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为什么MySQL总是选择"is NULL“列索引而不是"JOIN”列索引？

MySQL总是选择"is NULL"列索引而不是"JOIN"列索引的原因是因为在查询中，使用"is NULL"条件的列索引可以更有效地过滤出符合条件的数据，提高查询性能。

当使用"is NULL"条件时，MySQL可以直接利用列索引中的空值信息，快速定位到符合条件的数据行。而使用"JOIN"条件时，MySQL需要对两个表进行连接操作，需要比较多的计算和IO操作，性能相对较低。

此外，使用"is NULL"条件的列索引还可以用于其他类型的查询，例如范围查询、排序等，具有更广泛的应用场景。

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相关搜索:Mysql Innodb索引包含多数NULL值的列MySQL:为什么使用where on date列不使用索引MySQL根据不同列中的值选择增量索引MySQL选择主键而不是索引Pandas melt函数使用列索引位置而不是列名称Python Pandas DataFrame按列索引而不是按名称调用列？为什么索引Numpy列会创建一个副本，而不是行或一维数组？使用idxmin或类似方法时，获取特定的列/行名而不是索引使用索引和匹配，但在向下拖动时更改了列，而不是行使用选择工具基于列而不是行索引/索引进行Bokeh链接/刷新
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关于mysql给列加索引这个列值中有null的情况

由于前缀索引的话这两个字段并不是有规律可寻的所以说加了的话 这玩意会增加扫描的行数的。 然后算了就加复合索引吧。 既然创建复合索引那么我们如何去吧那个索引放在前面呢？...null？...我说是的默认值为 null（按照规定这玩意是不能null 的 应该 not null的，但是是历史数据 我这变也没改（其实这两个字段也是我之前实习的时候加的）），于是她说这样的话索引会失效， 于是我就在想为什么啊...于是带着疑问去查了查， 在innodb引擎是可以在为null的列里创建索引的，并且在当条件为is null 的时候也是会走索引的。...所以说这个null值一定是加到B+ 树里面了 但是这个就会哟疑问了 索引的key值为null值在B+树是怎么存储着呢 ？？？

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MySQL数据库索引选择为什么使用B+树而不是跳表？

在进一步分析为什么MySQL数据库索引选择使用B+树之前，我相信很多小伙伴对数据结构中的树还是有些许模糊的，因此我们由浅入深一步步探讨树的演进过程，在一步步引出B树以及为什么MySQL数据库索引选择使用...（2）局限性 由于维护这种高度平衡所付出的代价比从中获得的效率收益还大，故而实际的应用不多，更多的地方是用追求局部而不是非常严格整体平衡的红黑树。...为什么要使用B+树作为索引的实现，不要急，接下来我们就先探讨一下什么是B树。...为什么说B+树比B树更适合数据库索引？...2、B+树的查询效率更加稳定：由于非终结点并不是最终指向文件内容的结点，而只是叶子结点中关键字的索引。所以任何关键字的查找必须走一条从根结点到叶子结点的路。

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为什么MySQL索引要用B+树，而不是B树？

为什么是这么多呢？因为这是可以算出来的，要搞清楚这个问题，我们先从 InnoDB 索引数据结构、数据组织方式说起。...在计算机中磁盘存储数据最小单元是扇区，一个扇区的大小是 512 字节，而文件系统（例如 XFS/EXT4）他的最小单元是块，一个块的大小是 4K。...关于二级索引与主键索引的区别请参考 MySQL 相关书籍，本文不在此介绍。 下面我们对数据库表空间文件做想相关的解析： ?...最后回顾一道 MySQL 面试题：为什么 MySQL 的索引要使用 B+ 树而不是其他树形结构？比如 B 树？现在这个问题的复杂版本可以参考本文。...关于二级索引数据存取方式可以参考 MySQL 相关书籍，他的要点是结合主键索引进行回表查询。

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MySQL数据库为什么索引使用B+树而不是B树

前言   MySQL数据库是日常开发或者面试中最常遇到的数据库之一，你在使用过程是否有过类似的疑问：为什么它的索引使用的设计结构是B+树而不是B树呢？下面一起来看看吧。...,只是作为索引使用,其内部节点比B树要小,快能够容纳的结点关键数量更多,一次性读入内存中的关键字也更多,相对的I/O次数也减少了,而I/O读写次数是影响索引检索效率的最大因素) B+树的查询效率更加稳定...而B+树任何关键字的查询都必须从根节点到叶子结点,所有的关键字的查询路径长度一样,导致每一个关键字的查询效率相当。...B+树的叶子节点使用指针顺序连接在一起，只要遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历,而且在数据库中基于范围的查询是非常频繁的，而B树不支持这样的操作。 增删文件（节点）时，效率更高。...因为B+树的叶子节点包含所有关键字，并以有序的链表结构存储，这样可很好提高增删效率 B树只适合随机检索,而B+树同时支持随机检索和顺序检索。

