摘要 IN 一定走索引吗?那当然了,不走索引还能全部扫描吗?好像之前有看到过什么Exist,IN走不走索引的讨论.但是好像看的太久了,又忘记了.哈哈,如果你也忘记了MySQL中IN是如何查询的,就来复习下吧. 问题 问题要从之前的统计店铺数关注人数说起 SELECT shop_id, count(user_Id) as attentionNumber FROM shop_attention WHERE shop_id IN <foreach collection="shopIds"

一.注意点 1.使用with(index(索引名称))来使SQL强制走索引. 二.示例截图 1.创建非聚集索引 2.不使用with,不走索引的截图 3.使用with,强制走索引的截图

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

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

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

语法:CREATE [索引类型] INDEX 索引名称ON 表名(列名)WITH FILLFACTOR = 填充因子值0~100 GO USE 库名GO IF EXISTS (SELECT * FROM SYSINDEXES WHERE NAME='IX_TEST_TNAME')--检测是否已经存在IX_TEST_TNAME索引DROP INDEX TEST.IX_TEST_TNAME--如果存在则删除--创建索引CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_TEST_TNAME -

sql中的索引 索引:好处查询的速度快,被删除,修改,不会对表产生影响,作用是加速查询: 一种典型的数据库对象 作用:提交数据的查询效率,尤其对一些数据量很大的表 索引是用来为表服务的 索引是oracle服务器自动来使用(索引区的查找是oracle自动的)和维护(当记录发生变化的时候,索引区会自动随之更改) 6.定义 定义的两种方式 A.自动创建: 主键 或 唯一性约束,会自动创建索引 B.手动创建 CREATE INDEX ENAME_IDX ON emp(ename)索引建立在表emp的en

在对oracle的SQL优化过程中经常会遇到[like'%abc']破坏索引的问题,但是如果真有此类需求,该如何在不破坏索引的基础上进行查询呢. [sql] view plain copy sys@mescp> ') from dual; REVERSE(') -------------------------------- row selected. sys@mescp> create table test_like as select object_id,object_name from

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

一.索引的结构 关系型数据库中以二维表来表达关系模型,表中的数据以页的形式存储在磁盘上,在SQL SERVER中,数据页是磁盘上8k的连续空间,那么,一个表的所有数据页在磁盘上是如何组织的呢?分两种情况:一是数据页间无序.随机地存储在磁盘上,这样的表叫做堆表:二是数据页间按某个表字段的值有序地存储在磁盘上,这样的表做索引组织表. 索引是什么?从物理结构上可分为两种:聚集索引和非聚集索引.将表中的数据有序地组织起来的索引称为聚集索引,一个表只有一个聚集索引,表上其他的索引都是非聚集索引. 1.1.

这里要纠正一个网上很多教程说的模糊匹配不能走索引的说法,因为在看<收获,不止SQL优化>一书,里面举例说到了,并且自己也跟着例子实践了一下,确实like一些特殊情况也是可以走索引的 例子来自<收获,不止SQL优化>一书,实践准备: //建表,注意要非空数据 drop table t purge; create table t as select * from dba_objects where object_id is not null; select * from t; //更新

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(

SQL Server之索引解析(一)   1.写在前面 微软专门给出SQL Server设计思路及实现路线,从7大体系结构阐述是如何实现,通过了解这些,我们就可以总结出数据库设计原则.编程中sql写法及注意事项,从而优化我们的系统性能,本系列着重讨论SQL Server索引体系. 以下为主要内容: 页和区体系结构 表和索引数据结构体系结构 查询处理体系结构   2.数据存储结构 文件->系统页->区->页 2.1 区与页 页是SQL Server存储数据的最小单元,每个页文件大小8K,每

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

一个字符类型的.一个int类型的,查询的时候到底会不会走索引,其实很多工作了几年的开发人员有时也会晕,下面就用具体事例来测试一下. 1.  准备工作 先准备2张表,以备后续测试使用. 表1:创建表test1,总共3列,其中id 是主键(int),c_no 为int型,且有索引,c_2为普通字段 /*创建表test1 */ create table test1(id int primary key,c_no int ,c_2 varchar(1),key c_no(c_no)); /* 插入一些测

1.  现象 表结构如下 CREATE TABLE `ACT_HI_INST` ( `ID` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL COMMENT '主键', `INST_ID_` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL COMMENT '流程实例id', `BUSINESS_KEY_` varchar(255) COLLATE utf8_bin DEFAULT '' COMMENT '流程编号', `CREATE_TIM

1.慢查询优化方式 服务器硬件升级优化 Mysql服务器软件优化 数据库表结构优化 SQL语句及索引优化 本文重点关注于SQL语句及索引优化,关于其他优化方式以及索引原理等,请关注本人<MySQL慢查询优化>系列博文.优化我个人遵循的原则:积小胜为大胜,以空间换时间.-<论持久战> 2.数据源 工欲善其事必先利其器,为了测试与验证的方便,数据库可以直接采用MySQL官方提供的测试数据库employees,该数据库关系复杂度适中以及数据量较大,适合做SQL语句及索引优化分析,引用官方

面试官:(a,b,c)组合索引,查询语句select...from...where a=.. and c=..走索引吗应聘者: 最佳左前缀法,如果索引了多列,要遵守最左前缀法则,否则索引失效 按最左前缀原则,a能走索引,c走不了,只能用到a部分索引 接下来,我们具体来分析一下 1.组合索引在树中是如何排序的 在MySQL中建立联合索引时会遵守最左前缀匹配原则,即最左优先.要想理解联合索引的最左匹配原则,先来理解下索引的底层原理.索引的底层是一颗B+树,那么联合索引的底层也就是一颗B+树,只不过联

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 >