【索引失效】什么情况下会引起MySQL索引失效索引并不是时时都会生效的，比如以下几种情况，将导致索引失效：1.如果条件中有or，即使其中有条件带索引也不会使用(这也是为什么尽量少用or的原因) 注意：要想使用or，又想让索引生效，只能将or条件中的每个列都加上索引2.对于多列索引，不是使用的第一部分(第一个)，则不会使用索引3.like查询是以%开头4.如果列类型是字符串，那一定要在条
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2023-06-16 15:28:27
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MySQL中索引失效的场景用一句口诀记录：模型数空运最快模–代表模糊查询型–代表数据类型数–代表函数空–代表NULL运–代表数值运算最–代表最左原则快–代表全表扫描最快1、like 以%开头，索引无效；当like前缀没有%，后缀有%时，索引有效。 2、or语句前后没有同时使用索引。当or左右查询字段只有一个是索引，该索引失效，只有当or左右查询字段均为索引时，才会生效3、组合索引，不是使用第一列索
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2024-04-08 22:33:31
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虽然使用索引的初衷是提高数据库性能，但有时也要避免使用它们。下面是使用索引的方针。 1、索引不应该用于小规模的表。 2、当字段用于WHERE子句作为过滤器会返回表里的大部分记录时，该字段就不适合设置索引。 举例来说，图书里的索引不会包括像the或and这样的单词。 3、经常
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2024-05-12 17:29:55
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现有如下表及表中数据：其中有联合索引`idx_name_age_position` (`name`,`age`,`position`)CREATE TABLE `employees` (
`id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(24) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓名',
`age` int NOT
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2024-01-12 11:47:45
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索引失效一、那些情况导致的索引失效1.最左前缀原则2. 计算、函数使索引失效3. 类型转换导致索引失效4. 不等于（<>或!=）导致索引失效5. is not null /is null可能不走索引，也可以走索引6. 模糊匹配Like以%开头7. OR前后的条件列不是索引，导致索引失效 一、那些情况导致的索引失效1.最左前缀原则在MySQL数据库中，联合索引遵守最左前缀原则，联合索引
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2023-09-06 21:09:47
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# MySQL中的索引优化：何时添加和何时不使用索引
在数据库开发和管理中，合理使用索引是提升查询效率的关键。作为一名刚入行的小白，了解何时加索引、何时不加索引将帮助你在后期开发中更有效地处理数据。本文将详细讲解这一过程，包括流程、步骤和相关代码示例。
## 索引优化流程
我们可以将索引的优化过程分为以下几个步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] -->
MySQL是一种关系数据库管理系统，关系数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。MySQL所使用的 SQL 语言是用于访问数据库的最常用标准化语言。MySQL 软件采用了双授权政策，分为社区版和商业版，由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，一般中小型网站的开发都选择 MySQL 作为网站数据库。第一步骤：创建表 1、建
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2023-08-21 18:19:55
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# MySQL什么时候使用唯一索引
## 引言
在数据库中，索引是提高查询效率的重要手段之一。当数据量非常庞大时，没有合适的索引会导致查询性能严重下降。在MySQL中，唯一索引是一种特殊的索引，它不允许重复的索引值出现。在本文中，我将向你介绍什么时候使用唯一索引以及如何实现它。
## 什么时候使用唯一索引
使用唯一索引的主要场景是当我们需要保证某个字段的唯一性时。例如，我们有一个用户表，其中有
原创
2023-07-28 12:43:40
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索引并不是时时都会生效的，比如以下几种情况，将导致索引失效： 1.如果条件中有or，即使其中有条件带索引也不会使用(这也是为什么尽量少用or的原因) 注意：要想使用or，又想让索引生效，只能将or条件中的每个列都加上索引 2.对于多列索引，不是使用的第一部分，则不会使用索引 3.like查询是以%开头 4.如果列类型是字
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2024-02-20 12:14:30
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前言今天突然奇想，想着如果开启了一个事务，事务操作是修改一条数据记录的索引字段数据，那么这个索引会不会立马更新掉，还是等事务提交后再更新？我的理解我理解是会立马更新的，因为一般来说除了串行化这种隔离级别，其他隔离级别都是支持并行的，某种程度上是可以读取到其他事务的东西，只不过RC这个隔离级别采取了MVCC，但其实还是会更新数据，只不过通过版本链来控制数据透出，所以这里还是会更新索引的，这样就存在下
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2023-08-08 10:55:36
