我之前发布的 PPT —— 《MySQL 索引最佳实践》中，有很多人提了很多问题，我没有时间一一回答，于是我决定把这些问题集中在一起进行回答。问：我们团队中的一人想要使用 bigint 字段类型来代替 25-30 长度的 varchar 类型来存储 CRC64 数据，然后将索引也改成 bigint 的索引，这会节省索引的空间。请问这否是合理的性能优化方法？(需要注意到是自适应前缀哈希在这
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2024-06-20 13:32:02
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在前面说过了索引能极大的提高数据的检索速度，那为什么不在每一个列上建索引呢？初学者可能会困惑这个问题，而且通常不知道哪些列该建索引，哪些不 该建， 甚至于会把like模糊查询的列也作为索引列，其实绝大多数情况下，like是不使用索引的，只有等于,大于,IN等操作符会使用索引。 SQLSERVER对于数据的插入，更新和删除，都要更新相应的索引。这无疑会大大增加更新时间。另外，如果某个数据页已满，这时
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2024-03-28 13:16:37
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当在 Mysql 中使用 COUNT(*) 进行统计时，性能较差的主要原因是它需要对整个表进行扫描来计算总行数。这对于大型表来说是一项昂贵的操作，因为它需要耗费大量的时间和系统资源。 解决这个问题的方法是使用更有效的方式来统计行数，而不是依赖COUNT(*)。下面是一些可以考虑的解决方案，其中还考虑了 MySQL 引擎的选择：使用索引：确保查询中使用的
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2024-04-09 08:41:27
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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
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2024-07-18 22:36:57
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# MySQL 索引及其在大于查询中的有效性
在数据库开发与优化中，索引是一个非常重要的概念，尤其是在面对大数据量时。虽然很多新手开发者会问“mysql 索引对大于查询有效果吗”，但实际上，索引在大于查询时也能发挥巨大的作用。在本文中，我们将一步一步地介绍如何实现这一功能，帮你更好地理解索引的作用，以及如何在实践中使用它。
## 一、流程概述
下面是实现该功能的一个简单流程概述：
| 步骤
使用Oracle函数索引 提高查询效率 想要提高Oracle数据库的查询检索的效率，使用函数索引无疑是一个非常好的方法。下文对Oracle函数索引的使用作了详尽的阐述，供您参考。 AD： 使用Oracle函数索引，无疑是提高查询效率的有效方法之一。下面就为您详细介绍Oracle函数索引的使用方法，希望对您能有所帮助。 谈到任何对列的操作都可能导致全表扫描，例如： 1. select
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2024-07-29 17:28:26
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目录 一、count是什么 假设 count() 函数的参数是字段名 假设count()当中的数据是个数字二、count(索引字段)执行的过程是什么样的 ①当索引字段为主键索引的时候 ②当索引字段为二级索引的时候三、count(1)执行的
MySQL 索引深入剖析 1. 索引是什么数据库索引，是数据库管理系统（DBMS）中一个排序的数据结构，以协助快速查询更新数据库表中数据。图解索引数据是以文件的形式存放在磁盘上面的，每一行数据都有它的磁盘地址。如果没有索引的话，我们要从 500 万行数据里面检索一条数据，只能依次遍历这张表的全部数据（循环调用存储引擎的读取下一行数据的接口），直到找到这条数据。但是我们有了索引
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2024-02-02 13:26:06
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项目中，遇到一个统计需求，从某张表中按照条件分别统计，使用count(distinct case when)解决此问题。count()函数数据统计中，count出现最频繁最简单的用法select count(*) from table where ....select count(distinct column_name) from table where ...count(1)、count(*)
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2024-05-16 02:39:48
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尽管 ORDER BY 不是和索引的顺序准确匹配，索引还是可以被用到，只要不用的索引部分和所有的额外的 ORDER BY 字段在 WHERE 子句中都被包括了。使用索引的MySQL Order By下列的几个查询都会使用索引来解决 ORDER BY 或 GROUP BY 部分：SELECT * FROM t1 ORDER BY key_part1,key_part2,... ;SELECT * F
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2024-07-04 17:29:54
