mysql에서 인덱스를 사용하지 않는 쿼리
1. 인덱스 열은 계산에 참여하고 인덱스를 사용하지 않습니다
SELECT `username` FROM `t_user` WHERE age=20;-- 会使用索引 SELECT `username` FROM `t_user` WHERE age+10=30;-- 不会使用索引!!因为所有索引列参与了计算 SELECT `username` FROM `t_user` WHERE age=30-10;-- 会使用索引
2. 인덱스 열은 인덱스를 사용하며
-- 不会使用索引,因为使用了函数运算,原理与上面相同 SELECT username FROM t_user WHERE concat(username,'1') = 'admin1'; -- 会使用索引 SELECT username FROM t_user WHERE username = concat('admin','1');
3. 인덱스 열은 like 문을 사용하며 인덱스를 사용할 수 없습니다
SELECT * FROM USER WHERE username LIKE 'mysql测试%' --走索引 SELECT * FROM USER WHERE username LIKE '%mysql测试' --不走索引 SELECT * FROM USER WHERE username LIKE '%mysql测试%' --不走索引
4. 데이터 유형의 암시적 변환, 문자열 열과 숫자 간의 직접 비교, 인덱싱이 필요하지 않습니다
-- stock_code字符串类型带索引 SELECT * FROM `stock_data` WHERE stock_code = '600538' --走索引 SELECT * FROM `stock_data` WHERE stock_code = 600538 --不走索引
5. 하나의 필드인 한 OR 연산을 피하십시오. 인덱스가 없습니다. 인덱스를 사용하지 않고 명령문을 변경하세요. 인덱스가 없습니다!
-- stock_code带索引,open不带索引 SELECT * FROM `stock_data` WHERE `stock_code` = '600538' OR `open` = 6.62 -- 不走索引 -- stock_code带索引,up_down_pre带索引 SELECT * FROM `stock_data` WHERE `stock_code` = '600538' OR `up_down_pre` = 5.1 -- 走索引
6. ID가 !=2이거나 ID가 인 경우 색인이 생성되지 않습니다.
SELECT * FROM t_user WHERE username <> 'mysql测试'
7. null이거나 null이 아닌 경우 인덱스를 사용할 수 없습니다.
SELECT * FROM t_user WHERE username IS NULL -- 不走索引 SELECT * FROM t_user WHERE username IS NOT NULL -- 不走索引
8. 인덱스 열이 in 문을 사용하고 있어서 인덱스가 안 될 수도 있습니다
-- stock_code数据类型为varchar SELECT * FROM `stock_data` WHERE `stock_code` IN ('600538') -- 走索引 SELECT * FROM `stock_data` WHERE `stock_code` IN ('600538','688663','688280') -- 走索引 SELECT * FROM `stock_data` WHERE `stock_code` IN (大量数据) -- 不走索引 SELECT * FROM `stock_data` WHERE `stock_code` IN (600538) -- 不走索引
인덱스를 사용하지 않는 상황:
1. 쿼리 조건이 없거나, 해당 쿼리 조건이 해당 업체에 없습니다. 데이터베이스, 특히 데이터 양이 상대적으로 큰 테이블인 경우.
권장사항:
1 쿼리 조건으로 인덱싱된 열 변경
2 또는 자주 쿼리되는 열 인덱싱
2 쿼리 결과 집합은 원본 테이블의 데이터 대부분이므로 25% 이상이어야 합니다
쿼리의 결과 집합이 전체 행 수의 25%를 초과하며 최적화 프로그램에서는 인덱싱할 필요가 없다고 느낍니다.
권장 사항:
1 업체에서 허용하는 경우 한도 제어를 사용할 수 있습니다.
2 비즈니스 판단에 따라 더 좋은 방법이 있을까요? 더 나은 재작성 솔루션이 없다면
3 이 데이터를 mysql에 저장하지 마세요. Redis에 넣으세요.
3. 인덱스 자체가 유효하지 않으며 통계가 비현실적입니다.
인덱스에는 테이블 내용이 자주 변경되는 경우 인덱스 오류가 발생할 수 있습니다.
계획 변경:
테이블 데이터를 백업하고 관련 테이블을 삭제 및 다시 작성하세요.
4. 쿼리 조건은 인덱스 열에 함수를 사용하거나, 인덱스 열에 연산을 수행합니다. (+, -, *, /,! 등)
변경 방법:
mysql의 뺄셈 곱셈, 나눗셈과 같은 계산 연산.
5. 이는 인덱스 오류로 이어집니다. 이는 개발 시 흔히 발생하는 실수이기도 합니다.
인덱스에 의해 설정된 필드는 varchar()입니다.
select * from stu where name = ‘111';走索引 select * from stu where name = 111;不走索引
변경 방법:
문의 R&D를 사용하면 명령문 쿼리가 사양을 준수합니다.
6. , not in 인덱싱(보조 인덱스)
변경 방법:
위 방법을 사용하지 말고 인덱스를 필터 조건으로 선택하세요.
개인>,
또는 비즈니스에 따라 유니온
7.like으로 변경해 보세요. "%" 퍼센트 숫자가 앞에 나오지 않습니다
EXPLAIN SELECT * FROM teltab WHERE telnum LIKE ‘31%' 走索引 EXPLAIN SELECT * FROM teltab WHERE telnum LIKE ‘%110' 不走索引
변경방법:
%linux%형 검색이 필요하시면 검색 서비스에 특화된 데이터베이스 제품인 elasticsearch+mongodb를 이용하시면 됩니다
위 내용은 mysql의 어떤 쿼리 상황이 인덱스를 사용하지 않습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.

