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mysql问题记录：varchar字段存数字加了索引，导致between速度非常慢，走了全表扫描
在字段类型为varchar并且是数字的时候，此时使用between num1 and num2。会导致不走索引。 原因是因为当条件是数字的时候，mysql会将varchar字段先转换为数值，然后进行比较。 建议的做法是使用正确的类型。 此外，可以通过使用引号将数字引起来作为字符串来进行处理。Qt开发经验小技巧236-240
关于在头文件中定义函数使用static关键字的血的教训。 有时候我们需要将一些常用函数写在一个文件中供很多地方调用，如果写的是 int doxxx{} 这种，在你多个地方引用的时候，肯定会编译报错提示 “重复定义” 的错误。 此时你需要在函数前面加上static关键字，变成 static int doxxx{}mysql 性能优化
只要一行数据时使用 limit 1 如果已知只会得到一条数据，这种情况下加上 limit 1会增加性能。因为mysql 数据库引擎会在找到一条结果停止搜索，而不是继续查询下一条是否符合标准直到所有记录查询完毕。 选择正确的数据库引擎 Mysql 中有两个引擎 MyISAM 和 InnoDB，每个引擎有利有弊。mysql扫描全表更新状态部分失败
1. mysql排序问题 一直以为mysql是按照主键排序的，实则排序和主键没有关系(不使用 order by 子句)。 然后从 stackoverflow 上查了一下，找到了以下的回答： 没有默认的排序顺序。即使表具有聚集索引，也不能保证按该顺序获得结果。如果需要特定的顺序，则必须使用ORDER BY子句。 2. 线上问Mysql区分度很差是否有必要建索引
一般而言区分度很差的字段没必要建索引，但是这种也要视情况而定。 原因 存储引擎底层，我们经常听到，不走索引而走全表扫描。那么底层为什么不走索引而走全表扫描。 这里涉及到聚集索引和非聚集索引，对于非聚集索引值，查询的字段如果包含非索引字段，就会通过聚集索引主键从聚集索引中查询两种全表扫描的思路
日常的工作中，可能需要对分片表进行全表扫描，这里介绍两种并发全表扫描的方法： 思路1:分片分页读取+并发请求 两个for循环，外层for循环遍历每个分片，内层for循环并发处理这些数据。整个处理过程可分为数据获取和并发请求两部分，两部分串行执行，先获取数据，再并发处理这些数据。 数据获取 amysql 索引失效的原因
1）、like查询以“%”开头； 2）、or语句前后没有同时使用索引； 3）、组合索引中不是使用第一列索引；（不符合最左匹配原则） 4）、列类型是字符串，在条件中将字符串未使用引号引起来； 【如varchar不加单引号的话可能会自动转换为int型，使索引无效，产生全表扫描】 5）、当全表扫描速度比索引速度快时，mysq索引失效七字口诀
口诀：模型数空运最快。 模：代表模糊查询。使用like关键宇的时候，要是以%开头，那索引就会失效。 型：代表数据类型。如果数据类型错误了，那索引也会失效。 数：代表函数的意思。对索引的字段使用内部函数，那索引也会失效。这种情況呢应该建立基于函数的索引。 空：代表Null的意思。索引不存储空为什么引入extent
【问题背景】 引用自mysql怎么运行的，如果没有区只用页来管理 相邻的两个叶子节点可能离得非常远，全表扫描是从第一个叶开始，顺序扫描，导致随机io 【解决方法】 为索引分配空间时候以区为单位，浪费空间换取时间Oracle优化：避免全表扫描
1． 对返回的行无任何限定条件，即没有where 子句 2． 未对数据表与任何索引主列相对应的行限定条件 例如：在City-State-Zip列创建了三列复合索引，那么仅对State列限定条件不能使用这个索引，因为State不是索引的主列。 3． 对索引的主列有限定条件，但是在条件表达式里使用以下表达式则会Oracle执行计划-访问数据的存取方法（3种）
1、Full Table Scans，FTS（全表扫描） 为实现全表扫描，oracle读取表中所有行，并检查每一行是否满足语句的where限制条件。利用多块读（一个多块读操作可以使一个I/O能读取多块数据块）的方法可以十分高效地实现全表扫描，通过设置db_block_multiblock_read_count可以设置一次I/O能读取的数有赞数据质量保障体系
一、有赞数据链路 1、数据链路介绍 首先介绍有赞的数据总体架构图： 自顶向下可以大致划分为应用服务层、数据网关层、应用存储层、数据仓库，并且作业开发、元数据管理等平台为数据计算、任务调度以及数据查询提供了基础能力。 以上对整体架构做了初步的介绍，对于质量把控来说，最核心的100G内存下，MySQL查询200G大表会OOM么
