在某些情况下,如果明知道查询结果只有一个,SQL语句中使用LIMIT 1会提高查询效率. 例如下面的用户表(主键id,邮箱,密码): create table t_user(id int primary key auto_increment,email varchar(255),password varchar(255)); 每个用户的email是唯一的,如果用户使用email作为用户名登陆的话,就需要查询出email对应的一条记录. SELECT * FROM t_user WHERE ema

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

首先什么是全表扫描和索引扫描?全表扫描所有数据过一遍才能显示数据结果,索引扫描就是索引,只需要扫描一部分数据就可以得到结果.如果数据没建立索引. 无索引的情况下搜索数据的速度和占用内存就会比用索引的检索慢和高.下面是一个例子 1:无索引的情况 Product表,里面没有任何索引,如下图: 从上图中,我悲剧的看到了,物理读是9次,也就说明走了9次硬盘,你也可以想到,走硬盘的目的是为了拿数据,逻辑读有1636次,要注意的是这里 的"次"是"页"的意思,也就是在内存中走了

Mysql 系列文章主页 =============== 1 准备数据 1.1 建表 DROP TABLE IF EXISTS staff; CREATE TABLE IF NOT EXISTS staff ( id INT PRIMARY KEY auto_increment, name ), age INT, pos ) COMMENT '职位', salary ,) ); 1.2 插入数据 , ); 2 测试&Explain分析 2.1 有索引的情况下%的影响(提出问题) 2.1.1 建立

SQL> select count(*) from employees; COUNT(*) ---------- Execution Plan ---------------------------------------------------------- ------------------------------------------------------------------------- | Id | Operation | Name | Rows | Cost (%CPU)|

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 >

update的where条件要把索引的字段带上,要不然就全表锁 文章目录 update的where条件要把索引的字段带上,要不然就全表锁        本文主要内容        背景        在学习中总结一下内容        关于锁的表        sql加锁思考点        InnoDB行锁实现方式 本文主要内容 报错了: java.sql.BatchUpdateException: Lock wait timeout exceeded; try restarting tran

前因: 客户咨询,有一个业务sql(代表经常被执行且重要),全表扫描在系统占用资源很高(通过ash报告查询得到信息) 思路: 1.找到sql_text,sql_id 2.查看执行计划 3.查询sql涉及对象的对象数据量,段大小,行数量,where条件列,是否存在索引,列的选择读情况如何 4.总结,优化整改 1.找到sql_text,sql_id 094cmrxrahdy2 SELECT ~10个列名称(由于设计用户信息,因此部分信息不再详细说明) FROM Prescription WHERE

SqlServer中在查询时,我们为了优化性能,通常会为where条件的字段建立索引,如果条件比较固定还会建立组合索引,接下来,我们来看一下索引与查询的相关知识及相关陷阱. SQL表自动为主键加聚集索引的猜想 我认为应该是对查询的优化,因为如果聚集(最多只能有一个)索引的话,在SQL查询时,将进行全表扫描,反之,进行聚集索引(B树结构)扫描,这将大大加快检索的速度:有时,我们感觉对主键(自增的)加聚集索引没什么用,所以就把它改为非聚集索引,但当我们为表的其它字段索引后,发展查询时没有按着索引检索

1．对返回的行无任何限定条件,即没有where子句 2．未对数据表与任何索引主列相对应的行限定条件例如:在City-State-Zip列创建了三列复合索引,那么仅对State列限定条件不能使用这个索引,因为State不是索引的主列. 3．对索引的主列有限定条件,但是在条件表达式里使用以下表达式则会使索引失效,造成全表扫描:(1)where子句中对字段进行函数.表达式操作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,Demo:where upper(city)='TokYo' 或 City || 'X

1． 对返回的行无任何限定条件,即没有where 子句 2． 未对数据表与任何索引主列相对应的行限定条件 例如:在City-State-Zip列创建了三列复合索引,那么仅对State列限定条件不能使用这个索引,因为State不是索引的主列. 3． 对索引的主列有限定条件,但是在条件表达式里使用以下表达式则会使索引失效,造成全表扫描: (1)where子句中对字段进行函数.表达式操作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描, Demo: where   upper(city)='TokYo' 或

