目录BinlogSQL中drop和delete的区别防止sql注入where,group by,having,order by执行顺序MySQL四种joinMySQL的join过程覆盖索引与回表数据库存储过程count(1)，count(*)和count(列名)的区别除了distinct外如何使用对数据去重group by 和 distinct的区别union与union allMysql中ch
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2024-09-25 08:28:56
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在我的工作中，我经常遇到复杂的查询需求，而在 MySQL 中使用 `OR` 和 `AND` 的联合查询便是许多业务逻辑中的关键部分。通过对这个主题的深入研究，我希望与大家分享解决“mysql or and 联合使用”的一系列思路和过程。
## 协议背景
在理解 MySQL 的 `OR` 和 `AND` 运算符的使用之前，有必要先了解它们在逻辑查询中的分层关系。我们可以用 OSI 模型的四象限图
MySQL索引使用及匹配规则1.等值匹配where语句中的几个字段名称和联合索引的字段完全一样,而且都是基于等号的等值匹配,这样一定会用上索引,即使where语句里写的字段的顺序和联合索引里的字段顺序不一致也没关系,MySQL会自动优化2.最左侧列匹配where语句里不一定要根据索引里的字段来查,只要根据最左侧的部分字段来查也是可以的3.最左前缀匹配原则like '1%'是可以使用所有的,但是li
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2023-08-16 15:33:29
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总结1.当创建(a,b,c)联合索引时，相当于创建了(a)单列索引，(a,b)联合索引以及(a,b,c)联合索引想要索引生效的话,只能使用 a和a,b和a,b,c三种组合；当然，我们上面测试过，a,c组合也可以，但实际上只用到了a的索引，c并没有用到！2.不完全总结下，单列索引更适合查询条件只有某一列，或者条件连接词是or。举个例子，如果只建立了(a) (b) (c) 三个单列索引，那么：对于 s
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2024-08-10 22:36:13
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最近项目中一张表数量测试达到千万级别，考虑加索引，对于单列索引及联合索引（复合索引）简单学习了下，做一下笔记。联合索引生效前提：因为联合索引有顺序讲究，联合索引的第一个字段是引导列，只有他被引用的时候索引才会走假设你有联合索引 idx1 (col1,col2,col3)
如果你基于
1、where col1=123;
2、where col1=123 and col2=321;
3、where
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2023-06-06 22:04:23
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本文演示所用的表结构CREATE TABLE `test_group_index` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`a` varchar(10) DEFAULT NULL,
`b` varchar(10) DEFAULT NULL,
`c` varchar(10) DEFAULT NULL,
`d` varchar(10) DE
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2023-08-08 09:22:49
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索引的使用规则1. 最左前缀法则如果索引了多列（联合索引），要遵守最左前缀法则。最左前缀法则指的是查询从索引的最左侧开始，并且不能跳过索引中的列。如果跳过某一列，索引将部分失效（后面的字段索引失效）。最左列的索引存在即可，与所放的位置无关。2. 范围查询联合索引中，出现范围查询（>,<），范围查询右侧的列索引失效。3. 索引列运算不要在索引列上进行运算操作，索引将失效。4. 字符串不加
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2023-08-20 18:18:53
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注意：Index（Name，Age）表示在Name，Age两列上建立联合索引
由于索引对数据库的查询性能有着至关重要的影响，下面是我的一些总结和体会：
一个查询一次只能使用一个索引：select name from user where name='plantegg' and age>35 , 如果Index（name); Index(age)的
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2023-08-24 12:38:57
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1. 为什么使用索引 在无索引的情况下，MySQL会扫描整张表来查找符合sql条件的记录，其时间开销与表中数据量呈正相关。对关系型数据表中的某些字段建索引可以极大提高查询速度（当然，不同字段是否selective会导致这些字段建立的索引对查询速度的提升幅度不同，而且索引也并非越多越好，因为写入或删除时需要更新索引信息）。 对于MySQL的Innodb储存引擎来说，大部分类型的index均以B-
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2023-09-19 22:55:03
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mysql联合索引
命名规则：表名_字段名1、需要加索引的字段，要在where条件中2、数据量少的字段不需要加索引3、如果where条件中是OR关系，加索引不起作用4、符合最左原则联合索引又叫复合索引。对于复合索引:Mysql从左到右的使用索引中的字段，一个查
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2024-04-25 15:42:11
