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MySQL索引前缀索引和多索引

正确地创建和使用索引是实现高性能查询基础,本文笔者介绍MySQL前缀索引和多索引。...,因为MySQL无法解析id + 1 = 19298这个方程式进行等价转换,另外使用索引时还需注意字段类型问题,如果字段类型不一致,同样需要进行索引计算,导致索引失效,例如 explain select...,第二行进行了全表扫描 前缀索引 如果索引值过长,可以仅对前面N个字符建立索引,从而提高索引效率,但会降低索引选择性。...当出现索引合并时表明表上所有是有值得优化地方,判断是否出现索引合并可以观察Extra是否出现了如下信息 Using union(account_batch_batch_no_index,account_batch_source_system_index...); Using where 复制代码 如果是在AND操作,说明有必要建立多联合索引,如果是OR操作,会耗费大量CPU和内存资源在缓存、排序与合并上。

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索引URL散

(hash)也就是哈希,是信息存储和查询所用一项基本技术。在搜索引擎中网络爬虫在抓取网页时为了对网页进行有效地排重必须对URL进行散,这样才能快速地排除已经抓取过网页。...虽然google、百度都是采用分布式机群进行哈希排重,但实际上也是做不到所有的网页都分配一个唯一散地址。但是可以通过多级哈希来尽可能地解决,但却要会出时间代价在解决哈希冲突问题。...所以这是一个空间和时间相互制约问题,我们知道哈希地址空间如果足够大可以大大减少冲突次数,所以可以通过多台机器将哈希表根据一定特征局部化,分散开来,每一台机器都是管理一个局部地址。   ...所以我可以将原始URL进行一次标准化处理后再做哈希这样就会有很大改善,本人通过大量实验发现先对URL进行一次MD5加密,然后再对加密后这个串再哈希这样大大提高了哈希效率。...而采用MD5再哈希方法明显对散地址起到了一个均匀发布作用。

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MySQLcount是怎样执行?———count(1),count(id),count(非索引),count(二级索引)分析

经常会看到这样例子: 当你需要统计表中有多少数据时候,会经常使用如下语句 SELECT COUNT(*) FROM demo_info;   由于聚集索引和非聚集索引记录是一一对应,而非聚集索引记录包含...(索引+主键id)是少于聚集索引(所有)记录,所以同样数量非聚集索引记录比聚集索引记录占用更少存储空间。...如果我们使用非聚集索引执行上述查询,即统计一下非聚集索引uk_key2共有多少条记录,是比直接统计聚集索引记录数节省很多I/O成本。所以优化器会决定使用非聚集索引uk_key2执行上述查询。...,所以其实读取任意一个索引记录都可以获取到id字段,此时优化器也会选择占用存储空间最小那个索引来执行查询。...而对于其他二级索引,count(二级索引),优化器只能选择包含我们指定索引去执行查询,只能去指定非聚集索引B+树扫描 ,可能导致优化器选择索引扫描代价并不是最小。

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索引顺序导致性能问题

今天和大家分享一个很有意思例子,关于索引顺序导致性能问题。...表,TEST_NOTIF_REQ_LOG, 主键基于两个(partition_key,NOTIFICATION_SEQ_NO),执行计划,update语句,还有数据分布大体如下,可以看到cpu消耗是很高...最后我随机取了两值,测试数据基于这两条数据。 为了模拟,我把数据,staticstics导出到一个测试库里,可以看到查询单条数据逻辑读还是很高,没有走索引。 ?...删除原来索引,然后重新索引,按照指定顺序来建立索引,立马进行验证,但失望是性能指标并没有任何改变。 ?...重新建立索引,试着用create unique index方式来建立索引,终于发现问题。 ? 问题基本找到了,然后建立主键,关联产生索引来看看,发现达到了预期效果。逻辑读很低,cpu消耗也很低。

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包含索引:SQL Server索引进阶 Level 5

在聚集索引索引条目是表实际行。 在非聚集索引,条目与数据行分开; 由索引和书签值组成,以将索引映射到表实际行。 前面句子后半部分是正确,但不完整。...在这个级别,我们检查选项以将其他添加到非聚集索引(称为包含)。 在检查书签操作级别6,我们将看到SQL Server可能会单方面向您索引添加一些。...包括 在非聚集索引但不属于索引称为包含。 这些不是键一部分,因此不影响索引条目的顺序。 而且,正如我们将会看到那样,它们比键造成开销更少。...确定索引是否是索引一部分,或只是包含,不是您将要做最重要索引决定。也就是说,频繁出现在SELECT列表但不在查询WHERE子句中最好放在索引包含部分。...为了说明在索引包含潜在好处,我们将查看两个针对SalesOrderDetailtable查询,每个查询我们将执行三次,如下所示: 运行1:没有非聚集索引 运行2:使用不包含非聚簇索引(只有两个关键

