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MYSQL中建议使用NOT NULL原因

Mysql难以优化引用可空列查询,它会使索引、索引统计和值更加复杂。可空列需要更多的存储空间,还需要mysql内部进行特殊处理。...—— 出自《高性能mysql第二版》 不使用NULL的原因 (1)所有使用NULL值的情况,都可以通过一个有意义的值的表示,这样有利于代码的可读性和可维护性,并能从约束上增强业务数据的规范性。...注意:但把NULL列改为NOT NULL带来的性能提示很小,除非确定它带来了问题,否则不要把它当成优先的优化措施,最重要的是使用的列的类型的适当性。...(3)NULL值在timestamp类型下容易出问题,特别是没有启用参数explicit_defaults_for_timestamp (4)NOT IN、!...所以,请使用not null约束以及默认值。 3、如果在两个字段进行拼接:比如题号+分数,首先要各字段进行非null判断,否则只要任意一个字段为空都会造成拼接的结果为null。

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MySQL 索引的分类、何时使用、何时不使用、何时失效?

2、何时使用索引 MySQL每次查询只使用一个索引。与其说是“数据库查询只能用到一个索引”,倒不如说,和全表扫描比起来,去分析两个索引B+树更加耗费时间。...主键,unique字段; 和其他表做连接的字段需要加索引; 在where里使用>,≥,=,<,≤,is null和between等字段; 使用不以通配符开始的like,where A like 'China...%'; 聚集函数MIN(),MAX()中的字段; order by和group by字段; 3、何时不使用索引 表记录太少; 数据重复且分布平均的字段(只有很少数据值的列); 经常插入、删除、修改的表要减少索引...; text,image等类型不应该建立索引,这些列的数据量大(假如text前10个字符唯一,也可以对text前10个字符建立索引); MySQL能估计出全表扫描比使用索引更快时,不使用索引; 4、索引何时失效...: 单条记录,系统会把匹配行中的其他列作为常数处理,如主键或唯一索引查询 null: MySQL不访问任何表或索引,直接返回结果 还有key字段表示用到的索引,没有用到为null

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    MySQL索引的分类、何时使用、何时不使用、何时失效?

    2、何时使用索引 MySQL每次查询只使用一个索引。与其说是“数据库查询只能用到一个索引”,倒不如说,和全表扫描比起来,去分析两个索引B+树更加耗费时间。...主键,unique字段; 和其他表做连接的字段需要加索引; 在where里使用>,≥,=,<,≤,is null和between等字段; 使用不以通配符开始的like,where A like 'China...%'; 聚集函数MIN(),MAX()中的字段; order by和group by字段; 3、何时不使用索引 表记录太少; 数据重复且分布平均的字段(只有很少数据值的列); 经常插入、删除、修改的表要减少索引...; text,image等类型不应该建立索引,这些列的数据量大(假如text前10个字符唯一,也可以对text前10个字符建立索引); MySQL能估计出全表扫描比使用索引更快时,不使用索引; 4、索引何时失效...: 单条记录,系统会把匹配行中的其他列作为常数处理,如主键或唯一索引查询 null: MySQL不访问任何表或索引,直接返回结果 还有key字段表示用到的索引,没有用到为null。

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    MySQL中IS NULL、IS NOT NULL、!=不能用索引?胡扯!

    =这些条件,但是从它们的执行计划中可以看出来,这些语句都采用了相应的二级索引执行查询,而不是使用所谓的全表扫描,谣言不攻自破。...NULL值是怎么在记录中存储的 在MySQL中,每一条记录都有它固定的格式,我们以InnoDB存储引擎的Compact行格式为例,来看一下NULL值是怎样存储的。...当然,关于如何定量的计算使用某个索引执行查询的成本比较复杂,我们在小册中花了很大的篇幅来唠叨了。不过因为篇幅有限,我们在这里只准备定性的分析一下。...所以MySQL优化器在真正执行查询之前,对于每个可能使用到的索引来说,都会预先计算一下需要扫描的二级索引记录的数量,比方说对于下边这个查询: SELECT * FROM s1 WHERE key1 IS...不信谣,不传谣 大家可以看到,MySQL中决定使不使用某个索引执行查询的依据很简单:就是成本够不够小。而不是是否在WHERE子句中用了IS NULL、IS NOT NULL、!=这些条件。

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    何时使用Elasticsearch而不是MySql

    MySQL 和 Elasticsearch 是两种不同的数据管理系统,它们各有优劣,适用于不同的场景 数据模型 MySQL 是一个关系型数据库管理系统(RDBMS),它使用表(table)来存储结构化的数据...MySQL 的数据模型是二维的,每个表只有行和列两个维度,而 Elasticsearch 的数据模型是多维的,每个文档可以有嵌套的对象或数组。...Elasticsearch 使用倒排索引作为主要的索引结构,倒排索引是一种将文档中的词和文档的映射关系存储的数据结构,它可以有效地支持全文检索。...MySQL 的索引是局部的,只针对单个表或列,而 Elasticsearch 的索引是全局的,涵盖所有文档和字段。...使用场景 MySQL 和 Elasticsearch 适用于不同的使用场景,根据不同的业务需求,可以选择合适的数据库系统或组合使用两者。

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    MySQL中IS NULL、IS NOT NULL、!=不能用索引?胡扯!

