一、存储结构 在SQL Server中，有许多不同的可用排列规则选项。 二进制：按字符的数字表示形式排序(ASCII码中，用数字32表示空格，用68表示字母"D")。因为所有内容都表示为数字，所以处理起来速度最快，遗憾的是，它并不总是如人们所想象，在WHERE子句中进行比较时，使用该选项会造成严重的混乱。 字典顺序：这种排序方式与在字典中看到的排序方式一样，但是少有不同，可以设置大量不同的额
1、case...end （具体的值）case后面有值，相当于c#中的switch case注意：case后必须有条件，并且when后面必须是值不能为条件。select name , --注意逗号
case level --case后跟条件
when 1 then '骨灰'
when 2 then '大虾'
when 3 then'菜鸟'
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2024-09-13 13:35:16
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官方文档https://docs.microsoft.com/zh-cn/sql/relational-databases/views/create-indexed-views?view=sql-server-ver15索引视图的结果集将存储在数据库中，就像表一样，类似oracle的物化视图，索引视图在数据库中的存储方式与具有聚集索引的表的存储方式相同。 查询优化器可使用索引视图加快执行查询的速度
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2024-09-09 20:43:23
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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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（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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SQL查询中in和exists的区别分析
如果是exists，那么以外层表为驱动表，先被访问，如果是IN，那么先执行子查询，所以我们会以驱动表的快速返回为目标
select * from A where id in (select id from B);
select * from A where exists (select 1 from B
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2024-09-16 10:02:28
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一、查询优化1、小表驱动大表有索引的情况下 用 inner join 是最好的 其次是 in ，exists最糟糕,无索引的情况下用小表驱动大表 因为join 方式需要distinct ，没有索引distinct消耗性能较大所以 exists性能最佳 in其次 join性能最差？无索引的情况下大表驱动小表in 和 exists 的性能应该是接近的 都比较糟糕 e
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2024-02-20 11:10:58
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逻辑上：
Single column 单行索引
Concatenated 多行索引
Unique 唯一索引
NonUnique 非唯一索引
Function-based函数索引
Domain 域索引
物理上：
Partitioned 分区索引
NonPartitioned 非分区索引
B-tree：
Normal 正常型B树
Rev
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2024-04-15 12:59:19
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不知道从什么时候开始，网上流传着这么一个说法：MySQL的WHERE子句中包含 IS NULL、IS NOT NULL、!= 这些条件时便不能使用索引查询，只能使用全表扫描。CREATE TABLE s1 (
id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
key1 VARCHAR(100),
key2 VARCHAR(100),
key3 VARC
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2023-08-04 13:59:49
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不知道从什么时候开始，网上流传着这么一个说法：MySQL的WHERE子句中包含 IS NULL、IS NOT NULL、!= 这些条件时便不能使用索引查询，只能使用全表扫描。这种说法愈演愈烈，甚至被很多同学奉为真理。咱啥话也不说，举个例子。假如我们有个表s1，结构如下：CREATE TABLE s1 (
id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
key1 VA
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2023-08-04 12:28:41
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Oracle中的索引概述 segment）的一种。里面存放了用户的数据，跟表一样需要占用磁盘空间。索引是一种允许直接访问数据表中某一数据行的树型结构，为了提高查询效率而引入，是一个独立于表的对象，可以存放在与表不同的表空间中。索引记录中存有索引关键字和指向表中数据的指针（地址）。对索引进行的I/O操作比对表进行操作要少很多。索引一旦被建立就将被Oracle系统自动维护，查询语句中不用指定
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2024-04-25 15:01:10
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SQL优化器简介基于规则的优化器。总是使用索引。总是从驱动表开始(from子句最右边的表)。只有在不可避免的情况下，才使用全表扫描。任何索引都可以基于成本的优化器。需要表、索引的统计资料Analyze table customer compute statistics;Analyze table customer estimate statistics sample 5000 rows;。表中设置
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2024-03-20 20:03:42
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性能分析（Explain）：是什么： 使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句，从而知道MYSQL是如何处理你的SQL语句的。分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。怎么用： EXPLAIN+SQL语句；（执行计划包含的信息 如下图 ）id： select查询的序列号，包含一组数字，表示查询中执行select子句或操作表的顺序1）id相同，执行顺序由上至下2）id不同，如果是子查询，
1、什么是索引？索引是一种能帮助 MySQL 提高查询效率的数据结构。2、索引有哪些优点和缺点？索引的优点如下：快速访问数据表中的特定信息，提高检索速度。创建唯一性索引，保证数据表中每一行数据的唯一性。加速表与表之间的连接。使用分组和排序进行数据检索时，可以显著减少查询中分组和排序的时间。索引的缺点：虽然提高了的查询速度，但却降低了更新表的速度，比如 update、insert，因为更新数据时，M
什么是索引：索引是存储引擎用于快速找到记录的一种数据接口，这是索引的基本功能，除此之外，在InnoDB，索引是聚集数据的一种方式（聚集索引），InnoDB的加锁机制也是通过索引实现的，相关的内容可以看我的另一篇博客《InnoDB 存储引擎》。InnoDB索引的结构：如图所示，在InnoDB中，索引通过B+Tree进行组织，所有的数据存在与叶子节点，叶子之间首尾相连。为什么选择B+Tree作为索引的
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2024-04-25 20:00:40
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实际例子：ssm框架:service业务层->dao层->mappers.xml->junit/test测试1:service业务层（package） @Resource
private BooksDao bookDao; public List<Map<String, Object>> Service(String serachtitle, Strin
一、字段为NULL走不走索引？ 我先在本地建了一张叫test的表，用存储过程插入了一百五十多万的数据，并对code字段和name字段分别加了二级索引idx_code和idx_name。根据字段中null的占比，分两种情况讨论： 1.绝大多数是非NULL name字段绝大多数都是非NULL，如下图所示。
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2024-07-30 14:33:32
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一：走索引情况和不走索引情况： 1：in走索引 2：范围查找走索引 3：模糊查询只有左前缀使用索引 4：反向条件不走索引：<>、!=、not in、is not null-- 索引无效
select .. from .. where sal != 3000 ;
-- 索引生效
select .. from .. where sal < 3000 or sal > 3000
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2023-09-28 13:43:26
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IN not in exist not exist基础知识：ALL 全表扫描，对整个表进行扫描，效率最差；Index 索引扫描，是对整个索引的扫描，如果查询的选择结果中没有包含在索引中时，那跟全表扫描的效果时一样的；Range 有范围的索引扫描；Ref 查询条件的列中使用了索引，但是索引不是唯一的，所以需要继续在该范围内查询，但是因为索引时有序的，所以只是在小范围内的查询；Const 常量查询，直
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2023-06-02 16:07:37
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1.5 不应该建索引列的特点： 第一，对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。这是因为，既然这些列很少使用到，因此有索引或者无索引，并不能提高查询速度。相反，由于增加了索引，反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。 第二，对于那些只有很少数据值的列也不应该增加索引。这是因为，由于这些列的取值很少，例如人事表的性别列，在查询的结果中，结果集的数据行占了表中数据行的很
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2024-03-29 20:43:35
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