作为数据库管理员来说，要在表上建立索引很简单。但是要知道这个索引是否合适、如何优化索引则就具有一定的难度。这项工作也是用来评价一个数据库管理员是否算得上专家的一个重要指标。那么为什么索引优化有这么大的难度呢?这主要是因为索引优化是考察一个数据库管理员经验的时候。笔者今天就跟大家分享一下这方面的管理经验。 其实在数据库中本身就提供了一些比较有参考价值的信息，可以帮助管理员来做好索引的设计与
八、索引区分度、索引长度索引长度越长，索引区分度越高。索引长度越短，索引区分度越低。区分度越高，意味着排序越快，或者说本身就是按照大概率正确的顺序排好的。但索引长度越长，也意味着相同空间内能容纳的数目越少，所以需要找到一个平衡点。(一) 索引区分度索引区分度即是否能够区分不同索引，或者说是不同索引的数目。如用户表有三条数据，其中mobile字段分别为"110"、“119”、“120”，如果以前一个
# MySQL区分度低与索引的使用
在关系型数据库中，索引是一种可以加速查询操作的重要工具。然而，并非所有情况下，数据库引擎都会选择使用索引。有时候，特别是在某些字段的区分度较低的情况下，MySQL可能选择不使用索引，从而导致查询性能下降。本文将介绍这一现象的成因，并通过代码示例来加深读者的理解。
## 什么是区分度？
区分度是一个用于评估索引在多大程度上区分不同记录的指标。高区分度意味着可
七 正确使用索引一 索引未命中并不是说我们创建了索引就一定会加快查询速度，若想利用索引达到预想的提高查询速度的效果，我们在添加索引时，必须遵循以下问题1 范围问题，或者说条件不明确，条件中出现这些符号或关键字：>、>=、<、<=、!= 、between...and...、like、大于号、小于号不等于！=between ...and...like2 尽量选择区分度高的列作为
EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句，分析查询语句或者是表结构的性能瓶颈。相关字段含义如下：字段含义id表示执行的优先级，值越大优先级越高（多见于子查询）；id值一样的情况下，从上往下顺序执行。select_type表示select的类型，常见取值有simple(简单表，即不使用表连接或者子查询），primary（主查询，即外层的查询），subquery(子查询），union(un
**索引注意事项**根据区分度，更新频繁判断是否要创建索引。 区分度：count(distinct(列))/count(*) 如果区分度高于80%，则可以建立索引，且区分度越高，如果创建联合索引，应该放在左侧。 如果更新过于频繁的字段不适合建立索引，因为更新会变更b+树，会大大降低索引性能。 如果一个列的前一定长度的字节，便能做到全列索引，可以使用 create index ix_test on
建组合索引的时候，区分度最高的在最左边。 正例：如果 where a=? and b=? ，a 列的几乎接近于唯一值，那么只需要单建 idx_a 索引即 可。 说明：存在非等号和等号混合判断条件时，在建索引时，请把等号条件的列前置。如：where a>? and b=? 那么即使 a 的区分度更高，也必须把 b 放在索引的最前列。区分度是什么首先，组合索引指的是将多个列组合在一起形成的索引，
mysql高级特性：索引1.索引的定义：mysql官方对索引的定义为：索引（index）是帮助Mysql高效获取数据的数据结构（有序）。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，这些数据结构以某种放肆引用（指向数据），这样就可以在这些数据结构上实现高级的查找算法，这种数据结构就是索引。如下的示意图所示左边是数据表，一共有两列七条数据，最左边的是数据记录的物理地址 如“0x07”就是
MySQL数据库高级（六）——索引一、索引简介1、索引简介索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。在MySQL中，索引属于存储引擎级别的概念，不同存储引擎对索引的实现方式是不同的。MyISAM和InnoDB存储引擎只支持BTREE索引，MEMORY/HEAP存储引擎支持HASH和BTREE索引。 2、索引的优点A、提高数据检索效率，降低数据库的IO成本。B、通过索引对数据进
# 如何在 MySQL 中实现针对区分度低的索引
在 MySQL 中，索引是提高查询效率的重要工具。然而，对于区分度低的字段（例如性别、国家等），传统的 B-TREE 索引可能并不高效。这是因为如果字段的结果集中只有少数几个不同的值，使用索引可能不会带来显著的性能提高。在这种情况下，可以考虑使用“覆盖索引”或其他策略来提高查询性能。本文将详细讲解如何在 MySQL 中处理区分度低的索引。
