# 浅析 MySQL 中大于等于和小于等于索引失效的问题
在使用 MySQL 数据库时，理解索引的使用和其失效的情况是非常重要的。特别是在使用大于等于（`>=`）和小于等于（`=` 和 `= 100 AND price = 100 AND price >QueryOptimizer: 提交查询请求
QueryOptimizer->>Database: 执行查询
Database-
一、了解索引当我们使用汉语字典查找某个字时，我们会先通过拼音目录查到那个字所在的页码，然后直接翻到字典的那一页，找到我们要查的字，通过拼音目录查找比我们拿起字典从头一页一页翻找要快的多，数据库索引也一样，索引就像书的目录，通过索引能极大提高数据查询的效率。索引的实现方式在数据库中，常见的索引实现方式有哈希表、有序数组、搜索树哈希表 哈希表是通过键值对（key-value）存储数据的索引实现方式，可
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2024-06-22 07:27:54
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索引的底层原理MySQL支持两种索引，一种是B-树（B树）索引，一种是哈希表索引，这两种索引的查询效率较高。MYSQL中InnoDB存储引擎是（基于B-树 ，实际MYSQL采用的是B+树)B-树的特点：B-树是一种 m为什么将B-树的节点大小一般设置为和磁盘块大小一致 ？索引是以文件的形式存储在磁盘上，磁盘每次往内存加载数据是有基本单位的，磁盘的读取是按block块操作的（内存是按pa
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2023-09-03 12:44:51
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## MySQL 不等于 和大于 索引
在数据库中，为了提高查询效率，我们经常会使用索引来加速查询操作。MySQL作为最常用的关系型数据库之一，也提供了丰富的索引类型来满足不同的需求。其中，不等于和大于操作是我们常见的查询条件，那么如何在MySQL中使用索引来优化这类查询呢？本文将带你深入了解这个问题。
### 不等于操作的索引优化
不等于操作（`` 或 `!=`）在查询中经常被使用，它表示
原创
2023-09-18 18:47:34
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# 深入理解 Docker Compose：链接服务的力量
Docker Compose 是一个强大的工具，使得在容器化环境下构建、管理和运行多容器应用变得轻而易举。在开发过程中，多个服务之间的链接和通信非常关键，而 Docker Compose 提供了一种清晰、简便的方式来管理这一切。本文将深入探讨 Docker Compose 的链接功能，并通过示例来演示其强大之处。
## 1. Dock
原创
2024-08-15 07:47:33
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# 如何实现 MySQL 中的“小于等于”索引
## 引言
在数据库中，创建索引是提升查询效率的重要手段之一。尤其在处理较大数据集时，合适的索引能够显著减少查询的响应时间。本篇文章将带你了解如何在 MySQL 中实现“小于等于”条件的索引，适合刚入行的小白开发者。
## 整体流程
为了实现“小于等于”索引，我们可以分为以下几个步骤。这个过程可以通过表格的形式清晰展示：
| 步骤
原创
2024-08-21 09:09:17
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# 如何实现"mysql大于等于索引"
## 概述
在mysql中，创建大于等于索引可以提高查询效率，特别是处理大量数据时。本文将介绍如何实现"mysql大于等于索引"，并指导初学者完成该操作。
### 步骤概览
下表展示了实现"mysql大于等于索引"的步骤概览：
| 步骤 | 操作内容 |
| ---- | -------- |
| 1 | 连接到mysql数据库 |
| 2
原创
2024-02-27 07:35:20
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# MySQL中的大于等于索引及其应用
在数据库管理系统中，索引是一种提高查询速度的重要工具。它就像图书馆中的目录，可以帮助快速找到需要的信息。在MySQL中，使用合适的索引可以显著提升查询效率，尤其是在涉及“大于等于”条件时。本文将详细探讨MySQL中的大于等于索引及其应用，通过代码示例帮助读者 mejor理解。
## 什么是索引？
索引是数据库中一种用于快速查找数据的结构。MySQL支持
# MySQL索引失效问题及解决方案
在数据库操作中，索引是提升查询效率的重要工具。然而，在某些情况下，MySQL索引可能失效，导致查询性能下降。当我们使用大于等于（>=）和小于等于（=）和小于等于（= 20;
```
2. 使用函数，索引失效：
```sql
SELECT * FROM users WHERE YEAR(CURDATE()) - age >= 20;
```
3. 类型不
MYSQL谓词（like/between/in等）及case表达式一、谓词1、什么是谓词2、like—字符串部分一致查询3、between—范围4、is (not) null—判断是否为null5、in—or的简便方法in 和 or 的区别in和子查询6、exist（存在）二、case表达式1、搜索case表达式2、简单case表达式三、集合运算1、表的加减法1.1 表的加法— union1.2
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2024-01-19 23:51:08
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索引在我们使用MySQL数据库时可以极大的提高查询效率，然而，有时候因为使用上的一些瑕疵就会导致索引的失效，无法达到我们使用索引的预期效果，今天介绍几种MySQL中几种常见的索引失效的原因，可以在以后的工作中尽可能避免因索引失效带来的坑。一、 被索引字段，发生了隐式类型转换MySQL在sql执行过程中，会将sql语句中与字段原类型不匹配的值，进行一个类型转换 看个例子说明
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2024-04-06 13:36:31
