池网科技 一、mysqlgroupby能用到索引么？
在日常查询中，索引或其他数据查找的方法可能不是查询执行中最高昂的部分，例如：MySQL GROUP BY 可能负责查询执行时间 90% 还多。MySQL 执行 GROUP BY 时的主要复杂性是计算 GROUP BY 语句中的聚合函数。UDF 聚合函数是一个接一个地获得构成单个组的所有值。这样，它可以在移动到另一个组之前计算单个组的聚合函数值。当然，问题在于，在大多数情况下，源数据值不会被分组。来自各种组的值在处理期间彼此跟随。因此，我们需要一个特殊的步骤。
处理 MySQL GROUP BY让我们看看之前看过的同一张table： mysql> show create table tbl G *************************** 1. row *************************** Table: tbl Create Table: CREATE TABLE `tbl` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `k` int(11) NOT NULL DEFAULT '0', `g` int(10) unsigned NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `k` (`k`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2340933 DEFAULT CHARSET=latin1 1 row in set (0.00 sec)
并且以不同方式执行相同的 GROUP BY 语句：
1、MySQL中 的 Index Ordered GROUP BY
mysql> select k, count(*) c from tbl group by k order by k limit 5;
+---+---+
| k | c |
+---+---+
| 2 | 3 |
| 4 | 1 |
| 5 | 2 |
| 8 | 1 |
| 9 | 1 |
+---+---+
5 rows in set (0.00 sec)
mysql> explain select k, count(*) c from tbl group by k order by k limit 5 G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: tbl
partitions: NULL
type: index
possible_keys: k
key: k
key_len: 4
ref: NULL
rows: 5
filtered: 100.00
Extra: Using index
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
在这种情况下，我们在 GROUP BY 的列上有一个索引。这样，我们可以逐组扫描数据并动态执行 GROUP BY（低成本）。当我们使用 LIMIT 限制我们检索的组的数量或使用“覆盖索引”时，特别有效，因为顺序索引扫描是一种非常快速的操作。
如果您有少量组，并且没有覆盖索引，索引顺序扫描可能会导致大量 IO。所以这可能不是最优化的计划。
2、MySQL 中的外部排序 GROUP BY
mysql> explain select SQL_BIG_RESULT g, count(*) c from tbl group by g limit 5 G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: tbl
partitions: NULL
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 998490
filtered: 100.00
Extra: Using filesort
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql> select SQL_BIG_RESULT g, count(*) c from tbl group by g limit 5;
+---+---+
| g | c |
+---+---+
| 0 | 1 |
| 1 | 2 |
| 4 | 1 |
| 5 | 1 |
| 6 | 2 |
+---+---+
5 rows in set (0.88 sec)
如果我们没有允许我们按组顺序扫描数据的索引，我们可以通过外部排序（在 MySQL 中也称为“filesort”）来获取数据。你可能会注意到我在这里使用 SQL_BIG_RESULT 提示来获得这个计划。没有它，MySQL 在这种情况下不会选择这个计划。
一般来说，MySQL 只有在我们拥有大量组时才更喜欢使用这个计划，因为在这种情况下，排序比拥有临时表更有效（我们将在下面讨论）。
3、MySQL中 的临时表 GROUP BY
mysql> explain select g, sum(g) s from tbl group by g limit 5 G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: tbl
partitions: NULL
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 998490
filtered: 100.00
Extra: Using temporary
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql> select g, sum(g) s from tbl group by g order by null limit 5;