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面试官：为什么 MySQL 的索引要使用 B+ 树，而不是其它树？比如 B 树？

答案：约2千万 为什么是这么多？ 因为这是可以算出来的，要搞清楚这个问题，先从InnoDB索引数据结构、数据组织方式说起。 计算机在存储数据的时候，有最小存储单元，这就好比现金的流通最小单位是一毛。...在计算机中，磁盘存储数据最小单元是扇区，一个扇区的大小是512字节，而文件系统（例如XFS/EXT4）的最小单元是块，一个块的大小是4k，而对于InnoDB存储引擎也有自己的最小储存单元，页（Page）...在MySQL中，InnoDB页的大小默认是16k，当然也可以通过参数设置： 表中的数据都是存储在页中的，所以一个页中能存储多少行数据呢？...关于二级索引与主键索引的区别请参考MySQL相关书籍，本文不在此介绍。...面试题 有一道MySQL的面试题，为什么MySQL的索引要使用B+树而不是其它树形结构?比如B树？

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面试官：为什么 MySQL 索引要使用 B+树而不是其它树形结构？比如 B 树？

这个问题的简单回答是：约2千万 为什么是这么多呢？ 因为这是可以算出来的，要搞清楚这个问题，我们先从InnoDB索引数据结构、数据组织方式说起。...在计算机中磁盘存储数据最小单元是扇区，一个扇区的大小是512字节，而文件系统（例如XFS/EXT4）他的最小单元是块，一个块的大小是4k 而对于我们的InnoDB存储引擎也有自己的最小储存单元——页（Page...关于二级索引与主键索引的区别请参考MySQL相关书籍，本文不在此介绍。...最后回顾一道面试题 有一道MySQL的面试题，为什么MySQL的索引要使用B+树而不是其它树形结构?比如B树？...关于二级索引数据存取方式可以参考MySQL相关书籍，他的要点是结合主键索引进行回表查询。

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面试官：为什么 MySQL 索引要使用 B+树而不是其它树形结构？比如 B 树？

这个问题的简单回答是：约2千万 为什么是这么多呢？ 因为这是可以算出来的，要搞清楚这个问题，我们先从InnoDB索引数据结构、数据组织方式说起。...在计算机中磁盘存储数据最小单元是扇区，一个扇区的大小是512字节，而文件系统（例如XFS/EXT4）他的最小单元是块，一个块的大小是4k 而对于我们的InnoDB存储引擎也有自己的最小储存单元——页（Page...关于二级索引与主键索引的区别请参考MySQL相关书籍，本文不在此介绍。...最后回顾一道面试题 有一道MySQL的面试题，为什么MySQL的索引要使用B+树而不是其它树形结构?比如B树？...关于二级索引数据存取方式可以参考MySQL相关书籍，他的要点是结合主键索引进行回表查询。

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MySQL调优之查询优化

索引的基数 索引和数据行的长度 索引的分布情况 MySQL会选择错误的执行计划？...如果非驱动表s的关联建是主键的话，性能会非常高，而如果不是主键，要进行多次徽标查询，先关联索引，然后根据二级索引的主键进行回表操作，性能上比索引是主键要慢。...默认情况下join_buffer_size为256K，在查找的时候MySQL会将所有的列缓存到join buffer中，包括select的列，而不是仅仅缓存关联的列。...再一个有N个join关联SQL当中会在之行时候分配N-1个join buffer。 （1）Join Buffer会缓存所有参与查询的列而不是只有Join的列。...优化limit分页 优化此类查询的最简单的办法就是尽可能地使用覆盖索引，而不是查询所有的列。

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SQL常见面试题总结

的记录 count(1)指的并不是计算1的个数，而是指表的第一个字段 用count对字段为null的数据可以查出来吗 不可以 对于返回的结果集，一行行地判断，如果 count 函数的参数不是...，不会忽略列值为NULL count(1)包括了忽略所有列，用1代表代码行，在统计结果的时候，不会忽略列值为NULL count(列名)只包括列名那一列，在统计结果的时候，会忽略列值为空（这里的空不是只空字符串或者...MySQL存储引擎 mysql默认的存储引擎就是innodb，它的索引结构是优化后的B+tree，原B+tree的叶子节点之间是单向指向，组合成一个单向链表，而优化后，叶子节点之间双向指向，组合成双向链表...我们使用索引时，可以尽量去使用覆盖索引来避免回表的过程，因为我们自己建的索引为非聚簇索引，根据索引定位到数据后，可以找到索引列数据和主键数据，但是如果你的索引不是覆盖索引，那你需要的字段并没有全部包含在当前已经查询到的数据...，那就会走一个全文检索，那整张表就会被锁住，行级锁就会上升到表级锁，这也是为什么需要在条件字段添加索引的另一个原因。

