概述:程序访问优化也可以认为是访问SQL语句的优化,一个好的SQL语句是可以减少非常多的程序性能的,下面列出常用错误习惯,并且提出相应的解决方案   一、操作符优化  1. IN、NOT IN 操作符  IN和EXISTS 性能有外表和内表区分的,但是在大数据量的表中推荐用EXISTS 代替IN 。  Not IN&n
转载 2024-05-11 19:13:21
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group bygroup by一般分两种,一种是使用索引分组(又有松散的索引扫描和紧凑的索引扫描两种),一种使用临时表分组。其中走索引的分组时间消耗会小的多,所以我们应该尽量让sql走索引。 在MySQL8之前,分组默认是排序的,8之后不在排序。索引分组使用索引分组又有两种,分别是松散的索引扫描和紧凑的索引扫描。 在索引中的列是已经按照索引的顺序进行分组的数据。松散的索引扫描根据group by
转载 2023-08-05 17:56:03
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“ 我是小羊同学,一个兢兢业业的程序员”背景:有一天同事突然问我为什么加了in查询就突然变慢了、小羊脱口而出:“in走索引!” 于是就炸开了锅:in走索引!怎么可能? 但是在小羊同学脑子里、in走索引为什么早就根深固体了?原因暂且不说,我们来探索真像。环境:Windows10、MySQL5.7、可视化工具navicat。场景1:当IN中的取值只有一个主键时我们只
# MySQL使用group by时走索引的解决方法 ## 引言 在开发中,我们经常会使用到MySQL数据库进行数据存储和查询。而在使用MySQL进行查询时,我们经常会用到group by语句对数据进行分组,但有时会遇到group by语句走索引的情况。本文将介绍如何解决这个问题,帮助刚入行的小白开发者理解并解决这个问题。 ## 解决方案概述 下面是解决“MySQL group by走索
原创 2023-07-20 12:11:33
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4.1、多表查询的基本概念         在之前所进行的查询之中可以发现FROM子句之中只会存在有一张数据表,所以之前都只是针对于单表查询操作,而所谓的多表查询指的是同时从多张数据表之中取出数据实现的查询,重点修改的是FROM子句,多表查询的语法如下: SELECT [DISTINCT] * | 列名称 [别名]
目录一、分组查询1、格式2、练习3、拓展4、注意事项二、子查询1、例子2、练习 一、分组查询分组查询是指使用group by字句对查询信息进行分组。1、格式SELECT 字段1,字段2… FROM 表名 GROUP BY 分组字段 HAVING 分组条件;分组操作中的having子语句,是用于在分组后对数据进行过滤的,作用类似于where条件。having与where的区别: 1、having是
索引Order By优化建表及准备数据:CREATE TABLE tblA( id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, age INT, birth TIMESTAMP NOT NULL ); INSERT INTO tblA(age,birth) VALUES(22,NOW()); INSERT INTO tblA(age,birth) VALUES(23,NOW(
转载 2023-11-28 09:16:27
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实现GROUP BY子句的最常用方法是扫描整个表并创建一个新的临时表,其中每个组中的所有行都是连续的,然后使用此临时表来查找组并应用聚合函数(如果有)。在某些情况下,MySQL可以做得比这更好,通过使用索引访问避免创建临时表。使用GROUP BY索引的最重要前提条件是,所有GROUP BY列引用的属性来自同一索引,并且这个索引按顺序存储keys (例如,BTREE索引而不是HASH索引
转载 2023-09-06 21:03:10
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## 实现“mysql查询group by走索引”的流程 ### 流程图 ```mermaid flowchart TD A(开始) B(创建索引) C(执行查询语句) D(分析查询计划) E(优化查询计划) F(执行查询) G(结束) A --> B B --> C C --> D D --> E
原创 2023-10-12 06:44:54
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# 如何实现“mysql加上group by 走索引” ## 1. 整件事情的流程 创建一个新的索引,然后在查询语句中使用 FORCE INDEX 强制走其他索引。 ```sql CREATE INDEX index_name ON table_name(column_name); ``` ## 2. 每一步需要做什么 ### 步骤一:创建新的索引 使用CREATE INDEX语句在
原创 2024-07-08 05:31:28