+---+------+
| g | s |
+---+------+
| 0 | 0 |
| 1 | 2 |
| 4 | 4 |
| 5 | 5 |
| 6 | 12 |
+---+------+
5 rows in set (7.75 sec)
在这种情况下，MySQL 也会进行全表扫描。但它不是运行额外的排序传递，而是创建一个临时表。此临时表每组包含一行，并且对于每个传入行，将更新相应组的值。很多更新！虽然这在内存中可能是合理的，但如果结果表太大以至于更新将导致大量磁盘 IO，则会变得非常昂贵。在这种情况下，外部分拣计划通常更好。请注意，虽然 MySQL 默认选择此计划用于此用例，但如果我们不提供任何提示，它几乎比我们使用 SQL_BIG_RESULT 提示的计划慢 10 倍 。您可能会注意到我在此查询中添加了“ ORDER BY NULL ”。这是为了向您展示“清理”临时表的唯一计划。没有它，我们得到这个计划： mysql> explain select g, sum(g) s from tbl group by g limit 5 G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: tbl partitions: NULL type: ALL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 998490 filtered: 100.00 Extra: Using temporary; Using filesort 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
在其中，我们获得了 temporary 和 filesort “两最糟糕的”提示。MySQL 5.7 总是返回按组顺序排序的 GROUP BY 结果，即使查询不需要它（这可能需要昂贵的额外排序传递）。ORDER BY NULL 表示应用程序不需要这个。您应该注意，在某些情况下 - 例如使用聚合函数访问不同表中的列的 JOIN 查询 - 使用 GROUP BY 的临时表可能是唯一的选择。
如果要强制 MySQL 使用为 GROUP BY 执行临时表的计划，可以使用 SQL_SMALL_RESULT 提示。
4、MySQL 中的索引基于跳过扫描的 GROUP BY前三个 GROUP BY 执行方法适用于所有聚合函数。然而，其中一些人有第四种方法。
mysql> explain select k,max(id) from tbl group by k G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: tbl
partitions: NULL
type: range
possible_keys: k
key: k
key_len: 4
ref: NULL
rows: 2
filtered: 100.00
Extra: Using index for group-by
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql> select k,max(id) from tbl group by k;
+---+---------+
| k | max(id) |
+---+---------+
| 0 | 2340920 |
| 1 | 2340916 |
| 2 | 2340932 |
| 3 | 2340928 |
| 4 | 2340924 |
+---+---------+
5 rows in set (0.00 sec)
此方法仅适用于非常特殊的聚合函数：MIN() 和 MAX()。这些并不需要遍历组中的所有行来计算值。他们可以直接跳转到组中的最小或最大组值（如果有这样的索引）。如果索引仅建立在 (K) 列上，如何找到每个组的 MAX(ID) 值？这是一个 InnoDB 表。记住 InnoDB 表有效地将 PRIMARY KEY 附加到所有索引。(K) 变为 (K,ID)，允许我们对此查询使用 Skip-Scan 优化。仅当每个组有大量行时才会启用此优化。否则，MySQL 更倾向于使用更传统的方法来执行此查询（如方法＃1中详述的索引有序 GROUP BY）。虽然我们使用 MIN() / MAX() 聚合函数，但其他优化也适用于它们。例如，如果您有一个没有 GROUP BY 的聚合函数（实际上所有表都有一个组），MySQL 在统计分析阶段从索引中获取这些值，并避免在执行阶段完全读取表： mysql> explain select max(k) from tbl G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: NULL partitions: NULL type: NULL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: NULL filtered: NULL Extra: Select tables optimized away 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
过滤和分组
