当前位置: 首页 > news >正文

25 mysql like 是否使用索引

前言

这里主要是 探究一下 explain $sql 中各个 type 

诸如 const, ref, range, index, all 的查询的影响, 以及一个初步的效率的判断 

这里会调试源码来看一下 各个类型的查询 需要 lookUp 的记录 

以及 相关的差异 

此系列文章建议从 mysql const 查询 开始看

 

测试表结构信息如下 

 
CREATE TABLE `tz_test` (`id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,`field1` varchar(12) DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=3333343 DEFAULT CHARSET=utf8

 

测试数据为序列 1 – 99

eda96f7dd2a74b91817cba51a3827b8b.png

 

 

like 通配符的位置造成的影响 

执行 sql 如下 “select * from tz_test where field1 like '%field2';”

可以看出, 扫描的是全表 

043fedfc13884effbc855342b12c6c9c.png

 

执行 sql 如下 “select * from tz_test where field1 like 'field%2';”

可以看出, 扫描的是全表 

f3ed35bcf969419b9b76bf9076c55774.png

 

执行 sql 如下 “select * from tz_test where field1 like 'field2%';”

可以看出, 扫描的是部分索引, 这个也是结合了 索引是按照顺序存储的规则来计算的优化

67dec4a867cb47f48dfe4a0caed63ae6.png

 

 

“like 1%” 转换为了 range 查询 

这里从 key_tree 中将数据转换到 PARAM->max_key, 然后 之后更新到传入的 range 中, 以供后面查询使用 

d042606013e04a43b0c08cabd29f7081.png

 

具体的存储的地方是在这里, 将 key_tree 的数据存储到 PARAM->max_keys 中

b27ff0a0a9d9433ab6da9d05fea48c97.png 

数据从 PARAM 转换到 range 中, 后面的查询是使用的这个 range 

ba97df05e7444953a98e0f484e9e8c0d.png 

然后 key_tree 的数据来自于 条件的解析 1d9dfbb2f2814e449f7056231b837e1e.png 

具体的range最大最小边界的 padding 方式如下, 使用 c->min_sort_char, c->max_sort_char 来进行补齐, 这里 c 为 utf8_general_ci

c->max_sort_char 转换为字节序列是就是 0xefbfbf

a0ffe85b50d8482997ae1b1aefe7cc92.png

 

 

进而将如下模糊查询转换为了范围查询

select * from tz_test where field1 like 'field2%';

select * from tz_test where field1 >= 'field2\x0\x0...\x0' and field1 <= 'field2\xef\xbf...\xbf';

 

 

完 

 

 

 

相关文章:

25 mysql like 是否使用索引

前言 这里主要是 探究一下 explain $sql 中各个 type 诸如 const, ref, range, index, all 的查询的影响, 以及一个初步的效率的判断 这里会调试源码来看一下 各个类型的查询 需要 lookUp 的记录 以及 相关的差异 此系列文章建议从 mysql const 查询 开始看 测试表结构…...

Android---Class 对象在执行引擎中的初始化过程

一个 class 文件被加载到内存中的步骤如下图所示&#xff1a; 装载 装载是指 Java 虚拟机查找 .class 文件并生成字节流&#xff0c;然后根据字节流创建 java.lang.Class 对象的过程。 1. ClassLoader 通过一个类的全限定名&#xff08;包名类名&#xff09;来查找 .class 文件…...

Altium Designer实用系列(二)----PCB绘图小技巧

一、技巧总结 1.1 丝印大小 在导入PCB之后&#xff0c;元器件的丝印一般都是strock font&#xff0c;个人感觉比较大&#xff0c;也不美观&#xff0c;但是一个个修改成true type又比较麻烦。简便方法是使用相似查找全部修改:   此时会选中所有stroke 类型的丝印&#xff…...

threejs-开发入门与调试设置

近年来web得到了快速的发展。随着HTML5的普及&#xff0c;网页的表现能力越来越强大。网页上已经可以做出很多复杂的动画&#xff0c;精美的效果。还能通过WebGL在网页中绘制高性能的3D图形。 学习资料来源&#xff1a;https://www.three3d.cn/threejs/01-%E5%BC%80%E5%8F%91%E…...

win11安装双系统Ubuntu的坎坷记录

之前一直装的都是在一个硬盘中&#xff0c;这是是两块盘。 我的电脑是惠普暗影精灵8Pro 一 安装前的准备工作 1.1 记得先关闭&#xff0c;Bitlocker 输入wins&#xff0c;搜索框输入&#xff1a;设备加密设置 1.2 BIOS设置 &#xff08;惠普这电脑是开机时按 F10&#xff0…...

关于docker的xuexi

概念了解 1.镜像&#xff1a; 类似于类与实例关系中的类&#xff0c;也类似于系统镜像的概念&#xff0c;对于前端而言&#xff0c;镜像就是包含了代码运行所需要的一切产物、依赖、配置等。这样的话&#xff0c;可以保证每次程序运行的环境一致。构建镜像&#xff0c;一般都…...