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一文读懂MySQL的索引结构及查询优化

(3) B-Tree B树中的B代表平衡(Balance)，而不是二叉(Binary)，B树是从平衡二叉树演化而来的。...在InnoDB中，用非单调递增的字段作为主键不是个好主意，因为InnoDB数据文件本身是一棵B+Tree，非单增的主键会造成在插入新记录时数据文件为了维持B+Tree的特性而频繁的分裂调整，十分低效，因而使用递增字段作为主键则是一个很好的选择...那么为什么非主键索引结构叶子节点存储的是主键值，而不像主键索引那样直接存储完整的一行数据，这样就能避免回表二次检索？...呢，表面上看起来不符合最左前缀法则啊，但MySQL优化器会根据已有的索引，调整查询条件中这两列的顺序，让它符合最左前缀法则，走索引，这里也就回答了上篇《一文学会MySQL的explain工具》中为什么用...补充: 关于MySQL如何选择走不走索引或者选择走哪个最佳索引，可以使用MySQL自带的trace工具一探究竟。具体使用见下面的官方文档。

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简单了解SQL性能优化工具MySql Explain

一个涉及到多表的join操作可以避免比较每种的组合情况，优化器选择最优的效果查询对一个集合进行操作，通过explain语句可以获取mysql如何执行语句的信息。...只是扫描表的时候按照索引次序进行而不是行。主要优点就是避免了排序, 但是开销仍然非常大。...如果没有选择索引，键是NULL。要想强制MySQL使用或忽视possible_keys列中的索引，在查询中使用FORCE INDEX、USE INDEX或者IGNORE INDEX。...key_len key_len列显示MySQL决定使用的键长度。如果键是NULL，则长度为NULL。使用的索引的长度。在不损失精确性的情况下，长度越短越好 。...ref ref列显示使用哪个列或常数与key一起从表中选择行。 rows rows列显示MySQL认为它执行查询时必须检查的行数。注意这是一个预估值。

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实战讲解MySQL执行计划，面试官当场要了我

输出行中的key列指示使用的哪个索引。key_len包含使用的最长的键部分。此类型的ref列为NULL。...1.4.6 index_merge 此联接类型指示使用索引合并优化。在这种情况下，输出行中的键列包含使用的索引列表，而key_len包含使用的索引的最长键部分的列表。...如果连接仅使用键的最左前缀，或者如果该键不是PRIMARY KEY（主键）或UNIQUE（唯一）索引（即如果连接无法根据键值选择单行），则会使用ref。...using index（性能提升） 表示当前的查询是覆盖索引，直接从索引中读取数据，而不用访问原数据表（回表）。即需要使用到的列，全部都在索引中。...如果同时出现using where，则 索引被用来执行索引键值的查找 如果没有，则索引被用来读取数据，而不是真的查找 using where（需要回表查询） 使用where进行条件过滤。

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SQL优化指南

当我们统计行的时候，常见的是COUNT(*)，这种情况下，通配符*并不会像我们猜想的那样扩展成所有的列，实际上，它会忽略所有的列而直接统计所有的行数 解密MyiSAM的‘快’ 　　这是一个容易产生误解的事情...：MyiSAM的count()函数总是非常快。 　　...不过它是有前提条件的，条件是没有任何where条件的count(*)才非常快，因为此时无须实际的去计算表的行数，mysql可以利用存储引擎的特性直接获得这个值，如果mysql知道某列不可能有null值，...1.创建合适的索引减少filesort的出现。 　　2.查询时尽量只使用必要的字段，select 具体字段的名称，而不是select * 选择所有字段，这样可以减少排序区的使用，提高SQL性能。...当然 这不是绝对的，比如某些非常简单的子查询就比关联查询效率高，事实效果如何还要看执行计划。 　　只能说大部分的子查询都可以优化成Join关联查询。

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SQL优化指南

当我们统计行的时候，常见的是COUNT(*)，这种情况下，通配符*并不会像我们猜想的那样扩展成所有的列，实际上，它会忽略所有的列而直接统计所有的行数 解密MyiSAM的‘快’ 这是一个容易产生误解的事情...：MyiSAM的count( )函数总是非常快。...不过它是有前提条件的，条件是没有任何where条件的count(*)才非常快，因为此时无须实际的去计算表的行数，mysql可以利用存储引擎的特性直接获得这个值，如果mysql知道某列不可能有null值，...创建合适的索引减少filesort的出现。 查询时尽量只使用必要的字段，select 具体字段的名称，而不是select * 选择所有字段，这样可以减少排序区的使用，提高SQL性能。...当然 这不是绝对的，比如某些非常简单的子查询就比关联查询效率高，事实效果如何还要看执行计划。 只能说大部分的子查询都可以优化成Join关联查询。

