SQL经典面试题及答案2007年07月27日 星期五 上午 08:42 1.一道SQL语句面试题，关于group by表内容：2005-05-09 胜2005-05-09 胜2005-05-09 负2005-05-09 负2005-05-10 胜2005-05-10 负2005-05-10 负如果要生成下列结果, 该如何写sql语句? &nb
一、SQL语句优化思路：把一个大的不使用索引的SQL语句，按照功能进行拆分；将长的SQL语句没法使用索引的，经量修改为多个短的SQL使用索引；SQL中经量避免使用like(特别是 LIKE "%XXX"这种)、OR、!=、<>、in | not in、is null | is not null等二、SQL中会导致不走索引的情况： 有应用于谓词的函数，查询中携带函数计算；数据类
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2023-12-12 23:36:08
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SQL Server 2000专门提供了处理text,ntext,image字段的函数，他们是：TEXTPTRTEXTVALIDREADTEXTUPDATETEXTWRITETEXT一般作用方法：写字段WRITETEXTDECLARE @val varbinary(16)SELECT @val = TEXTPTR(字段名) FROM 表名 where 条件WRITETEXT 表名.字段名 @val
c1 c2 c3 c4联合索引，安次顺序建立。 select * from c1=1 and c2=2 and c3>3 and c4=4 这个sql字段走索引的只有c1 c2 c3 为什么c4失效。 之前纠结于底层的数据结构，但是思维混乱。现在用英文字段作一个比喻。 字段都用过，我们都用来查单词。 字典的顺序就是我们查找某个单词，先看哪个开头，比如A开头，这样BCDEF这些对应的单词全都排
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2023-09-15 16:02:31
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（未完待续）
1.建立合理的索引
2.分区表
3.SQL优化
建立索引常用的规则如下：
1、表的主键、外键必须有索引；
2、数据量超过300的表应该有索引；
3、经常与其他表进行连接的表，在连接字段上应该建立索引；
4、经常出现在Where子句中的字段，特别是大表的字段，应该建立索引；
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2024-03-18 00:08:56
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一、不能命中索引的 SQL（1）负向条件查询不能使用索引。 反例: not in/ not exists /!= / <> select * from order where status!=0 and stauts!=1 可以优化为in查询：select * from order where status in(2,3) 正例: <，<=，=，>，>=，BET
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2024-03-29 22:11:10
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一、sql 优化1. 小表驱动大表先执行查询数据少的表，再执行查询数据多的表。2. 建索引，一张表不超过5个索引避免大量内存占用。3. 走索引，避免索引失效4. 尽量做到冷热数据分离减少查询表列数，避免进行冷数据过滤。5. 调整索引列的顺序唯一性较好、字段较短、使用频繁的列放在联合索引的最左侧6. 对于频繁的查询优先考虑使用覆盖索引走索引时一并查询出数据。7. 避免数据类型的隐式转换避免索引失效。
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2024-03-15 09:08:14
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一、索引1.数据库建立索引的原则 铁律一：天下没有免费的午餐，使用索引是需要付出代价的。 铁律二：对于查询中很少涉及的列或者重复值比较多的列，不要建立索引。 铁律三：对于按范围查询的列，最好建立索引。 铁律四：表中若有主键或者外键，一定要为其建立索引。
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2024-04-08 19:38:41
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数据库为什么会选错索引？mysql可能不走索引： 比如mysql判断是否走 c 字段索引时，系统会预测走 c 字段索引大概需要扫描多少行。如果预测到要扫描的行数很多，它可能就不走索引而直接扫描全表了。系统是怎么预测的呢？ 系统是通过索引的区分度来判断的，我们也把区分度称之为基数，即区分度越高，基数越大， 一个索引上不同的值越多，意味着出现相同数值的索引越少，意味着利用索引查询的次数越少。 所以，一
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2024-03-19 11:34:40
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数据库建立索引常用的规则如下：1、表的主键、外键必须有索引； 2、数据量超过300的表应该有索引； 3、经常与其他表进行连接的表，在连接字段上应该建立索引； 4、经常出现在Where子句中的字段，特别是大表的字段，应该建立索引； 5、索引应该建在选择性高的字段上； 6、索引应该建在小字段上，对于大的文本字段甚至超长字段，不要建索引； 7、
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2023-09-02 01:01:30
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第十八掌 决定使用全表扫描还是使用索引 和 所有的秘笈一样，最后一招都会又回到起点，最后我们来讨论一下是否需要建立索引，也许进行全表扫描更快。在大多数情况下，全表扫描可能会导致更多的物理磁 盘输入输出，但是全表扫描有时又可能会因为高度并行化的存在而执行的更快。如果查询的表完全没有顺序，那么一个要返回记录数小于10％的查询可能会读取表 中大部分的数据块，这样使用索引会使查询效率提高很多。但是如果
