1.what is 索引？ 索引是一种对数据库表中一列或多列的值进行排序的数据结构，类似于目录，用来方便查询，帮助我们快速进行数据查找2.索引是什么样一种数据结构？ 不同的存储引擎所使用的索引结构不同。常用的索引数据类型用B+树索引，hash索引，InnoDB存储引擎所使用的就是B+树索引。3.索引的优缺点？ 索引可以加快数据库检索速度，但同时降低插入、修改、删除等对数据维护速度（因为需要对索引进
# MySQL创建索引IF NOT EXISTS
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，用于存储和管理数据。在实际应用中，我们经常需要对数据库中的数据进行快速检索和查询。为了加快查询速度，我们可以使用索引。
索引是一种特殊的数据结构，可以帮助数据库快速定位和访问数据。在MySQL中，我们可以使用`CREATE INDEX`语句创建索引。然而，当我们尝试创建一个已经存在的索引时，MySQL
原创
2024-01-30 03:48:23
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一、字段为NULL走不走索引？ 我先在本地建了一张叫test的表，用存储过程插入了一百五十多万的数据，并对code字段和name字段分别加了二级索引idx_code和idx_name。根据字段中null的占比，分两种情况讨论： 1.绝大多数是非NULL name字段绝大多数都是非NULL，如下图所示。
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2024-07-30 14:33:32
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# 实现“mysql exists 会执行索引吗”教程
## 一、整体流程概述
下面是实现“mysql exists 会执行索引吗”这个问题的流程图：
```mermaid
journey
title 整体流程
section 开发者教学
开发者->小白: 解释问题
小白->开发者: 提出疑问
开发者->小白: 给出解决方案
`
原创
2024-03-02 06:51:35
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## MySQL 删除不能用 EXISTS
在使用 MySQL 数据库时，我们经常需要执行删除操作来删除不需要的数据。通常情况下，我们可以使用 `DELETE` 语句来删除数据。然而，在某些情况下，使用 `EXISTS` 子查询可以更高效地实现删除操作。
### EXISTS 子查询
`EXISTS` 是一个用于检查子查询中是否存在结果的逻辑操作符。它返回一个布尔值：如果子查询返回至少一行结
原创
2023-10-15 07:57:15
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# 如何实现“mysql delete 不能用exists”
## 一、流程表格
| 步骤 | 操作 |
| -------- | -------- |
| 1 | 创建一个存储过程 |
| 2 | 在存储过程中使用游标来循环检查是否存在 |
| 3 | 如果存在则删除对应记录 |
| 4 | 调用存储过程执行删除操作 |
##
原创
2024-02-23 08:13:45
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格式化函数 函数返回描述例子to_char(timestamp, text)text把 timestamp 转换成 stringto_char(timestamp 'now','HH12:MI:SS')to_char(int, text)text把 int4/int8 转换成 stringto_char(125, '999')to_char(float, text)tex
变量和关键词变量wire型：表示电路模块中的连线，仿真波形中不可见reg型：占用仿真环境的物理内存，会显示在仿真波形中 凡是在always initial语句中赋值的变量，一定是reg型 凡是在assign语句中赋值的变量，一定是wire型reg变量仅仅是语法定义，不等于电路中的寄存器，只有时序电路中的reg变量才会被逻辑综合工具认为是寄存器，使用时需要定义wire与reg的位宽，否则默认位宽为1
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2024-09-19 15:13:33
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索引：实质上是一种排好序的数据结构。B-tree：叶子节点具有相同的深度，叶节点的指针为空所有索引元素不重复节点中的数据索引从左到右递增排列B+tree:非叶子几点不存储data，只存储索引；叶子节点中包含所有的索引字段；叶子节点用指针链接，提升区间访问性能；分析两种树结构有什么不同？1.b-tree中叶子每个节点上都有数据，而b+tree上只有叶子节点有数据。2.b-tree中叶子叶子节点上是没
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2024-09-19 16:55:04
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简介 在SQL Server中，索引是一种增强式的存在，这意味着，即使没有索引，SQL Server仍然可以实现应有的功能。但索引可以在大多数情况下大大提升查询性能，在OLAP中尤其明显.要完全理解索引的概念，需要了解大量原理性的知识，包括B树，堆，数据库页，区，填充因子，碎片,文件组等等一系列相关知识
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2024-09-24 09:12:17
