索引常用sql

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fuhuifang 2022-01-12 15:01:09 博主文章分类：Java日常用到的小功能 ©著作权

文章标签 sql 数据库 database 多列 mysql 文章分类 代码人生

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添加单个索引

ALTER TABLE tableADD INDEX 'index1'('moblie') ;

添加多列索引

ALTER TABLE table ADD INDEX 'index2'('mobile', 'name') ;

删除索引

drop index index1 on table

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首先我们要知道数据库索引是用来干什么的：索引是为了加快数据查找速度而引入的，数据库中存储的数据在物理层是随机存储的，对某个列建立索引就会对该列的关键值进行排序并用某种数据结构存储他的值和对应的物理地址，在SQL中用的数据结构是B树。索引的分类：1. 聚集索引聚集索引会对数据按索引按索引关键字进行物理排序。对于经常要搜索列在连续范围内的值的查询特别有效。下列情况可考虑创建聚集引: (1) 包含大

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1.1、查找缺失索引 SELECT A.USER_SEEKS 查找次数,A.USER_SCANS 扫描次数, ROUND(A.AVG_TOTAL_USER_COST,2) 减少的用户查询的平均成本,A.AVG_USER_IMPACT 可能获得的平均百分比收益, ROUND((A.USER_SEEKS ...

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在做性能跟踪分析过程中，经常发现有不少后台程序的性能问题是因为缺少合适索引造成的，有些表甚至一个索引都没有。这种情况往往都是因为在设计表时，没去定义索引，而开发初期，由于表记录很少，索引创建与否，可能对性能没啥影响，开发人员因此也未多加重视。然一旦程序发布到生产环境，随着时间的推移，表记录越来越多这时缺少索引，对性能的影响便会越来越大了。这个问题需要数据库设计人员和开发人员共同关注法则

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1 尽量避免使用select * 用具体的字段列表代替 *2 搜索单条数据后面加上limit 13 使用like模糊查询的时候 %关键词% 索引失效可使用%关键词4 避免使用!= > < in not in 操作符索引失效全盘扫描5 便面使用or条件索引失效可使用union all代替6 尽量避免使用表达式、函数等操作作为查询条件7 尽量避免大事务操作，提高系统并发能力8

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除了不应该做字段数据的计算外，非SARG 语句的格式语句还包含在WHERE条件子句中，使用负向查询操作符。如NOT 、!=、、!、!、NOT EXISTS 、NOT IN及NOT LIKE 等，因为通过有顺序的索引结构，SQL SERVER 可以有效地利用二分法进行查找，快速找到相应的数据，但是如果查询条件是不要什么数据，其余的都要（就是负向查询）, 则

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　我们都知道建索引是需要谨慎的，当只有利大于弊的时候才适合建，同时也知道建索引是需要维护成本的，这个维护也就在于DML操作，下面具体看看到底DML对索引都有哪些内幕。。。。一：delete操作现在大家都已经知道索引是以B树的形式存在，既然是B树就要给大家展示一下叶子节点和分支结点，先准备点测试数据，如下代码：CREATE TABLE Person(ID INT,NAME CHAR(200))CR

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使用 CREATE INDEX 命令可以为表创建索引语法格式：CREATE [ UNIQUE ] /*指定索引是否唯一*/ [ CLUSTERED | NONCLUSTERED ] /*索引的组织方式*/ INDEX index_name /*索引名称*/ ON {[ database_name. [ schema_name ] . |schem

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第四掌尽量去掉"IN"、"OR" 含有"IN"、"OR"的Where子句常会使用工作表，使索引失效；如果不产生大量重复值，可以考虑把子句拆开；拆开的子句中应该包含索引。例4： select count(*) from stuff where id_no in('0','1')（23秒）可以考虑将or子句分开： select count(*) from stuff where id_no=

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　　昨天碰到一个很有意思的问题，一个sql 语句，加上 SoftUseLine like '%OQC%' 之后，速度就特别慢。去掉该条件之后，速度就快起来了。　　查看sql 语句的执行情况，发现加上那个查询条件之后，SoftWareDetailInfo表的逻辑读取变成了1300374 次，　　可是这个查询字段明明已经加上Index_SoftWar

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（一）深入浅出理解索引结构实际上，您可以把索引理解为一种特殊的目录。微软的SQL SERVER提供了两种索引：聚集索引（clustered index，也称聚类索引、簇集索引）和非聚集索引（nonclustered index，也称非聚类索引、非簇集索引）。下面，我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别：其实，我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。比如，我们要查“安”字，就会很自然地翻开字

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为什么要使用索引索引大大减少了存储引擎需要扫描的数据量。索引可以帮助我们进行排序以避免使用临时表。索引可以把随机I/O变成顺序I/O索引是不是越多越好索引会增加写操作的成本。（虽然innodb有写入缓存）太多的索引会增加查询优化器的选择时间，太多查询要判断选哪个索引正确创建和使用索引是数据库高性能的基础索引优化策略索引列上不能使用表达式或函数前缀索引和索引列的选择性create index

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接 SQL Server 查询性能优化——索引与SARG（一）对于非SARG语句，SQL SERVER 必须评估每一条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&nbs

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起最近对MQ（消息队列中间件）很感兴趣，既然感兴趣那就上手了解喽。要说MQ中流行的应该就是RabbitMQ和Kafka了，综合对比之下（具体对比方法请参考掷硬币）我选择了Kafka，决定从哪里下手后第一步就是搭建环境了，于是就有了这篇帖子。简在这篇帖子中我将详细讲述如何从零开始在Linux下搭建Kafka，以及在搭建Kafka环境前的准备工作。述准备工作本文中我使用的Linux版本是Ubuntu1

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