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关于mysql给索引这个值中有null情况

在需求由于要批量查数据,且表数据量挺大(2300万条记录) 且查询条件这两个字段没有加索引,为了增加查询速度,现在需要去为这两个字段添加索引。...刚开始加索引想到问题: 是否适合添加索引 我们都知道,添加索引都会降低插入和update效率,现在由于这个是用户表所以说是数据update是不频繁。...所以是可以加 这个作引应该怎么加 由于每个字段大小是256 所以说这个索引树建下来还是很浪费存储,于是考虑前缀索引,和复合索引。...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 这玩意会增加扫描行数。 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?...于是带着疑问去查了查, 在innodb引擎是可以在为null里创建索引,并且在当条件为is null 时候也是会走索引

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性能优化-如何选择合适建立索引

3、如何选择合适建立索引 1、在where从句,group by从句,order by从句,on从句中添加索引 2、索引字段越小越好(因为数据库数据存储单位是以“页”为单位,数据存储越多,...结论:由于customer_id 离散程度大,使用index(customer_id,staff_id)好 C、mysql联合索引 ① 命名规则 :表名_字段名 1、需要加索引字段,要在where条件...2、数据量少字段不需要加索引 3、如果where条件是OR关系,加索引不起作用 4、符合最左原则 ② 什么是联合索引 1、两个或更多个列上索引被称作联合索引,又被称为是复合索引。...2、利用索引附加,您可以缩小搜索范围,但使用一个具有两索引 不同于使用两个单独索引。...所以说创建复合索引时,应该仔细考虑顺序。对索引所有执行搜索或仅对前几列执行搜索时,复合索引非常有用;仅对后面的任意执行搜索时,复合索引则没有用处。

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Mysql类型

Mysql类型: 数字类型 字符串类型 布尔型 日期时间类型 数字类型: 1个字节=8比特,但数字里有一个比特用于符号占位 TINYINT 占用1个字节,表示范围:-128~127 SMALLINT...支持范围是1000-01-01 ~ 9999-12-31 TIME 支持范围是00:00:00 ~ 23:59:59 DATETIME 支持范围是1000-01-01 00:00:00 ~ 9999...电话、手机号码:有格式要求 用户名:必须唯一 登录密码:密码不能为空字符串且长度不能少于N位 员工所在部门:可取值必须在部门表存在过 主键约束: 列名 类型 PRIMARY KEY 声明为“...表中所有的记录行会自动按照主键列上值进行排序。 一个表至多只能有一个主键。 唯一约束: 列名 类型 UNIQUE 声明为“唯一”列上不能出现重复值,但可以出现多个NULL值。...非空约束: 列名 类型 NOT NULL 声明为“非空”约束列上不能出现NULL,但可以重复 检查约束对于Mysql不支持 默认值约束 列名 类型 Default 值 声明为“默认值”约束列上没有值将会默认采用默认设置

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掌握CSSz-index

前言 z-index是一个用于控制文档图层顺序属性。具有较高z-index值元素将会出现在具有较低值元素之上。...就像页面上x轴和y轴决定一个元素在水平和垂直方向上位置一样,z-index控制它们在z轴上相互层叠方式。...opacity属性值小于 1 元素。 transform属性值不为none元素。 到目前为止,最常见创建和使用层叠上下文方式是上述列表第一种,所以让我们多花点时间来关注它。...因为父容器.site-content相比footer而言,有一个更高z-index值,因此.site-content任何定位元素都将在该上下文中计算。...在层叠上下文中思考层叠顺序一个好方法是,把它看作是嵌套有序列表一个子项目。

