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

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:

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

译者注:MySQL 8.0之前,不管是否指定索引建的排序方式,都会忽略创建索引时候指定的排序方式(语法上不会报错),最终都会创建为ASC方式的索引,在执行查询的时候,只存在forwarded(正向)方式对索引进行扫描.关于正向索引和反向索引,逻辑上很容易理解,这里有两个相关的概念:正向索引或者反向(倒序)索引,两者都是在构建B树索引时候的相关字段排序方式,是B索引树的逻辑存储方式正向扫描(forward)和反向扫描( Backward index scan;)是执行查询的过程中对B树索引的扫描方

不使用索引原文 : http://itlab.idcquan.com/linux/MYSQL/918330.html MySQL查询不使用索引汇总 众所周知,增加索引是提高查询速度的有效途径,但是很多时候,即使增加了索引,查询仍然不使用索引,这种情况严重影响性能,这里就简单总结几条MySQL不使用索引的情况 如果MySQL估计使用索引比全表扫描更慢,则不使用索引.例如,如果列key均匀分布在1和100之间,下面的查询使用索引就不是很好:select * from table_name where

一.索引的介绍 数据库中专门用于帮助用户快速查找数据的一种数据结构.类似于字典中的目录,查找字典内容时可以根据目录查找到数据的存放位置吗,然后直接获取. 二 .索引的作用 约束和加速查找 三.常见的几种索引: - 普通索引 - 唯一索引 - 主键索引 - 联合索引(多列) - 联合主键索引 - 联合唯一索引 - 联合普通索引 无索引和有索引的区别以及建立索引的目的 无索引: 从前往后一条一条查询 有索引:创建索引的本质,就是创建额外的文件(某种格式存储,查询的时候,先去格外的文件找,定好位置,然

一.前言 在MySQL中进行SQL优化的时候,经常会在一些情况下,对MySQL能否利用索引有一些迷惑. 譬如: MySQL 在遇到范围查询条件的时候就停止匹配了,那么到底是哪些范围条件? MySQL 在LIKE进行模糊匹配的时候又是如何利用索引的呢? MySQL 到底在怎么样的情况下能够利用索引进行排序? 今天,我将会用一个模型,把这些问题都一一解答,让你对MySQL索引的使用不再畏惧 二.知识补充 key_len EXPLAIN执行计划中有一列 key_len 用于表示本次查询中,所选择的索引

接上篇 7️⃣  正确使用索引 一.索引未命中 并不是说我们创建了索引就一定会加快查询速度,若想利用索引达到预想的提高查询速度的效果, 我们在添加索引时,必须遵循以下问题: #1 范围问题,或者说条件不明确,条件中出现这些符号或关键字:>.>=.<.<=.!= .between...and....like. #2 尽量选择区分度高的列作为索引,区分度的公式是count(distinct col)/count(*),表示字段不重复的比例,比例越大我们扫描的记录数越少,唯一键的区分度是

为什么要使用索引? 最简单的方式实现数据查询:全表扫描,即将整张表的数据全部或者分批次加载进内存,由于存储的最小单位是块或者页,它们是由多行数据组成,然后逐块逐块或者逐页逐页地查找,这样查找的速度非常慢.优点:在数据量小比如只有几十行数据的情况下很快.但数据量大时不适用.更通常情况下,我们应该避免全表扫描,我们可以通过索引来大幅提升查询数据的速度. 什么信息能够成为索引? 能把记录限制在一定查找范围内的字段,比如键,唯一键,主键等 B+ Tree更适合用来做索引原因: 1.B+ 树的磁盘读写代价