1、explain将explain关键字加在sql语句前，将会列出详细的性能信息。a、table：指明表名b、type：连接类型，从最好到最差依次是：system,const,eq_ref,ref,range,index,ALL,possiable_keyc、key：显示mysql实际决定使用的键，如果没有索引被选择，将为nulld、key_len:mysql决定使用的键长度f、ref：显示那个列
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2024-09-20 18:22:40
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在一个繁忙的业务系统中，创建索引的时候，会提示ORA-00054告警。加上online语句即可。关于online语句，官方有以下解释：参考文档：https://docs.oracle.com/en/database/oracle/oracle-database/12.2/sqlrf/CREATE-INDEX.html#GUID-1F89BBC0-825F-4215-AF71-7588E31D8BF
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2024-05-31 09:10:40
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p137 explain之select_type &type& keytype 效果递减system const eq_ref ref ref_or_null index_merge unique_subquery range index 这里要查询的字段和条件都在联合索引中,不是第一列,但是没有索引失效小结:keykeylenth联合索引下 越长越好p138 explain中re
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2024-03-15 10:48:16
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1、SQL查询 1、执行顺序 3、select ...聚合函数 from 表名 1、where ... 2、group by ... 4、having ... 5、order by ... &nbs
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2024-02-19 00:42:54
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Group By实现原理以及作用mysql中group by实现方式有三种，松散索引，紧凑索引，临时文件（文件排序）。在网上看了相关的介绍，大部分介绍都比较晦涩难懂，这里说下我的理解。在学习SQL优化时，我们都知道可以对group by进行优化的方式就是对group by引用的字段建立索引。当group by引用多个字段时，我们建立的相应的索引也应包含多个字段。对group by操作优化的原理就是
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2023-07-04 16:26:25
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InnoDB和MyISAM区别Mysql默认存储引擎为InnoDB。 1.InnoDB支持事务，MyISAM不支持事务。 2.InnoDB支持外键，MyISAM不支持外键。 3.InnoDB是聚集索引，MyISAM是非聚集索引。聚集索引的文件主要存放在主键索引的叶子节点上，因此InnoDB是必须要有主键的，通过主键索引查询效率很高，但是辅助索引需要两次查询，先查询主键，再通过主键去查询数据。因此主
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2024-04-06 09:26:26
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文章目录Groupby操作字符串操作索引操作 Groupby操作建立一个DataFrame结构进行groupby操作import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A' : ['foo', 'bar', 'foo', 'bar',
'foo', 'bar', 'foo',
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2024-05-24 20:24:19
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闲扯很多时候我们面对很慢的查询的时候会一筹莫展，这个时候大部分人都会很自然的想到建索引这条路。事实上索引确实是个很好的优化方式，一个良好的索引能够提升不止一倍的效率，还能带来并发能力的提升。但是索引也不是万能的，不然的话我大可以给一张表的所有列上都加上索引，但是基本上所有的DBA都会有一条认知--不要盲目加索引。那么如何给一个表加索引，这其实是个很复杂又很简单的问题，首先我们需要了解索引。一个案例
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2024-04-29 20:01:13
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## 实现"mysql GROUP BY 加表索引"的步骤
为了实现"mysql GROUP BY 加表索引"，我们需要按照以下步骤进行操作。下面的表格展示了整个流程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 创建表 |
| 步骤二 | 向表中插入数据 |
| 步骤三 | 创建索引 |
| 步骤四 | 使用GROUP BY查询 |
接下来，我将逐步解释每一步
原创
2023-11-26 05:03:10
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背景
上一篇说到MySQL 5.5加主键导致阻塞源表的读的问题。有同学提到从调用函数看，在默认的old_alter_table=off的情况下，加主键过程没有看到copy to tmp table。这里我们再细说一下。 说说fast index creation &n
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2024-04-01 08:48:33
