1.索引的定义，为什么要使用索引索引是指对列的索引，用以快速找出在某个列中有一特定的值。若不使用索引，则需要从表的第一条记录开始读完整个表，查找出相关的行，花费时间大。给列增加一个索引，就能快速到达一个位置去搜索数据文件，而不必查看所有数据，节省时间。MySQL中的索引的存储类型有两种①B-tree②Hash。HASH索引：利用哈希函数，计算存储地址，检索时不需要向Btree那样，从根节点开始遍历
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2024-10-18 13:39:54
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数据类型描述字节推荐使用SMALLINT整数，从-32000到 +32000范围2存储相对比较小的整数。比如: 年纪，数量INT整数，从-2000000000 到 +2000000000 范围4存储中等整数例如: 距离BIGINT不能用SMALLINT 或 INT描述的超大整数。8存储超大的整数例如: 科学/数学数据FLOAT单精度浮点型数据4存储小数数据例如:测量，温度DOUBLE双
大家好，我是咔咔 不期速成，日拱一卒之前ElasticSearch系列文章中提到了如何处理空值，若为Null则会直接报错，因为在ElasticSearch中当字段值为null时、空数组、null值数组时，会将其视为该字段没有值，最终还是需要使用exists或者null_value来处理空值大多数ElasticSearch的数据都来自于各类数据库，这里暂且只针对于MySQL，各个开源软件中都默认兼容
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2024-01-18 21:03:12
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MySQL现在使用的引擎是innoDB，是现在MySQL默认的存储引擎。MySQL索引背后的数据结构是一棵B+树，那为什么MySQL不用其他的数据结构，而使用B+树呢。我们学习了很多关于搜索的数据结构，那些都不能够使用吗？首先二分搜索树不能胜任的原因是，MySQL在存储的数据是在磁盘上的，二分搜索树需要对数据进行比较，每次比较都要进行磁盘IO操作，当数据量大的时候，二叉搜索树的高度就变得很高，每次
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2023-09-04 17:06:24
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# 为什么不建议用 MySQL 的全文索引
在数据库的性能优化中，索引的选择尤为重要。虽然 MySQL 提供了全文索引来支持语言处理和文本搜索的需求，但许多开发者和数据库管理员在实际使用中发现，全文索引并不是一种理想的选择。本文将深入探讨为什么不推荐使用 MySQL 的全文索引，结合代码示例和图表分析，让我们更清晰地理解这个概念。
## 1. 全文索引的基础
在 MySQL 中，全文索引主要
一、数据库设计方面选取最合适的字段属性 关系型数据库虽然支持大数据量的存取，但是一般来说都是表越小，执行速度越快。因此在满足业务需求时，尽可能的将字段宽度设置小一点。避免使用NULL字段，很难查询优化且占用额外索引空间。数据库索引 索引是提高数据库性能的最常用方法。通常情况下索引应该建立在那些用于joi
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2024-09-03 08:05:29
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数据库问题：IO问题（减少IO量、减少IO次数）一、为什么不用hash表？如果使用hash表进行存储的话，需要较好的hash算法，若算法不好的话会导致hash冲突和hash碰撞，导致数据散列不均匀；当需要进行范围查找的时候需要挨个遍历，效率很低。其中，innodb 存储引擎支持自适应hash二、二叉树、二叉搜索树BST、二叉查找树AVL、红黑树插入更多的数据的时候，导致IO次数加大，影响效率三、为
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2023-11-02 10:03:54
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Hash 本身是一个函数，又被称为散列函数，它可以帮助我们大幅提升检索数据的效率，这是因为 Hash 只需要一步就可以找到对应的取值，算法复杂度为 O(1)，数组检索数据的算法复杂度为 O(n)(需要依次遍历并做比较才能找到目标数据)。Hash 算法是通过某种确定性的算法(比如 MD5、SHA1、SHA2、SHA3)将输入转变为输出。相同的输入永远可以得到相同的输出，假设输入内容有微小偏差，在输出
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2024-06-15 19:53:56
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# MySQL索引的适用性分析
在使用MySQL数据库时，索引是提高查询效率的重要手段。然而，并非所有情况下都适合为每一个字段建立索引。特别是当一个字段的区分度不高时，建立索引可能会适得其反。本文将探讨什么是区分度、何时不建议建立索引以及MySQL在何种情况下不使用索引，还将通过示例代码进行说明，并提供流程图和状态图以帮助理解。
## 什么是区分度
区分度（Cardinality）是指在数据
## MySQL区分度差的索引为什么不建议
### 1. 简介
在MySQL中，索引是提高查询效率的重要手段之一。但是，当有些索引的区分度较低时，即索引的值重复性较高，这就会导致索引的效果变差，甚至可能会引起一些问题。本文将介绍这种情况下不建议使用区分度差的索引的原因，并给出相应的解决方案。
### 2. 区分度差的索引的问题
区分度差的索引是指索引列中的值重复性较高，或者说不同记录的索引值相
