**索引**我们要学习一个东西就要先了解他是干什么的有什么作用，学了以后对你会有什么帮助或者是让你感觉麻烦的事情不在那么麻烦，下面我们就来看一下这次我们要学习的内容。一，索引1，索引简介 1）什么是索引？ 一般的应用系统，读写比例在 10:1 左右，而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题，在生产环境 中，我们遇到最多的，也是最容易出问题的，还是一些复杂的查询操作，因此对查询语句的优化显然是重
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2024-05-30 14:05:16
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建组合索引的时候，区分度最高的在最左边。 正例：如果 where a=? and b=? ，a 列的几乎接近于唯一值，那么只需要单建 idx_a 索引即 可。 说明：存在非等号和等号混合判断条件时，在建索引时，请把等号条件的列前置。如：where a>? and b=? 那么即使 a 的区分度更高，也必须把 b 放在索引的最前列。区分度是什么首先，组合索引指的是将多个列组合在一起形成的索引，
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2024-02-24 18:42:14
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MySQL为什么有时候会选错索引？扫描行数是怎么判断的？
MySQL在真正开始执行语句之前，并不能精确地知道满足这个条件的记录有多少条，而只能根据统计信息来估算记录数。
这个统计信息就是索引的“区分度”。显然，一个索引上不同的值越多，这个索引的区分度就越好。而一个索引上不同的值的个数，我们称之为“基数”（cardinality）。也就是说，这个基数越大，索引的区分度越好。
mysql采用的采样统
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2023-12-15 17:50:22
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分辨力和鉴别阈都是通过变化来表示的，但有的是最小变化，有的是最大变化，两者之间有什么区别呢。显示装置的分辨力是指“能有效辨别的显示示值间的最小差值”。也就是说，显示装置的分辨力是指指示或显示装置对其最小示值差的辨别能力。分辨力高可以降低读数误差，从而减少由于读数误差引起的对测量结果的影响。比如数字显示装置的测量仪器的分辨力：最低位数字显示变化一个歩进量时的示值。比如：电压表，实际分度值为1mV，最
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2024-04-06 22:08:41
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**索引注意事项**根据区分度，更新频繁判断是否要创建索引。 区分度：count(distinct(列))/count(*) 如果区分度高于80%，则可以建立索引，且区分度越高，如果创建联合索引，应该放在左侧。 如果更新过于频繁的字段不适合建立索引，因为更新会变更b+树，会大大降低索引性能。 如果一个列的前一定长度的字节，便能做到全列索引，可以使用 create index ix_test on
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2023-11-14 10:01:02
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# MySQL索引区分度不大：深入理解索引的效果
在关系型数据库中，索引是一个非常重要的概念。它通过提高数据检索的速度来提升数据库的性能。然而，并不是所有的索引都有良好的效果，特别是当索引的区分度不大时。本文将深入探讨这一主题，并通过示例代码和图表进行说明。
## 什么是索引？
在数据库中，索引是一个数据结构，它能快速地查找表中的记录。可以把索引想象成书籍的目录，通过目录可以快速找到特定内容
# MySQL索引区分度评价
在MySQL数据库中，索引是一种能够提高查询效率的数据结构。通过对数据库表中的列创建索引，可以快速定位到符合查询条件的数据，从而加快查询速度。然而，索引的效果取决于索引列的区分度。本文将介绍MySQL索引区分度的评价方法，并通过示例代码演示如何评估索引的区分度。
## 什么是索引区分度
索引区分度是指索引列中不同值的数量与总行数的比例。如果索引列的所有值都是唯一
原创
2024-05-07 04:07:41
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# MySQL 查看索引区分度
## 简介
在使用MySQL进行数据库开发过程中，了解和优化索引是非常重要的一项技能。索引区分度是指索引列上不同值的数量与表中总记录数的比值，用来衡量索引的选择性和效率。通过查看索引区分度，我们可以评估当前索引的使用效果，以及是否需要进行优化。
本文将介绍如何使用MySQL来查看索引区分度，并提供详细的步骤和代码示例。
## 流程图
```mermaid
原创
2023-09-24 00:19:43
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# 如何查看 MySQL 索引区分度
在数据库管理中，索引是提升查询效率的重要工具，而索引的“区分度”则有效地影响了一些查询操作的性能。今天，我将教你如何在 MySQL 中查看索引区分度的方法。我们会一步一步来，确保你能轻松理解每个步骤。
## 整体流程
在开始之前，我们先来看一下整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 选择需要分析的表
八、索引区分度、索引长度索引长度越长，索引区分度越高。索引长度越短，索引区分度越低。区分度越高，意味着排序越快，或者说本身就是按照大概率正确的顺序排好的。但索引长度越长，也意味着相同空间内能容纳的数目越少，所以需要找到一个平衡点。(一) 索引区分度索引区分度即是否能够区分不同索引，或者说是不同索引的数目。如用户表有三条数据，其中mobile字段分别为"110"、“119”、“120”，如果以前一个
