bitsCN.com
遇到了几例 MySQL 没用使用预期索引的问题,读了些文档之后,发现 MySQL 的类型转换对索引选择的影响还真是一个不大不小的坑。
比如有这样一张 MySQL 表:
CREATE TABLE `indextest` (
`id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(10) DEFAULT NULL,
`age` tinyint(3) unsigned NOT NULL DEFAULT ’0′,
`create_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `idx_name` (`name`),
KEY `idx_age` (`age`),
KEY `idx_create` (`create_time`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=9 DEFAULT CHARSET=latin1
name 是一个有索引的 varchar 字段,表内数据是这样的:
+—-+——–+—–+———————+
| id | name | age | create_time |
+—-+——–+—–+———————+
| 1 | hello | 10 | 2012-02-01 20:00:00 |
| 2 | world | 20 | 2012-02-02 20:00:00 |
| 3 | 111222 | 30 | 2012-02-03 20:00:00 |
| 4 | wow | 40 | 2012-02-04 20:00:00 |
+—-+——–+—–+———————+
使用字符串 ’111222′ 作为参数对 name 字段查询,Execution Plan 如预期的一样,会使用 name 字段上的索引 idx_name:
mysql [localhost] {msandbox} (test) > explain select age from
-> indextest where name=’111222′/G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: indextest
type: ref
possible_keys: idx_name
key: idx_name
key_len: 13
ref: const
rows: 1
Extra: Using where
1 row in set (0.00 sec)
而使用数字作为参数对 name 字段做查询时,explain 表明这将是全表扫描:
mysql [localhost] {msandbox} (test) > explain select age from
-> indextest where name=111222/G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: indextest
type: ALL
possible_keys: idx_name
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 4
Extra: Using where
1 row in set (0.00 sec)
究其原因,是当文本字段与数字进行比较时,由于类型不同,MySQL 需要做隐式类型转换才能进行比较,结果就如上面的例子所提到的一样。
MySQL 的文档 (Type Conversion in Expression Evaluation) 中提到,在做比较时,会按这样的规则进行必要的类型转换:
两个参数至少有一个是 NULL 时,比较的结果也是 NULL,例外是使用 对两个 NULL 做比较时会返回 1,这两种情况都不需要做类型转换
两个参数都是字符串,会按照字符串来比较,不做类型转换
两个参数都是整数,按照整数来比较,不做类型转换
十六进制的值和非数字做比较时,会被当做二进制串,和数字做比较时会按下面的规则处理
有一个参数是 TIMESTAMP 或 DATETIME,并且另外一个参数是常量,常量会被转换为 timestamp
有一个参数是 decimal 类型,如果另外一个参数是 decimal 或者整数,会将整数转换为 decimal 后进行比较,如果另外一个参数是浮点数,则会把 decimal 转换为浮点数进行比较
所有其他情况下,两个参数都会被转换为浮点数再进行比较
比如:
mysql [localhost] {msandbox} (test) > SELECT ’18015376320243459′ =
-> 18015376320243459;
+—————————————–+
| ’18015376320243459′ = 18015376320243459 |
+—————————————–+
| 0 |
+—————————————–+
1 row in set (0.00 sec)
mysql [localhost] {msandbox} (test) > SELECT ’18015376320243459′ + 0;
+————————-+
| ’18015376320243459′ + 0 |
+————————-+
| 1.80153763202435e+16 |
+————————-+
1 row in set (0.00 sec)
mysql [localhost] {msandbox} (test) > SELECT
-> cast(’18015376320243459′ as unsigned) = 18015376320243459;
+———————————————————–+
| cast(’18015376320243459′ as unsigned) = 18015376320243459 |
+———————————————————–+
| 1 |
+———————————————————–+
1 row in set (0.00 sec)
因为浮点数精度(53 bits)问题,并且 MySQL 将字符串转换为浮点数和将整数转换为浮点数使用不同的方法,字符串 ’18015376320243459′ 和整数 18015376320243459 相比较就不相等,如果要避免隐式浮点数转换带来的精度问题,可以显式地使用 cast 做类型转换,将字符串转换为整数。
按照这些规则,对于上面的例子来说,name 字段的值和查询参数 ’111222′ 都会被转换为浮点数才会做比较,而很多文本都能转换为和 111222 相等的数值,比如 ’111222′, ’111222aabb’, ‘ 111222′ 和 ’11122.2e1′,所以 MySQL 不能有效使用索引,就退化为索引扫描甚至是全表扫描。
而反过来,如果使用一个字符串作为查询参数,对一个数字字段做比较查询,MySQL 则是可以有效利用索引的:
mysql [localhost] {msandbox} (test) > explain select name from
-> indextest where age=’30′/G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: indextest
type: ref
possible_keys: idx_age
key: idx_age
key_len: 1
ref: const
rows: 1
Extra:
1 row in set (0.00 sec)
原因则是,MySQL 可以将查询参数 ’30′ 转换为确定的数值 30,之后可以快速地在索引中找到与之相等的数值。
除此之外,使用函数对索引字段做显式类型转换或者计算也会使 MySQL 无法使用索引:
mysql [localhost] {msandbox} (test) > explain select name from
-> indextest where cast(age as unsigned)=30/G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: indextest
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 4
Extra: Using where
1 row in set (0.00 sec)
如上,使用 cast 函数对 age 做显式的类型转换,会使索引失效,当然了,在实际的代码中很少会有这样的写法,但类似下面这样对时间字段做运算的用法就比较多了:
mysql [localhost] {msandbox} (test) > explain select * from
-> indextest where date(create_time)=’2012-02-02′/G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: indextest
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 4
Extra: Using where
1 row in set (0.00 sec)
对于本例的需求,是想查找 create_time 是 2012-02-02 这一天的记录,用变通的方法,避免在索引字段上做运算就可以有效使用索引了:
mysql [localhost] {msandbox} (test) > explain select * from
-> indextest where create_time between ’2012-02-02′ and ’2012-02-03′/G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: indextest
type: range
possible_keys: idx_create
key: idx_create
key_len: 4
ref: NULL
rows: 1
Extra: Using where
1 row in set (0.00 sec)
MySQL 的 How … 系列文档值得读一读,比如:
- How MySQL Uses Indexes
- How MySQL Uses Memory
- How MySQL Uses Internal Temporary Tables
- How to Cope with Deadlocks
- How MySQL Opens and Closes Tables
- How MySQL Uses Threads for Client Connections
- How to Determine What is Causing a Problem
伟大开源软件的文档总是需要经过反复阅读,才能逐步被理解和正确运用,RTFM 和 RTFS 的光辉无限
bitsCN.com
Peranan utama MySQL dalam aplikasi web adalah untuk menyimpan dan mengurus data. 1.MYSQL dengan cekap memproses maklumat pengguna, katalog produk, rekod urus niaga dan data lain. 2. Melalui pertanyaan SQL, pemaju boleh mengekstrak maklumat dari pangkalan data untuk menghasilkan kandungan dinamik. 3.MYSQL berfungsi berdasarkan model klien-pelayan untuk memastikan kelajuan pertanyaan yang boleh diterima.

