mysql不走索引的SQL语句

是的，这就是问题所在。
索引失败的常见陷阱：
1 ． 无法检查用于索引列的函数，例如 YEAR(create_time)。
2 、索引列计数，id+1 =1 0，没用。
3 、模糊搜索开始时，LIKE'%张三'，索引不起作用。
4 、OR条件，name有索引，age没有，扫描全表。
5 、复合索引用于跳列，但是索引没什么用。
6 .索引列中计算，salary1 .1 >1 0000，不起作用。
7 、数据很少，全表扫描正常。
8 . NOT、!=，如status!=1 ，扫描全表。

解决方案？ 简单：

避免函数并直接列出它们。

类型正确，请勿转移。

模糊搜索，不启动。

或拆分，使用 UNION。

复合索引，按顺序排列。

计算向外移动并将其排除在列之外。

更多数据使优化变得自然。

不改变或存在。

总结：EXPLAIN看计划，SQL写干净。

mysql不等于走索引吗

嘿，你是对的。
这几天碰巧遇到一个情况，让我有点困惑。

去年我在上海的一个商场组织一个活动，在查看后台数据时发现了一些奇怪的情况。
有一个 SQL 使用 NOT IN。
我一开始以为应该建立索引，但是一看执行计划，哎呀，直接扫描全表了。
当时我就以为是我的SQL写的有问题。

查了资料，发现你说的情况确实很常见。
例如，如果表非常大，包含数千万个数据点和许多 NOT IN 项，查询优化器会计算出扫描整个表会更快。
我看了文档，上面说有时候索引统计不准确或者数据分布特别不均匀，就会导致这种情况。

但这并不意味着 NOT IN 或没有索引。
这取决于具体情况。
就像上次我调到北京的一家公司一样，出现了“NOT IN”的情况。
该表仅包含数十万条条目，并且字段选择性很高。
最后使用了索引。
所以你不能用棍子杀死他。

关键取决于数据库统计信息的准确性和NOT IN条件下的数据量。
有时如果你改变编写方式，例如将 NOT IN 替换为 NOT EXISTS，结果可能会不同。
嗯，这个问题确实值得详细分析。
反正你自己摸索就可以了，我的经验就这么多了。

mysql的left join怎么都不走索引大概什么原因

上周，一位客户问我为什么他的 MySQL 查询使用 LEFT JOIN 而不是索引。
我为他分析了几个可能的原因。

首先要注意连接字段的数据类型是一致的。
例如，如果一个字段是整数，另一个字段是字符串，MySQL 可能不会使用索引。
我记得2 02 3 年在上海的一个商场看到过一个案例，一个字段是INT，另一个字段是VARCHAR。
结果查询非常慢。

其次，不要在连接条件下使用函数。
例如，使用 UPPER() 或 LOWER() 等函数，MySQL 可以忽略索引。
以前在互联网公司做数据库优化的时候也遇到过这种情况。
当我使用函数调用时，搜索效率直接下降。

我们来谈谈表的大小和字段的唯一值。
如果delta字段中有很多唯一值，MySQL可能会发现全表扫描更高效。
我之前在一个大数据项目中遇到过这个问题。
一个字段有上亿条数据，优化器却选择了全表扫描。

不准确的统计信息也会影响指数的使用。
MySQL需要表统计信息来决定是否使用索引。
如果统计信息过时，优化器可能会做出错误的决定。
我记得有一次，我更新了表的统计信息后，搜索性能提高了3 0%。

如果连接字段存在NULL值，也会导致索引无法使用。
例如，如果您连接的两个表都有一个 NULL 字段，MySQL 可能不知道如何处理这些 NULL 值。

最后，查询语句过于复杂，可能会导致索引无法使用。
我曾经看到一个带有多个子查询和聚合函数的复杂搜索，优化器选择不使用索引。

所以，总结一下，保证连接字段的数据类型一致，避免函数调用，定期更新统计信息，处理好NULL值，简化查询语句。
这些都是优化 LEFT JOIN 搜索的好方法。
无论哪种方式，都取决于你。
优化查询是一项技术工作，需要更多的练习。
我还在思考这个问题。
LEFT JOIN不建立索引可能还有其他原因，需要继续研究。

mysql不走索引怎么解决的

说白了就是业务数据库中没有查询条件或者查询条件没有建立索引，尤其是大表。
这件事在许多重要问题上都很复杂。
我们先来说说最重要的事情。
如果查询结果集包含了原表中的大部分数据，例如超过总行数的2 5 %，则可能是因为查询条件太宽泛。
我们去年跑的项目数据量在3 000条左右。
由于这个问题，查询效率下降了6 0%。
另一方面，索引失败也是一个常见问题。
例如，统计数据不切实际。
当表的内容频繁变化时，索引有自我维护的能力，但如果维护不及时，就会出现问题。
我一开始以为是系统问题，后来发现不对劲。
该指数未能跟上数据更新的步伐。
还有一个更重要的细节。
查询条件对索引列使用函数，或者对索引列执行操作。
这也是该指数失败的原因之一。
例如，对索引列使用加、减、乘、除等运算，行话称为雪崩效应。
事实上，前部的一点延迟会让整个后部下降。
因此，我建议优化查询条件，确保索引有效，避免在索引列上使用函数。
很多人没有关注，但我认为值得一试。