    不知道从什么时候开始,网上流传着这么一个说法: MySQL的WHERE子句中包含 IS NULL、IS NOT NULL、!= 这些条件时便不能使用索引查询,只能使用全表扫描。...=这些条件,但是从它们的执行计划中可以看出来,这些语句都采用了相应的二级索引执行查询,而不是使用所谓的全表扫描,谣言不攻自破。...NULL值是怎么在记录中存储的 在MySQL中,每一条记录都有它固定的格式,我们以InnoDB存储引擎的Compact行格式为例,来看一下NULL值是怎样存储的。...所以MySQL优化器在真正执行查询之前,对于每个可能使用到的索引来说,都会预先计算一下需要扫描的二级索引记录的数量,比方说对于下边这个查询: SELECT * FROM s1 WHERE key1 IS...不信谣,不传谣 大家可以看到,MySQL中决定使不使用某个索引执行查询的依据很简单:就是成本够不够小。而不是是否在WHERE子句中用了IS NULL、IS NOT NULL、!=这些条件。

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    MySQL中IS NULL、IS NOT NULL、!=不能用索引?胡扯!

    不知道从什么时候开始,网上流传着这么一个说法: MySQL的WHERE子句中包含 IS NULL、IS NOT NULL、!= 这些条件时便不能使用索引查询,只能使用全表扫描。...NULL值是怎么在记录中存储的 在MySQL中,每一条记录都有它固定的格式,我们以InnoDB存储引擎的Compact行格式为例,来看一下NULL值是怎样存储的。...当然,关于如何定量的计算使用某个索引执行查询的成本比较复杂,我们在小册中花了很大的篇幅来唠叨了。不过因为篇幅有限,我们在这里只准备定性的分析一下。...所以MySQL优化器在真正执行查询之前,对于每个可能使用到的索引来说,都会预先计算一下需要扫描的二级索引记录的数量,比方说对于下边这个查询: SELECT * FROM s1 WHERE key1 IS...不信谣,不传谣 大家可以看到,MySQL中决定使不使用某个索引执行查询的依据很简单:就是成本够不够小。而不是是否在WHERE子句中用了IS NULL、IS NOT NULL、!=这些条件。

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    何时使用Elasticsearch而不是MySql

    数据模型 MySQL 是一个关系型数据库管理系统(RDBMS),它使用表(table)来存储结构化的数据,每个表由多个行(row)和列(column)组成,每个列有一个预定义的数据类型,例如整数、字符串...MySQL 的数据模型是二维的,每个表只有行和列两个维度,而 Elasticsearch 的数据模型是多维的,每个文档可以有嵌套的对象或数组。...Elasticsearch 使用倒排索引作为主要的索引结构,倒排索引是一种将文档中的词和文档的映射关系存储的数据结构,它可以有效地支持全文检索。...MySQL 的索引是局部的,只针对单个表或列,而 Elasticsearch 的索引是全局的,涵盖所有文档和字段。...使用场景 MySQL 和 Elasticsearch 适用于不同的使用场景,根据不同的业务需求,可以选择合适的数据库系统或组合使用两者。

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    何时使用MongoDB而不是MySql

    文档存储在集合(collection)中,集合类似于表,但没有预定义的模式(schema)。...数据模型 MySQL 是一个关系数据库系统,它将数据存储在列、行和表中。我们将数据存储在行中,每列代表不同类型的数据。然后我们就可以使用外键和主键定义数据之间的关系。...可扩展性 在 MySQL 数据库系统中,可用的扩展选项是有限的。...灵活性 作为关系数据库管理系统,MySQL 的结构比 MongoDB 更严格。MySQL 使用固定架构,将数据整理成行和表。必须将数据结构化并放入表格系统中才能使用 MySQL。...差异表格 MongoDB MySql 数据模型 MongoDB 将数据存储在 JSON 文档中,然后将其整理成集合。 MySQL 将数据存储在列和行中。数据存储是表格式和关系式的。

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    第06问:内部临时表何时使用磁盘?

    问题: 在 实验 05 中,我们看到了内部临时表会使用到不少内存。 那么如果需要的临时表再大一些,必然要使用到磁盘来承载,那么内部临时表是何时使用磁盘的?...我们将会话级别的临时表大小设置为 2M(小于上次实验中临时表使用的空间),执行使用临时表的 SQL: 查看内存的分配记录: 会发现内存分配略大于 2M,我们猜测临时表会比配置略多一点消耗,可以忽略。...查看语句的特征值: 可以看到语句使用了一次需要落磁盘的临时表。 那么这张临时表用了多少的磁盘呢? 我们开启 performance_schema 中 waits 相关的统计项: 重做实验,略过。...MySQL 会基本遵守 max_heap_table_size 的设定,在内存不够用时,直接将表转到磁盘上存储。 2....如果临时表要使用磁盘,表引擎配置为 InnoDB,那么即使临时表在一个时间很短的 SQL 中使用,且使用后即释放,释放后也会刷脏页到磁盘中,消耗部分 IO。

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