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关于mysql给索引这个中有null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?...由于联合索引是先以 前面的排序在根据后面的排序所以说将区分度高放在前面会减少扫描行数增加查询效率 但是最重要问题来了,我就要提交SQL时候 leader 问了一句我,你这边的话这个数据字段 默认为...于是带着疑问去查了查, 在innodb引擎是可以在为null创建索引,并且在当条件为is null 时候也是会走索引。...所以说这个null一定是加到B+ 树里面了 但是这个就会哟疑问了 索引key为null在B+树是怎么存储着呢 ???...后面继续补 下 面是复合索引创建规则和排序情况https://blog.csdn.net/weixin_40413961/article/details/100726158

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forestploter: 分组创建具有置信区间森林图

下面是因INFORnotes分享 与其他绘制森林图包相比,forestploter将森林图视为表格,元素按行和对齐。可以调整森林图中显示内容和方式,并且可以分组多显示置信区间。...森林图布局由所提供数据集决定。 基本森林图 森林图中文本 数据列名将绘制为表头,数据中内容将显示在森林图中。应提供一个或多个不带任何内容空白以绘制置信区间(CI)。...", theme = tm) # Print plot plot(pt) 编辑森林图 edit_plot可用于更改某些或行颜色或字体。...如果提供est、lower和upper数目大于绘制CI号,则est、lower和upper将被重用。如下例所示,est_gp1和est_gp2将画在第3和第5中。...但是est_gp3和est_gp4还没有被使用,它们将再次被绘制到第3和第5

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PostgreSQL 性能优化创建正确索引具有不确定性

索引在数据库查询中起到作用毋庸置疑,但时常有人提出索引建立问题,to be or not to be 问题。 问题1 索引建立后,就不再变动了 ?...大多数问题是在于索引建立后并不能一直良好工作,主要有以下几个问题 1 重复功能索引,让查询无法把握或者在管理人员不知情情况下,走了其他索引索引并不能有效工作,并成为负担。...2 索引在PG数据改变变化导致索引失效问题。 3 随着应用场景变化,索引已经不能完成原先设计功能,而成为查询中导致性能低下一个瓶颈。 4 索引建立过多,导致数据写入性能产生问题。...同时在数据查询过程中,索引也会经历一个曲线,有索引和无索引表象。 除此以外即使有了索引情况下,还会产生数据查询条件于数据采样分布问题。...总结,索引是解决查询速度和优化查询一个方法,但是查询条件本身变化也针对整体数据查询效率也具有一个决定性条件。

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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中前缀索引和多索引。...不要对索引进行计算 如果我们对索引进行了计算,那么索引会失效,例如 explain select * from account_batch where id + 1 = 19298 复制代码 就会进行全表扫描...,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

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Pandas 查找,丢弃唯一

前言 数据清洗很重要,本文演示如何使用 Python Pandas 来查找和丢弃 DataFrame 中唯一,简言之,就是某数值除空外,全都是一样,比如:全0,全1,或者全部都是一样字符串如...:已支付,已支付,已支付… 这些大多形同虚设,所以当数据集很多而导致人眼难以查找时,这个方法尤为好用。...上代码前先上个坑吧,数据 NaN 也会被 Pandas 认为是一种 “ ”,如下图: 所以只要把缺失先丢弃,再统计该唯一个数即可。...代码实现 数据读入 检测唯一所有并丢弃 最后总结一下,Pandas 在数据清洗方面有非常多实用操作,很多时候我们想不到只是因为没有接触过类似的案例或者不知道怎么转换语言描述,比如 “...唯一 ” --> “ 除了空以外唯一个数等于1 ” ,许多坑笔者都已经踩过了,欢迎查看我其余文章,提建议,共同进步。

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B+树索引使用(7)匹配前缀,匹配范围(十九)

B+树索引使用(6)最左原则 --mysql从入门到精通(十八) 匹配前缀 innoDB给其他添加二级索引,会按给他排序,不管是页之间双向链表排序,还是页内数据槽点单向列表排序,都是按...’;所以这个查询过程:1)先在b+树叶子节点找到name大于Anny二级索引记录,读取主键,在用聚簇索引进行回表查询操作,获取聚簇索引全部用户记录数据后发给客户端。...3)重复2操作,直到不符合。 所以,这时候会使用索引查询,但重点需要注意,注意,注意(重要事要说三遍):如果对多个进行范围查询,只有索引最左边那个查询时候会使用到b+树索引进行查询。...:1)name肯定使用b+树二级索引先查询到叶子节点加主键,再聚簇索引回表操作返回聚簇索引叶子节点全部数据。...2)因为name相同情况下,birthday会触发索引查询,先在b+树叶子节点找到>’1990-01-01’和主键,在通过主键回表查询全部数据3)因为phone使用索引查询前提是birthday