Langkah -langkah untuk membina pangkalan data MySQL termasuk: 1. Buat pangkalan data dan jadual, 2. Masukkan data, dan 3. Pertama, gunakan pernyataan CreatedataBase dan createtable untuk membuat pangkalan data dan jadual, kemudian gunakan pernyataan InsertInto untuk memasukkan data, dan akhirnya gunakan pernyataan PILIH untuk menanyakan data.

MySQL sesuai untuk pemula kerana mudah digunakan dan berkuasa. 1.MYSQL adalah pangkalan data relasi, dan menggunakan SQL untuk operasi CRUD. 2. Ia mudah dipasang dan memerlukan kata laluan pengguna root untuk dikonfigurasi. 3. Gunakan Masukkan, Kemas kini, Padam, dan Pilih untuk Melaksanakan Operasi Data. 4. Orderby, di mana dan menyertai boleh digunakan untuk pertanyaan yang kompleks. 5. Debugging memerlukan memeriksa sintaks dan gunakan Jelaskan untuk menganalisis pertanyaan. 6. Cadangan pengoptimuman termasuk menggunakan indeks, memilih jenis data yang betul dan tabiat pengaturcaraan yang baik.

MySQL sesuai untuk pemula kerana: 1) mudah dipasang dan mengkonfigurasi, 2) sumber pembelajaran yang kaya, 3) sintaks SQL intuitif, 4) sokongan alat yang kuat. Walau bagaimanapun, pemula perlu mengatasi cabaran seperti reka bentuk pangkalan data, pengoptimuman pertanyaan, pengurusan keselamatan, dan sandaran data.

Ya, sqlisaprogramminglanguagespecializedfordatamanagement.1) it'sdeclarative, focusingonwhathattoachieverthanhan.2) sqlisesessentialforquerying, memasukkan, mengemas kini, dandeleletingdatainrelationaldatabases.3)

Atribut asid termasuk atom, konsistensi, pengasingan dan ketahanan, dan merupakan asas reka bentuk pangkalan data. 1. Atomicity memastikan bahawa urus niaga sama ada berjaya atau gagal sepenuhnya. 2. Konsistensi memastikan pangkalan data tetap konsisten sebelum dan selepas transaksi. 3. Pengasingan memastikan bahawa urus niaga tidak mengganggu satu sama lain. 4. Kegigihan memastikan data disimpan secara kekal selepas penyerahan transaksi.

MySQL bukan sahaja sistem pengurusan pangkalan data (DBMS) tetapi juga berkait rapat dengan bahasa pengaturcaraan. 1) Sebagai DBMS, MySQL digunakan untuk menyimpan, menyusun dan mengambil data, dan mengoptimumkan indeks dapat meningkatkan prestasi pertanyaan. 2) Menggabungkan SQL dengan bahasa pengaturcaraan, tertanam dalam Python, menggunakan alat ORM seperti SQLalChemy dapat memudahkan operasi. 3) Pengoptimuman prestasi termasuk pengindeksan, pertanyaan, caching, perpustakaan dan bahagian meja dan pengurusan transaksi.

MySQL menggunakan arahan SQL untuk menguruskan data. 1. Perintah asas termasuk pilih, masukkan, kemas kini dan padam. 2. Penggunaan lanjutan melibatkan fungsi gabungan, subquery dan agregat. 3. Kesilapan umum termasuk isu sintaks, logik dan prestasi. 4. Petua Pengoptimuman termasuk menggunakan indeks, mengelakkan Pilih* dan menggunakan had.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod