# MySQL REGEXP 如何走索引
在数据库开发中，性能是非常重要的，而使用正则表达式（REGEXP）查询时，通常会出现无法有效利用索引的问题。接下来，我将指导你如何让 MySQL 的 REGEXP 查询走索引，从而提高查询效率。
## 实现流程
为了实现这一目标，我们可以按照以下步骤进行：
| 步骤 | 内容 | 说明
原创
2024-09-02 05:40:37
78阅读
# 如何使用 MySQL REGEXP 进行索引优化
MySQL 是一个流行的关系型数据库管理系统，它提供了强大的正则表达式功能。然而，当使用 MySQL 的 REGEXP 函数进行模式匹配时，可能会遇到性能问题。本文将介绍如何通过合理的索引策略来优化 MySQL 中的 REGEXP 查询。
## 问题描述
假设我们有一个名为 "users" 的表，其中包含了大量的用户信息，包括用户名、邮箱、手
原创
2023-12-20 04:18:24
795阅读
# 如何实现 "mysql regexp 走不走索引"
## 前言
作为一名经验丰富的开发者，教导刚入行的小白是我们义不容辞的责任。今天，我们将学习如何在 MySQL 中使用正则表达式（regexp）并探讨它是否会走索引。
### 流程概述
下面是实现 "mysql regexp 走不走索引" 的整个流程，我们将通过以下步骤逐步实现：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
原创
2024-03-26 03:33:19
178阅读
一、场景描述接到几个数据修改的单子，需求是根据要求将给出的数据字段更新到表里边，数据量级第一次10万，第二次大约在20万左右，第三次300万。之前没有更新大量数据的经验，所以直接update。第一批5万条数据大约执行了4个小时，感觉等不下去了，看了一下执行计划，Cost 是10位数（当然，Cost 跟执行时长并无直接关系，只当作一个参考），如下图。由执行计划可以看出，进行了两次全盘扫描，且提供数据
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2024-09-13 19:29:07
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前言： 在绝大部分情况下，特别是从一个大表中返回少量数据时，表扫描或者索引扫描并不是一种高效的方式。这些必须找出来并解决它们从而提高性能，因为扫描将遍历每一行，查找符合条件的数据，然后返回结果。这种处理是相当耗时耗资源的。在性能优化过程中，一般集中于：1、 CPU2、 Network3
# 实现 REGEXP mysql 索引的步骤
## 整体流程
首先，我们需要创建一个表，并在表中添加一些示例数据。然后，我们将使用 REGEXP 函数进行查询，并在查询中使用索引来提高性能。
### 步骤表格
| 步骤 | 描述 |
| ---------- | ------------------------------
原创
2024-04-03 05:28:42
47阅读
不知道从什么时候开始，网上流传着这么一个说法：MySQL的WHERE子句中包含 IS NULL、IS NOT NULL、!= 这些条件时便不能使用索引查询，只能使用全表扫描。CREATE TABLE s1 (
id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
key1 VARCHAR(100),
key2 VARCHAR(100),
key3 VARC
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2023-08-04 13:59:49
291阅读
不知道从什么时候开始，网上流传着这么一个说法：MySQL的WHERE子句中包含 IS NULL、IS NOT NULL、!= 这些条件时便不能使用索引查询，只能使用全表扫描。这种说法愈演愈烈，甚至被很多同学奉为真理。咱啥话也不说，举个例子。假如我们有个表s1，结构如下：CREATE TABLE s1 (
id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
key1 VA
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2023-08-04 12:28:41
343阅读
先提前剧透：有4个知识点是极其重要的 1、创建索引的过程就是建B+树的过程，B+树中节点的值就是创建的索引 2、复合索引的B+树，叶子节点存储的是复合的索引字段与主键字段，主键字段是用于回表的 3、如果回表的次数过多，是不走索引的 4、如果没有where条件，select 索引字段的话，是走索引的，因为索引字段少的话，一页就能存储非常多行记录，这样页的数目就变少了，IO次数也就变少了，所以应该走索
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2023-08-01 13:04:05
192阅读
explain介绍mysql中explain关键字可以模拟MySQL优化器执行SQL语句，是一个可以很好的分析SQL语句或表结构的性能瓶颈。explain的使用方法：explain + sql语句，下面我们先来执行下explain语句EXPLAIN SELECT * FROM `user` WHERE created_time > "2020-03-08";执行结果如下： 可以看到
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2023-07-13 09:54:42
141阅读
1. 索引是什么？
1.1. 索引是什么
一张表有 500 万条数据，在没有索引的 name 字段上执行一条 where 查询：
select
*
from
user_innodb
where
name =
'
青山
'
;
如果 name 字段上面
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2023-12-26 21:46:11
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1、如果MySQL估计使用索引比全表扫描更慢，则不适用索引，