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覆盖索引：索引中已经包含所有需要读取的列的查询称为覆盖索引。所需基础：了解二级索引，聚族索引，回表操作，二级索引中的目录项(非叶子节点)也包含主键覆盖索引就是利用优化器的优化机制，在可以不检索到记录的情况下，只搜索了二级索引，不进行回表操作，不进行聚族索引的查询，不取出所在记录，然后达到select的目的。适用情况：select出的字段很少的情况。操作：建立联合索引。比如你只要select nam
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2023-12-21 11:06:01
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索引分为聚集索引和非聚集索引，mysql中不同的存储引擎对索引的底层实现可能会不同，这里只关注mysql的默认存储引擎InnoDB。 利用下面的命令可以查看默认的存储引擎show variables like '%storage_engine%';聚集索引：索引中键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序（索引中的数据物理存放地址和索引的顺序是一致的），可以这么理解：只要是索引是连续的，那么数据在存
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2024-06-04 05:22:13
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索引失效原则不要再索引上进行任何操作（计算、函数、类型转换），否则索引失效。不要在索引上进行加减乘除计算，例如：where t.tid * 3 = ‘’；乘与3为计算，会导致索引失效。不能使用不等于（!=、<、>、is null、is not null），模糊查询like以百分号%开头（’%参数%’）。对于复合索引。不要跨列使用或无需使用（满足最佳左前缀）。尽量使用全索引匹配，复合索引
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2023-12-16 06:40:28
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算术运算符：+ - * / %比较运算符：> >= < <= =(等于) <>(不等于) ==(等于) !=(不等于)逻辑运算符逻辑与： and逻辑或： or逻辑非： notis运算符它只用于对布尔值和空值(null)进行判断，综合起来，就只有如下4种情形：XX字段 is true //表示某个字段的值是true，则结果是true，否则结果就是false。XX字
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2023-07-13 19:57:00
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此文是学习索引的总结：唯一索引：创建唯一索引的列值必须唯一，但是允许值为空。如果创建的唯一索引中包含多个字段，也就是复合索引，则索引中包含的多个字段的值的组合必须唯一。验证索引提升查询效率:explain 【sql 语句】；mysql评估全表比索引慢，就回全表扫。等值匹配：is null 和is not null 根据实际匹配的数据量确定走不走索引，in和not in：in走索引，not in 不
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2023-12-09 19:43:09
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一、 mysql 索引实际操作总结同一个字段如时间，在多个索引中存在，如一个为组合索引，一个为普通索引。索引建立先后顺序，还会影响mysql选择走那个索引；组合索引只要是等号，条件的字段的先后顺序不会影响走组合索引，如果是大于或者between就会有影响；in 不会有影响；但是not in和 <> （不等于，最好都转化成in的查询） 不会走索引：如SELECT *
FROM `pref
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2023-08-18 12:35:36
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一、BTreeBTree索引是最常用的mysql数据库索引算法，因为它不仅可以被用在=,>,>=,<,<=和between这些比较操作符上，而且还可以用于like操作符，只要它的查询条件是一个不以通配符开头的常量，例如：select * from user where name like ‘jack%’;
select * from user where name like
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2023-11-20 09:19:13
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MySQL IN运算符简介IN运算符允许你确定一个指定字段的值是否在给定列表或子查询中。下面是IN 运算符的语法：SELECT
column1,column2,...
FROM
table_name
WHERE
(expr|column_1) IN ('value1','value2',...);让我们更详细地检查查询：您可以在WHERE子句中使用IN运算符。列表中
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2023-11-26 08:47:17
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# 实现mysql小于等于可以匹配索引
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(确定查询条件) --> B(编写SQL语句)
B --> C(执行SQL语句)
C --> D(分析执行计划)
D --> E(优化SQL语句)
E --> F(查看索引是否被使用)
F --> G(调整索引或SQL语句)
```
## 整
原创
2024-06-19 04:04:38
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