1.索引：对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引，避免索引弃用的操作。
2.不等于：where 子句中使用!=或<>操作符，将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
3.null、is null、is not null：where 子句中对字段进行 null 值判断，将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id
用IN的時候
SELECT * FROM [hcempno] where empno in(SELECT [empno] FROM [compemp])改用EXISTSSELECT * FROM [hcempno] where exists(SELECT&nb
策略1.尽量全值匹当建立了索引列后，能在where条件中使用索引的尽量所用。策略2.最佳左前缀法则如果索引了多列，要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最左前列开始并且不跳过索引中的列。策略3.不在索引列上做任何操作不在索引列上做任何操作（计算、函数、(自动or手动)类型转换），会导致索引失效而转向全表扫描策略4.范围条件放最后中间有范围查询会导致后面的索引列全部失效策略5.覆盖索引尽量用尽量使用
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2023-12-15 13:12:22
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1.优化方案的倒金字塔 从图可以看出：优化成本：硬件>系统配置>数据库表结构>SQL及索引。优化效果：硬件<系统配置<数据库表结构<SQL及索引。所以尽量从SQL语句以及索引方面下手来优化数据库。2.优化的五大原则减少数据访问： 设置合理的字段类型，启用压缩，通过索引访问等减少磁盘IO返回更少的数据： 只返回需要的字段和数据分页处理减少磁盘io及网络io 减少交
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2023-12-17 09:33:40
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SQL 规约1. 【强制】不要使用 count(列名)或 count(常量)来替代 count(*)，count(*)是 SQL92 定义的 标准统计行数的语法，跟数据库无关，跟 NULL 和非 NULL 无关。 说明：count(*)会统计值为 NULL 的行，而 count(列名)不会统计此列为 NULL 值的行。2. 【强制】count(distinct col) 计算该列除 NU
1、避免一些不走索引的查询1)避免在索引列上使用函数或者计算，如果这样，优化器将不再使用索引而使用全表扫描：Select * from T where hh*10>1000;(低效，优化器不再使用索引)Select * from T where hh>1000/10;(更高效，优化器将使用索引)/*在student表的age上创建索引*/create index index
操作符优化1): <> 操作符(不等于)优化原因:不等于操作符是永远不会用到索引的，因此对它的处理只会产生全表扫描。优化方法:a): 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>''b): 尽量便面使用 != 操作符,如 c != '' 应写成 c > ''2): LIKE优化优化方法:a
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2023-11-24 15:26:24
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SQL性能优化的目标：至少要达到range级别，要求是ref级别，consts最高。【阿里巴巴JAVA开发手册】说明：1)、consts单表中最多只有一个匹配行(主键/唯一索引)，在优化阶段即可读到数据。2)、ref指的是使用普通的索引(normal index)。3)、range 对索引进行范围检索反例：explain表的结果，type=index，索引物理文件全扫描，速度非常慢，这个index
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2023-10-08 16:21:09
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Spark Sql之基础知识一、Spark SQL概述Spark SQL 是 Spark 用于结构化数据(structured data)处理的 Spark 模块Spark SQL比Spark core执行效率快，内部做了一些额外的优化Spark SQL 它提供了2个编程抽象, 类似 Spark Core 中的 RDD，一个是DataFrame，一个是DataSet二、Spark SQL特点易整合
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2023-12-14 05:43:13
38阅读
!=,所以建议用<>
selece * from jb51 where id<>45
sql 里 符号<> 于 != 的区别
<> 与!=都是不等于的意思，但是一般都是用<>来代码不等于因为<>在任何SQL中都起作用但是!=在sql2000中用到，则是语法错误，不兼容的
sql中的等于和不等于， '=' ,'!=','&
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2023-11-30 10:28:00
