mysql インデックスが失敗するいくつかのケース: 1. 条件に または がある場合、インデックスを含む条件があっても、それは使用されません; 2. 複数列のインデックスの場合、最初の部分が使用されない場合、インデックスは使用されません。 3. like クエリが % で始まる場合、インデックスは無効です。 4. フィールドの型が文字列の場合、条件内のデータは引用符で囲まれません。 。
(推奨チュートリアル: mysql ビデオ チュートリアル)
インデックスが有効になりませんたとえば、次の状況ではインデックスが失敗します。
1. 条件内に または がある場合、条件があってもインデックスがある場合、インデックスは使用されません (これが、 または の使用をできるだけ少なくする必要がある理由です)
## 注 : or を使用し、インデックスを有効にしたい場合は、or 条件内の各列にのみインデックスを追加できます。
## 2. 複数列インデックスの場合、最初の部分が使用されていない場合、インデックスは使用されません
3. like クエリは % で始まり、インデックスは無効です。like プレフィックスに % がなく、サフィックスに % がある場合、インデックスは有効です。
4. 列の型が文字列の場合、必須 データは条件内で引用符で囲む必要があります。そうでない場合、インデックスは使用されません。
# 5. mysql が推定する場合テーブル全体を使用する インデックスを使用するよりもスキャンが速い場合、インデックスは使用されていません
show status like 'Handler_read%'; 誰もが注意できる点: handler_read_key: 値が大きいほど良いです。値が大きいほど、インデックスを使用するクエリの数が多くなります。
handler_read_rnd_next:
#2) ガイド列はクエリ条件で使用されません。
#3) クエリの数は、大きなテーブルの大部分 (30% 以上である必要があります)。
#4) インデックス自体が無効です。
5) クエリ条件では、インデックス列の関数、またはインデックス列に対する操作の実行、操作には (、-、*、/、! など) が含まれます。 間違った例: select * from test where id-1=9; 正しい例: select * from test where id=10;
6) 小さなテーブルに対するクエリ
7) プロンプトインデックスは使用しないでください
8) 統計は非現実的です
9) CBO の計算とインデックス作成コストが高すぎる 状態。実際、これには上記の状況も含まれます。これは、テーブルが占有するブロックがインデックスよりも小さいことを意味します。
10) 暗黙的な変換によりインデックスのエラーが発生します。これは真剣に受け止める必要があります。開発ではよくある間違いでもあります。テーブル フィールド tu_mdn は varchar2 として定義されているため、 (20) ですが、クエリを実行すると、フィールドは where 条件付きの数値型として Oracle に渡されるため、インデックスが失敗します。間違った例: select * from test where tu_mdn=13333333333; 正しい例: select * from test where tu_mdn ='13333333333';
##12) 1, 2,Separate>,
13、最初にパーセント記号を付けた「%_」のようにします。
14. テーブル分析されていません。
15、複合インデックスの最初の位置ではないインデックス列を個別に参照します。
16、文字がフィールドは数値です。where 条件には引用符を追加しないでください。
17、インデックス列に対して操作を実行します。関数インデックスを作成する必要があります。
18,not in ,notexist.
#19、変数が回変数を使用し、テーブル フィールドでは日付変数を使用することも、その逆も同様です。
20、B ツリー インデックスは null の場合は移行しませんが、null でない場合は移行します。ビットマップ インデックスは null の場合は移行します。 not null
21. インデックス列が作成されている限り (順不同)、ジョイント インデックスは null ではありません。null の場合は、次のようにする必要があります。インデックスの最初の列と一緒に使用されます。インデックス付けの最初の位置条件が null の場合、他のインデックス付けされた列は null (ただし、すべての列が null を満たす必要があります)、または = 値にすることができます。インデックス付けの最初の位置が null の場合、 = 値、その他のインデックス列はどのような状況 (is null = 値を含む) であってもよく、インデックスは上記の 2 つのケースに当てはまります。それ以外の状況では成立しません。
###以上がどのような状況で mysql インデックスが失敗しますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

MySQLインデックスのカーディナリティは、クエリパフォーマンスに大きな影響を及ぼします。1。高いカーディナリティインデックスは、データ範囲をより効果的に狭め、クエリ効率を向上させることができます。 2。低カーディナリティインデックスは、完全なテーブルスキャンにつながり、クエリのパフォーマンスを削減する可能性があります。 3。ジョイントインデックスでは、クエリを最適化するために、高いカーディナリティシーケンスを前に配置する必要があります。

