# MySQL int和string查询效率
在使用MySQL数据库进行查询操作时，我们常常会使用int和string类型的数据作为查询条件。但是在实际使用过程中，我们可能会发现int类型的查询通常比string类型的查询更加高效。本文将介绍MySQL int和string查询效率的原因，并通过代码示例来进行演示。
## int和string查询效率的差异
在MySQL中，int类型的数据是
原创
2024-06-19 06:39:26
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1.in和not in子查询优化not in 是不能命中索引的，所以以下子查询性能很低。如果是确定且有限的集合时，可以使用。如 IN （0，1，2）。用 exists或 notexists代替 select * from test1 where EXISTS (select * from test2 where id2 = id1 )
select
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2024-05-14 16:45:52
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# Mysql string int 效率
在Mysql数据库中，我们经常会遇到需要处理字符串和整数类型的数据。而对于这两种数据类型，在处理效率上可能会有一定的差异。本文将探讨Mysql中字符串和整数类型的效率对比，并给出一些优化建议。
## 字符串和整数类型的效率对比
在Mysql中，整数类型通常比字符串类型具有更高的效率。这是因为整数类型在存储和比较时占用的空间更小，计算量也会更少。在进
原创
2024-06-26 04:19:55
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# MySQL 中索引效率的探讨：字符串与整型
在数据库系统中，索引是一种提高数据检索效率的重要手段。在使用 MySQL 时，索引的选择和使用对性能影响巨大，尤其是字符串（string）和整型（int）类型的字段。本文将就 MySQL 中的索引效率、字符串与整型之间的性能差异以及相关的代码示例展开讨论。
## 什么是索引？
索引可以看作是数据库表中数据的一个快速查找结构。通过建立索引，数据库
MySQL查看SQL语句执行效率背景： 最近项目架构升级，数据由 db2和sqlserver修改为mysql，很多老的sql语句要修改，部分sql语句效率过慢，要优化。Explain命令在解决数据库性能上是第一推荐使用命令，大部分的性能问题可以通过此命令来简单的解决，Explain可以用来查看 SQL 语句的执行效 果，可以帮助选择更好的索引和优化查询语句，写出更好的优化语句。Explain语法：
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2023-08-31 20:19:29
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MySQL性能优化---EXPLAIN参见：参见：explain关键字用于分析sql语句的执行情况，可以通过他进行sql语句的性能分析。对explain查询出来的结果含义进行分析：id值的含义： id为语句的查询序号，也就是查询的执行顺序，如果id值相同表示语句是自上而下的执行的，如果值不相同，id值越大，优先级越高，越先执行。select_type的含义:它是标记sql语句的查询类型。查询类型，
es查询效率和MySQL查询效率
## 导言
在大数据时代，数据的处理和查询变得越来越重要。而在数百万条数据中进行高效的查询是每个开发人员都面临的挑战。在本篇文章中，我们将比较Elasticsearch（简称ES）和MySQL两种常见的数据库系统的查询效率，并提供一些代码示例来说明它们之间的差异。
## Elasticsearch简介
Elasticsearch是一个基于Lucene的分布
原创
2024-01-22 05:43:13
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# MySQL 查询 int
MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统，广泛应用于Web开发和数据分析领域。在使用MySQL时，查询操作是最常见的任务之一。本文将介绍如何使用MySQL查询int类型的数据，并提供相关代码示例。
## 查询int类型的数据
在MySQL中，int类型用于存储整数值。当我们需要查询int类型的数据时，可以使用SELECT语句。
```sql
SELECT *
原创
2024-02-05 05:21:11
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## MySQL查询效率
MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统，被广泛应用于Web开发和数据分析等领域。在使用MySQL进行数据查询时，查询效率是一个重要的考虑因素。本文将介绍一些提高MySQL查询效率的方法，并给出相应的代码示例。
### 1. 创建适当的索引
索引是一种数据结构，用于快速查找数据库中的记录。在MySQL中，可以使用`CREATE INDEX`语句创建索引。创建适当的
原创
2023-07-27 09:43:26
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继续我们在mysql优化方面的研究，本篇博客，我们用实践的例子在展示我们在编写sql语句方面如何能够使得mysql执行效率更高。1、首先我们用explain关键字来查询我们编写的sql语句的效率，如图所示：table:实际对应的表名possible_keys:可能用到的索引key:实际用到的索引ref:通过索引列可以直接引用到的某些数据行row:实际影响的行数Extra:表示使用了索引和where
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2023-08-29 12:42:08
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MySQL由于它本身的小巧和操作的高效, 在数据库应用中越来越多的被采用.我在开发一个P2P应用的时候曾经使用MySQL来保存P2P节点,由于P2P的应用中,结点数动辄上万个,而且节点变化频繁,因此一定要保持查询和插入的高效.以下是我在使用过程中做的提高效率的三个有效的尝试. 使用statement进行绑定查询 使用statement可以提前构建查询语法树,在查询时不再需要构建语法树就直接
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2024-02-20 10:05:32
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如何设置MySQL的主键？在一张数据表中，主键的作用是很极其重要的，那么在数据表中如何设计mysql的主键？今天给大家介绍主键的设计原则。MySQL数据库中，主键是是数据库物理模式的基石，其重要性自然不言而喻，下文为您介绍的就是MySQL主键的设计原则，供您参考。学习Mysql数据库，MySQL主键是不能不提到的，下面就对MySQL主键的设计原则进行说明，希望能让您对MySQL主键有更深的认识。关
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2023-07-13 12:57:53
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只是一些 tips, 用于记忆和参照使用.
