# 如何实现 MySQL 的 GROUP BY 建索引更慢了
MySQL 是一种流行的开源关系数据库管理系统，而 `GROUP BY` 语句在数据处理和统计分析过程中尤为重要。在某些情况下，使用 `GROUP BY` 的速度会变慢，尤其是与索引相关时。接下来，我将带你逐步了解如何解决这个问题，从基本概念到实际应用，帮助你更好地理解 MySQL 的性能调优。
## 1. 了解 GROUP BY
原创
2024-10-26 03:22:38
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领导让我SQL优化，我直接把服务干挂了...前言MySQL大表加字段或者加索引，是有一定风险的。大公司一般有DBA，会帮助开发解决这个痛点，可是DBA是怎么做的呢？小公司没有DBA，作为开发我们的责任就更大了。那么我们怎么才能安全的加个索引呢？今天，我们通过模拟案例以及原理分析，去弄清楚MySQL中DDL的风险，以及如何避免事故发生。准备软件以及项目安装本地版本MySQL。一个简单的增删改查项目。
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2024-07-21 18:17:11
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B+树结构我们说对于InnoDB存储引擎来说，表中的数据都存储在所谓的B+树中，我们每多建立一个索引，就相当于多建立一棵B+树。对于聚簇索引对应的B+树来说，叶子节点处存储了完整的用户记录（所谓完整用户记录，就是指一条聚簇索引记录中包含所有用户定义的列已经一些内建的列），并且这些聚簇索引记录按照主键值从小到大排序。对于二级索引对应的B+树来说，叶子节点处存储了不完整的用户记录（所谓不完整用户记录，
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2024-10-08 22:26:34
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在MySQL中，有一些语句即使逻辑相同，执行起来的性能差异确实极大的。
先抛出一个结论：如果想使用索引树搜索功能，就不能使用数据库函数来处理索引字段值，而是在不改变索引字段值的同时，自己通过SQL语句来实现逻辑
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2023-07-04 09:42:08
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索引类似大学图书馆建书目索引，可以提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本。MySQL在300万条记录左右性能开始逐渐下降，虽然官方文档说500~800w记录，所以大数据量建立索引是非常有必要的。MySQL提供了Explain，用于显示SQL执行的详细信息，可以进行索引的优化。一、导致SQL执行慢的原因：硬件问题。如网络速度慢，内存不足，I/O吞吐量小，磁盘空间满了等。没有索引或者索引失效。（一般
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2023-09-02 11:37:18
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# MySQL延迟关联知识入门
MySQL 的延迟关联（也称为延迟加载）是一种优化手段，能够提高数据库查询效率，并减少不必要的数据加载。作为一个刚入行的小白，理解这个概念可能有点抽象，但没关系，本文会详细分步讲解如何实现 MySQL 延迟关联。
## 1. 流程概述
首先，我们来简要概述一下整个实现过程。下面的表格展示了实现 MySQL 延迟关联的基本步骤：
| 步骤 | 描述
为什么要创建索引呢？这是因为，创建索引可以大大提高系统的性能。 第一，通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。 第二，可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。 第三，可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。 第四，在使用分组和排序 子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。 创建索引的缺点也许会有人要问：增加
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2023-10-05 14:17:02
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# 加了Redis缓存为什么更慢了？
## 1. 引言
在日常开发中，我们经常会使用缓存来提高系统性能，其中Redis是一种常用的缓存方案。然而，有时候我们可能会遇到一个奇怪的问题：在加入了Redis缓存之后，系统的响应时间反而变慢了。本文将解释这个现象背后的原因，并提供解决方案。
## 2. 问题分析
首先，我们需要分析为什么加了Redis缓存后会导致系统变慢。这个问题通常出现在以下几种情况
原创
2023-08-12 10:03:23
197阅读
# Java多线程更慢了
在Java编程中，多线程一直被认为是一种提高程序性能的有效方式，通过充分利用计算机的多核处理器，可以同时执行多个任务，提高程序的运行效率。然而，有时候我们会发现，使用多线程并不一定能够达到预期的效果，甚至可能会导致程序运行速度更慢。这种现象可能会让人感到困惑，接下来我们将探讨一下Java多线程为何会出现"更慢"的情况。
## 多线程的优势
在正常情况下，多线程可以显
原创
2024-04-28 05:30:51
85阅读
# Redis 分布式锁导致性能问题解决方案
## 1. 简介
在分布式系统中，为了保证数据的一致性和并发访问问题，常常需要使用分布式锁来进行资源的互斥访问。Redisson 是一款基于 Redis 的 Java 实现的分布式对象和服务框架，它提供了一种方便易用且高效可靠的分布式锁解决方案。
然而，在某些情况下，使用 Redisson 分布式锁会导致性能下降的问题，即"Redisson 加锁
原创
2024-01-14 08:56:10
