技术分享 || Mysql中IS NULL、IS NOT NULL不能走索引？

在MySQL中，在某些情况下可以列出ISNULL和ISNOTNULL。
验证方法：创建表user_info，设置姓名和电子邮件地址，使用EXPLAIN对查询输入的数据进行分析。

结论：
数据1 （有很多空值）：ISNOTNULL 和!= 列出，ISNULL 不列出。

数据2 （很多非空值）：ISNULL使用索引，ISNOTNULL和!=不使用索引。

B+树规则数据排列：
封闭索引：文件按主键排序，叶子节点存储全记录。

第二索引：文件按照列索引排序，叶子节点存储列索引+主键，NULL在左边。

理性指数未生效：
当NULL表示多个值时，ISNOTNULL和!=进入列表，ISNULL不进入列表。

由于二级索引的成本较高，表返回次数较多导致全表扫描。

MySQL根据以下因素决定是否使用索引：
成本大小的条件是ISNULL、ISNOTNULL、!=。

我喜欢“%%”、“字符串%”索引条件：
不，根本不建立索引，这取决于查询的条件。

就像复合索引中的前缀不是“%”一样，索引可能会丢失。

实用建议：
这样的搜索效果取决于一定的条件，并不是完全不可能。

mysql的索引有哪几种

哦，是的，是的，索引非常重要。

B-Tree索引，这个是最常见的。
如果您考虑一下，对于检查用户名和订单号之类的事情，B-Tree 就可以了。
当数据很多时，还可以加快搜索速度。
它是一个树状结构，您可以非常快速地逐级搜索它。

哈希索引必须是唯一值。
例如，如果您想查看特定的订单号，您可以使用哈希索引，一键查找。
但你无法检查范围。
例如，如果检查订单号是否大于1 00，哈希索引就会混乱。
没有这样的功能。

全文索引，用于搜索文本。
例如，如果您正在检查一篇文章以查看其中是否包含某个单词，则全文索引非常强大。
分词然后建立索引。
不需要很长时间就能找到包含该单词的行。

空间索引、地理坐标等。
比如查看某个区域的商铺，使用空间索引会更快。
R 树这种数据结构专门用于处理这些类型的空间查询。

共享索引意味着几个列一起索引。
要检查用户名和年龄，您可以构建联合索引。
当你问的时候，这两列可以一起使用，非常有效。

自适应哈希索引，MySQL8 .0中添加。
通过结合散列和 B 树，对各个列的查找速度更快。
对于高基数列（即具有许多且分散的值的列），此方法效果很好。

位图索引，这个看起来很特别。
检查指定的值，例如用户购买了产品A、B、C。
使用位图索引来检查这种包含关系是相当快的。
位图中的位指示它是否是。

所以你看，索引有很多种类型，针对不同的情况。
查找数据时，必须选择正确的索引。
否则，会非常慢。
如果选择错误，搜索性能会很差。

mysql索引方式有哪些

B-Tree索引：快速插入、删除、更新和范围查询如电商订单ID索引。

哈希索引：高效搜索，例如通过电商用户ID搜索。

全文索引：文本搜索，如新闻文章的全文搜索。

空间索引：查询地理信息，例如查询地图上的位置。

组合索引：优化多列查询，例如订单ID和用户ID的组合索引。

这是一个陷阱：不要只使用哈希索引而忽略更新的效率。

实用提醒：根据查询需求选择合适的索引。