1.模糊查询效率很低:原因:like本身效率就比较低,应该尽量避免查询条件使用like:对于like '%...%'(全模糊)这样的条件,是无法使用索引的,全表扫描自然效率很低:另外,由于匹配算法的关系,模糊查询的字段长度越大,模糊查询效率越低.解决办法:首先尽量避免模糊查询,如果因为业务需要一定要使用模糊查询,则至少保证不要使用全模糊查询,对于右模糊查询,即like '-%',是会使用索引的:左模糊like'%...'无法直接使用索引,但可以利用reverse + function index

1.模糊查询效率很低: 原因:like本身效率就比较低,应该尽量避免查询条件使用like:对于like %...%(全模糊)这样的条件,是无法使用索引的,全表扫描自然效率很低:另外,由于匹配算法的关系,模糊查询的字段长度越大,模糊查询效率越低. 解决办法:首先       1.模糊查询效率很低: 原因:like本身效率就比较低,应该尽量避免查询条件使用like:对于like ‘%...%’(全模糊)这样的条件,是无法使用索引的,全表扫描自然效率很低:另外,由于匹配算法的关系,模糊查询的字段长度越

查询语句的时候尽量避免全表扫描,使用全扫描,索引扫描!会引起全表扫描的几种SQL如下 1.模糊查询效率很低: 原因:like本身效率就比较低,应该尽量避免查询条件使用like:对于like ‘%...%’(全模糊)这样的条件,是无法使用索引的,全表扫描自然效率很低:另外,由于匹配算法的关系,模糊查询的字段长度越大,模糊查询效率越低. 解决办法:首先尽量避免模糊查询,如果因为业务需要一定要使用模糊查询,则至少保证不要使用全模糊查询,对于右模糊查询,即like ‘…%’,是会使用索引的:左模糊lik

1.模糊查询效率很低: 原因:like本身效率就比较低,应该尽量避免查询条件使用like:对于like ‘%...%’(全模糊)这样的条件,是无法使用索引的,全表扫描自然效率很低:另外,由于匹配算法的关系,模糊查询的字段长度越大,模糊查询效率越低. 解决办法:首先尽量避免模糊查询,如果因为业务需要一定要使用模糊查询,则至少保证不要使用全模糊查询,对于右模糊查询,即like ‘…%’,是会使用索引的:左模糊like ‘%...’无法直接使用索引,但可以利用reverse + function in

      1 5.3日数据处理需求 UPDATE md_meter set warranty_end_date = DATE_ADD(warranty_begin_date,INTERVAL 10 YEAR) where warranty_end_date = '1900-01-01'; 2 处理过程 2.1查看执行计划 很明显走的是索引的全表扫描,再加上数据库的隔离级别是RR的级别,并且warranty_end_date字段无索引,会造成全表的GAP锁,为了减少更新阶段对其它dml语句造成l

避免SQL全表模糊查询查询   1.模糊查询效率很低: 原因:like本身效率就比较低,应该尽量避免查询条件使用like:对于like %...%(全模糊)这样的条件,是无法使用索引的,全表扫描自然效率很低:另外,由于匹配算法的关系,模糊查询的字段长度越大,模糊查询效率越低. 解决办法:首先       1.模糊查询效率很低: 原因:like本身效率就比较低,应该尽量避免查询条件使用like:对于like ‘%...%’(全模糊)这样的条件,是无法使用索引的,全表扫描自然效率很低:另外,由于匹配

出处: 查询语句的时候尽量避免全表扫描,使用全扫描,索引扫描!会引起全表扫描的几种SQL如下 1.模糊查询效率很低: 原因:like本身效率就比较低,应该尽量避免查询条件使用like:对于like ‘%...%’(全模糊)这样的条件,是无法使用索引的,全表扫描自然效率很低:另外,由于匹配算法的关系,模糊查询的字段长度越大,模糊查询效率越低. 解决办法:首先尽量避免模糊查询,如果因为业务需要一定要使用模糊查询,则至少保证不要使用全模糊查询,对于右模糊查询,即like ‘…%’,是会使用索引的:左模

今天收到运营同学的一个 SQL,有点复杂,尤其是这个 SQL explain 都很长时间执行不出来,于是我们后台团队帮忙解决这个 SQL 问题,却正好发现了一个隐藏很深的线上问题. select a.share_code, a.generated_time, a.share_user_id, b.user_count, b.order_count, a.share_order_id, b.rewarded_amount from t_risk_share_code a, (select coun