81阅读
### MySQL 性能优化1. 灵魂拷问MySQL的索引在执行过程中是如何被使用的？MySQL的表数据和索引在底层是如何被使用的？索引覆盖是什么？索引覆盖如何优化检索性能组合索引和单列所有哪个更好？聚集索引和非聚集索引存储方式有什么不同B+ Tree和B Tree的区别2.1 MySQL架构2.1.1 结构图 第一层负责连接管理、授权认证、安全等第二层负责解析查询(编译SQL)，并对
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2023-09-12 13:31:51
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使用 EXPLAIN 分析查询语句，解析每一项的含义，并给出优化建议。MySQL 版本：10.5.5-MariaDB MariaDB Server。一、EXPLAIN查看某一查询语句的执行计划： MariaDB [ar]> EXPLAIN SELECT * FROM `user` WHERE true_name like '董%'; 得到如下执行结果：id含有子查询的时候，表明各语
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2023-08-08 06:49:56
23阅读
文章目录SQL优化一、避免不走索引的场景二、select语句其他优化三、增删改DML语句优化四、查询条件优化五、建表优化 SQL优化一、避免不走索引的场景1.避免字段开头使用模糊查询，优化方式：尽量在字段后面使用模糊查询 2.尽量避免使用in和not in，优化方式：对于连续数值可以用between代替，如果是子查询可以用exists代替 3.尽量避免使用or，优化方式：可以用union代替or
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2023-12-25 11:24:51
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索引优缺点为什么要创建索引呢（优点）？创建索引可以大大提高系统的性能。通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。建
从今天开始，会给大家普及一点优化的小技巧。感兴趣的同学可以跟着多多练练手。示例数据库可以在 https://pan.baidu.com/s/1i7eVmappan.baidu.com
这里获取。我使用的示例是AdventureWorks2012的备份包，小伙伴下载后还原即可。记得数据库要是高版本的才能还原成功，我使用的数据库是SQL Server 2016版本的。1、不查多余的列
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2023-08-18 19:43:43
262阅读
# MySQL 不等于优化
## 引言
MySQL 是一种常用的关系型数据库管理系统，它的优化对于提升数据库性能至关重要。在实际的开发过程中，经常会遇到需要查询不等于某个值的情况。本文将指导一位刚入行的小白开发者如何进行 MySQL 不等于优化。
## 流程
下面是实现 MySQL 不等于优化的步骤：
```mermaid
flowchart TD
subgraph 准备工作
原创
2023-08-24 22:35:03
162阅读
文章目录SQL语句优化概述SQL语句优化是提高性能的重要环节SQL语句优化的一般性原则常见SQL优化方法共享SQL语句减少访问数据库的次数SELECT语句中避免使用`*`WHERE子句中的连接顺序利用`DECODE`函数来减少处理时间删除重复记录用`truncate`代替`delete`（当需要删除全表数据时建议使用`truncate`）用`where`子句替换`having`子句减少对表的查询
一、操作符优化1、IN 操作符推荐方案：在业务密集的SQL当中尽量不采用IN操作符，用EXISTS 方案代替。2、NOT IN操作符此操作是强列不推荐使用的，因为它不能应用表的索引。推荐方案：用NOT EXISTS 方案代替3、IS NULL 或IS NOT NULL操作（判断字段是否为空）判断字段是否为空一般是不会应用索引的，因为索引是不索引空值的。推荐方案：用其它相同功能的操作运算代替，如：a
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2023-12-28 13:52:05
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一：MySQL数据类型 MySQL中定义数据字段的类型对你数据库的优化是非常重要的 MySQL支持多种数据类型，大致可以分为三类：数值 日期/时间和字符串二、数值类型（12） 2.1、整数类型（6） 一张图就能解释清楚了： INTEGER同INT。 2.2、定点数（2） DECIMAL和NUMERIC
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2023-09-03 22:36:05
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从今天开始，每天会给大家普及一点优化的小技巧。感兴趣的同学可以跟着多多练练手，我使用的示例是AdventureWorks2012的备份包。记得数据库要是高版本的才能还原成功，我使用的数据库是SQL Server 2016版本的。1.不查询多余的列查询过程中经常为了省事，而直接使用*来代替所有的列，好处是不需要写明列。坏处就是遇到列比较多的表查询效率就大大折扣了。例如：
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