MySQL 的 in 查询在 5.5 以上的版本中存储引擎都是 innodb 的,正常情况下会走索引的!至于 MyISAM 没试过! 如果是 5.5 之前的版本确实不会走索引的,在 5.5 之后的版本,MySQL 做了优化.MySQL 在 2010 年发布 5.5 版本中,优化器对 in 操作符可以自动完成优化,针对建立了索引的列可以使用索引,没有索引的列还是会走全表扫描. 5.5 之前的版本select * from a where id in (select id from b); 这条 s

MySQL 查询 存储过程 视图 触发器 函数 索引 建表语句 数据库版本 当前登录用户 当前数据库名称   INFORMATION_SCHEMA.TABLES INFORMATION_SCHEMA.TABLES是MySQL自带的(被视作)一个信息数据库,保存着MySQL服务器所维护的其他数据库的信息.INFORMATION_SCHEMA.TABLES其中有数个只读表,实际上是视图,不是基本表,因此无法看到任何相关的文件.INFORMATION_SCHEMA.TABLES中各种字段名见此 查询(

可以使用SHOW INDEX FROM table_name来查看表的索引,从而查看字段的索引:查询结果中table为表名,key_name为索引名,Column_name为列名

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

1.模糊查询 后通配 走索引 前通配 走全表 2.where条件用in或or 不会走索引索引的本质是平衡b+数,是为了方便查询的平衡多路查找树 B-Tree相比,B+Tree有以下不同点: 每个节点的指针上限为2d而不是2d+1: 内节点不存储data,只存储key: 叶子节点不存储指针 B+Tree比B-Tree更适合实现外存储索引结构 3.

一.索引介绍 1.什么是索引? 索引由如字典,目的就是为了更快寻找到要找的内容. 令搜索查询的数据更有目的性,从而提高数据检索的能力 2.索引类型介绍 1.BTREE: B+树索引 2.HASH: HASH 索引 3.FULLTEXT: 全文索引 4.RTREE:R树索引 一般人不用懂上面4种算法!!!!!讲起来太特么麻烦了!!!! 简单介绍下hash索引一般就是查url的,网址一般都很长,查询则会变得十分麻烦,而hash则是令这一段url定义为一个hash值指向url,查找就是查这个hash值

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.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

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.

数据库表设计时一对一关系存在的必要性 2017年07月24日 10:01:07 阅读数:694 在表设计过程中,我无意中觉得一对一关系觉得好没道理,直接放到一张表中不就可以了吗?真是说,网上信息什么都有,也可以说与我一样困惑的有好多人.感谢大神在网上的活跃,我知道了一对一关系存在的必要性. 1.首先就是这种关系出现的场景是什么样子,最好可以举个实际中的需求. 这样的场景有很多,比如:就拿最普通的用户信息来说,数据库中有一个表为user,一个表为user_auth.user表主要存放的字段为用户基

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

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

据了解绝大多数开发人员对于索引的理解都是一知半解,局限于大多数日常工作没有机会.也什么没有必要去关心.了解索引,实在哪天某个查询太慢了找到查询条件建个索引就ok,哪天又有个查询慢了,再建立个索引就是,或者干脆把整个查询SQL直接发给DBA,让DBA直接帮忙优化了,所以造成的状况就是开发人员对于索引的理解.认识很局限,以下就把我个人对于索引的理解及浅薄认识和大家分享下,希望能解除一些大家的疑惑,一起走出索引的误区 误区1.在表上建立了索引,在查询时用到了索引的列,索引就一定会生效 首先明确下这样的

查询是数据库技术中最常用的操作.查询操作的过程比较简单,首先从客户端发出查询的SQL语句,数据库服务端在接收到由客户端发来的SQL语句后, 执行这条SQL语句,然后将查询到的结果返回给客户端.虽然过程很简单,但不同的查询方式和数据库设置,对查询的性能将会有很在的影响. 因此,本文就在MySQL中常用的查询优化技术进行讨论.讨论的内容如:通过查询缓冲提高查询速度:MySQL对查询的自动优化:基于索引的排序:不可达查询的检测和使用各种查询选择来提高性能. 一. 通过查询缓冲提高查询速度 一般我们使用

(一)索引的作用 索引通俗来讲就相当于书的目录,当我们根据条件查询的时候,没有索引,便需要全表扫描,数据量少还可以,一旦数据量超过百万甚至千万,一条查询sql执行往往需要几十秒甚至更多,5秒以上就已经让人难以忍受了. 提升查询速度的方向一是提升硬件(内存.cpu.硬盘),二是在软件上优化(加索引.优化sql:优化sql不在本文阐述范围之内). 能在软件上解决的,就不在硬件上解决,毕竟硬件提升代码昂贵,性价比太低.代价小且行之有效的解决方法就是合理的加索引. 索引使用得当,能使查询速度提升上万倍,

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(

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

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 >

如何根据执行计划,判断Mysql语句是否走索引