一般情况下，sql中使用col_name like 'ABC%‘的情况才能使用到col_name字段上的索引。那么如果是col_name like '%ABC%'的情况，能否使用索引呢？答案是：可以使用索引，但是需要改写SQL并创建reverse函数索引。具体如何实现？听专家为你揭晓。一、col_name like '%ABC’时的优化方法Test case：
Create table t1
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2024-04-03 20:41:58
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一、底层原理sql慢是因为没有走索引，因此需要添加索引然它走索引联合索引需要匹配最左匹配原则（索引回表）如果查询列超出索引的key， 会导致回表，回表数量多，则会走全表扫描索引是分聚集索引、非聚集索引的，因此如果select * from id = 1,这个是直接走聚集索引也就是主键索引，叶子节点存储的是全部列的数据，这样就不需要回表，但是如果是select * from name = ‘xx’
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2024-03-15 10:25:35
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说法一：百分号%通配符前置会让SQL查询不走索引，改走全表扫描。这种说法很流行结论是错误的 事实上这种说法不太准确 通配符%前置会让SQL查找索引时效率极速下降，但在大多数情况下还是会走索引（不需要全文索引，只要建一个普通的索引就可以了）CREATE NONCLUSTERED INDEX [Ix_索引名] ON [dbo].[wkf_表名]
(
[db_title] ASC
) 此时执
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2024-05-10 22:37:56
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一：索引失效场景记忆“模型数空运最快” 1.模糊查询：通配符在开头的LIKE操作：在LIKE操作中，如果通配符位于开头（如LIKE '%keyword'），索引将失效，因为数据库无法高效匹配这种模式。2.类型：列类型不匹配：若在查询条件中使用与索引列类型不匹配的值，如字符串与数值类型混用，索引可能无法正常工作。3.函数：使用函数操作索引列：当我们在查询条件中使用函数，如CONCAT、SUBSTRI
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2024-07-23 11:47:29
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一.like查询与索引 在oracle里的一个超级大的表中,我们的where条件的列有建索引的话，会走索引唯一扫描INDEX UNIQUE SCAN。如select * from table where code = 'Cod25'，而如下这些语句哪些会走索引呢？select * from table where
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2024-02-18 23:20:50
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在SQL Server的SQL优化过程中，如果遇到WHERE条件中包含LIKE '%search_string%'是一件非常头痛的事情。这种情况下，一般要修改业务逻辑或改写SQL才能解决SQL执行计划走索引扫描或全表扫描的问题。最近在优化SQL语句的时候，遇到了一个很有意思的问题。某些使用LIKE '%' + @search_string + '%'(或者 LIKE @search_string)
in、not in、exists和not exists的区别： in和exists的区别：exists:存在，后面一般都是子查询，当子查询返回行数时，exists返回true。select * from class where exists (select'x"form stu where stu.cid=class.cid) 当in和exists在查询效率上比较时，in查询的
三、Date类型
Date类型使用自UTC（Coordinated Universal Time，国际协调时间）1970 年1 月1 日午夜（零时）开始经过的毫秒数来保存日期。在使用这种数据存储格式的条件下，Date 类型保存的日期能够精确到1970 年1月1 日之前或之后的285 616 年。
要创建一个日期对象，使用new 操作符和Date 构造函数即可，如下所示。
var now = new
## 如何实现MySQL like走索引
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在MySQL中使用like语句时让查询走索引。下面是整个流程的步骤：
1. 创建测试表格
2. 添加测试数据
3. 创建索引
4. 执行查询语句
接下来，我将详细解释每一步需要做什么，并提供相应的代码示例。
### 1. 创建测试表格
首先，我们需要创建一个用于测试的表格。假设我们要创建一个名为"user
原创
2024-01-03 11:43:21
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需求在VUE +Element 实现树结构时遇到一个问题，要求子节点有一个唯一标识 （据我所知LayUI 不存在这个问题）很显然不能用各外键的ID作为唯一标识（当时想了一个办法就是把各节点的ID * 几个不同的值，但仍然有可能重复，所以现在看很可笑）；解决文案使用MySQL 的UUID（） 方法实现SQL<sql id="TestSQL">
UUID() as UUID
前言用法讲解in, exists 执行流程是否走索引？单表查询多表涉及子查询效率如何？in 和 exists 孰快孰慢not in 和 not exists 孰快孰慢join 的嵌套循环 (Nested-Loop Join)前言最近，有一个业务需求，给我一份数据 A ，把它在数据库 B 中存在，而又比 A 多出的部分算出来。由于数据比较杂乱，我这里简化模型。然后就会发现，我去，这不就是 not i