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建表和建立符合索引：10条索引失效2.1 全职匹配和最左前缀法则都使用到了索引用不到索引如果只用age，pos，age和pos则使用不到索引，因为违背了最左前缀法则部分使用到了索引，因为如果都使用到了索引，ke_len要为78，ref要为const,const. 如果使用name，pos，就是索引的第一个字段存在，是部分到索引的。1.从最左开始，建立的第一个索引不能丢失。2.中间的字段也不能断。口
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2023-11-19 09:01:53
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除了B-Tree 索引，MySQL还提供了如下索引：Hash索引只有Memory引擎支持，场景简单R-Tree索引MyISAM的一个特殊索引类型，主要用于地理空间数据类型Full-textMyISAM的一个特殊索引，主要用于全文索引，从MySQL 5.6开始InnoDB支持全文索引索引 / 存储引擎MyISAMInnoDBMemoryB-Tree索引支持支持支持HASH索引不支持不支持支持R-Tr
今天早晨和毕业生张某某，聊了会天儿，发现我们这边很多学生，在学习过程中真的是不重视MySQL，今天我们简单聊一下…今天借着休息的时间，简单聊一下MySQL索引存储的问题：先说一个共识性问题：给个别高频率查询数据表创建索引，能加快数据的查询速度。而不是给所有数据表，创建索引…MySQL创建索引的数据结构为什么选择B+树，而不是其他树？二叉树：存储过程中极容易出现极端情况：例如：如果数据是单边增长的情
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2024-09-06 10:42:11
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不同的引擎对于索引有不同的支持：Innodb和MyISAM默认的索引是Btree索引；而Mermory默认的索引是Hash索引。我们在mysql中常用两种索引算法BTree和Hash，两种算法检索方式不一样，对查询的作用也不一样。 区别：哈希索引适合等值查询，但是无法进行范围查询
哈希索引没办法利用索引完成排序
哈希索引不支持多列联合索引
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2023-08-05 00:56:58
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1、较频繁地作为查询条件的字段这个都知道。什么是教频繁呢？分析你执行的所有SQL语句。最好将他们一个个都列出来。然后分析，发现其中有些字段在大部分的SQL语句查询时候都会用到，那么就果断为他建立索引。2、唯一性太差的字段不适合建立索引什么是唯一性太差的字段。如状态字段、类型字段。那些只存储固定几个值的字段，例如用户登录状态、消息的status等。这个涉及到了索引扫描的特性。例如：通过索引查找键值为
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2023-10-09 20:41:26
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索引是提高查询速度的最重要的工具。当然还有其它的一些技术可供使用，但是一 般来说引起最大性能差异的都是索引的正确使用。在MySQL邮件列表中，人们经常询问那些让查询运行得更快的方法。在大多数情况下，我们应该怀疑数据表上 有没有索引，并且通常在添加索引之后立即解决了问题。当然，并不总是这样简单 就可以解决问题的，因为优化技术本来就并非总是简单的。然而，如果没有使用索引，在很多情况下，你试图使用其
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2024-06-17 21:21:35
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Mysql实战-索引最左侧匹配原则原理前面我们讲解了索引的存储结构，我们知道了B+Tree的索引结构，索引的叶子节点是严格排序的，就像你看到的 底层叶子节点 15->18->20->30->49->50等等 这样做有什么好处呢？ 这就引出了我们今天要讲的索引最左侧匹配原则1.叶子节点排序经过上图，我们知道叶子节点是严格排序的，B+Tree的叶子节点有以下特点每个节点内
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2023-10-20 21:29:52
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众所周知，InnoDB使用的索引结构是B+树，但其实它还支持另一种索引：自适应哈希索引。哈希表是数组+链表的形式。通过哈希函数计算每个节点数据中键所对应的哈希桶位置，如果出现哈希冲突，就使用拉链法来解决。从以上可以知道，哈希表查找最优情况下是查找一次.而InnoDB使用的是B+树，最优情况下的查找次数根据层数决定。因此为了提高查询效率，InnoDB便允许使用自适应哈希来提高性能。可以通过参数&nb
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2024-08-17 19:12:56
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MySQL索引的简单定义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。 索引的本质是：数据结构 一般来说索引本身很大，不可能全部存储在内存中，因此索引往往以索引文件的形式存储在磁盘上索引的优势类似于大学图书馆建数目索引，提高数据检索效率，降低数据库的IO成本 通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低了CPU的消耗索引的劣势虽...
原创
2022-03-02 14:47:47
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MySQL索引的简单定义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。 索引的本质是：数据结构 一般来说索引本身很大，不可能全部存储在内存中，因此索引往往以索引文件的形式存储在磁盘上索引的优势类似于大学图书馆建数目索引，提高数据检索效率，降低数据库的IO成本 通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低了CPU的消耗索引的劣势虽...
原创
2021-08-06 14:55:54
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