什么是索引索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构索引的数据结构二叉树：理想的情况下应该是下面这样的 但用这个数据结构的话会产生下面这种情况，所以不适用 红黑树：但是如果数据量达到百万级别了，红黑树树高还是太高了，而且范围查找需要回滚查询效率低Hash表：hash表是散列存放，用hash函数计算出来的hash模拟存放的地址，所以直接查找效率很高，但是！！如果出现范围查找就会出问题，如下图
# MySQL大于时间条件索引
在数据库优化中，索引的作用至关重要，尤其是在处理时间条件时。时间条件通常涉及到“>”、“=”和“ '2023-01-01';
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由于我们在`order_date`字段上创建了索引，MySQL会利用该索引加速查询过程，而不是进行全面的问题查询。
## 状态图示例
下面是一个简单的状态图，展示了索引查询的状态转换：
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stateDia
# MySQL 时间条件筛选走索引
在数据库管理中，索引是优化查询性能的关键因素之一。尤其是在处理时间类型的数据时，合理使用索引能够显著提高查询效率。本文将探讨如何通过时间条件来筛选数据，以及如何确保查询能够利用索引。
## 1. 时间条件筛选的重要性
在许多业务场景中，时间数据往往是查询的主要条件。例如，销售记录、用户登录时间等。使用时间条件进行筛选可以帮助我们快速找到需要的数据。
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原创
2024-09-05 03:16:16
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### MySQL时间条件不走索引
在MySQL数据库中，为了提高查询效率，通常会在表的字段上创建索引。然而，在使用时间条件进行查询时，有时候会发现即使时间字段上有索引，查询却不走索引，导致查询性能下降。这种情况通常发生在时间字段进行了函数操作或者类型转换的情况下。
#### 为什么时间条件不走索引
当我们在查询语句中对时间字段进行了函数操作或者类型转换时，MySQL引擎无法直接使用索引，而
原创
2024-07-02 04:12:33
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# MySQL时间条件怎么走索引
在使用MySQL数据库进行开发时，经常会遇到需要按照时间条件查询数据的情况。如果数据量很大，而且查询条件中包含了时间范围，那么如何优化查询性能就成为了一个重要的问题。本文将介绍如何通过合理的索引设计和查询语句编写来优化时间条件查询的性能，并给出一个实际的问题和解决方案。
## 问题描述
假设我们有一个电商网站，记录了用户的购买订单信息。订单表的结构如下所示：
原创
2023-08-10 07:30:35
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一、哪些情况适合创建索引1、字段的数值有唯一性的限制；业务上具有唯一特性的字段，即使是组合字段，也必须建成唯一索引；说明：创建唯一索引会影响添加的速度（在添加的时候会维护索引），但是这个速度影响可以忽略，但是可以显著的提高查询的速度；2、频繁作为WHERE查询条件的字段；3、经常使用GROUP BY 和ORDER BY的列；说明：在创建索引的时候，B+树中的所有是按照一定顺序排列的，所有在分组和排
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2023-08-26 16:07:53
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文章目录一、更新语句流程和日志系统1.redo log2.binlog3.两阶段提交4.如何保证redo log 和 bin log 完整性bin log 的写入机制redo log 的写入机制组提交（group commit）机制二、WAL（Write-Ahead Logging）导致的抖动1.数据库“抖动”的原因2.InnoDB 刷脏页的控制策略思考题 一、更新语句流程和日志系统以下面这个语
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2024-06-11 09:58:51
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1.复合索引使用条件：查询条件确定（及全部是必填项）的查询才能用复合索引。
2.查询条件（where）可以创建符合索引，排序(order by)就用单列索引。
3.mybatis的动态sql，动态的就也需要单独建立索引。
4.如果查询条件确定的情况下，一个表上可以创建多个复合索引，列可能有重复（待确认）。
5. like使用索引的情况，“%关键字%”这
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2024-05-16 22:04:34
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问题索引可以加快查询速度，那么是不是表都需要建立索引呢？MySQL 索引选择原则分析(一)中已经介绍了，索引文件是存储在磁盘上的。因此索引虽然加快了查询速度，但是索引也是有代价的。一、表记录比较少时，没必要建立索引。二、索引的选择性比较低时，没必要建立索引。索引的选择性是指不重复的索引值与表记录数的比值。索引的选择性的取值范围为(0,1】，选择性越高的索引价值越大。如：MySQL示例库的title
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2023-08-26 15:27:08
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写在前面的话：之前曾说过“不要求每个人一定理解 联表查询(join/left join/inner join等)时的mysql运算过程”，但对于字段选择性差意味着什么，组合索引字段顺序意味着什么，要求每个人必须了解；重复上一次的话：把mysql客户端(如SQLyog，如HeidiSQL)放在桌面上，时不时拿出来 explain 一把，这是一种美德！确保亲手查过SQL的执行计划，一定要注意看执行计划