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2024-07-18 09:22:24
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1、模糊查询效率很低：原因：like本身效率就比较低，应该尽量避免查询条件使用like；对于like ‘%...%’（全模糊）这样的条件，是无法使用索引的，全表扫描自然效率很低；另外，由于匹配算法的关系，模糊查询的字段长度越大，模糊查询效率越低。解决办法：首先尽量避免模糊查询，如果因为业务需要一定要使用模糊查询，则至少保证不要使用全模糊查询，对于右模糊查询，即like ‘…%’，是会使用索引的；左
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2024-04-07 12:53:39
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Transact-SQL 参考
LIKE确定给定的字符串是否与指定的模式匹配。模式可以包含常规字符和通配符字符。模式匹配过程中，常规字符必须与字符串中指定的字符完全匹配。然而，可使用字符串的任意片段匹配通配符。与使用 = 和 != 字符串比较运算符相比，使用通配符可使 LIKE 运算符更加灵活。如果任何参数都不属于字符串数据类型，Microsoft® SQL Server™ 会将其转换成字符串数
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2024-08-11 08:37:21
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文章目录1. 问题的引入1.1 验证1.1.1 案例1 like ‘%测试%’1.1.2 案例2 like ‘测试%’1.1.3 案例3 like ‘测试1%’1.2 总结2. 离散性对like的影响 1. 问题的引入在非覆盖索引场景下，大家知道Mysql索引有最左原则，所以通过 like '%XX%'查询的时候一定会造成索引失效（5.7版本覆盖索引可以走索引），一般采用like 'XX%'右边
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2023-10-23 14:15:46
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文章目录1. 问题的引入2. 非覆盖索引场景下为什么%在前为什么不走索引参考： 1. 问题的引入在非覆盖索引场景下，大家知道Mysql索引有最左原则，所以通过 like '%XX%'查询的时候一定会造成索引失效（5.7版本覆盖索引可以走索引）那么这是什么原因呢？2. 非覆盖索引场景下为什么%在前为什么不走索引%在前的例子：SELECT * FROM xttblog WHERE name like
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2024-03-15 11:24:07
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背景:目前WEB的普及太快,很多网站都会因为大流量的数据而发生服务器习惯性死机,一个查询语句只能适用于一定的网络环境.没有优化的查询当遇上大数据量时就不适用了. 联合索引使用结论: 1):查询条件中出现联合索引第一列,或者全部,则能利用联合索引. 2):条件列中只要条件相连在一起,以本文例子来说就是: last_name=’1′ and first_name=’1′ 与 first_name=’
一.like查询与索引 在oracle里的一个超级大的表中,我们的where条件的列有建索引的话，会走索引唯一扫描INDEX UNIQUE SCAN。如select * from table where code = 'Cod25'，而如下这些语句哪些会走索引呢？Sql代码 1. select * fr
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2024-02-23 17:44:52
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在前面说过了索引能极大的提高数据的检索速度，那为什么不在每一个列上建索引呢？初学者可能会困惑这个问题，而且通常不知道哪些列该建索引，哪些不该建， 甚至于会把like模糊查询的列也作为索引列，其实like是不使用索引的，只有等于,大于,IN等操作符会使用索引。SQLSERVER对于数据的插入，更新和删除时，都要更新相应的索引。这无疑会大大增加更新时间。另外，如果某个数据页已满，这时如果要在该页插入数
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2024-04-02 12:06:35
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mysql in不走索引可能的情况
在MySQL 5.7.3以及之前的版本中，eq_range_index_dive_limit的默认值为10，之
后的版本默认值为200。所以如果大家采用的是5.7.3以及之前的版本的话，很容易采用索引统计数据而
不是index dive的方式来计算查询成本。当你的查询中使用到了IN查询，但是却实际没有
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2023-06-10 21:21:47
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目录4. 索引的使用4.1 验证索引提升查询效率1）. 根据ID查询2). 根据 title 进行精确查询4.2 索引的使用4.2.1 准备环境4.2.2 避免索引失效4.3 查看索引使用情况4. 索引的使用索引是数据库优化最常用也是最重要的手段之一, 通过索引通常可以帮助用户解决大多数的MySQL的性能优化问题。 4.1 验证索引提升查询效率在我们准备的表结构tb_item 中， 一共