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# 理解 MySQL 中的 GROUP BY 如何使用索引 在 MySQL 中,使用 `GROUP BY` 语句进行分组操作时,是否走索引可以显著影响查询的性能。对于刚入门的开发者来说,充分理解这一点至关重要。本文将带你一步一步地深入这一主题。 ## 整体流程 在了解 MySQL 的 `GROUP BY` 走走索引之前,我们需要清晰整个流程。以下是实现的步骤: ```markdown |
原创 2024-10-15 06:33:11
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最近在使用mysql开发时候,遇到稍微多数据时候,sql查询中的order by 语法的查询效率明显的降低了好几个数量级,所以进行了一些sql语句调整或者说是简单优化的尝试。仅供大家参考,或者说是为大家提供一个尝试的思路。 (ps:数据库部署在阿里云服务上,mysql版本5.6,下面sql查询的还仅仅是前15条记录/页) 查询的表就是很常见的商户表(t_merchants)和店铺表(t_shops
转载 2024-06-17 21:11:51
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摘要IN 一定走索引吗?那当然了,走索引还能全部扫描吗?好像之前有看到过什么Exist,IN走走索引的讨论。但是好像看的太久了,又忘记了。哈哈,如果你也忘记了MySQL中IN是如何查询的,就来复习下吧。问题问题要从之前的统计 店铺数关注人数说起 当时是从缓存的角度来分析如何进行优化。有兴趣看这篇微服务化后缓存怎么做将这个查询收敛,应用端做了缓存后,确实没什么大问题了。但是随着店铺关
目录一、前言关于联合索引:官方文档:二、group by语句3种执行逻辑:2.1松散索引扫描(Loose Index Scan)概念:原理:使用松散索引扫描需要满足以下条件:2.2紧凑索引扫描(Tight Index Scan)概念:原理:使用紧凑索引扫描需要满足以下条件:松散索引扫描和紧凑索引扫描的比较:2.3内部内存临时表三、group by语句的优化:四、DISTINCT 优化概念:举例:一
转载 2023-08-28 18:18:38
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create table tb2 as select * from emp; alter table tb2 modify empno number(4) not null; 翻到20W行 create index idxtb21 on tb2(empno); select INDEX_NAME from dba_indexes where table_name='TB2';--验证ind
MongoDB · 引擎特性 · MongoDB索引原理数据库内核月报为什么需要索引?当你抱怨MongoDB集合查询效率低的时候,可能你就需要考虑使用索引了,为了方便后续介绍,先科普下MongoDB里的索引机制(同样适用于其他的数据库比如mysql)。mongo-9552:PRIMARY> db.person.find() { "_id" : ObjectId("571b5da31b0d53
转载 2024-08-13 19:05:14
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       问题出现在今天,项目中别人代码中为了代码简洁吧,经常用一条sql就把所有的关联数据取出来了(建议不要用子查询,能分来查就分开差,如果非要用子查询,建议多用索引查)下面是出现问题的sql截图,一个sql用了71s  ,数据量刚到10W条(出问题的是本地的数据库)再分析对sql分析之前我将两个查询拆开,发现都是用的0.05s.在此不加截图
为什么需要索引(Why is it needed)? 当数据保存在磁盘类存储介质上时,它是作为数据块存放。这些数据块是被当作一个整体来访问的,这样可以保证操作的原子性。硬盘数据块存储结构类似于链表,都包含数据部分,以及一个指向下一个节点(或数据块)的指针,不需要连续存储。 记录集只能在某个关键字段上进行排序,所以如果需要在一个无序字段上进行搜索,就要执行一个线性搜索(Linear Searc
转载 2024-06-14 21:40:11
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# 解决MySQL Group By索引失效问题的方法 ## 1. 问题描述 在使用MySQL进行查询时,有时候会遇到使用`GROUP BY`关键字之后导致索引失效的问题。这个问题通常是由于MySQL的执行计划优化器在处理`GROUP BY`时没有正确选择使用索引导致的。这篇文章将指导你如何解决这个问题。 ## 2. 解决方法 为了解决MySQL Group By索引失效问题,我们需要按照以下
原创 2024-05-04 06:29:53
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# 如何让MySQL的GROUP BY走索引 ## 引言 在MySQL中,GROUP BY语句用于将结果集按照指定的列进行分组。然而,如果我们不小心处理GROUP BY语句,可能会导致索引无法被优化器使用,从而导致性能下降。本文将介绍如何让MySQL的GROUP BY走索引,并提供了一系列步骤和示例代码来帮助你理解和实践。 ## 步骤概述 下面是在MySQL中让GROUP BY走索引的一般步
原创 2023-12-05 12:27:27
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