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2023-09-22 14:09:35
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# MySQL 索引与区分度不大的字段：入门指南
## 引言
在数据库管理中，索引是一个关键的概念，尤其是在使用MySQL时。对于初学者而言，理解索引的工作原理及其对查询性能的影响至关重要。本文将指导你如何为区分度不大的字段创建索引，并通过步骤化的方式说明有效实现。
## 流程概述
以下是创建MySQL索引的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|
mysql高级特性：索引1.索引的定义：mysql官方对索引的定义为：索引（index）是帮助Mysql高效获取数据的数据结构（有序）。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种放肆引用（指向数据），这样就可以在这些数据结构上实现高级的查找算法，这种数据结构就是索引。如下的示意图所示左边是数据表，一共有两列七条数据，最左边的是数据记录的物理地址 如“0x07”就是
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2024-02-19 17:02:21
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首先 索引长度和区分度是相互矛盾的，索引长度太短，那么区分度就很低，吧索引长度加长，区分度就高，但是索引也是要占内存的，所以我们需要找到一个平衡点；那么这个平衡点怎么来定？比如用户表有个字段 username ，要给他加索引，问题是索引长度多少合适？其实我们知道 百家姓里面有百多个姓 ，但是大多数人的姓 集中在前十多个；如果我设置索引索引长度为1，对染占内存少，但是区分度低，区分度低索引的效率越低
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2017-02-12 21:32:42
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MySQL索引长度和区分度 索引长度和区分度是相互矛盾的 索引长度太短，那么区分度就很低，索引长度加长，区分度就高，但是索引也是要占内存的 需要找到一个平衡点 比如用户表有个字段username ，要给他加索引，问题是索引长度多少合适？ 如果设置索引长度为1，占内存少，但是区分度低，区分度低索引的效
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2021-03-01 03:24:00
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# 使用MySQL创建低区分度索引的指南
在数据管理中，索引是提升查询性能的关键。然而，并不是每个字段都适合创建索引，尤其是低区分度的字段。今天，我们将通过一个流程化的步骤来教会你如何在MySQL中为低区分度的字段创建索引。
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 了解低区分度字段的概念 |
| 2 | 创建示例数据库和表 |
| 3
首先 索引长度和区分度是相互矛盾的， 索引长度太短，那么区分度就很低，吧索引长度加长，区分度就高，但是索引也是要占内存的，所以我们需要找到一个平衡点； 那么这个平衡点怎么来定？ 比如用户表有个字段 username ，要给他加索引，问题是索引长度多少合适？ 其实我们知道 百家姓里面有百多个姓 ，但是
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2020-06-22 09:02:00
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#### MySQL 多大区分度索引问题分析及解决方案
在使用 MySQL 作为我们的主要数据库管理系统时，索引的效率和性能对于应用程序的响应时间至关重要。有时，我们会面对“多大区分度索引”这个问题，这往往意味着我们的索引无法有效提高查询效率，甚至可能导致性能下降。接下来，我将深入探讨这个问题的背景、错误现象、根因分析、解决方案以及优化预防措施。
### 问题背景
许多企业依赖 MySQL
author：skate time:2013/04/10 mysql索引测试案例 实验条件：mysql> show create table users\G;
*************************** 1. row ***************************
Table: users
Create Table: CREATE
# 如何在 MySQL 中实现针对区分度低的索引
在 MySQL 中，索引是提高查询效率的重要工具。然而，对于区分度低的字段（例如性别、国家等），传统的 B-TREE 索引可能并不高效。这是因为如果字段的结果集中只有少数几个不同的值，使用索引可能不会带来显著的性能提高。在这种情况下，可以考虑使用“覆盖索引”或其他策略来提高查询性能。本文将详细讲解如何在 MySQL 中处理区分度低的索引。
##
原创
2024-08-24 06:29:01
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## 实现“mysql区分度差的字段索引”流程
为了实现“mysql区分度差的字段索引”，我们将按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 确认需要创建索引的表 |
| 步骤二 | 分析表数据的区分度 |
| 步骤三 | 确定区分度差的字段 |
| 步骤四 | 创建索引 |
| 步骤五 | 验证索引效果 |
下面我们将逐步介绍每个步骤需要做的操
原创
2023-07-18 18:17:26
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