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删除 NULL

图 2 输出结果 先来分析图 1 是怎么变成图 2,图1 中 tag1、tag2、tag3 三个字段都存在 NULL ,且NULL无处不在,而图2 里面的NULL只出现在这几个字段末尾。...这个就类似于 Excel 里面的操作,把 NULL 所在单元格删了,下方单元格往上移,如果下方单元格仍是 NULL,则继续往下找,直到找到了非 NULL 来补全这个单元格内容。...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。...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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oracle创建索引sql语句_mysql创建组合索引

创建索引一般分为在线索引和非在线索引,在线与非在线区别:非在线锁表,优先创建索引,此时DML都被阻塞,所以快;相反,在线锁是行而非表,通过临时表进行索引创建,所以不会影响DML操作,但副作用就是慢...如果在生产环境操作,不停服务的话,势必导致创建索引期间仍有DML操作进来。另外如果是大表,那么采用非在线而导致锁表所带来影响可能会很大。一句话,生产环境不停服脚本操作,建议使用online。...1、创建索引。...DROP INDEX 索引名; 4、查看某个表索引,表名需大写。 SELECT * FROM ALL_INDEXES WHERE TABLE_NAME = '表名' 5、查看某个表哪些列有索引。...SELECT * FROM ALL_IND_COLUMNS WHERE TABLE_NAME = '表名' 如果在where 子句中有OR 操作符或单独引用复合索引后面则将不会走索引,将会进行全表扫描

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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,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

在聚集索引中,索引条目是表实际行。 在非聚集索引中,条目与数据行分开; 由索引和书签组成,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。...创建非聚集索引时,我们指定了与键分开包含; 如清单5.1所示。...Sales.SalesOrderDetail (ProductID, ModifiedDate) INCLUDE (OrderQty, UnitPrice, LineTotal) 清单5.1:创建包含非聚集索引...这反过来又减少了让他们在索引开销。例如,如果行中ProductID或ModifiedDate被修改,那么该行条目必须在索引内重新定位。...包含列增加了索引大小,但在开销方面增加了很少内容。 每当你创建一个非聚集索引,特别是在一个外键列上时,问问自己 - “我应该在这个索引中包含哪些额外? ----

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mysql创建索引原则

在mysql中使用索引原则有以下几点: 1、 对于查询频率高字段创建索引; 2、 对排序、分组、联合查询频率高字段创建索引; 3、 索引数目不宜太多 原因:a、每创建一个索引都会占用相应物理控件...创建索引,需要遵循BTree类型, 即第一使用时,才启用索引。...唯一性索引是唯一,可以更快速通过该索引来确定某条记录。...例如,学生表中学号是具有唯一性字段。为该字段建立唯一性索引可以很快的确定某个学生信息。如果使用姓名的话,可能存在同名现象,从而降低查询速度。...例如,对一个CHAR(100)类型字段进行全文检索需要时间肯定要比对CHAR(10)类型字段需要时间要多。 7、尽量使用前缀来索引 如果索引字段很长,最好使用前缀来索引

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【Oracle】-【创建索引】-创建索引操作原理与一些体会

3、创建index segment(补充:block是最小I/O单元,extent是最小Oracle空间分配单元,segment又是由extent组成,Oracle中表、索引、视图等等存储都可以看做是...segement),将排序index data写到创建index segment中。...参考牛人随笔后, 关于创建索引一点体会: (1)、关于利用并行度创建索引,前提是多个CPU,单CPU下用并行度创建索引,可能会造成资源争用,dave曾经推测过可能是CPU争用,也可能是I/O争用...,造成结果就是比不用并行度消耗更多时间才能创建索引。...关于索引利用一点体会: (1)、关于第二点,index data都会进行排序,那么利用索引这个特性,有时可以避免对表排序操作,例如当需要查询max或min这种排序结果时,只要建立某个字段索引,就可以避免

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