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2024-06-22 21:39:35
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order by 后面跟主键是否会走索引和优化问题1.select * from test order by id limit m, n;
m越大，查询性能会越低2.select * from table where id > (select id from table limit m, 1)
通过子查询的方式，在不知道上一页id的情况下优化3.如果order by的字段有多个值，那
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2024-04-24 10:37:49
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例如左子树的深度是 2，右子树的深度只能是 1 或者 3。 这个时候我们再按顺序插入 2,3,4,6,7,8，就不会“叉劈”AVL树的平衡是怎么做到的呢？主要用到了两个操作左旋、右旋。插入 1、2、3。当我们插入了 1、2 之后，如果按照二叉查找树的定义，3 肯定是要在 2 的右边的，这个时候根节点 1 的右节点深度会变成 2，但是左节点的深度是 0，因为它没有子节点，所以就会违反平衡二叉树的定
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2024-07-29 19:59:15
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1.SQL 思考：A) BETWEEN AND 对比 <= and >=between and 等价<=和>=，属于闭环区间,也包括边界的比较值,即要注意的是between and是有等于的，between and 等价<=和>=在查询效率上等同,没有区别; 但是< >等符号，可以根据具体需求来具体定义，若想都包含就再加一个等于号=，若想只包含一头，
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2024-05-07 08:38:57
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1. 索引1.1 概念 索引是一种特殊的文件，包含着对数据表里所有记录的引用指针。可以对表中的一列或多列创建索引,并指定索引的类型，各类索引有各自的数据结构实现 1.2 使用查看索引 show index from 表名;
创建索引
create index 索引名 on 表名(
字段名);
删除索引
drop index 索引名 on
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2024-06-20 05:35:30
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背景及现象report_product_sales_data表数据量2800万；经测试，在当前数据量情况下，order by主键id，limit最大到49的时候可以用到索引report_product_sales_data_hq_code_orgz_id_index，大于49时就走PRIMARY主键索引。表结构CREATE TABLE `report_product_sales_data` (
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2024-02-02 09:35:01
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# MySQL Indices and Comparison Operators: A Beginner's Guide
## 引言
在数据库管理中，MySQL 是一个非常流行的选择，而索引在查询性能优化中发挥着重要的作用。对于刚入行的小白来说，了解如何在 MySQL 中使用索引以提升查询效率，尤其是与大于（`>`）和小于（` 28; -- 查询年龄大于28的员工名单
```
同样，我们可以
对于非SARG语句，SQL SERVER 必须评估每一笔记录以决定它是否符合WHERE子句的条件。所以索引对于采用非SARG条件的查询通常没什么用处。而通过非SARG语句通常包含以下操作： NOT、!=、、!、! 、NOT EXISTS 、NOT IN 和NOT LIKE 等，以及上述提及的“%IS%”，其中LIKE使用方法会造成全表扫描（TARLE SCAN）
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2024-03-21 23:04:22
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MySQL 索引&事务 文章目录MySQL 索引&事务1. 索引1.1 概念1.2 作用1.3 使用场景1.4 使用2. 事务2.1 为什么使用事务2.2 事务概念2.3 事务的特性2.4 使用 1. 索引1.1 概念索引(index)是一种特殊的文件，包含着对数据表里所有记录的引用指针。可以对表中的一列或多列创建索引，并指定索引的类型。1.2 作用索引所起的作用类似书籍目录，可用
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2024-07-29 11:25:03
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1.小表驱动大表. 2.能走索引的走索引,性能递减 using index condition,const-> using index,equal/ref->using index,primary->using index,using where->using index,using where,filesort, temporary->all 3.经验值
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2023-11-14 03:37:21
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