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索引和事务一、索引什么是索引？索引的优缺点哪些表或列适合创建索引？MYSQL中索引的使用方法索引的使用规则二、事务什么是事务？MySQL 中事务的使用事务的特征事务的隔离级别 一、索引什么是索引？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
索引的创建与设计原则一、索引的分类MySQL的索引包括普通索引、唯一性索引、全文索引、单列索引、多列索引和空间索引等。从功能逻辑上说，索引主要有4种，分别是普通索引、唯一索引、主键索引、全文索引
按照物理实现方式，索引可以分为2种:聚簇索引和非聚簇索引。按照作用字段个数进行划分，分成单列索引和联合索引。普通索引在创建普通索引时，不附加任何限制条件，只是用于提高查询效率。这类索引可以创建在任何数据类
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2023-08-08 18:00:09
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Introduction此篇论文获得了ICCV最佳学生论文奖，指导人是FAIR的He Kaiming大神：众所周知，detector主要分为以下两大门派： 这种鱼(speed)与熊掌(accuracy)不可兼得的局面一直成为Detection的瓶颈。究其原因，就是因为one-stage受制于万恶的 “类别不平衡” 。1 什么是“类别不平衡”呢？详细来说，检测算法在早期会生成一大波的bbox。而一幅
写在前面：索引对查询的速度有着至关重要的影响，理解索引也是进行数据库性能调优的起点。考虑如下情况，假设数据库中一个表有10^6条记录，DBMS的页面大小为4K，并存储100条记录。如果没有索引，查询将对整个表进行扫描，最坏的情况下，如果所有数据页都不在内存，需要读取10^4个页面，如果这10^4个页面在磁盘上随机分布，需要进行10^4次I/O，假设磁盘每次I/O时间为10ms(忽略数据传输时间)
部分索引用途之一：从索引中排除那些查询不感兴趣的值。这导致了上述相同的好处，但它防止了通过索引来访问“不感兴趣的”值，即便在这种情况下一个索引扫描是有益的。显然，为这种场景建立部分索引需要很多考虑和实验。如果我们有一个表包含已上账和未上账的订单，其中未上账的订单在整个表中占据一小部分且它们是最经常被访问的行。我们可以通过只在未上账的行上创建一个索引来提高性能。创建索引的命令如下：CREATE IN
MySQL-索引优化杂述索引下推trace 工具用法常见SQL深入优化Useing filesort文件排序原理详解filesort文件排序方式Count 索引下推索引下推（Index Condition Pushdown,ICP）：对于辅助的联合索引，正常情况按照最左前缀原则，SELECT * FROM employees WHERE name like ‘LiLei%’ AND age =
MySQL为什么有时候会选错索引？扫描行数是怎么判断的？
MySQL在真正开始执行语句之前，并不能精确地知道满足这个条件的记录有多少条，而只能根据统计信息来估算记录数。
这个统计信息就是索引的“区分度”。显然，一个索引上不同的值越多，这个索引的区分度就越好。而一个索引上不同的值的个数，我们称之为“基数”（cardinality）。也就是说，这个基数越大，索引的区分度越好。
mysql采用的采样统
理论背景1:1.当表的索引被查询，会使用最好的索引，除非优化器使用全表扫描更有效。 2.优化器优化成全表扫描取决与使用最好索引查出来的数据是否超过表的30%的数据。理论背景2:优化器更加复杂，其估计基于其他因素，表的大小，行数和I/O块的大小。 下面进行试验1.准备数据use muke; /* 使用muke这个database */
drop tabl
索引类型从索引存储结构划分：B-Tree索引、Hash索引、FULLTEXT索引、R-Tree索引从应用层次划分：普通索引、唯一索引、主键索引、复合索引从索引键值类型划分：主键索引、辅助索引从数据存储和索引键值逻辑关系划分：聚集索引、非聚集索引SQL语句及索引分析与优化EXPLAINMySQL 提供了一个 EXPLAIN 命令，它可以对 SELECT 语句进行分析，并输出 SELECT 执行的详细
概述索引分为B树索引和位图索引。我们主要研究B树索引，B树索引如下图（图片源自网络）： 索引是与表相关的一个可选结构，在逻辑上和物理上都独立于表数据，索引能优化查询，不能优化DML，oracle自动维护索引，频繁的DML操作反而会引起大量的索引维护。 如果sql语句仅仅访问被索引的列，那么数据库只需从索引中读取数据，而不会读取表；如果该语句还要访问未被索引的列，那么数据库会使用rowid来查找