ex：列key_part1均匀的分布在1-100之间。下面的sql则不会使用索引
key_part1 > 1 and
key_part1 <90 2、如果使用memory/heap表，并且where语句中不适用“=”进行索引，则
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2023-08-08 18:42:48
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今天我们来实际操作一下 首先我们创建一个用户表进行测试Like 在email字段上加一个索引来测试Like关键字 我们先来复习一下Like语句的几种写法 往大的方向说Like语句由两种写法，分别时%和_。 %:用来匹配若干个字符的出现形式（也可以是0个） _:用来匹配单个字符的出现形式 工作中我们主要的模糊查询也是%，我们重点来看一个Like的几种写法select * from t_user wh
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2023-08-08 08:04:35
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文章目录前言一、索引的常见模型二、InnoDB的索引模型三、索引的维护四、索引的优化覆盖索引联合索引最左前缀原则索引下推 前言我们在看书的时候，打算回看某一个桥段的内容时。这是你肯定会是先翻看书的目录，从目录确定这段内容的位置，然后再到确切的页中去寻找。你肯定不会，从书的第一页一页一页的翻找。同样，数据库也是，查找数据也不会从一条记录一条记录的寻找。也肯定是先从像书的目录一样的中确定了，才寻找。
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2024-06-12 08:21:31
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一：走索引情况和不走索引情况： 1：in走索引 2：范围查找走索引 3：模糊查询只有左前缀使用索引 4：反向条件不走索引：<>、!=、not in、is not null-- 索引无效
select .. from .. where sal != 3000 ;
-- 索引生效
select .. from .. where sal < 3000 or sal > 3000
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2023-09-28 13:43:26
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IN not in exist not exist基础知识：ALL 全表扫描，对整个表进行扫描，效率最差；Index 索引扫描，是对整个索引的扫描，如果查询的选择结果中没有包含在索引中时，那跟全表扫描的效果时一样的；Range 有范围的索引扫描；Ref 查询条件的列中使用了索引，但是索引不是唯一的，所以需要继续在该范围内查询，但是因为索引时有序的，所以只是在小范围内的查询；Const 常量查询，直
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2023-06-02 16:07:37
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说明在MySQL中，并不是你建立了索引，并且你在SQL中使用到了该列，MySQL就肯定会使用到那些索引的，有一些情况很可能在你不知不觉中，你就“成功的避开了”MySQL的所有索引。索引列参与计算如果where条件中age列中使用了计算，则不会使用该索引。如果需要计算，千万不要计算到索引列，想方设法让其计算到表达式的另一边去。SELECT `sname` FROM `t_stu` WHERE `ag
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2023-08-30 15:16:08
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# MySQL中的索引和查询优化
在MySQL中，索引是一种用来提高查询效率的数据结构。通过在表中创建索引，可以使得查询操作更快速地定位到所需的数据行。然而，在使用索引的过程中，我们有时会遇到一些问题，比如`mysql not in 走索引`，即使用`NOT IN`操作符时可能无法走索引，从而影响查询性能。本文将介绍`mysql not in`走索引的问题，并提供解决方案。
## 什么是索引
原创
2024-07-04 04:55:56
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概述索引优化的目的主要是让索引不失效，走正确的索引，续上次介绍的索引八大法则上篇，今天主要介绍下篇，下面一起来看看吧。。。一、不等于(!=或<>)导致索引失效1、不等于导致索引失效mysql> explain select * from tb_emp where name != 'Jack';mysql> explain select * from tb_emp where
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2024-07-23 22:13:51
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mysql in不走索引可能的情况
在MySQL 5.7.3以及之前的版本中，eq_range_index_dive_limit的默认值为10，之
后的版本默认值为200。所以如果大家采用的是5.7.3以及之前的版本的话，很容易采用索引统计数据而
不是index dive的方式来计算查询成本。当你的查询中使用到了IN查询，但是却实际没有
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2023-06-10 21:21:47
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