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# MySQL GROUP BY 列 加索引
在使用MySQL进行数据处理和查询时，我们经常需要对数据进行分组操作。MySQL提供了GROUP BY语句来实现分组操作。但是，当我们在对大量数据进行分组操作时，可能会遇到性能问题。为了提高分组操作的性能，我们可以为分组列添加索引。
## 什么是GROUP BY
GROUP BY是MySQL中的一个关键字，用于对结果集进行分组。通过GROUP B
原创
2024-01-23 08:14:06
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# MySQL 中的 GROUP BY 字段加索引
在处理数据库时，性能是一个不可忽视的重要因素。MySQL 是一个流行的关系型数据库管理系统，而在 MySQL 中，GROUP BY 语句常常用于将具有相同字段值的多行数据进行分组，以便于进行聚合计算。然而，在面对大数据量时，GROUP BY 操作可能会出现性能瓶颈。因此，为 GROUP BY 字段创建索引是一个优化性能的有效手段，本文将对此进行
1、MySQL逻辑架构日常在CURD的过程中，都避免不了跟数据库打交道，大多数业务都离不开数据库表的设计和SQL的编写，那如何让你编写的SQL语句性能更优呢？先来整体看下MySQL逻辑架构图： MySQL整体逻辑架构图可以分为Server和存储引擎层。Server层：Server层涵盖了MySQL的大多数核心服务功能，以及所有的内置函数（如日期、时间、数学和加密函数等），以及存储过程、
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2023-08-02 20:55:00
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index：存放每一行数据在数据库表中位置的一种结构加快表格查询的速度有一个或者多个需要经常查询的列，但是这个列不能经常被修改查询和删除索引查询索引：select * from user_indexes;
删除索引：drop index 索引名;创建索引主键索引如果有一个列是主键约束，那么这个列就自带一个主键索引主键索引不能自己创建。删除主键约束也会删除主键索引，两者绑定在一起唯一索引创建了唯一
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2024-07-04 05:29:08
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mysql 用order by不走索引导致全表扫描1.DMLsql语句: select 查询字断 from 表名 where id > 10 order by c_t descexplain 查看索引执行情况idselect_typetabletypepossible_keyskeykey_lenrefrowsextra1SIMPLEtablerangeidid4null578608Usin
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2023-07-04 16:36:48
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什么是索引？“索引”是为了能够更快地查询数据。比如一本书的目录，就是这本书的内容的索引，读者可以通过在目录中快速查找自己想要的内容，然后根据页码去找到具体的章节。数据库也是一样，如果查询语句使用到了索引，会先去索引里面查询，取得数据所在行的物理地址，进而访问数据。索引的优缺点优势：以快速检索，减少I/O次数，加快检索速度；根据索引分组和排序，可以加快分组和排序；劣势：索引本身也是表，因此会
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2024-03-18 21:22:02
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日常开发中，我们经常会使用到group by。亲爱的小伙伴，你是否知道group by的工作原理呢？group by和having有什么区别呢？group by的优化思路是怎样的呢？使用group by有哪些需要注意的问题呢？本文将跟大家一起来学习，攻克group by~使用group by的简单例子group by 工作原理group by + where 和 having的区别group by
一、子查询子查询，又叫做嵌套查询。 将一个查询语句做为一个结果集供其他SQL语句使用，就像使用普通的表一样，被当作结果集的查询语句被称为子查询。子查询有两种类型：一种是只返回一个单值的子查询，这时它可以用在一个单值可以使用的地方，这时子查询可以看作是一个拥有返回值的函数；另外一种是返回一列值的子查询，这时子查询可以看作是一个在内存中临时存在的数据表。示例：-
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2024-05-30 09:40:51
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浅谈数据库主键和外键及索引 1、主键：若某一个属性组（注意是组）能唯一标识一条记录，该属性组就是一个主键。主键不能重复，且只能有一个，也不允许为空。定义主键主要是为了维护关系数据库的完整性。 2、外键：外键用于与另一张表的关联，是能确定另一张表记录的字段。外键是另一个表的主键，可以重复，可以有多个，也可以是空值。定义外键主要是为了保持数据的一致性。 3、索引：索
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2024-03-16 22:56:08
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总结下之前看到的一些关于MySQL索引原理的内容，好记性不如烂笔头。1. B+树我们知道InnoDB的索引是以B+树的形式组织的。B+树是一种树数据结构，是一个n叉树，每个节点通常有多个孩子，一颗B+树包含根节点、内部节点和叶子节点。下面是B+树的示例： B+树把所有的数据都存储在叶子节点中，内部节点只存放关键字和孩子指针，因此最大化了内部节点的分支因子，所以B+树的遍历也更加高效。B
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2024-10-31 14:47:39
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