1.索引问题
索引是对数据库表中，一个或多个列的值进行排序的结构，建立索引有助于更快地获取信息。
MySQL有四种不同的索引类型：
1>.主键索引
2>.唯一索引
3>.普通索引
4>.全文索引(MyISAM 及 MySQL5.6以上的 InnoDB)
创建索引的标准语法: CREATE INDEX 索
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2023-12-09 14:31:29
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# 深入理解 MySQL 中的 FIND_IN_SET 函数与索引
在开发中，数据查询性能往往是我们关注的重点，而在处理含有多个值的字段时，使用 MySQL 的 `FIND_IN_SET` 函数往往会影响查询效率。今天，我们来探讨如何优化这种查询方法，并给小白提供一个详细的解决方案。
## 目标
我们的目标是使用 `FIND_IN_SET` 进行查询时，能够提高查询效率。为了实现这个目标，我
原创
2024-10-07 05:21:12
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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。 首先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，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， 直到找到这条数据。 但是有了索引之后，只需要在索引里面去检索这条数据就行了，因为它是一种特殊 的专门用来快速检索的数据结构，
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2023-09-18 06:44:42
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5 算法和索引5.1 InnoDB索引几种常见索引B+树索引全文索引hash索引（自适应hash索引）5.2 数据结构与算法5.2.1 二分查找5.2.2 二叉查找树和平衡二叉树B+树是有二叉查找树，再由平衡二叉树（AVL），B树演化而来的注意： B+树并不能找到一个给定键值的具体行，能找到的只是被查找数据行所在的页，然后数据库讲页读入内存，然后内存中进行查找。平衡二叉树（AVL)树：首先符合二叉
在处理 MySQL 数据库时，`FIND_IN_SET` 函数常常用来查询某个值是否存在于指定的集合中。这种操作在进行复杂查询时可能会遇到性能瓶颈，且不支持指定的索引。不过，今天我会带身带你一起探索如何解决“mysql FIND_IN_SET 指定索引”的问题，分解过程非常清晰。接下来我们就来一波大动作，快跟上！
### 环境预检
我们首先得确保环境是符合要求的，下面的思维导图清晰地罗列出各个
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)
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2024-08-26 00:01:21
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详解inode索引节点（inode）什么是inode：文件存储在硬盘上，硬盘最小单位为扇区，每个扇区大小为512字节系统提高硬盘读取效率是一次连续读取多个扇区，而多个扇区整合一个块（block）块就是文件存取最小单位，一个块大小4k，而文件属性、创建时间、权限、所占块大小、数量等这些信息即为inode信息所以硬盘分区都有一个对应inodeinode中信息包括：文件类型、权限、UID、GID链接数文
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2024-03-28 21:56:52
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Oracle 实现与mysql中find_in_set函数的兼容
find_in_set(str,strList)，寻找str在strList中的位置。sql代码：
-- 返回结果为1,
1. SELECT FIND_IN
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2024-08-24 16:46:52
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前言上一篇【Mysql深度讲解InnoDB引擎与Index索引（一）】已经详细说了InnoDB引擎的结构以及存储数据的模型，结束于Dynamic处理行溢出方式。那么本篇正式从零开始详细的说下Index是如何产生的。以及为什么说InnoDB中的Index用的是B+树数据结构。更多Mysql调优内容请点击【Mysql优化-深度讲解系列目录】。InnoDB与MyISAM首先先对InnoDB与MyISAM
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2024-03-16 13:48:24
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MySQL中的索引：在大数据上的数据查询，需要使用索引 基本法则：索引应该构建在被用作查询条件的常用字段上； 索引类型： B+ Tree索引：顺序存储，每一个叶子节点到根结点的距离是相同的；左前缀索引，适合查询范围类的数据； my