点击“终码一生”，关注，置顶公众号 每日技术干货，第一时间送达！ 主机内存只有100G，现在要全表扫描一个200G大表，会不会把DB主机的内存用光？ 逻辑备份时，可不就是做整库扫描吗？若这样就会把内存吃光，逻辑备份不是早就挂了？ 所以大表全表扫描，看起来应该没问题。这是为啥呢？ 1避免oracle全表扫描以及解决办法
1． 对返回的行无任何限定条件，即没有where 子句。 2． 未对数据表与任何索引主列相对应的行限定条件： 例如：在City-State-Zip列创建了三列复合索引，那么仅对State列限定条件不能使用这个索引，因为State不是索引的主列。 3． 对索引的主列有限定条件，但是在条件表达式里使用以下表达式则会使索数据库索引
数据库索引 接下来来到数据库知识的重点模块。索引模块 。 1.为什么要使用索引？ 这个问题比较宽泛，要回答这个问题咋们先对查询数据的方式做个调研。我们先试试用最简单的方式来进行数据查询，他便是全表扫描，即将整张表的数据一次或者分批次加载到内存当中，刚刚我们说到存储的最小数据库优化
1.对查询进行优化，尽量避免全表扫描，在where、order等关键字上涉及的列使用索引2.避免在where字句中进行null 判断3.避免在where子句中使用!= ，否则会放弃使用索引而进行全表扫描、避免or来链接条件4.如果一个字段有索引，另一个字段没有索引，会放弃使用索引而进行全表扫描5.in和not in面试官：MySQL数据查询太多会OOM吗
点击“终码一生”，关注，置顶公众号 每日技术干货，第一时间送达！ 我的主机内存只有100G，现在要全表扫描一个200G大表，会不会把DB主机的内存用光？ 逻辑备份时，可不就是做整库扫描吗？若这样就会把内存吃光，逻辑备份不是早就挂了？ 所以大表全表扫描，看起来应该没问题。这是为啥呢？InnoDB下的全表扫描和全索引扫描
全表扫描：explain执行计划 type 列对应的 'ALL' 全索引扫描：explain执行计划 type 列对应的 'index' 由于InnoDB存储数据是基于索引的（即数据在文件中的存储形式是以【自定义主键或默认主键】构成的一颗B+树） 所以即使全表扫描走的也是这颗B+树的所有子节点（数据）【也可以认为是某种全索【okr】sql优化
1.尽量不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。 2.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行为什么采用B+ 树吗？这和Hash索引比较起来有什么优缺点吗？
索引有哪些结构： Hash索引和B+ Tree索引 因为Hash索引底层是哈希表，哈希表是一种以key-value存储数据的结构，所以多个数据在存储关系上是完全没有任何顺序关系的，所以，对于区间查询是无法直接通过索引查询的，就需要全表扫描。所以，哈希索引只适用于等数据库索引
索引：是一种独立的物理的对数据库表进行排序的一种存储结构 数据库使用索引找到特定值，并定位到包含该值的行，使得SQL查询更快 当数据表中有大量数据时第一种查询是全表搜索，将所有记录一一取出在和查询的条件 进行对比消耗大量数据库系统的时间，并造成大量的I/O操作 其次就是在MySQL空值（NULL）和OR导致的问题
数据准备 create table user ( id int, name varchar(20), index(id) )engine=innodb; insert into user values(1,'shenjian'); insert into user values(2,'zhangsan'); insert into user values(3,'lisi'); id为索引，非唯一(non uniqHBase的RowKey设计原则以及预分区操作（避免热点问题）
但凡使用到HBase，数据量绝对不会少，这时候就需要考虑到查询的效率问题，以及可能出现的数据倾斜问题（热点问题）。我们可以同过对rowkey进行设计，规划一个合理的预分区，让数据散列的分布在各个分区上。 因此：rowkey设计时就要考虑到一个预分区的问题；同样，预分区也不可背离开rowkey而MySQL 必知必会系列（三）
数据库索引？ 数据库索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构，协助快速查询，更新数据库表中数据。索引的实现通常使用B_TREE。 B树索引加速了数据访问，因为存储引擎不会再去扫描整张表得到需要的数据；相反，它从根节点开始，根节点保存了子节点的指针，存储引擎会根据指针快速寻找数据oracle in memory 加速数据分析
oracle database in memory 主要适用于以下场景： 1、加速全表扫描: 2、加速表连接: 3、加速聚合分析: