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软件测试|MySQL BETWEEN AND:范围查询详解

简介在MySQL数据库中,使用BETWEEN AND操作符可以进行范围查询,即根据某个字段的值在指定范围内进行检索数据。...我们希望查找价格在100到200之间,库存量不为0的商品。...AND操作符进行范围查询:SELECT product_id, product_name, price, stock_quantityFROM productsWHERE price BETWEEN...如果想要排除边界值,可以使用NOT BETWEEN操作符,或者在条件中使用>和<操作符进行范围筛选。总结BETWEEN AND是MySQL中非常有用的操作符,可以轻松地对某个字段进行范围查询。...通过本文的介绍和示例,我们应该已经掌握了如何使用BETWEEN AND操作符来查询满足特定范围条件的数据。在实际的数据库查询中,范围查询经常用于过滤数据,以便更快地找到所需的结果。

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Mysql范围查询优化

mysql range optimization 速查1:eq_range_index_dive_limit决定的两种评估方式 对比DiveStatistic真实idx1(t1,t2,k)5(误差0%)...使用in这种方式其实MySQL优化器是转化成了n*m种组合方式来进行查询,最终将返回值合并,有点类似union但是更高效。...同时它存在这一些问题: 老版本的MySQL在IN()组合条件过多的时候会发生很多问题。查询优化可能需要花很多时间,并消耗大量内存。...新版本MySQL在组合数超过一定的数量就不进行计划评估了,这可能导致MySQL不能很好的利用索引。...在MySQL5.7版本中将默认值从10修改成200目的是为了尽可能的保证范围等值运算(IN())执行计划尽量精准,因为IN()list的数量很多时候都是超过10的。

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MySQL加锁范围分析

寻找答案: 带着这样的疑问,先查阅了mysql官方文档关于MySQL锁的章节,InnoDB本身支持3种锁: Record Locks:锁住表中的某一条记录 Gap Locks:锁住某个范围 Next-key...更进一步,问题(2): 解决了上述index_id=5时,(4,4)记录插不进去的问题之后,为了验证官方文档上所说的锁范围,我进一步做了如下实验: mysql> select * from index_test...然后在网上搜索相关的资料,看看别人有没有遇到过这样的问题,在一篇关于MySQL加锁处理分析的blog中得到了启示,按照blog中组合七:id非唯一索引+RR的理论,gap锁的范围不仅跟被锁定的键有关,还跟主键有关...按照该blog中的理论:上述client1中gap锁的范围应该如下图所示: [6608848834725035442.jpg] 即当执行: mysql> select * from index_test...因此,在我们使用mysql加锁过程中,也首先需要搞清楚,我们的隔离级别是什么,是否开启了binlog等等,然后才能正确分析加锁的范围

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如何优化mysql范围查询

最左匹配 所谓最左原则指的就是如果你的 SQL 语句中用到了联合索引中的最左边的索引,那么这条 SQL 语句就可以利用这个联合索引去进行匹配,值得注意的是,当遇到范围查询(>、<、between、like...但是要注意的是~你执行 b= 2 and a =1 也是能匹配到索引的,因为Mysql有优化器会自动调整a,b的顺序与索引顺序一致。 相反的,你执行 b = 2 就匹配不到索引了。...因为a的值此时是一个范围,不是固定的,在这个范围内b值不是有序的,因此b字段用不上索引。 综上所示,最左匹配原则,在遇到范围查询的时候,就会停止匹配。...如果你建立的是(a,b)索引,那么只有a字段能用得上索引,毕竟最左匹配原则遇到范围查询就停止匹配。...对(a)建立索引,因为a的值是一个范围,这个范围内b值是无序的,没有必要对(a,b)建立索引。

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Pandas案例精进 | 结构化数据非等值范围查找

前文回顾: Pandas案例精进 | 结构化数据非等值范围查找 ① Pandas案例精进 | 结构化数据非等值范围查找 ② 本文是承接前两篇的实战案例,没看过的小伙伴建议先点击?...上方链接查看前文 前两篇文章就已经解决了问题,考虑到上述区间查找其实是一个顺序查找的问题,所以我们可以使用二分查找进一步优化减少查找次数。...当然二分查找对于这种2位数级别的区间个数查找优化不明显,但是当区间增加到万级别,几十万的级别时,那个查找效率一下子就体现出来了,大概就是几万次查找和几次查找的区别。...字典查找+二分查找高效匹配 本次优化,主要通过字典查询大幅度加快了查询的效率,几乎实现了将非等值连接转换为等值连接。...先取出区间范围列表,用于索引位置查找: price_range = cost.columns[2:].str.split("~").str[1].astype("float").tolist() price_range

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