Python接口自动化测试实战详解,你想要的全都有

前言 接口自动化测试是当前软件开发中最重要的环节之一&#xff0c;可以提高代码质量、加速开发周期、减少手工测试成本等优点。Python语言在接口自动化测试方面应用广泛&#xff0c;因为它具有简单易学、开发效率高、库丰富等特点。 一、接口自动化测试概述 接口自动化测试…...

SparkSQL 外部数据源

1.简介 1.1 多数据源支持 Spark 支持以下六个核心数据源,同时 Spark 社区还提供了多达上百种数据源的读取方式,能够满足绝大部分使用场景。 - CSV - JSON - Parquet - ORC - JDBC/ODBC connections - Plain-text files 1.2 读数据格式 所有读取 API 遵循以下调用格式: // …...

leetcode做题笔记167. 两数之和 II - 输入有序数组

给你一个下标从 1 开始的整数数组 numbers &#xff0c;该数组已按 非递减顺序排列 &#xff0c;请你从数组中找出满足相加之和等于目标数 target 的两个数。如果设这两个数分别是 numbers[index1] 和 numbers[index2] &#xff0c;则 1 < index1 < index2 < numbers…...

[ZJCTF 2019]NiZhuanSiWei - 伪协议+文件包含+反序列化

[ZJCTF 2019]NiZhuanSiWei 1 解题流程1.1 分析1.2 解题 题目源码&#xff1a; <?php $text $_GET["text"]; $file $_GET["file"]; $password $_GET["password"]; if(isset($text)&&(file_get_contents($text,r)"welcome t…...

如何提升和扩展 PostgreSQL — 从共享缓冲区到内存数据网格

利用共享缓存和操作系统缓存利用 RAM Postgres 是一个基于磁盘的数据库&#xff0c;即使您的整个架构是围绕磁盘访问设计的&#xff0c;利用 RAM 也很重要。如果按照人类规模的延迟来判断&#xff0c;这可以将延迟从几天缩短到几分钟&#xff08;图 1&#xff09;。只需看一下…...

Elasticsearch:使用 huggingface 模型的 NLP 文本搜索

本博文使用由 Elastic 博客 title 组成的简单数据集在 Elasticsearch 中实现 NLP 文本搜索。你将为博客文档建立索引&#xff0c;并使用摄取管道生成文本嵌入。 通过使用 NLP 模型&#xff0c;你将使用自然语言在博客文档上查询文档。 安装 Elasticsearch 及 Kibana 如果你还没…...

论文解析——异构多芯粒神经网络加速器

作者 朱郭益, 马胜&#xff0c;张春元, 王波&#xff08;国防科技大学计算机学院&#xff09; 摘要 随着神经网络技术的快速发展, 出于安全性等方面考虑, 大量边缘计算设备被应用于智能计算领域。首先&#xff0c;设计了可应用于边缘计算的异构多芯粒神经网络加速器其基本结构…...

MyBatisPlus(十六)逻辑删除

说明 实际生产中的数据&#xff0c;一般不采用物理删除&#xff0c;而采用逻辑删除&#xff0c;也就是将一条记录的状态改为已删除。 逻辑删除&#xff0c;本质上是更新操作。 MyBatis Plus 框架&#xff0c;提供了逻辑删除功能。在配置了逻辑删除后&#xff0c;增删改查和统…...

基于黏菌优化的BP神经网络(分类应用) - 附代码

基于黏菌优化的BP神经网络&#xff08;分类应用&#xff09; - 附代码 文章目录 基于黏菌优化的BP神经网络&#xff08;分类应用&#xff09; - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.黏菌优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 黏菌算法应用 4.测试结果&#xff1a;5.M…...

C语言基础语法复习08-位域bit-fields

在c2011 iso文档中&#xff0c;位域与struct、union是一起定义的&#xff1a; Structure and union specifiers Syntaxstruct-or-union-specifier:struct-or-union identifier opt { struct-declaration-list }struct-or-union identifierstruct-or-union:structunionstruct-d…...

3.2.OpenCV技能树--二值图像处理--图像腐蚀与膨胀

文章目录 1.文章内容来源2.图像膨胀处理2.1.图像膨胀原理简介2.2.图像膨胀核心代码2.3.图像膨胀效果展示 3.图像腐蚀处理3.1.图像腐蚀原理简介3.2.图像腐蚀核心代码3.3.图像腐蚀效果展示 4.易错点总结与反思 1.文章内容来源 1.题目来源:https://edu.csdn.net/skill/practice/o…...

基于FPGA的数字时钟系统设计

在FPGA的学习中&#xff0c;数字时钟是一个比较基础的实验案例&#xff0c;通过该实验可以更好的锻炼初学者的框架设计能力以及逻辑思维能力&#xff0c;从而打好坚实的基本功&#xff0c;接下来就开始我们的学习吧&#xff01; 1.数码管介绍 数码管通俗理解就是将8个LED(包含…...

linux centos Python + Selenium+Chrome自动化测试环境搭建?

