IS NOT NULL 与索引的交互情况: 如果列上已经有索引,并且查询中使用了IS NOT NULL条件,DBMS可能会尝试利用该索引来加速查询。 然而,并不是所有类型的索引都能有效地支持IS NOT NULL查询。例如,哈希索引通常不支持范围查询(包括IS NOT NULL),因为它们是基于哈希值进行查找的。 对于B树索引等支持范围查询的索引类...
然而,在某些场景下,使用IS NOT NULL条件的查询有可能不会走索引。这通常使得性能降低,影响系统的整体表现。本文将探讨此问题的原因,并提供解决方案,并附上详细的代码示例和类图分析。 一、为什么IS NOT NULL不走索引 首先,了解MySQL的查询优化机制是理解这个问题的关键。 1. 数据分布 当表中某一列的值为空的比例...
MySQL中决定是否使用某个索引执行查询的依据,就是成本够不够小,如果成本小,即使null值很多,还是会用到索引的。 自己做了个验证: 一个大概3万数据的表,如果只有10多个记录是null值,is null走索引,not null和!=没走索引,如果大部分都是null值,只有部分几条数据有值,is null,not null和!=都走索引。 以下是搬...
(1)若绝大多数行都是非null, 则查询is null 走二级索引; (2)查询is not null走全表扫描;(3)相反,若绝大多数行都是null,则查询is not null走索引;(4)而is null 也走索引; (1)、(2)、(3)的原因是:优化器认为,若按查询条件进行,扫描的行记录占总行记录数的比例太大,成本太高,则不走索引;相反,这...
mysql的sql查询语句中使用is null、is not null、!=对索引并没有任何影响,并不会因为where条件中使用了is null、is not null、!=这些判断条件导致索引失效而全表扫描。 mysql官方文档也已经明确说明is null并不会影响索引的使用。 事实上,导致索引失效而全表扫描的通常是因为一次查询中回表数量太多。mysql计算认为...
IS NULL、IS NOT NULL和!=等条件并不会直接影响索引的使用，而是通过成本分析来决定查询策略。因此，关键在于理解查询优化的原理，而非盲目接受未经验证的说法。辟谣总是有益的，因为决定查询效率的是成本计算，而非特定的SQL条件。记住，真相往往比传说简单：MySQL根据成本来决定索引的使用。
大部分都是认为会使索引失效，只能说大部分情况下，不会使用索引，也有用is null 会走索引的。
查询优化器会预先计算需要扫描的二级索引记录数量，以决定是否使用索引执行查询。对于包含NULL值的查询，优化器同样会进行成本分析，选择最经济的执行方式。综上所述，IS NULL、IS NOT NULL、!=等条件并非不可使用索引。实际上，这些查询执行的关键在于优化器对成本的评估，以及对需要扫描的索引记录数量的...
job is null和job is not null同时走了索引 is null的type为ref也就是is null和数据分布无关 is not null的type为range,走不走索引和数据分布有关(is not null 的数据少,优化器认为走索引效率高) 代码语言:javascript 复制 select(selectcount(*)from emp where job isnull)/(selectcount(*)from emp);#...
Null值不存储在索引中,因此在索引列上带Is null 条件的查询不会使用索引,而是使用Table Access Full 操作解析查询语句。 如果在索引列上改条件为 Is Not Null ,因为索引列的所有非空值都存储在索引中,按道理也是可以走索引的。但是,为了解析查询语句,优化程序需要从索引中读取每一个值,在映射到表中索引返回的行...