[color=red]万事不是绝对,只适用与大多数场合.[/color]
[size=xx-large]3.1 数据类型 [/size]
[b]数据类型越小越好:[/b]
比如 char 对比 varchar, 使用了更少的磁盘空间、内存和CPU缓存.
[b]越简单越好[/b]
int 比 字符串 好,datatime 比 字
# MySQL int和string索引效率差异
在MySQL中，索引是提高查询效率的重要组成部分。对于int和string类型的字段，它们在创建索引时有着不同的表现。本文将介绍int和string索引的差异，并通过代码示例加以说明。
## Int索引
Int类型是MySQL中常用的一个数据类型，表示整数。当对一个int类型字段创建索引时，MySQL会将其存储为一个有序的B+树。由于整数是有
原创
2023-08-02 15:41:46
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OR、in和union all 查询效率到底哪个快。网上很多的声音都是说union all 快于 or、in，因为or、in会导致全表扫描，他们给出了很多的实例。但真的union all真的快于or、in？本文就是采用实际的实例来探讨到底是它们之间的效率。1：创建表，插入数据、数据量为1千万【要不效果不明显】。drop table if EXISTS BT;
create table BT(
ID
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2023-07-17 20:46:00
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文章目录查看执行时间查看效率数据库中的索引实现聚簇索引 和 非聚簇索引MyISAM 和 InnoDB 查看执行时间show variables; 查看profiling 是否为on如果是off, set profiling =1执行sql语句show profiles; 就可以查询到sql语句的执行时间 (打开profiling后所执行的所有sql语句都会记录其中)查看效率explain sql
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2023-09-03 10:01:22
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MySQL为什么要使用索引？MySQL读写比例一般是10:1，大部分性能瓶颈在查询，所有优化性能的关键点都在查询，而索引可以有效的提升MySQL的查询性能。为什么索引能提升查询性能？索引通过特殊的数据结构和查询方式，能有效减少查询范围，减少IO的参数，从而提升查询效率究竟什么是索引呢？数据库索引本质上是一种数据结构(存储结构+算法)，目的是为了加快搜索性能那数据库索引的数据结构是什么样的？以In
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2023-09-10 13:14:28
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MySQL查看SQL语句执行效率explain是Mysql的一个关键字，用来分析某条SQL语句执行过程和执行效率。explain select * from t_sys_user;1、id：这是SELECT的查询序列号2、select_type就是select的类型SIMPLE：简单SELECT(不使用UNION或子查询等)
PRIMARY：最外面的SELECT
UNION：UNION中的第二
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2023-08-31 08:29:15
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InnoDB和MyISAM是许多人在使用MySQL时最常用的两个表类型，这两个表类型各有优劣，视具体应用而定。基本的差别为：MyISAM类型不支持事务处理等高级处理，而InnoDB类型支持。MyISAM类型的表强调的是性能，其执行数度比InnoDB类型更快，但是不提供事务支持，而InnoDB提供事务支持已经外部键等高级数据库功能。
以
概要查询关键字多表查询思路可视化软件navicat多表查询练习题内容1、查询关键字之having过滤having与where的功能一模一样的 都是对数据进行筛选
但是两者的使用场景不一样
where用在分组之前的筛选
having是用在分组之后的筛选
为了更好的区分 所以将where说成筛选 having说成过滤 便于记忆与理解
# 统计每个部门年龄在30岁以上的员工的平均薪资并且保留平均薪资