MySQL 학습 경로에는 기본 지식, 핵심 개념, 사용 예제 및 최적화 기술이 포함됩니다. 1) 테이블, 행, 열 및 SQL 쿼리와 같은 기본 개념을 이해합니다. 2) MySQL의 정의, 작업 원칙 및 장점을 배우십시오. 3) 인덱스 및 저장 절차와 같은 기본 CRUD 작업 및 고급 사용량을 마스터합니다. 4) 인덱스의 합리적 사용 및 최적화 쿼리와 같은 일반적인 오류 디버깅 및 성능 최적화 제안에 익숙합니다. 이 단계를 통해 MySQL의 사용 및 최적화를 완전히 파악할 수 있습니다.

MySQL의 실제 응용 프로그램에는 기본 데이터베이스 설계 및 복잡한 쿼리 최적화가 포함됩니다. 1) 기본 사용 : 사용자 정보 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 사용자 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용됩니다. 2) 고급 사용 : 전자 상거래 플랫폼의 주문 및 재고 관리와 같은 복잡한 비즈니스 로직을 처리합니다. 3) 성능 최적화 : 인덱스, 파티션 테이블 및 쿼리 캐시를 사용하여 합리적으로 성능을 향상시킵니다.

MySQL의 SQL 명령은 DDL, DML, DQL 및 DCL과 같은 범주로 나눌 수 있으며 데이터베이스 및 테이블을 작성, 수정, 삭제, 삽입, 업데이트, 데이터 삭제 및 복잡한 쿼리 작업을 수행하는 데 사용됩니다. 1. 기본 사용에는 CreateTable 생성 테이블, InsertInto 삽입 데이터 및 쿼리 데이터 선택이 포함됩니다. 2. 고급 사용에는 테이블 조인, 하위 쿼리 및 데이터 집계에 대한 GroupBy 조인이 포함됩니다. 3. 구문 검사, 데이터 유형 변환 및 권한 관리를 통해 구문 오류, 데이터 유형 불일치 및 권한 문제와 같은 일반적인 오류를 디버깅 할 수 있습니다. 4. 성능 최적화 제안에는 인덱스 사용, 전체 테이블 스캔 피하기, 조인 작업 최적화 및 트랜잭션을 사용하여 데이터 일관성을 보장하는 것이 포함됩니다.

Innodb는 잠금 장치 및 MVCC를 통한 Undolog, 일관성 및 분리를 통해 원자력을 달성하고, Redolog를 통한 지속성을 달성합니다. 1) 원자력 : Undolog를 사용하여 원래 데이터를 기록하여 트랜잭션을 롤백 할 수 있는지 확인하십시오. 2) 일관성 : 행 수준 잠금 및 MVCC를 통한 데이터 일관성을 보장합니다. 3) 격리 : 다중 격리 수준을지지하고 반복적 인 방사선이 기본적으로 사용됩니다. 4) 지속성 : Redolog를 사용하여 수정을 기록하여 데이터가 오랫동안 저장되도록하십시오.

데이터베이스 및 프로그래밍에서 MySQL의 위치는 매우 중요합니다. 다양한 응용 프로그램 시나리오에서 널리 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) MySQL은 웹, 모바일 및 엔터프라이즈 레벨 시스템을 지원하는 효율적인 데이터 저장, 조직 및 검색 기능을 제공합니다. 2) 클라이언트 서버 아키텍처를 사용하고 여러 스토리지 엔진 및 인덱스 최적화를 지원합니다. 3) 기본 사용에는 테이블 작성 및 데이터 삽입이 포함되며 고급 사용에는 다중 테이블 조인 및 복잡한 쿼리가 포함됩니다. 4) SQL 구문 오류 및 성능 문제와 같은 자주 묻는 질문은 설명 명령 및 느린 쿼리 로그를 통해 디버깅 할 수 있습니다. 5) 성능 최적화 방법에는 인덱스의 합리적인 사용, 최적화 된 쿼리 및 캐시 사용이 포함됩니다. 모범 사례에는 거래 사용 및 준비된 체계가 포함됩니다

MySQL은 소규모 및 대기업에 적합합니다. 1) 소기업은 고객 정보 저장과 같은 기본 데이터 관리에 MySQL을 사용할 수 있습니다. 2) 대기업은 MySQL을 사용하여 대규모 데이터 및 복잡한 비즈니스 로직을 처리하여 쿼리 성능 및 트랜잭션 처리를 최적화 할 수 있습니다.

InnoDB는 팬텀 읽기를 차세대 점화 메커니즘을 통해 효과적으로 방지합니다. 1) Next-Keylocking은 Row Lock과 Gap Lock을 결합하여 레코드와 간격을 잠그기 위해 새로운 레코드가 삽입되지 않도록합니다. 2) 실제 응용 분야에서 쿼리를 최적화하고 격리 수준을 조정함으로써 잠금 경쟁을 줄이고 동시성 성능을 향상시킬 수 있습니다.


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