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文章目录实现方式大表统计问题 实现方式MyISAM引擎把一个表的总行数存在了磁盘上，因此执行count(*)的时候会直接返回这个数，效率很高。（没有过滤条件的情况下）InnoDB执行count(*)的时候，需要把数据一行一行地从引擎里面读出来，然后累积计数。InnoDB是索引组织表，主键索引树的叶子节点是数据，而普通索引树的叶子节点是主键值。所以，普通索引树比主键索引树小很多。对于count(*
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2024-07-09 08:10:17
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## MongoDB中的Count操作与锁机制
作为一名开发者，了解MongoDB的基本操作和底层机制非常重要。今天，我们将讨论`count`操作如何在MongoDB中工作，特别是它是否对集合加锁，以及在此过程中我们需要完成的步骤。
### 1. 处理流程
在深入代码之前，我们首先了解处理流程。下表展示了执行`count`操作的步骤。
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-30 03:24:10
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Mysql的问题及浅探索：update语句未使用索引的更新慢的问题前提条件一、表数据总量有一百多万条数据，表结构如下：idnamecodeintegralcreate_time主键名称代号积分时间二、更新语句如下，其中只有name，code作为条件语句UPDATE table1
SET name='张三',code='zhangsan',integral=600,create_time='2
以下总结常见的数据库对象，供自己复习如有错误希望指出，共同学习！一、索引什么是索引？索引是一种用于提高查询效率的数据库对象，使用索引可以快速定位数据，减少磁盘IO操作次数。索引是由数据库自动维护，删除或破坏索引不会对数据表造成影响，只会影响查询速度。索引的创建语法？create [unique| bitmap] INDEX index_name ON table_name(column
一、查询语句中select from where group by having order by的执行顺序查询中用到的关键词主要包含六个，并且他们的书写顺序依次为书写顺序：select–from–where–group by–having–order by其中select和from是必须的，其他关键词是可选的，这六个关键词的执行顺序 与sql语句的书写顺序并不是一样的，而是按照下面的顺序来执行执
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2024-08-09 19:43:00
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在工作中我们或多或少都会遇到统计数据的需求，那么问题来了，count(*)、count(主键id)、count(字段)、count(1) 这些操作，我们到底用哪个比较合适呢。count() 的语义 count() 是一个聚合函数，对于返回的结果集，一行行地判断，如果 count 函数的参数不是
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2024-10-24 22:30:21
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序章:MySQL如何优化1、优化方案1、添加适当索引(index) [四种: 普通索引、主键索引、唯一索引unique、全文索引] 2、SQL语句优化 3、分表技术(水平分割、垂直分割) 4、读写[写: update/delete/add]分离 5、存储过程 [模块化编程，可以提高速度] 6、对mysql配置优化 [配置最大并发数my.ini, 调整缓存大小 ] 7、mysql服务器硬件升级 8、
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2024-09-24 09:41:58
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本地分区索引 可以使用与表相同的分区键和范围界限来对本地索引分区。每个本地索引的分区只包含了它所关联的表分区的键和ROWID。本地索引可以是B树或位图索引。如果是B树索引，它可以是唯一或不唯一的索引。 这种类型的索引支持分区独立性，这就意味着对
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2024-04-19 21:46:15
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# Java中的trim和乱码处理
在Java中，`trim()` 方法用于去除字符串两端的空格。但是，当处理乱码时，`trim()` 方法的工作方式会有所不同。本文将介绍如何在Java中逐步实现对乱码字符串的处理，并讨论 `trim()` 是否对乱码有效。
## 整体流程
下面是处理字符串乱码并使用 `trim()` 的步骤概要：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-08-15 07:10:54
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文章目录一、前言1、网上的主要两种说法2、不贴出mysql版本的测试都是耍流氓~3、mysql的count(*)和count(1)二、测试索引长度和索引基数对count(*)查询的影响1、总数据量1100W+ 表的速度2、默认使用的索引3、查看该表所有索引信息4、强制选择基数最小的country字段5、强制使用基数最小索引的聚合查询速度三、两千万的大表count(*) 优化1、user表的数量级
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2024-02-21 13:07:52
21阅读