在 CentOS 系统上搭建 Python Selenium Chrome 自动化测试环境&#xff0c;需要执行以下步骤&#xff1a; 1、安装 Python CentOS 7 自带的 Python 版本较老&#xff0c;建议使用 EPEL 库或源码安装 Python 3。例如&#xff0c;使用 EPEL 库安装 Python 3&#xff1a; sud…...

mysql面试题20:有哪些合适的分布式主键方案

该文章专注于面试,面试只要回答关键点即可,不需要对框架有非常深入的回答,如果你想应付面试,是足够了,抓住关键点 面试官:有哪些合适的分布式主键方案? UUID:UUID通常是由一个二进制的128位整数表示,可以保证全局的唯一性。在Java中,可以通过UUID类生成一个UUID。例…...

Vim 调用外部命令学习笔记

Vim 外部命令集成完全指南 文章目录 Vim 外部命令集成完全指南核心概念理解命令语法解析语法对比 常用外部命令详解文本排序与去重文本筛选与搜索高级 grep 搜索技巧文本替换与编辑字符处理高级文本处理编程语言处理其他实用命令 范围操作示例指定行范围处理复合命令示例 实用技…...

装饰模式(Decorator Pattern)重构java邮件发奖系统实战

前言 现在我们有个如下的需求&#xff0c;设计一个邮件发奖的小系统&#xff0c; 需求 1.数据验证 → 2. 敏感信息加密 → 3. 日志记录 → 4. 实际发送邮件 装饰器模式&#xff08;Decorator Pattern&#xff09;允许向一个现有的对象添加新的功能&#xff0c;同时又不改变其…...

安宝特方案丨XRSOP人员作业标准化管理平台:AR智慧点检验收套件

在选煤厂、化工厂、钢铁厂等过程生产型企业&#xff0c;其生产设备的运行效率和非计划停机对工业制造效益有较大影响。 随着企业自动化和智能化建设的推进&#xff0c;需提前预防假检、错检、漏检&#xff0c;推动智慧生产运维系统数据的流动和现场赋能应用。同时&#xff0c;…...

论文浅尝 | 基于判别指令微调生成式大语言模型的知识图谱补全方法(ISWC2024)

笔记整理&#xff1a;刘治强&#xff0c;浙江大学硕士生&#xff0c;研究方向为知识图谱表示学习&#xff0c;大语言模型 论文链接&#xff1a;http://arxiv.org/abs/2407.16127 发表会议&#xff1a;ISWC 2024 1. 动机 传统的知识图谱补全&#xff08;KGC&#xff09;模型通过…...

Java多线程实现之Thread类深度解析

Java多线程实现之Thread类深度解析 一、多线程基础概念1.1 什么是线程1.2 多线程的优势1.3 Java多线程模型 二、Thread类的基本结构与构造函数2.1 Thread类的继承关系2.2 构造函数 三、创建和启动线程3.1 继承Thread类创建线程3.2 实现Runnable接口创建线程 四、Thread类的核心…...

今日学习:Spring线程池|并发修改异常|链路丢失|登录续期|VIP过期策略|数值类缓存

文章目录 优雅版线程池ThreadPoolTaskExecutor和ThreadPoolTaskExecutor的装饰器并发修改异常并发修改异常简介实现机制设计原因及意义 使用线程池造成的链路丢失问题线程池导致的链路丢失问题发生原因 常见解决方法更好的解决方法设计精妙之处 登录续期登录续期常见实现方式特…...

python执行测试用例,allure报乱码且未成功生成报告

allure执行测试用例时显示乱码&#xff1a;‘allure’ &#xfffd;&#xfffd;&#xfffd;&#xfffd;&#xfffd;ڲ&#xfffd;&#xfffd;&#xfffd;&#xfffd;ⲿ&#xfffd;&#xfffd;&#xfffd;Ҳ&#xfffd;&#xfffd;&#xfffd;ǿ&#xfffd;&am…...

Redis的发布订阅模式与专业的 MQ(如 Kafka, RabbitMQ)相比,优缺点是什么?适用于哪些场景?

Redis 的发布订阅&#xff08;Pub/Sub&#xff09;模式与专业的 MQ&#xff08;Message Queue&#xff09;如 Kafka、RabbitMQ 进行比较&#xff0c;核心的权衡点在于&#xff1a;简单与速度 vs. 可靠与功能。 下面我们详细展开对比。 Redis Pub/Sub 的核心特点 它是一个发后…...

【Go语言基础【12】】指针:声明、取地址、解引用

文章目录 零、概述&#xff1a;指针 vs. 引用&#xff08;类比其他语言&#xff09;一、指针基础概念二、指针声明与初始化三、指针操作符1. &&#xff1a;取地址&#xff08;拿到内存地址&#xff09;2. *&#xff1a;解引用&#xff08;拿到值&#xff09; 四、空指针&am…...

jmeter聚合报告中参数详解

sample、average、min、max、90%line、95%line,99%line、Error错误率、吞吐量Thoughput、KB/sec每秒传输的数据量 sample&#xff08;样本数&#xff09; 表示测试中发送的请求数量&#xff0c;即测试执行了多少次请求。 单位&#xff0c;以个或者次数表示。 示例&#xff1a;…...