你可以认为联合索引是闯关游戏的设计 例如你这个联合索引是state/city/zipCode 那么state就是第一关 city是第二关, zipCode就是第三关 你必须匹配了第一关,才能匹配第二关,匹配了第一关和第二关,才能匹配第三关 你不能直接到第二关的 索引的格式就是第一层是state,第二层才是city 上面举例介绍来源 https://zhidao.baidu.com/question/1863364017408156387.html mysql sql 中如果使用了 not in

如何根据执行计划,判断Mysql语句是否走索引

<pre name="code" class="html">mysql> desc AssignClientManager; +-----------------+----------+------+-----+---------+----------------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +-----------------+----------+------+-----+-

select * from slot_value_temp force index(idx_slot_type_id) WHERE slot_type_id = 'xxxxxx'; 不定期更新

情况描述:在MySQL的user表中,对a,b,c三个字段建立联合索引,那么查询时使用其中的2个作为查询条件,是否还会走索引? 根据查询字段的位置不同来决定,如查询a,     a,b    a,b,c    a,c   都可以走索引的,其他条件的查询不能走索引. 组合索引 有“最左前缀”原则.就是只从最左面的开始组合,并不是所有只要含有这三列存在的字段的查询都会用到该组合索引. 验证过程如下所示: 首先,在SQLyog中建立一个user表,如下图所示: 对中间3个字段(user_name,us

0.表结构如下:(包含两个索引) Create Table: CREATE TABLE `user` ( `userID` ) NOT NULL, `userCode` ) DEFAULT NULL, `userName` ) DEFAULT NULL, `password` ) DEFAULT NULL, `userSort` ) DEFAULT NULL, `userStuTeaNum` ) DEFAULT NULL, `userUnitName` ) DEFAULT NULL, `user

Mysql: mysql between 日期索引 索引问题-日期索引使用 表结构: dep_date dep arr 联合索引: ind_coll_date_route  (dep_date ,dep,arr) 这两天发现原来的查询效率慢了,使用explain 查看,居然没有使用索引, 我的索引是日期类型的,首先想到的是mysql对日期类型的索引的处理机制是不是不同,在where条件里试了几种,发现效果都差不多, where dep_date >= ‘20161121’ where dep_d

声明在前面 总结就是 不能单纯说 走和不走,需要看数据库版本,数据量等 ,希望不要引起大家的误会,也不要被标题党误导了. 1 数据库版本: 2 建表语句 CREATE TABLE s1 ( id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, key1 VARCHAR(200), key2 VARCHAR(200), key3 VARCHAR(200), key_part1 VARCHAR(200), key_part2 VARCHAR(200), key_part3 VARCHAR(

结论:IN肯定会走索引,但是当IN的取值范围较大时会导致索引失效,走全表扫描 navicat可视化工具使用explain函数查看sql执行信息 场景1:当IN中的取值只有一个主键时 我们只需要注意一个最重要的type 的信息很明显的提现是否用到索引: type结果值从好到坏依次是: system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery >

SELECT * FROM t_user WHERE email='217@xxg.com';  --1.725 --加email索引之后 0.003 SELECT * FROM t_user WHERE email='316@xxg.com' LIMIT 1; 0.001  --加email索引之后 0.002 结论:用户数据量很大的情况下 如果查询加了limit 无索引 根据唯一列查询 加索引和不加索引 查询差距不大 会走主键 聚集索引  只要到上千万或是上亿的数据的时候才会有影响 尽量用户

有些情况下,表中创建了索引但是EXPLAIN的查看执行计划的时候发现并没有走索引.是因为优化器认为该语句不使用索引效率更好. 当然也可以强制走索引.类似: SELECT uid,uname FROM tab_name force index(ind_id); SELECT SQL_NO_CACHE uid,uname FROM tab_name ; 不走逻辑IO,走物理IO.

