简介 在SQL Server中，索引是一种增强式的存在，这意味着，即使没有索引，SQL Server仍然可以实现应有的功能。但索引可以在大多数情况下大大提升查询性能，在OLAP中尤其明显.要完全理解索引的概念，需要了解大量原理性的知识，包括B树，堆，数据库页，区，填充因子，碎片,文件组等等一
建组合索引的时候，区分度最高的在最左边。 正例：如果 where a=? and b=? ，a 列的几乎接近于唯一值，那么只需要单建 idx_a 索引即 可。 说明：存在非等号和等号混合判断条件时，在建索引时，请把等号条件的列前置。如：where a>? and b=? 那么即使 a 的区分度更高，也必须把 b 放在索引的最前列。区分度是什么首先，组合索引指的是将多个列组合在一起形成的索引，
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2024-02-24 18:42:14
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索引块分裂概念介绍索引中的数据块 按照其作用分为：root block 根块、branch block 枝块、leaf block 叶块。root block根块：根块是索引的入口对于一个索引而言根块的DBA data block address是固定的Branch Block:中间的媒介块， root指向branch ，branch指向 leaf数据格式 Leaf &nbs
author：skate time:2013/04/10 mysql索引测试案例 实验条件：mysql> show create table users\G;
*************************** 1. row ***************************
Table: users
Create Table: CREATE
MySQL为什么有时候会选错索引？扫描行数是怎么判断的？
MySQL在真正开始执行语句之前，并不能精确地知道满足这个条件的记录有多少条，而只能根据统计信息来估算记录数。
这个统计信息就是索引的“区分度”。显然，一个索引上不同的值越多，这个索引的区分度就越好。而一个索引上不同的值的个数，我们称之为“基数”（cardinality）。也就是说，这个基数越大，索引的区分度越好。
mysql采用的采样统
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2023-12-15 17:50:22
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**索引注意事项**根据区分度，更新频繁判断是否要创建索引。 区分度：count(distinct(列))/count(*) 如果区分度高于80%，则可以建立索引，且区分度越高，如果创建联合索引，应该放在左侧。 如果更新过于频繁的字段不适合建立索引，因为更新会变更b+树，会大大降低索引性能。 如果一个列的前一定长度的字节，便能做到全列索引，可以使用 create index ix_test on
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2023-11-14 10:01:02
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# MySQL索引区分度不大：深入理解索引的效果
在关系型数据库中，索引是一个非常重要的概念。它通过提高数据检索的速度来提升数据库的性能。然而，并不是所有的索引都有良好的效果，特别是当索引的区分度不大时。本文将深入探讨这一主题，并通过示例代码和图表进行说明。
## 什么是索引？
在数据库中，索引是一个数据结构，它能快速地查找表中的记录。可以把索引想象成书籍的目录，通过目录可以快速找到特定内容
索引类型从索引存储结构划分：B-Tree索引、Hash索引、FULLTEXT索引、R-Tree索引从应用层次划分：普通索引、唯一索引、主键索引、复合索引从索引键值类型划分：主键索引、辅助索引从数据存储和索引键值逻辑关系划分：聚集索引、非聚集索引SQL语句及索引分析与优化EXPLAINMySQL 提供了一个 EXPLAIN 命令，它可以对 SELECT 语句进行分析，并输出 SELECT 执行的详细
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2024-06-13 18:58:40
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概述索引分为B树索引和位图索引。我们主要研究B树索引，B树索引如下图（图片源自网络）： 索引是与表相关的一个可选结构，在逻辑上和物理上都独立于表数据，索引能优化查询，不能优化DML，oracle自动维护索引，频繁的DML操作反而会引起大量的索引维护。 如果sql语句仅仅访问被索引的列，那么数据库只需从索引中读取数据，而不会读取表；如果该语句还要访问未被索引的列，那么数据库会使用rowid来查找
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2024-03-18 08:57:58
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# 如何查看 MySQL 索引区分度
在数据库管理中，索引是提升查询效率的重要工具，而索引的“区分度”则有效地影响了一些查询操作的性能。今天，我将教你如何在 MySQL 中查看索引区分度的方法。我们会一步一步来，确保你能轻松理解每个步骤。
## 整体流程
在开始之前，我们先来看一下整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 选择需要分析的表
建立索引的原则： 1:查询频繁 2:区分度高 3:长度小 4: 尽量能覆盖常用查询字段. 索引长度：1: 索引越短, 重复度越高,区分度越小, 索引效果越不好2: 索引越长, 重复度越低,区分度越高, 索引效果越好,但带来的影响也越大--索引文件越大，增删改变慢,并且影响查询速度. 所以, 要在 区 ...