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2024-06-29 21:16:10
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数据库开发-MySQL 数据库数据库开发-MySQL1. 多表查询1.1 概述1.1.1 数据准备1.1.2 介绍1.1.3 分类1.2 内连接1.3 外连接1.4 子查询1.4.1 介绍1.4.2 标量子查询1.4.3 列子查询1.4.4 行子查询1.4.5 表子查询1.5 案例2. 事务2.1 介绍2.2 操作2.3 四大特性3. 索引3.1 介绍3.2 结构3.3 语法3.3 语法 1. 多
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2024-06-14 21:35:07
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索引就和字典的查字法一样，有了拼音或者部首查字法，我们就不用翻整个字典来查我们想要的字了。大大的减轻了我们的查找时间。索引就是这么一种东西，它建立在列上，对列进行排序的一种数据结构。索引的功能就是为了加快查询的速度。尤其是在大表查询（10000条以上的就可以算作大表了）。什么时候使用索引？ 表中的数据比较多，列中的数据比较整齐 大表什么时候索引无效？ where条件有 <> != wh
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2023-07-13 14:59:46
243阅读
# MYSQL OR条件建索引
在使用MySQL进行数据查询时，经常会遇到需要在多个条件之间使用OR逻辑操作的情况。在这种情况下，为了提高查询效率，我们可以考虑为这些OR条件建立索引。本文将介绍如何在MySQL中使用OR条件建立索引，并给出相应的代码示例。
## 为什么要为OR条件建立索引？
在数据库查询中，OR操作符用于连接多个条件，只要其中任何一个条件为真，整个条件就为真。当查询中存在多
原创
2024-06-28 05:08:34
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# MySQL Where条件索引实现流程
## 1. 简介
在MySQL中，索引是提高查询效率的重要手段之一。其中，Where条件索引是指根据查询语句中的Where条件来选择适合的索引进行查询。本文将介绍MySQL Where条件索引的实现流程及每一步需要进行的操作。
## 2. 流程图
下面是MySQL Where条件索引的实现流程：
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graph LR
A[创建
原创
2023-11-13 03:36:56
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MySQL常见命令\语法规范\基础查询介绍\条件查询介绍MySQL服务的启动和停止命令提示符（管理员身份启动）：net start mysql;——启动；net stop mysql;——停止。MySQL服务端的登录和退出方法一：通过mysql自带的客户端（只限于root用户） “开始”——“MySQL”文件——“MySQL 5.5 Common Line Client”——输入密码 方法
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2024-09-16 02:32:07
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一、‘页’和操作系统的关系①为什么要有内存管理？我们知道，一个进程完成他的功能，需要访问磁盘加载数据到内存然后等待进入cpu运算，因为数据量大小远远大于内存大小。因此提出虚拟内存概念。虚拟内存就是将程序用到的数据进行划分，暂时用不到的放到磁盘里，用到的放到内存里，操作系统中总是运行着不止一个进程，各个进程有优先级顺序，所以存在进程调度问题，进程的每次调度都会导致内存和磁盘数据置换，段式内存管理页式
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2024-10-30 20:25:36
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【一】条件查询where运算符 &nb
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2024-10-30 18:25:59
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# MySQL索引命中条件的科普
在现代数据库管理中，索引起着至关重要的作用。索引可以提升数据检索的速度，使得数据库的性能得到显著提高。而了解什么是“索引命中条件”则是构建和优化高效 SQL 查询的关键一步。
## 什么是索引？
索引可以被看作是一本书的目录，通过目录可以快速找到所需的内容，而无须逐页查找。MySQL 中的索引有多种类型，包括 B-tree 索引、哈希索引和全文索引等。关于索
1. where条件中有or,除非or的所有字段都有索引，只要有一个没有索引，就不走索引上面name和id都有索引上面money没有索引2.对于多列索引，第一列会使用索引，单独其他列不会，用or连接多列不会使用索引，用and会使用索引3.like查询以%开头不会使用索引4.如果是字符类型，里面存的数字，必须加引号相当于执行了一个函数，转成了数字：5.where中有函数...
原创
2022-10-25 03:10:47
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# MySQL增加索引条件
在使用MySQL数据库时，随着数据量的增加，查询操作可能会变得非常缓慢。这时候，我们可以通过增加索引来提高查询性能。本文将介绍MySQL中增加索引的条件，并提供相应的代码示例。
## 什么是索引？
索引是一种特殊的数据结构，用于加快数据库的查询速度。它类似于书籍的目录，可以帮助我们快速找到需要的数据。在数据库中，索引通常是在一个或多个列上创建的，用于快速定位和访问
原创
2023-10-05 08:38:45
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