1、首先单引号和反引号,如图,这里的 '图书ID' 就使用到了单引号,而 CREATE TABLE `book` 这里的 book 就使用到了反引号。
2、单引号:在例子中的条件值周围使用的是单引号。SQL 使用单引号来环绕文本值。如果是数值,不要使用引号。
3、反引号:它是为了区分MYSQL的保留字与普通字符而引入的符号。有MYSQL保留字作为字段的,必须加上反引号来区分。
4、双引号的用法和单引号有所类似,大多数数据库都支持单引号和双引号的互换,即varchar类型的变量既可以用单引号来囊括,也可以用双引号。
5、另外,在oracle里面,双引号还有一个意义,那就是保留大小写。在oracle数据库里面,所有的字段是默认为转化成大写后进数据库的,所以如果有一个表名为user,这个时候select * from user;这个语句是查不出任何数据的。
作为一名程序员,在求职面试时,不知你有没有遇到类似这样的问题。
张工是一名java程序员,最近到一家软件公司应聘软件开发岗位,面试官问了他关于MySql索引这样的一个问题。
对于这个问题张工之前在做项目时也曾遇到,那时候字段明明是加了索引,可不明白为什么还是很慢。后加上引号就正常了,为了赶项目进度,张工也没有再去留意。
现在面试官突然这么一问,张工也说不出个所以然来。
面试官让他回去等通知。
我们知道MySql索引可以加快数据检索速度,这也是使用的索引的最主要原因。但有时候使用不当就会遇到索引失效问题,譬如在MySQL字符串类型查询时不加引号索引会失效,是因为MySQL内部进行了隐式转换。
那为什么会发生隐式转换?又是怎么转换的呢?
今天我们来聊聊关于MySql索引失效的话题。
先来看看一般导致索引失效的有哪些?
如果一张表的索引有多个,要遵守最佳左前缀法则,即查询从索引的最左前列开始并且不跳过索引中的列。
用户表tb_user字段 id,name,age,sex
创建索引为idx_user_name
执行语句:
这时候就会导致索引失效
在索引列上做加工 *** 作,查询时会导致索引失效,从而导致全表扫描。所以,建议不要在索引列上做任何 *** 作。
举个例子,例如订单表tb_order有个索引是dt(日期), 字段数据存放的格式是这样的2021-12-10 这样的,如果有个需求需要根据dt,格式是20220207这样的来查询,这时候就不要对dt进行格式转换了,
这样索引就失效了。
而是应该对 20220207做格式处理
这样dt索引才不会失效。
例如我们在订单表tb_order建立了索引idx_order_id,order_id字段类型为varchar
在查询时如果使用where order_id= 20220207123654100,这样的查询方式会直接造成索引失效。
要让索引生效,正确的用法为
假如有张用户表tb_user,创建的索引为idx_user_name_age_sex_phone 其中name、age、sex都加了索引。
执行语句
上面这条sql语句只会命中name和age索引,sex索引会失效,复合索引失效需要查看key_len的长度。
再来看一个例子:
从这两条SQL执行的结果我们可以看出,执行第一条SQL没有使用到索引,而执行第二条SQL时使用到了索引。这是为什么呢?
我们需要先了解下mysql索引优化器工作的原理。选择索引是优化器工作,优化器工作有自己的一套规则,如果等号两边的数据类型不一致,则会发生隐式转换。
基于这条规则,我们回过头看看
这条SQL语句执行时就会变为
由于对索引列进行了函数 *** 作,所以才导致索引失效,从而全表扫描了。
那么问题来了,细心的你不知有没有留意到为什么是把左侧的列转为int类型,而不是把右侧的值转成字符串类型呢?
什么情况下把数字转为字符串,什么情况下把字符串转为数字,优化器它是根据什么规则来进行判断的?其实规则也并不复杂。
根据这个规则,我们再回过头看看之前的查询语句
select '12345678936' = 12345678936
返回1 所以这时候就把左侧的列值12345678936转成数字。
关于MySql索引失效的问题先简单写到这,建议平时在做项目时还是要多了解下原理,如果你了解其背后的原理,求职面试时和面试官交流起来就会很舒服了,相信能为这次面试加分,提高被录用的概率。
为什么MySQL字符串类型查询时不加引号索引会失效?这是因为要查询的字符串字段没有加引号时,MySQL内部进行了隐式转换,此次查询会导致全表扫描,所以慢了。
总结:
在索引列上进行了函数 *** 作,MySQL内部会进行了隐式转换,导致索引失效,从而产生全表扫描。
由于笔者知识及水平有限,文中错漏之处在所难免,如有不足之处,欢迎交流。
拓展
索引创建
1、主键索引:
2、唯一索引:
3、普通索引:
4、全文索引:
alter table table_name add fulltext (column)
5、联合索引:
索引删除
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