原创
2023-07-23 11:36:56
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索引的本质索引是一种数据结构。 分享一个可以观察各种树形结构变化的网站 https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/BTree.htmlHASH表索引目前mysql数据库支持hash和BTREE两种索引方式 HASH表索引图： 对于等值查找HASH索引有天然的优势，只需要HASHCODE方法便可以查找，但是对于范围查询不好匹配。假如有2条数据，第一
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2024-09-21 07:24:11
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为什么MySQL区分度不高字段不建议建立索引
# 1. 引言
在数据库中，索引是一种用于提高查询性能的重要工具。通过为表中的某列或一组列创建索引，可以加快查询速度并减少数据库的负载。然而，对于区分度不高的字段，建立索引可能会产生一些负面影响。本文将介绍区分度不高字段的概念，解释为什么不建议为这些字段建立索引，并提供相关的代码示例。
# 2. 区分度不高字段的概念
在数据库中，字段的区分度是指该
原创
2023-10-31 14:40:13
464阅读
## 为什么不建议使用子查询来查询数据
在MySQL数据库中，子查询是一种查询语句嵌套在另一个查询语句中的方式。尽管子查询是一个很方便的功能，但是在实际应用中，我们应当谨慎使用子查询，因为它可能导致性能下降和代码可读性降低。
### 性能问题
使用子查询会增加数据库的查询负担，因为每个子查询都需要单独执行一次。当数据量较大时，这种查询方式可能会导致性能下降，影响系统的响应速度。相比之下，使用联
原创
2024-04-12 07:02:51
300阅读
# 为什么不建议使用MySQL做分区
在数据库开发中，分区是一种允许将大型数据库表分割成更小、更易管理的部分的技术。很多刚入行的小白在学习MySQL时，可能会遇到分区的概念。尽管分区在一些特定场景下是有效的，但在一般情况下，使用MySQL分区却不那么建议。本文将通过一个简单的流程来解释为什么不建议在MySQL中使用分区，并提供一些代码示例和说明。
## 整体流程
以下是关于“为什么不建议My
原创
2024-09-21 07:00:48
389阅读
# 为什么不建议使用Docker安装MySQL？
在开发和部署过程中，Docker已经成为了一个非常受欢迎的工具。它提供了一种轻量级的虚拟化方式，可以快速创建和管理容器。然而，对于安装MySQL来说，我们不建议使用Docker。本文将会解释为什么不建议使用Docker安装MySQL，并提供一些替代方案。
## 1. 性能问题
使用Docker运行MySQL可能会导致性能问题。Docker在容
原创
2023-09-21 01:13:04
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任何实际的信道都不是理想的，在传输信号时会产生各种失真以及带来多种干扰。数字通信的优点就是在接受端只要能够从失真的波形识别出原来的信号，那么这种失真对通信质量就没有影响。上图中信号通过实际信道后虽然有失真，但在接收端还可以识别出原来的码元。上图中，通过信道后，码元的波形已经严重失真，接收端已经不能识别码元时0还是1。码元传输速度越高，或信号传输的距离越远，或噪声干扰越大，或传输媒体质量越差，在信道
# 为什么不建议使用MySQL函数
## 流程图
```mermaid
sequenceDiagram
participant 小白
participant 开发者
小白->>开发者: 询问为什么不建议使用MySQL函数
开发者->>小白: 解答问题
```
## 为什么不建议使用MySQL函数
MySQL函数在数据库开发中起到了很重要的作用，可以方便地实
原创
2023-11-16 07:09:08
490阅读
视图视图简介为什么要使用视图？a) 从三大范式当中，我们知道一张表只存一种实体的数据，但现实业务往往是，需要多个表的数据关联呈现的，并且某些固定的列会被频繁的访问，视图可以避免频繁的编写这些关联查询语句； b) 某些人可能只允许表中的部分列，不能将整个表的列或数据行暴露出来，我们可以为这些特定的人创建一个视图，把权限给到这些人，起到对基表中的其他列和数据行进行安全保护； 视图中存储了可以返回结果集
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2024-07-23 10:56:32
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Mysql搜索引擎及索引的选择 Mysql作为目前主流的开源关系型数据库，它的搜索引擎及索引的选择是十分关键的，选择正确能为数据库带来倍数的效率提升，而且这些效率提升是资源限制无关的，简单说就是免费的搜索引擎 分为MyISAM和Innodb两种  
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2023-07-27 22:02:49
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MySql的索引数据结构适当的索引会大大提高查询速度，但同时会降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时，MySQL不仅要保存数据，还要保存一下索引。MySQL主要有两种索引结构：Hash索引和B+树索引。 Hash索引是将索引字段转化为hashcode，仅支持Memory引擎。 B+ 树是一种多路平衡查询树，是多叉树。对比普通二叉树，可以减少磁盘IO，提高
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2024-01-21 05:35:52
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