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2021-08-27 17:16:00
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# MySQL索引区分度评价
在MySQL数据库中，索引是一种能够提高查询效率的数据结构。通过对数据库表中的列创建索引，可以快速定位到符合查询条件的数据，从而加快查询速度。然而，索引的效果取决于索引列的区分度。本文将介绍MySQL索引区分度的评价方法，并通过示例代码演示如何评估索引的区分度。
## 什么是索引区分度
索引区分度是指索引列中不同值的数量与总行数的比例。如果索引列的所有值都是唯一
原创
2024-05-07 04:07:41
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# MySQL 查看索引区分度
## 简介
在使用MySQL进行数据库开发过程中，了解和优化索引是非常重要的一项技能。索引区分度是指索引列上不同值的数量与表中总记录数的比值，用来衡量索引的选择性和效率。通过查看索引区分度，我们可以评估当前索引的使用效果，以及是否需要进行优化。
本文将介绍如何使用MySQL来查看索引区分度，并提供详细的步骤和代码示例。
## 流程图
```mermaid
原创
2023-09-24 00:19:43
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全值匹配对索引中所有列都指定具体值，该情况下，索引生效，执行效率高。select all from tb_name where name='huawei' and status='1' and address='北京市'；最左前缀法则在复合索引中，如果查询了多列，索引需要从最左列开始，且不跳过中间的列。最左前缀索引反例跳过name，status去查adress，同样显示用到的索引（key）为空在查
最近有个需求，要修改现有存储结构，涉及查询条件和查询效率的考量，看了几篇索引和HBase相关的文章，回忆了相关知识，结合项目需求，说说自己的理解和总结。错过的朋友可以先回顾下前3篇文章：索引结构和数据定位过程查询过程和高级查询执行计划详细介绍上一篇详细介绍了explain命令，通过该命令，可以定位出在哪一步出现了性能问题，下一步就是通过优化索引来解决它。部分内容摘录了几个博友的文章，最后会给出
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2024-07-30 11:09:17
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八、索引区分度、索引长度索引长度越长，索引区分度越高。索引长度越短，索引区分度越低。区分度越高，意味着排序越快，或者说本身就是按照大概率正确的顺序排好的。但索引长度越长，也意味着相同空间内能容纳的数目越少，所以需要找到一个平衡点。(一) 索引区分度索引区分度即是否能够区分不同索引，或者说是不同索引的数目。如用户表有三条数据，其中mobile字段分别为"110"、“119”、“120”，如果以前一个
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2023-09-22 14:09:35
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七 正确使用索引一 索引未命中并不是说我们创建了索引就一定会加快查询速度，若想利用索引达到预想的提高查询速度的效果，我们在添加索引时，必须遵循以下问题1 范围问题，或者说条件不明确，条件中出现这些符号或关键字：>、>=、<、<=、!= 、between...and...、like、大于号、小于号不等于！=between ...and...like2 尽量选择区分度高的列作为
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2024-07-22 16:12:57
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C＃8.0中有几个有趣的新功能和增强功能。 索引和范围是两个新添加项，分别作为新的System.Index和System.Range类型的一部分提供，用于索引和切片。 本文讨论了如何在C＃8.0中使用索引和范围。 若要使用本文提供的代码示例，您应该在系统中安装Visual Studio 2019。 如果您还没有副本，则可以在此处下载Visual Studio 2019 。 [ 同样在Info
在一般的查询中，都要求尽量围绕创建的索引进行。针对索引，常用的有主键索引，单列索引，组合索引，索引合并等。在评价索引时，关键看区分度。索引区分度=索引列唯一值/表记录数。如果在区分度很低的列上建索引，那索引扫描的rows会相当大，该索引的性能表现就基本接近全表扫描了。 主键索引是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。单列索引针对表的单一列设置索引。组合索引针对表的多列按列顺序设置索引。在组合
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2024-04-23 10:04:02
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EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句，分析查询语句或者是表结构的性能瓶颈。相关字段含义如下：字段含义id表示执行的优先级，值越大优先级越高（多见于子查询）；id值一样的情况下，从上往下顺序执行。select_type表示select的类型，常见取值有simple(简单表，即不使用表连接或者子查询），primary（主查询，即外层的查询），subquery(子查询），union(un
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2024-03-28 09:12:21
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