复值的存在。重复索引对于
原创 2024-10-27 04:56:28
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## MySQL字段建立索引MySQL数据库中,我们经常需要对表中的字段建立索引以提高查询效率。但是在遇到大字段(例如TEXT、BLOB类型)时,有些开发者可能会犹豫是否需要对这些字段建立索引,因为大字段索引会占用更多的存储空间和增加查询的复杂度。但是在某些情况下,对大字段建立索引是非常有必要的,可以大大提高查询速度。 ### 为什么需要对大字段建立索引? 当我们需要在大字段上进行
原创 2024-03-15 07:12:49
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# MySQL 关联字段建立索引MySQL 数据库中,当我们需要通过多个字段进行关联查询时,可以使用关联字段建立索引来提高查询效率。本文将介绍关联字段建立索引的原理以及如何使用。 ## 什么是关联字段? 关联字段是指在多个表中互相关联的字段。在关系数据库中,我们可以通过关联字段将多个表连接起来,实现跨表查询。关联字段通常是两个或多个表中具有相同值的字段。 例如,我们有一个学生表(st
原创 2023-08-11 18:51:56
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查询1. MongoDB使用find来进行查询。find的第一个参数决定了要返回哪些文档,这个参数是一个文档,用于指定查询条件。空的查询会匹配集合的全部内容。要是不指定查询,默认是{}。2. 可以通过find的第二个参数来指定想要的键。这样即会节省传输的数量,又能节省客户端解码文档的时间和内存消耗。举例:db.users.find({},{"username":1,"email
第十四章:MySQL数据库系统本章讨论了MySQL关系数据库系统;介绍了 MySQL并指出了它的重要性;展示了如何在Linux机器上安装和运行MySQL;演示了如何使用MySQL在命令模式和批处理模式 下使用SQL脚本创建和管理数据库;说明了如何将MySQL与C编程相结合;演示了如何将MySQL与PHP集成,通过动态Web页面创建和管理数据库。MySQL是一个关系数据库系统在关系数据库中,数据存储
转载 2023-11-29 09:07:18
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# MySQL联合索引原理解析 ## 一、整体流程 下面是实现“mysql联合索引原理是不是相当于给每个字段建立了一个索引”这一问题的步骤: | 步骤 | 动作 | | ---- | ---- | | 1 | 创建一个包含多个字段的表 | | 2 | 给这些字段创建单独的索引 | | 3 | 创建一个包含这些字段的联合索引 | | 4 | 插入数据并进行查询比较 |
原创 2024-05-02 06:45:26
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# MySQL Group By 字段建立排序索引指南 作为一名经验丰富的开发者,我深知对于刚入行的小白来说,理解并实现MySQL中的`group by`字段排序索引可能是一项挑战。本文将为您提供一个详细的指南,帮助您掌握这一技能。 ## 流程图 首先,让我们通过一个流程图来了解整个实现过程: ```mermaid flowchart TD A[开始] --> B{是否已存在索引}
原创 2024-07-28 04:13:40
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