问题探讨 : 当一列包含null 值时, is null  和 is not null  查询是否走索引 当用 != 时是否走索引 当用in时是否走索引 结论:当 查询范围比较小时, 以上枚举的都走索引 , 而当查询范围足够大时会全表扫描:

经常被问,NOT IN和<>操作就无法走索引? 真想只有一个:具体问题具体分析,没有前提的问题都是耍流氓. 准备测试数据: ## 删除测试表 DROP TABLE IF EXISTS tb2001; ## 创建测试表 CREATE TABLE `tb2001` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, `c1` int(11) DEFAULT NULL, `c2` int(11) DEFAULT NULL, INDEX idx_c1

一.背景 今天,交流群有一位同学提出了一个问题.看下图: 之后,这位同学确实也发了一个全模糊查询走索引的例子: 到这我们可以发现,这两个sql最大的区别是:一个是查询全字段(select *),而一个只查询主键(select id). 此时,又有其他同学讲了其他方案: 全文索引这个不用说,那是能让全模糊查询走索引的.但是索引覆盖这个方案,我觉得才是符合背景的: 1.因为提问的背景就是模糊查询字段是普通索引,而普通索引只查询主键就能用上覆盖索引. 2.并且背景中,就是只查询主键(ID)就显示用上索

同步发布:http://www.yuanrengu.com/index.php/2017-01-13.html 一.索引的作用 一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,所以查询语句的优化显然是重中之重. 在数据量和访问量不大的情况下,mysql访问是非常快的,是否加索引对访问影响不大.但是当数据量和访问量剧增的时候,就会发现mysql变慢,甚至down掉,这就必须瑶考虑优化sql了,给数据库建立

索引与优化 1.选择索引的数据类型 MySQL支持很多数据类型,选择合适的数据类型存储数据对性能有很大的影响.通常来说,可以遵循以下一些指导原则: (1)越小的数据类型通常更好:越小的数据类型通常在磁盘.内存和CPU缓存中都需要更少的空间,处理起来更快.(2)简单的数据类型更好:整型数据比起字符,处理开销更小,因为字符串的比较更复杂.在MySQL中,应该用内置的日期和时间数据类型,而不是用字符串来存储时间:以及用整型数据类型存储IP地址.(3)尽量避免NULL:应该指定列为NOT NULL,除非

MySQL的视图 简单来说MySQL的视图就是对SELECT 命令的定义的一个快捷键,我们查询时会用到非常复杂的SELECT语句,而这个语句我们以后还会经常用到,我们可以经这个语句生产视图.视图是一个虚拟的表,它不存储数据,所用的数据都在真实的表中. 这样做的好处有: 1.防止有未经允许的租户访问到敏感数据 2.将多个物理表抽象成一个逻辑表 3.结果容易理解 4.获得数据更容易,很多人对SQL语句不太了解,我们可以通过创建视图的形式方便用户使用. 5.显示数据更容易. 6.维护程序更方便.调试视

MySQL的MyISAM.InnoDB引擎默认均使用B+树索引(查询时都显示为"BTREE"),本文讨论两个问题: 为什么MySQL等主流数据库选择B+树的索引结构? 如何基于索引结构,理解常见的MySQL索引优化思路? 为什么索引无法全部装入内存 索引结构的选择基于这样一个性质:大数据量时,索引无法全部装入内存. 为什么索引无法全部装入内存?假设使用树结构组织索引,简单估算一下: 假设单个索引节点12B,1000w个数据行,unique索引,则叶子节点共占约100MB,整棵树最多20

不会使用索引,导致全表扫描情况 1.不要使用in操作符,这样数据库会进行全表扫描,推荐方案:在业务密集的SQL当中尽量不采用IN操作符 2.not in 使用not in也不会走索引推荐方案:用not exists或者(外联结+判断为空)来代替 3<> 操作符(不等于) 使用<>同样不会使用索引,因此对它的处理只会产生全表扫描推荐方案:用其它相同功能的操作运算代替,如a<>0 改为 a>0 or a<0 a<>’’ 改为 a>’’ 4.IS

1. 显示数据库列表 show databases; # 查看当前所有数据库 show databases \G   #以行的方式显示 2. 在命令行中,执行sql语句 mysql -e 'show databases' -uroot -p123456 mysqlshow -uroot -p123456 # 不常用,记住上面那个就行了 3.创建数据库语法 create database 数据库名; 例如: create database `HA-test`; 4. 切换数据库 use HA-te

本文转载自CodingLabs,原文链接 MySQL索引背后的数据结构及算法原理 目录 摘要 一.数据结构及算法基础 1. 索引的本质 2. B-Tree和B+Tree 3. 为什么使用B-Tree(B+Tree) 二.MySQL索引实现 1. MyISAM索引实现 2. InnoDB索引实现 三.索引使用策略及优化 1. 最左前缀原理与相关优化 2. 索引选择性与前缀索引 3. InnoDB的主键选择与插入优化 摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说