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在使用索引规则的时候，会有一个前置条件，就是索引的类型一般是联合索引，至于为什么要使用联合索引，是因为数据的增删改都会维护索引，所以过多的索引在方便我们快速查询的时候，同时还会带来一部分的性能问题。这时就需要使用到联合索引了，联合索引既能减少索引的数量，又能满足我们查询的需求全值匹配规则这个规则的使用需要我们在where条件的判断中，根据联合索引的顺序来查询，同时条件必须是等于举个例子，假如我们有
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2023-08-10 09:41:39
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什么是联合索引?联合索引又叫复合索引。对于复合索引:Mysql从左到右的使用索引中的字段，一个查询可以只使用索引中的一部份，但只能是最左侧部分。例如索引是key index (a,b,c). 可以支持a | a,b| a,b,c 3种组合进行查找，但不支持 b,c进行查找 .当最左侧字段是常量引用时，索引就十分有效。两个或更多个列上的索引被称作复合索引。 利用索引中的附加列，您可以缩小搜索的范围，
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2023-05-30 21:15:10
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情况是这样，有一张表，建立了一个组合索引，比如:userId，userType，orgId这三个字段组合，顺序也是这样的，然后写sql的时候这样写的：select * from user where userType=0 and userId=1;
select * from user where userType=0 and userId=1; 同事说这样写SQL的效率会有影响，建
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2024-07-24 09:37:33
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step1 索引使用场景一、需创建索引的场景：主键自动建立唯一索引；频繁作为查询条件的字段应该创建为索引；多表关联查询中，关联字段应该创建索引 on 两边都要创建索引；查询中排序的字段，应该创建索引， B + tree 有顺序，其插入就是以小到大， 取出的时候依据排序的字段查出就不用在排序了；覆盖索引，应用覆盖缩影不需要回表,通过组合索引来创建覆盖索引；统计或者分组字段，应该创建索引；二、不需要创
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2023-07-04 16:30:55
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哪些需要创建索引： 1.主键自动建立唯一索引 2.频繁作为查询条件的字段应该创建索引 3.查询中与其他表关联的字段，外键关系建立索引 4.频繁更新的字段不合适创建索引 5.where条件里用不到的字段不创建索引 6.在高并发的时候，倾向创建复合索引 7.查询中的排序字段，排序字段若通过索引去访问将大大提高排序速度 8.查询中统计或者分组字段哪些表不需要创建索引： 1.表记录太少 2.经常增删改的表
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2023-10-27 23:08:47
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# 如何在 MySQL 中使用联合主键
## 引言
在数据库设计中，联合主键是由多个列组合而成的主键，用于唯一标识表中的一条记录。在 MySQL 中，创建联合主键是一个常见的需求，尤其是当单一列不能唯一标识记录时。本文将指导你如何实现 MySQL 中的联合主键，从流程到代码示例，帮助你快速掌握这一知识。
## 流程概述
创建联合主键的流程可以分为以下几步：
| 步骤 | 描述
在开发使用 JPA (Java Persistence API) 的应用时，我们常常需要利用 MySQL 进行联合查询。本文将深入探讨如何解决“mysql使用jpa联合查询”的问题，涵盖背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南和最佳实践等多个方面。
## 背景定位
在许多企业应用程序中，数据通常分散在多个表中。为了获得全面的系统视图，开发者需要在 MySQL 中进行联合查询。使用 JP
1.什么场景下适合创建索引，什么场景下不适合创建索引。？ 1.1 where，order by，group by中频繁出现，且数据分布比较离散的列适合创建索引。比如有个用户表，用户名，手机号经常会作为查询条件，且不同用户用户名，手机号都不同（数据较离散），因此适合创建索引。但是用户的性别，虽然也会经常作为查询条件，但是因为性别只有男，女，未知等几种，数据不够离散，因此不适合创建索引。为什么要离散？
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2023-09-26 17:35:41
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1) 不同应用中B+树索引的使用对于OLTP应用，由于数据量获取可能是其中一小部分，建立B+树索引是有异议时的对OLAP应用，情况比较复杂，因为索引的添加应该是宏观的而不是微观的。2) 联合索引对表上多个列进
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2023-09-04 12:48:32
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# MySQL中delete和not in联合使用
在MySQL数据库中，我们经常需要删除某个表中的一部分数据。有时候，我们想要删除的数据需要满足某些条件，这时候就可以使用delete和not in联合使用来实现。
## delete和not in的基本用法
首先，让我们来了解一下delete和not in的基本用法。
- **delete**：用于删除表中的数据。
- **not in*
原创
2024-03-29 05:51:46
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