MySQL索引原理及慢查询优化（转）
MySQL凭借着出色的性能、低廉的成本、丰富的资源，已经成为绝大多数互联网公司的首选关系型数据库。虽然性能出色，但所谓“好马配好鞍”，如何能够更好的使用它，已经成为开发工程师的必修课，我们经常会从职位描述上看到诸如“精通MySQL”、“SQL语句优化”、“了解数据库原理”等要求。我们知道一般的应用系统，读写比例在10:1左右，而且插入操作
一、连接与子查询的区别连接与子查询都是用于连接多张表中的数据，在mysql内部实现的时候就是通过多重循环来实现的。以两张表为例，其实mysql在查询数据时就是通过一个二重循环来实现的，而在外层的循环中涉及的表就是查询的驱动表，当没有其他的查询条件时驱动表必定是要全表扫描的，而内层循环的表可以使用索引来加快查询，到这里为止连接与子查询都是一样的。两者的区别在于子查询中驱动表必定是in外部的表，而连接
基础数据准备准备一个数据表作为 数据演示 这里面一共 创建了三个索引联合索引 sname, s_code, address主键索引 id普通索引 heightSET NAMES utf8mb4;
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0;
-- ----------------------------
-- Table structure for student
-- -------
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
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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
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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
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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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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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选择普通索引还是唯一索引？ 对于查询过程来说： a、普通索引，查到满足条件的第一个记录后，继续查找下一个记录，直到第一个不满足条件的记录 b、唯一索引，由于索引唯一性，查到第一个满足条件的记录后，停止检索 但是，两者的性能差距微乎其微。因为InnoDB根据数据页来读写的。 对于更新过程来说： 概念：change buffer 当需要更新一个数据页，如果数据页在内存中就直接更新，如果不在内存中，在不
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2023-12-01 11:15:39
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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
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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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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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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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# MySQL中的OR走索引的实践指南
在SQL数据库中，优化查询性能是开发者必须关注的一个重要方面。特别是在MySQL中，如何使用索引来加速查询执行，尤其是在包含“OR”条件时，更是一个关键的挑战。本文将详细介绍如何实现MySQL中“OR走索引”的过程，并提供相应的代码示例和解释。
## 实现步骤
下面表格列出了实现“OR走索引”的主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-24 06:00:27
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一般情况下，我们会在一个索引上较多的使用等值查询或者范围查询，此时索引大多可以帮助我们极快的查询出我们需要的数据。那当我们在where条件中对索引列使用!=查询，索引还能发挥他的作用吗？以此SQL为例：select * from t where k != 6;
复制代码MySQL会如何执行这个SQL呢？是直接全表扫描吗？其实，走不走索引，只取决于一个因素，那就是成本。我们知道，MySQL中有一个
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2024-02-02 13:00:20
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本系列文章目录
展开/收起
MySQL怎么运行的系列（一）mysql体系结构和存储引擎MySQL怎么运行的系列（二）Innodb缓冲池 buffer pool 和 改良版LRU算法Mysql怎么运行的系列（三）InnoDB存储结构之行结构和页结构MySQL怎么运行的系列（四）Innodb索引结构和方案MySQL怎么运行的系列（五）Innodb表空间（tab
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2023-10-30 19:08:03
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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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