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Mysql学习-sql优化

因为如果查询中包含可为NULL的列，对于Mysql来说更难优化。...4）选择具体的数据类型 使用枚举代替字符串类型，对于确切的分类类型，可以采用ENUM，而不是字符串类型，除此之外还可以在java代码中采用枚举。...Mysql索引 Mysql索引为什么会采用B+Tree，需要考虑以下几个问题： 对具体的数据可以快速搜索、如何快速查找区间数据、支持模糊查询、支持分页、支持排序(正序和逆序)。...如何选择索引的列顺序的经验法则：将选择性最高的列发到索引最前列，在某些场景下有帮助，但通常不如避免随机I/O和排序那么重要。当不考虑排序分组时，将选择性最高的列放在前面通常是很好的 。...这时候索引的作用只是用于WHERE条件的查找。考虑将选择性最高的作为索引的第一列，而不是某个具体的查询。

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实战讲解MySQL的expain执行计划，面试官当场要了我

1.4.6 index_merge 此联接类型指示使用索引合并优化。在这种情况下，输出行中的键列包含使用的索引列表，而key_len包含使用的索引的最长键部分的列表。...如果连接仅使用键的最左前缀，或者如果该键不是PRIMARY KEY（主键）或UNIQUE（唯一）索引（即如果连接无法根据键值选择单行），则会使用ref。...对于单索引，若 排序和查找是同一字段，则不会出现该方式 不是，则会出现。 对于联合索引，不能跨列（最左匹配原则） using temporary 建立临时表保存中间结果，查询完成之后把临时表删除。...若同时出现using where，则索引被用来执行索引键值的查找 若没有，则索引被用来读取数据，而不是真的查找 using index condition MySQL 5.6后加入的新特性（Index...支持选择all,cpu,block io,context,switch,page faults等明细，来查看MySQL在使用什么资源上耗费了过高的时间，例如，选择查看cpu的耗费时间 show profile

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MySQL EXPLAIN执行计划详解

EXPLAIN命令是查看查询优化器如何决定执行查询的主要方法，但该动能也有局限性，它的选择并不总是最优的，展示的也并不一定是真相。...可以通过该列从上到下观察MySQL的关联优化器为查询选择的关联顺序。...index：跟全表扫描一样，只是MySQL扫描表时按照索引次序进行而不是行，主要优点是避免了排序；缺点是要承担按索引次序读取整个表的开销。这通常意味着如实按照随机次序访问行，开销较大。...possible_keys表示哪些索引有助于高效查找，而key表示该索引可以最小化查询成本。 如果没有选择索引，键是NULL。...Using filesort：MySQL会对结果使用一个外部索引排序，而不是按索引次序从表里读取行，即filesort（文件排序）。

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MySQL优化特定类型的查询（书摘备查）

当MySQL知道括号中的表达式永远不会为null的时候，它就会按这种方式工作。最明显的例子就是count(*)，它是count的一种特例，它不会把通配符*展开成所有列，而是忽略所有列并统计行数。...如果mysql知道某列（col）不可能为null，那么它在内部也能把(col)转化为count(*)。...在mysql内部优化它的唯一其它选择就是覆盖索引。如果这还不够，那么就需要更改应用程序架构。可以考虑使用汇总表，还可以利用外部缓存系统，比如数据库缓存服务器（MemCached）。...优化order by 在某些情况中，mysql可以使用一个索引来满足order by子句，而不需要额外的排序。...一个提高效率的简单技巧就是在覆盖索引上进行偏移，而不是对全行数据进行偏移。可以将从覆盖索引上提取出来的数据和全行数据进行联接，然后取得需要的列。这样更有效率。

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「Mysql优化大师三」查询执行计划explain详解,含案例

UNION结果总是放在一个匿名临时表中，之后mysql将结果读取到临时表中。临时表并不在原sql中出现，因此它的id列是null。...通常意味着mysql将扫描整张表，从头到尾，去找到需要的行。 index 这个跟全表扫描一样，只是mysql扫描表时按索引次序进行而不是行。...如果在Extra列中看到了“Using index”，说明mysql正在使用覆盖索引，它只扫描索引的数据，而不是按索引次序的每一行。它比按索引次序全表扫描的开销要少很多。...NULL 这中访问方式意味着mysql能在优化阶段分解查询语句，在执行阶段甚至不用再访问表或者索引，例如，从一个索引列里选取最小值可以通过单独查找索引来完成，不需要在执行时访问表。...如果同时出现using where 表名索引被用来执行索引键值的查找，如果没有，表面索引被用来读取数据，而不是真的查找 explain select deptno,count(*) from emp group

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