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

在没有创建数据直方图之前,查询优化器是cbo,可能不会选择代价最低(效率最高)的方式查询. 先创建表 --日语假名表 CREATE TABLE JAPANESE_SOUNDMARK ( ID INTEGER PRIMARY KEY, ROMAJI ), PHONETIC_SYMBOL ) ); 创建序列 --创建自增长的序列,用于主键 CREATE SEQUENCE SEQ_JAPANESE_SOUNDMARK START NOMAXVALUE INCREMENT NOCYCLE CACHE ;

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

了解一下MySQL中的回表查询与索引覆盖. 回表查询 要说回表查询,先要从InnoDB的索引实现说起.InnoDB有两大类索引,一类是聚集索引(Clustered Index),一类是普通索引(Secondary Index). InnoDB的聚集索引 InnoDB聚集索引的叶子节点存储行记录,因此InnoDB必须要有且只有一个聚集索引. 1.如果表定义了PK(Primary Key,主键),那么PK就是聚集索引. 2.如果表没有定义PK,则第一个NOT NULL UNIQUE的列就是聚集索引.

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

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:明明建立了索引,为何Like模糊查询速度还是特别慢? Like是否使用索引? 1.like %keyword    索引失效,使用全表扫描.但可以通过翻转函数+like前模糊查询+建立翻转函数索引=走翻转函数索引,不走全表扫描. 2.like keyword%    索引有效. 3.like %keyword% 索引失效,也无法使用反向索引. 使用mysql的explain简单测试如下: explain select * from company_info where cname like

引言 在学习mysql时,我们经常会使用explain来查看sql查询的索引等优化手段的使用情况.在使用explain时,我们可以观察到,explain的输出有一个很关键的列,它就是type属性,type表示的是扫描方式,代表 MySQL 使用了哪种索引类型,不同的索引类型的查询效率是不一样的. 在type这一列,有如下一些可能的选项: system:系统表,少量数据,往往不需要进行磁盘IO const:常量连接 eq_ref:主键索引(primary key)或者非空唯一索引(unique n

1.1 id列 数字越大越先执行,如果说数字一样大,那么就从上往下依次执行,id列为null的就表是这是一个结果集,不需要使用它来进行查询. 1.2 select_type列 常见的有: ◆ simple:表示不需要union操作或者不包含子查询的简单select查询.有连接查询时,外层的查询为simple,且只有一个 ◆ primary:一个需要union操作或者含有子查询的select,位于最外层的单位查询的select_type即为primary.且只有一个 ◆ union:union连接

如下内容为转载 http://sunshinechen2008.blog.163.com/blog/static/107585374201162442643967/     mysql如果不对乱码处理,对中文的插入修改以及where条件查询都会有影响,处理乱码:把连接url中写成 "jdbc:mysql://localhost/book?seUnicode=true&characterEncoding=UTF-8".如下所示:   Class.forName("org

在之前的查询都需要对查询的关机中进行“精确”.“完整”完整的输入才能查询相应的结果, 但在实际开发过程中,通常需要考虑用户可能不知道“精确”.“完整”的关键字, 那么就需要提供一种不太严格的查询方式,即模糊查询,只需要输入大概的部分内容就能完成查询. 一.模糊查询 .使用LIKE关键字 语法:SELECT <字段列表|*> FROM 表名 [WHERE 字段名 LIKE %关键字%]; 说明:通配符_(表示任意0到1个字符).%(表示任意的0到多个字符) 举例:SELECT * FROM tb

我们在上篇文章中已经在SpringMVC基础框架的基础上应用了BootStrap的后台框架,在此基础上记录select2的使用. 应用bootstrap模板 基础项目源码下载地址为: SpringMVC+Shiro+MongoDB+BootStrap基础框架 我们在基础项目中已经做好了首页index的访问. 现在就在index.jsp页面上做修改,实现select2的下拉选择框. select2实现 首先我们来实现select的下拉选择框 index.jsp的代码如下:-------------

concat() 函数,是用来连接字符串. 精确查询: select * from user where name=”zhangsan” 模糊查询: select * from user where name like “%zhang%” 在实际的使用中,条件是作为参数传递进来的. 所以我们使用 concat() 函数 mybatis: select * from user where name like concat(“%”, #{name},”%”) 原生SQL: case when ?1

MySql的like语句中的通配符:百分号.下划线和escape %代表任意多个字符 _代表一个字符 escape,转义字符后面的%或_,使其不作为通配符,而是普通字符匹配   数据库数据如下: 1.查找名字中以Lucy的字段 查询语句: select * from `user` where name like 'Lucy%' 结果: 2.查询名字是“Lucy”开头且后面只有一个字符的字段 查询语句: select * from `user` where name like 'Lucy_' 查询

1 def find_worldByName(c_name,continent): 2 print(c_name) 3 print(continent) 4 sql = " SELECT * FROM world WHERE 1=1 " 5 if(c_name!=None): 6 sql=sql+"AND ( c_name LIKE '%"+c_name+"%' )" 7 if(continent!=None): 8 sql=sql+"

<!-- mybatis --> <where> <if test="varName != '' and varName != null" > var_name like '%${varName}%' </if> </where> //node 变量 if (data.varName && data.varName != '') { sql += " where var_name like '%&qu

前言 过年回来的第二周了,终于有时间继续总结知识了.这次来看一下SQL调优的知识,这类问题基本上面试的时候都会被问到,无论你的岗位是后端,运维,测试等等. 像本文标题中的两个问题,就是我在实际面试过程中遇到的,所以这次就主要围绕着这两个问题来总结一下. 本文的重点在第二部分,请耐心看完! explain 查询SQL执行计划 我们在想知道一条SQL的执行计划时,是可以通过Explain关键字来模拟优化器执行SQL查询语句,进而来分析SQL的语句. 举例: 创建如下数据表 CREATE TABLE

1 MySQL的体系结构概述 整个MySQL Server由以下组成 :Connection Pool :连接池组件Management Services & Utilities :管理服务和工具组件SQL Interface :SQL接口组件Parser :查询分析器组件Optimizer :优化器组件Caches & Buffers :缓冲池组件Pluggable Storage Engines :存储引擎File System :文件系统1)连接层最上层是一些客户端和链接服务,包含本

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

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