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引言上篇文章的运行结果会返回一个特征重要性列表，表示了一个预测分类问题中，各变量对分类的贡献程度，为了方便，我们需要将重要性排序，从而直观看的哪些是重要的特征，哪些是不重要的，其次，为了提高效率，有时我们需要的是特征对应的索引，而不是特征具体的值，例如我们需要首先知道是几号特征最重要，其次才需要知道它的重要性占比是多少，所以这篇文章主要介绍排序算法和返回索引.回顾[ 0.01711044 0.0
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2024-10-10 09:37:55
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昨天长春的天气让人倍感生活丰富多彩。早上的时候是阴天，然后下了场小雨，小雨还没停，转成下雪。大雪，全年无休，春天以后每天一场，大家正期待这场有能耐的大雪持续到五一节。先是小雪，然后开始刮风，等风把雪吹成斜斜的线条的时候，转成了大雪片子。中午以前，大雪停了，出太阳。太阳晒了一会，起风，终于开始了正常的春天，沙尘暴开始了。 沙尘暴一直没停，到晚上九十点钟，PM10飙升至重度污染。尚未结束供暖期，但
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2024-07-29 20:17:54
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语法：
INSERT DELAYED ...
说明：
INSERT语句的DELAYED选项是一个MySQL扩展标准的SQL,是非常有用的,如果你有客户,不用或不需要等待插入完成。
当一个客户使用插入延迟,它会在服务器立刻成功,当表没有被其他任何线程使用，被排队
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2023-11-02 22:56:47
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这里我们探讨数据在磁盘上的物理组织 对索引的开销造成的影响。一般来讲，主键值彼此接近的行的物理位置也会靠在一起。（表会很自然地按主键顺序聚簇）在某种情况下，使用这个索引可能很不错，但是在另外一种情况下它却不能很好的工作。从生产系统转储数据并加载到开发系统时，也应该考虑这点。看完了本篇文章的实验，你就能回答这类问题：”为什么在这台机器上运行的完全不同？难道它们不一样吗？“是的，它们确实不一样的，因为
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2024-03-22 09:52:04
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前言
Java 8给大家带来了一个非常便捷的多线程工具：并行流，一改往日Java多线程繁琐的编程规范，只需要一行代码，就可以让一个多线程跑起来，似乎让很多人忘记了被多线程支配的恐惧，这篇文章给大家分享一个真实的生产故障，由于在消费消息的处理器中使用了Java 8的并行流，导致集群消费消息的能力急速下降，造成线上消息堆积，引发故障。可能有朋友会好奇，到底是什么场景让并行流起了反作用？并行流执行速度一
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2021-07-06 14:59:46
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DB2 reorgRUNSTATS: db2 connect to rmdb11 user rmadmin using rmadmin 对所有用户表执行runstats（reorgchk加update参数等同于runstats） $ db2 reorgchk update statistics on table user
Doing RUNSTATS .... REORG:在检查结果中，
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2024-03-29 16:10:25
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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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## Python 多线程处理文件后更慢了——初学者指南
在开发中，我们时常遇到多线程的问题，特别是在处理文件时。虽然多线程能够提高效率，但有时我们却发现它的速度反而变慢了。这篇文章将帮助新手理解如何使用 Python 的多线程并避免常见的问题。
### 文章结构
1. 流程概述
2. 详细步骤与代码
3. 关系图
4. 状态图
5. 结论
### 1. 流程概述
我们首先需要了解使用多
原创
2024-10-02 03:41:58
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# SQL Server 加了 TOP 1 反而更慢了：我们为什么会遇到这个问题？
在使用 SQL Server 进行数据查询时，`TOP` 子句通常被用来限制结果集的大小。这看似是一个优化查询性能的方法，但在某些情况下，加上 `TOP 1` 反而会使查询的执行速度变慢。这种情况的出现往往与数据量、索引、查询计划等多个因素有关。本文将深入探讨这个问题，并提供一些代码示例来帮助理解。
## 查询
1、参考资料（多线程系列）1、：Java多线程系列目录1.1、基础篇01. Java多线程系列--“基础篇”01之 基本概念02. Java多线程系列--“基础篇”02之 常用的实现多线程的两种方式03. Java多线程系列--“基础篇”03之 Thread中start()和run()的区别04. Java多线程系列--“基础篇”04之 synchroniz
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2023-08-24 19:42:13
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