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2024-04-24 15:52:27
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在MySQL中，添加索引可以显著提高查询性能。以下是一些添加索引的原则：唯一性原则：对于唯一性字段或者需要快速查找唯一性值的字段，可以添加唯一索引。这样可以确保字段的唯一性，并且加速唯一性查询。频繁查询字段原则：对于经常被用于查询的字段，可以添加索引，以加速相关的查询操作。例如，经常被用于WHERE或JOIN条件的字段，可以考虑添加索引。多列索引原则：对于经常以多个字段为条件进行查询的情况，可以创
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2024-06-24 22:26:34
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前言前一篇的文章介绍了通过建立索引来提高数据库的查询性能，这其实只是个开始。后续如果缺少适当的维护，你先前建立的索引甚至会成为拖累，成为数据库性能的下降的帮凶。查找碎片消除碎片可能是索引维护最常规的任务，微软官方给出的建议是当碎片等级为 5% - 30% 之间时采用 REORGANIZE 来“重整”索引，如果达到 30% 以上则使用 REBUILD 来“重建”索引。决定采用何种手段和操作时机可能需
ICP的原理简单说来就是将可以利用索引筛选的where条件在存储引擎一侧进行筛选，而不是将所有index access的结果取出放在server端进行where筛选。
以上面的查询为例，在没有ICP时，首先通过索引前缀从存储引擎中读出224条first_name为Mary的记录，然后在server段用where筛选last_name的like条件；而启用ICP
# 如何实现 "mysql find in set"
## 引言
在使用 MySQL 数据库时，有时候需要查询某个字段是否包含某个值。在 MySQL 中可以使用 `FIND_IN_SET()` 函数来实现这个功能。本文将介绍如何使用 `FIND_IN_SET()` 函数进行查询。
## 流程图
```mermaid
gantt
dateFormat YYYY-MM-DD
t
原创
2023-12-31 04:03:04
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# MySQL 中 FIND_IN_SET 优化指南
在实际开发中，FIND_IN_SET 函数常用于查询一个字段是否包含某个值，但它无法有效利用索引，从而导致性能问题。以下是如何优化 MySQL 中 FIND_IN_SET 使用的步骤和详细说明。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|-------|-------
接下来我们说说“涵盖索引”和include索引。所谓的涵盖索引，就是传统方式在多个列上创建的索引。“inlude索引”是SQL2k5提供的新功能，允许添加非键列到非聚集索引的叶节点上。创建涵盖索引：createindex ix_tb_col1_col2 on
(
,
col2
)创建include索引：createindex ix_tb_col1 on
(
col1
)
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2024-04-23 18:26:14
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每个Document都是由多个field组成，每个field中包含一系列的词语，构建索引的目的是为了加快检索的速度，根据映射关系方向的不同，索引可以分为:倒排索引（index）倒排索引存储了从单词到DocID的映射关系，形如:词-->(Doc1,Doc2,...,DocN)倒排索引主要用在检索中，它能快速的定位用户查询到关键字对应的Document。正排索引（attribute）
1. 前置知识1.1 InnoDB 索引结构InnoDB 索引使用的数据结构是 B+ 树。百度百科中的结构图：一个 m 阶 B+ 树的几个特点：每个节点可能有最多 m 个子节点除根结点外，每个结点至少有[m/2]个子女，根结点至少有两个子女有 k 个子女的结点必有 k 个关键字可以类比字典，通过笔画找到一个字怎么办？总不能一页一页去翻吧？当然不能。字典的修订者会加上字笔画目录，只要查清楚字的笔画数
# MySQL 8 中 FIND_IN_SET 函数的索引支持分析
在数据库的开发中，性能优化总是一个重要的关注点。特别是在使用 SQL 语言查询时，理解不同函数的性能尤为关键。今天，我们将讨论 MySQL 8 中的 `FIND_IN_SET` 函数以及它对索引的支持情况，并通过一些示例代码来说明其用法及性能影响。
## 什么是 FIND_IN_SET？
`FIND_IN_SET` 函数用于
背景：最近在mysql性能优化中遇到一个findinset（）函数的性能问题：坦然说在数据量低的情况下，find_in_set的性能还是不错的，但是在30w左右开始严重劣化，到那时数据库结构已经定下来了，拆表的代价太大，而且带来很多冗余数据，找了很多方法还是不行，甚至我都开始考虑用ES来做了，但是自己搭一套ES集群实在麻烦，最终跑到隔壁组找了个专业dba，很快就解决了我的问题，看来专业的事情还是得
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2024-05-09 16:08:04
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