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列表这种数据结构适合于将值组织到一个结构中，并且通过编号对其进行引用。在本节中，将介绍一种通过名字引用值得数据结构。这种类型的数据结构称为映射（mapping）。字典是Python中唯一内建的映射类型。字典中的值并没有特殊的顺序，但都是存储在一个特定的键（key）下。键可以是数字、字符串甚至是元组。字典字典的特性： dict是无序的 key是唯一的，故天生去重 注意：字典中的键是唯一（其
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2024-07-24 10:57:56
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实现“mysql exists 索引”的步骤如下：
步骤编号 | 步骤描述
---|---
1 | 确定要创建索引的表和字段
2 | 确认是否已经存在索引
3 | 创建索引
4 | 验证索引是否生效
5 | 测试索引的性能
接下来，我将逐步教会你如何实现这些步骤。
步骤1：确定要创建索引的表和字段
首先，你需要确定要在哪个表中创建索引，以及要为哪个字段创建索引。在这个示例中，我们将使用一个
原创
2023-12-24 07:45:35
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文章目录数据库索引概述索引作用索引优缺点索引分类索引创建原则来吧！展示！创建普通索引创建唯一性索引删除索引创建组合索引创建全文索引查看索引 数据库索引概述索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。如果想按特定职员的姓来查找他或她，则与在表中搜索所有的行相比，索引有助于更快地获取信息。 索引的一个主要目的就是加快检索表中数据，亦即能协助信息搜索者尽
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2023-12-24 20:28:07
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如果查询语句使用了not in 那么内外表都进行全表扫描，没有用到索引； 而not extsts 的子查询依然能用到表上的索引。 所以无论那个表大，用not exists都比not in要快。 也就是说，in和exists需要具体情况具体分析，not in和not exists就不用分析了，尽量用not exists就好了。典型的连接类型共有3种： 排序 -
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2024-03-13 09:38:21
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一.前言在MySQL世界中，排序是一个常见而重要的操作。但你是否了解MySQL内部排序的神奇算法？本文将带你深入了解order by语句的几种算法流程，重点详解全字段排序和rowid排序，并对它们的适用场景进行对比分析。首先来看一下这张思维导图，对本文内容有个直观的认识。filesort可以使用的内存空间大小为参数sort_buffer_size的值，默认为2M二.正文假设有如下表结构：CREAT
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2024-06-04 16:43:08
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# MySQL与运算能用索引吗？
## 引言
在数据库的使用中，索引是提高查询效率的重要手段。作为一名刚入行的小白，理解如何使用索引，特别是在与运算（AND）中使用索引，是一项重要的技能。在本文中，我将指导你如何实现MySQL中的与运算能用索引，以及每一步所需的代码和解释。
## 流程概述
以下是实现“MySQL与运算能用索引”的主要步骤：
| 步骤 | 描述
在MySQL中，当我们使用 `GROUP BY` 子句进行数据聚合时，是否能够利用到索引是一个常见的疑问。本文将对此进行详细探讨，涵盖背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南和最佳实践等方面。
## 背景定位
在数据库查询中，`GROUP BY` 通常用于对查询结果按指定列进行分组。在实际应用中，当我们对大量数据进行分组查询时，会担心查询性能的问题，尤其是在涉及大表时。能否使用索引将直
都有哪些维度可以进行数据库调优?简言之:索引失效、没有充分利用到索引——索引建立关联查询太多JOIN (设计缺陷或不得已的需求)——SQL优化服务器调优及各个参数设置(缓冲、线程数等)———调整my.cnf。数据过多――分库分表关于数据库调优的知识点非常分散。不同的DBMS，不同的公司，不同的职位，不同的项目遇到的问题都不尽相同。这里我们分为三个章节进行细致讲解。虽然SQL查询优化的技术有很多，但
# 如何实现“mysql group by能用到索引吗”
## 整体流程
首先，我们需要了解什么是索引，什么是GROUP BY。索引可以加快数据库查询的速度，而GROUP BY是用来按照一列或多列对结果进行分组。当我们使用GROUP BY语句时，MySQL是否会使用索引取决于多个因素，包括索引的类型、查询条件等。
下面我们将详细介绍如何判断MySQL中的GROUP BY能否使用索引。
##
原创
2024-04-25 05:40:25
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在sql语句中分组是很重要的一部分,在很多地方都用的着,他经常与聚合函数一起使用聚合函数:1. count：计算个数
select count （计算的字段名）from 表名
select count （ifnull（字段名，替换值））from 表名
select count（*） from 表名 ；只要一列中有一个值非空，就会计算2. max：计算最大值
3. min：计算最小值
4. s
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2024-10-24 15:41:45
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