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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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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今天我们来实际操作一下 首先我们创建一个用户表进行测试Like 在email字段上加一个索引来测试Like关键字 我们先来复习一下Like语句的几种写法 往大的方向说Like语句由两种写法，分别时%和_。 %:用来匹配若干个字符的出现形式（也可以是0个） _:用来匹配单个字符的出现形式 工作中我们主要的模糊查询也是%，我们重点来看一个Like的几种写法select * from t_user wh
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2023-08-08 08:04:35
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保持独立列，不要用函数和运算不要在列上使用函数，这将导致索引失效而进行全表扫描。不要在列上进行运算，这也将导致索引失效而进行全表扫描。避免隐式转换当查询条件左右两侧类型不匹配的时候会发生隐式转换，隐式转换带来的影响就是可能导致索引失效而进行全表扫描。 select * from t where inta = "5" // 类型不匹配，隐式转换 索引不会包含有NULL的值设计多
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2023-07-13 09:56:25
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文章目录前言一、索引的常见模型二、InnoDB的索引模型三、索引的维护四、索引的优化覆盖索引联合索引最左前缀原则索引下推 前言我们在看书的时候，打算回看某一个桥段的内容时。这是你肯定会是先翻看书的目录，从目录确定这段内容的位置，然后再到确切的页中去寻找。你肯定不会，从书的第一页一页一页的翻找。同样，数据库也是，查找数据也不会从一条记录一条记录的寻找。也肯定是先从像书的目录一样的中确定了，才寻找。
概述索引优化的目的主要是让索引不失效，走正确的索引，续上次介绍的索引八大法则上篇，今天主要介绍下篇，下面一起来看看吧。。。一、不等于(!=或<>)导致索引失效1、不等于导致索引失效mysql> explain select * from tb_emp where name != 'Jack';mysql> explain select * from tb_emp where
Mysql索引的建立对于Mysql的高效运行是很重要的，索引可以大大提高MySQL的检索速度。大家在使用Mysql的过程中，肯定都使用到了索引，也都知道建立索引的字段通常都是作为查询条件的字段(一般作为WHERE子句的条件)，却容易忽略查询语句里包含order by的场景。其实涉及到排序order by的时候，建立适当的索引能够提高查询效率。这里就介绍一下利用索引优化order by的查询语句。创
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2023-07-05 12:48:07
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# MySQL OR操作是否走索引
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，它通过索引来提高查询效率。然而，当我们使用OR操作时，查询的效率可能会下降。本文将介绍MySQL中OR操作是否走索引，并给出相应的代码示例。
## 索引的作用
在MySQL中，索引是一种数据结构，用于加快数据的检索速度。它可以加速WHERE子句中的条件查询，但不是所有的查询都会走索引。当我们使用OR操作时，需要注
原创
2023-10-12 06:59:02
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# MySQL not in走索引吗
## 引言
在MySQL数据库中，我们经常需要使用到查询语句来获取特定的数据。其中，`not in`是一个常用的查询条件，它可以帮助我们排除某些特定的数据。然而，我们可能会遇到一个问题：当我们使用`not in`时，MySQL是否能够使用索引来提高查询性能呢？本文将为你详细解答。
## 流程
下面是解决这个问题的整个流程，我们将逐步进行。
```merm
原创
2023-09-29 01:22:21
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一 介绍为何要有索引?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，在生产环境中，我们遇到最多的，也是最容易出问题的，还是一些复杂的查询操作，因此对查询语句的优化显然是重中之重。说起加速查询，就不得不提到索引了。什么是索引？索引在MySQL中也叫做“键”，是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。索引对于良好的性能非常关键，尤其是当表中的数据量越来越大时，索
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2023-08-25 07:19:48
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在MySQL中，并不是你建立了索引，并且你在SQL中使用到了该列，MySQL就肯定会使用到那些索引的，有一些情况很可能在你不知不觉中，你就“成功的避开了”MySQL的所有索引。1、索引列参与计算，不走索引SELECT `username` FROM `t_user` WHERE age=20;-- 会使用索引
SELECT `username` FROM `t_user` WHERE age+10
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2023-06-10 20:46:07
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1.没有加索引，会导致全表扫描。应考虑在where的条件列，建立索引，尽量避免全表扫描。select * from user_info where name ='1' ;//添加索引
alter table user_info add index idx_name (name)2.索引不生效1.隐式的类型转换，索引失效类型不匹配，MySQL会做隐式的类型转换，把它们转换为浮点数再做比较。隐式的类型
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2023-10-20 23:19:20
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数据库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； 5、索引应该建在选择性高的字段上； 6、索引应该建在小字段上，对于大的文本字段甚至超长字段，不要建索引； 7、
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2023-09-02 01:01:30
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一、前期准备 1、写脚本刷数据[root@computer opt]# vi slap.sh
#!/bin/bash
HOSTNAME="localhost"
PORT="3306"
USERNAME="root"
PASSWORD=""
DBNAME="oldboy"
TABLENAME="t1"
##create database
mysql -h ${HOSTNAME} -P${PORT}
一、前言1、最近好多人都在问，in和not in到底走索引吗？2、not in的性能怎么样？基于上面的2个问题，我们具体的测试一下，实践胜于雄辩。。。二、in和not in是否走索引1、准备数据--1.创建person表
CREATE TABLE person(
[id] [int] NULL,
[name] [nvarchar](50) NULL,
[age] [int]
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2023-07-13 18:16:41
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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
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