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索引b树索引

1.索引如果没有特别指明类型,一般是说b树索引,b树索引使用b树数据结构存储数据,实际上很多存储引擎使用是b+树,每一个叶子节点都包含指向下一个叶子节点指针,从而方便叶子节点范围遍历 2.底层存储引擎也可能使用不同存储结构...根据主键引用被索引行 4.b树意味着所有的值是按照顺序存储,并且每一个叶子页到根距离相同 5.b树索引能够加快访问数据速度,存储引擎不需要再进行全表扫描来获取需要数据,取而代之是从索引根节点开始进行搜索...,根节点存放了指向子节点指针,存储引擎根据这些指针向下层查找.通过比较节点页值和要查找值可以找到合适指针进入下层子节点.树深度和表大小直接相关 6.叶子节点比较特别,他们指针指向是被索引数据...,而不是其他节点页 7.b树对索引是顺序存储,所以很适合查找范围数据. 8.索引对多个值进行排序依据是,定义索引顺序,比如联合索引key(a,b,c),这三个顺序 9.上面的联合索引对以下查询语句有效...a<x 精确匹配某一范围匹配另一 where a=x and b like x% 10.因为索引节点是有序,可以用于查询order by操作,如果可以按照某种方式查到值,那么也可以按这种方式排序

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删除 NULL 值

图 2 输出结果 先来分析图 1 是怎么变成图 2,图1 tag1、tag2、tag3 三个字段都存在 NULL 值,且NULL值无处不在,而图2 里面的NULL只出现在这几个字段末尾。...有一个思路:把每一去掉 NULL 后单独拎出来作为一张独立表,这个表只有两个字段,一个是序号,另一个是去 NULL 后值。...比如 tag1 变成 t1 表,tag2 变成 t2 表,tag3 变成 t3 表。...一个比较灵活做法是对原表数据做转行,最后再通过行转列实现图2 输出。具体实现看下面的 SQL(我偷懒了,直接把原数据通过 SELECT 子句生成了)。...,按值在原表列出现顺序设置了序号,目的是维持同一相对顺序不变。

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Mysql索引

单列索引:索引只包含一个。 组合索引:在多个字段上建立索引,只有在查询条件顺序使用了这些索引,索引才有效果。使用组合索引遵循最左前缀原则。...Unique(唯一索引):索引必须唯一,但允许有空值,若是组合索引,则组合必须保持唯一。 Key(普通索引),是MySQL基本索引类型,允许中有空值,重复值。...FULLTEXT(全文索引):全文索引类型为FULLTEXT,在定义索引列上支持值全文查找,允许在这些索引插入重复值和空值。...非聚簇索引在叶子节点存储是主键和索引。...非聚簇索引,索引逻辑顺序和磁盘上物理存储顺序不一样,非聚簇索引在叶子节点存储是主键和索引,当我们使用非聚簇索引查询数据时,需要拿到叶子节点上主键在去表查需要数据,这个过程叫做回表。

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Redis类型详解

在Redis,Hash是一种存储键值对数据结构,它适用于存储对象多个属性。Jedis作为Java开发者与Redis交互工具,提供了丰富API来操作Hash类型。...本文将深入介绍Jedis如何操作RedisHash类型数据,通过生动代码示例和详细解释,助你轻松掌握JedisHash各种操作。JedisHash基本操作1....删除字段可以使用HDEL命令删除Hash类型数据一个或多个字段,在Jedis,对应方法是hdel:// 删除一个字段jedis.hdel("myHash", "field1");// 删除多个字段...Hash类型数据。...希望通过学习本文,你对JedisHash操作有了更深入理解,并能够灵活运用在你项目中。在实际开发,充分发挥Jedis优势,将有助于提升系统性能和代码质量。

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【DB笔试面试560】在Oracle,虚拟索引(Virtual Column Indexes)作用是什么?

♣ 题目部分 在Oracle,虚拟索引(Virtual Column Indexes)作用是什么?...♣ 答案部分 在Oracle 11g之前版本,如果需要使用表达式或者一些计算公式,那么需要创建数据库视图;如果需要在这个视图上使用索引,那么会在表上创建基于函数索引。...虚拟是Oracle 11g新引入一项技术,虚拟是一个表达式,在运行时计算,不存储在数据库,不能更新虚拟值。...③ 可以通过视图DBA_TAB_COLSDATA_DEFAULT来查询虚拟表达式,当创建了虚拟索引(其实是一种函数索引)后,在视图DBA_IND_EXPRESSIONS不能查询索引。...⑫ 表达式所有必须在同一张表。 ⑬ 虚拟列表达式不能使用其它虚拟

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