Mysql 日期索引使用问题

最新推荐文章于 2025-09-27 11:37:29 发布
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该博客探讨了SQL查询的语法，特别是在日期范围内筛选数据的示例。文章指出，当查询返回结果超过整体数据的五分之一时，可能需要考虑全表扫描。同时，文章强调了在适当条件下使用索引以提高查询效率的重要性。

EXPLAIN 
SELECT * from user_info 
where create_date >= '2021-02-01 00:00:00' and create_date <= '2021-03-01 23:59:59'

查询结果超过五分之一时，type=ALL。但在以下时就使用到索引。

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mysql索引在什么情况下不会被使用
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日期使用
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06-09 272
时区糟透了。 特别是夏令时。 我不介意像与此行为相关的编程错误那样，不停移动时钟或失去一个小时的睡眠。 更糟糕的是Java的旧日期/时间API。 Java社区使用JSR 310公开承认了这一点，该版本取代了Java Date＆Time API，但是由于其复杂性，我们仍然没有它。 作为一个小的解决方法，我们创建了一个小的API来执行一些常见的日期计算。 DateUtil允许您检查一天是否...
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/在创建表中定义唯一索引，主键索引，单值索引，复合索引age int,primary key(id), //主键索引unique index `ind_name` (name) //或者unique 索引名(字段名) 唯一索引key 索引名(字段名), //单值索引key 索引名(字段名1，字段名2) //复合索引 );
mysql 日期时间索引_Mysql中的日期时间索引
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01-19 1355
这是桌子+------------+----------+------+-----+---------+-------+| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |+------------+----------+------+-----+---------+-------+| datecolumn | datetime | YE...
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09-10
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开始日期和结束日期都有 <if test="query.startDate!= null and query.endDate!= null"> and ( date_col <![CDATA[ >= ]]> concat(convert(varchar, #{query.startDate}), ' 00:00:00') and date_col <![CDATA[ <= ]]> concat(convert(varchar, #{query.end.
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oracle语法4-实际应用中相关问题（日期格式转换，值特殊处理）
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1、将数字型日期转为字符串格式 20210201 转为 2021-02-01 select to_char(to_date('20210201','yyyymmdd') from dual 2、解决数据库某字段值为0.03,但是查询出来显示为.03的问题 select rtrim(to_char('0.03', 'fm9990.9999'), '.') from dual ; -- ‘0.03’ -- 如果不加fm的话，数值前面会多两个空格，显示为‘ 0.03’； ...
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【代码】MySql 查询某一天日期格式字段走索引问题。
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在数据库的世界里，MySQL 索引优化一直是一个备受关注的话题。尤其对于那些需要频繁处理大量数据的应用程序来说，索引的合理使用能够显著提升查询性能。然而，当涉及到日期类型的字段（如DATETIMEDATETIME类型是否真的会走索引？这个问题不仅关系到查询效率，还直接影响到数据库设计和应用性能的优化。
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mysql日期索引失效
02-23
MySQL日期索引失效是指在使用日期字段进行查询时，索引无法起到预期的加速作用，导致查询性能下降。这种情况通常发生在以下几种情况下： 1. 函数操作：如果在查询条件中对日期字段进行了函数操作，比如使用了DATE()、YEAR()、MONTH()等函数，这会导致索引失效。因为函数操作会改变字段的值，使得索引无法直接匹配。 2. 范围查询：如果查询条件中使用了范围查询，比如使用了大于、小于、区间等操作符，这也会导致索引失效。因为范围查询需要扫描多个索引节点，无法利用索引的快速定位特性。 3. 数据分布不均匀：如果日期字段的数据分布不均匀，比如某个日期范围内的数据非常多，而其他日期范围内的数据很少，这也会导致索引失效。因为MySQL优化器可能会认为全表扫描比使用索引更快。 为了解决MySQL日期索引失效的问题，可以考虑以下几点： 1. 避免函数操作：尽量避免在查询条件中对日期字段进行函数操作，可以将函数操作提前计算好，并将结果存储在一个额外的字段中，然后使用该字段进行查询。 2. 使用合适的索引：根据实际查询需求，选择合适的索引类型。对于日期字段，可以考虑使用B-tree索引或者Hash索引。 3. 使用覆盖索引：如果查询只需要返回日期字段，可以考虑创建覆盖索引，即索引包含了查询所需的所有字段，这样可以避免回表操作，提高查询性能。 4. 数据分布均匀化：如果数据分布不均匀，可以考虑对日期字段进行分区，将数据按照日期范围进行划分，使得每个分区内的数据量相对均匀。
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