MySQL学習パスには、基本的な知識、コアの概念、使用例、最適化手法が含まれます。 1)テーブル、行、列、SQLクエリなどの基本概念を理解します。 2)MySQLの定義、作業原則、および利点を学びます。 3)インデックスやストアドプロシージャなどの基本的なCRUD操作と高度な使用法をマスターします。 4)インデックスの合理的な使用や最適化クエリなど、一般的なエラーのデバッグとパフォーマンス最適化の提案に精通しています。これらの手順を通じて、MySQLの使用と最適化を完全に把握できます。

MySQLの実際のアプリケーションには、基本的なデータベース設計と複雑なクエリの最適化が含まれます。 1)基本的な使用法:ユーザー情報の挿入、クエリ、更新、削除など、ユーザーデータの保存と管理に使用されます。 2)高度な使用法:eコマースプラットフォームの注文や在庫管理など、複雑なビジネスロジックを処理します。 3)パフォーマンスの最適化:インデックス、パーティションテーブル、クエリキャッシュを使用して合理的にパフォーマンスを向上させます。

MySQLのSQLコマンドは、DDL、DML、DQL、DCLなどのカテゴリに分割でき、データベースとテーブルの作成、変更、削除、データの挿入、更新、削除、複雑なクエリ操作の実行に使用できます。 1.基本的な使用には、作成可能な作成テーブル、INSERTINTO INSERTデータ、クエリデータの選択が含まれます。 2。高度な使用法には、テーブル結合、サブQueries、およびデータ集約のためのグループに参加します。 3.構文エラー、データ型の不一致、許可の問題などの一般的なエラーは、構文チェック、データ型変換、許可管理を介してデバッグできます。 4.パフォーマンス最適化の提案には、インデックスの使用、フルテーブルスキャンの回避、参加操作の最適化、およびデータの一貫性を確保するためのトランザクションの使用が含まれます。

INNODBは、ロックメカニズムとMVCCを通じて、非論的、一貫性、および分離を通じて原子性を達成し、レッドログを介した持続性を達成します。 1)原子性:Undologを使用して元のデータを記録して、トランザクションをロールバックできることを確認します。 2)一貫性:行レベルのロックとMVCCを介してデータの一貫性を確保します。 3)分離:複数の分離レベルをサポートし、デフォルトでrepeatable -readが使用されます。 4)持続性:Redologを使用して修正を記録し、データが長時間保存されるようにします。

データベースとプログラミングにおけるMySQLの位置は非常に重要です。これは、さまざまなアプリケーションシナリオで広く使用されているオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)MySQLは、効率的なデータストレージ、組織、および検索機能を提供し、Web、モバイル、およびエンタープライズレベルのシステムをサポートします。 2)クライアントサーバーアーキテクチャを使用し、複数のストレージエンジンとインデックスの最適化をサポートします。 3)基本的な使用には、テーブルの作成とデータの挿入が含まれ、高度な使用法にはマルチテーブル結合と複雑なクエリが含まれます。 4)SQL構文エラーやパフォーマンスの問題などのよくある質問は、説明コマンドとスロークエリログを介してデバッグできます。 5)パフォーマンス最適化方法には、インデックスの合理的な使用、最適化されたクエリ、およびキャッシュの使用が含まれます。ベストプラクティスには、トランザクションと準備された星の使用が含まれます

MySQLは、中小企業に適しています。 1)中小企業は、顧客情報の保存など、基本的なデータ管理にMySQLを使用できます。 2)大企業はMySQLを使用して、大規模なデータと複雑なビジネスロジックを処理して、クエリのパフォーマンスとトランザクション処理を最適化できます。

INNODBは、次のキーロックメカニズムを通じてファントムの読み取りを効果的に防止します。 1)Next-KeyLockingは、Row LockとGap Lockを組み合わせてレコードとギャップをロックして、新しいレコードが挿入されないようにします。 2)実際のアプリケーションでは、クエリを最適化して分離レベルを調整することにより、ロック競争を削減し、並行性パフォーマンスを改善できます。


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