我们已经研究了 MySQL 执行 GROUP BY 的四种方式。为简单起见，我在整个表上使用了 GROUP BY，没有应用过滤。当您有 WHERE 子句时，相同的概念适用： mysql> explain select g, sum(g) s from tbl where k>4 group by g order by NULL limit 5 G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: tbl partitions: NULL type: range possible_keys: k key: k key_len: 4 ref: NULL rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using index condition; Using temporary 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
对于这种情况，我们使用K列上的范围进行数据过滤/查找，并在有临时表时执行 GROUP BY。在某些情况下，方法不会发生冲突。但是，在其他情况下，我们必须选择使用 GROUP BY 的一个索引或其他索引进行过滤：
mysql> alter table tbl add key(g);
Query OK, 0 rows affected (4.17 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> explain select g, sum(g) s from tbl where k>1 group by g limit 5 G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: tbl
partitions: NULL
type: index
possible_keys: k,g
key: g
key_len: 4
ref: NULL
rows: 16
filtered: 50.00
Extra: Using where
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql> explain select g, sum(g) s from tbl where k>4 group by g limit 5 G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: tbl
partitions: NULL
type: range
possible_keys: k,g
key: k
key_len: 4
ref: NULL
rows: 1
filtered: 100.00
Extra: Using index condition; Using temporary; Using filesort
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
根据此查询中使用的特定常量，我们可以看到我们对 GROUP BY 使用索引顺序扫描（并从索引中“放弃”以解析 WHERE 子句），或者使用索引来解析 WHERE 子句（但使用临时表来解析 GROUP BY）。根据我的经验，这就是 MySQL GROUP BY 并不总是做出正确选择的地方。您可能需要使用 FORCE INDEX 以您希望的方式执行查询。
二、not null 能用到索引吗？
是的，"not null" 可以用到索引。索引是为了加快数据库的查询速度，通过用一定的数据结构来存储数据，并且根据某些列值进行排序。在进行查询的时候，可以利用索引来快速定位到所需的数据。当定义一个字段为 "not null" 时，表示该字段的值不能为空。如果在该字段上创建了索引，那么在查询时，数据库可以直接通过索引来快速定位到该字段不为空的记录，从而提高查询效率。不过需要注意的是，索引的使用也要根据具体情况来决定，如果在某个字段上创建索引，但是该字段的不为空的记录太多，那么索引的效果可能会变差。因此，在创建索引时应慎重考虑。
三、1000万的数据创建索引需要多久？
时间肯定较长，不过估计12小时有可能做得完的，可以试一试，不行的话随时中断也可以的，不会造成数据回滚。
另一种办法，可先做个预演：即把表做个备份，在备份表上建索引，如果成功了，可把原表改一下名，备份表再改名成原表即可。
四、excel数据索引不了目标数据？
那么自然公式也就可以用了。问题原因：单独程序运行下的EXCEL，因为内存上不相连所以无法跨表取数，系统默认为不同的程序。
五、excel怎么索引数据？
1.
打开一个excel工作簿,我这里就新建一些工作表来举例。
2.
在第一个工作表上点击鼠标右键,选择插入命令,然后重命名为【索引目录】。
3.
点击选中【索引目录】工作表中的B1单元格,然后点击菜单【公式】中的定义名称。
4.
在弹出的定义名称窗口中输入名称【索引目录】,然后在引用位置文本框输入公式 =INDEX(GET.WORKBOOK(1),ROW(A1))&T(NOW()) ,最后点击确定。
六、sql with临时表会用到索引吗？
收购与技能使with这个关键词，是不会用到索引的
七、大数据需要用到的技术
大数据需要用到的技术 如今已经成为许多行业发展中不可或缺的一部分。随着数据量的爆炸性增长，企业和组织需要利用先进的技术来获取、存储、处理和分析海量数据，以从中获得有价值的见解。本文将介绍大数据所需的关键技术，以帮助读者更好地理解这一日益重要的领域。
数据采集与获取
在大数据处理过程中，第一步是收集和获取数据。为了实现这一目标，企业可以利用各种技术，包括传感器技术、网络爬虫、日志文件等。利用这些技术可以获取结构化和非结构化数据，从而构建数据湖或数据仓库，为后续分析和处理做好准备。
数据存储与管理
一旦数据被采集和获取，下一步是将其存储在适当的数据存储系统中。常用的数据存储技术包括关系型数据库、NoSQL数据库、Hadoop、Spark等。这些系统能够处理多种数据类型，并提供高可用性和容错性，确保数据安全和稳定性。
数据处理与分析
数据处理和分析是大数据领域最关键的环节之一。为了快速、高效地处理海量数据，企业需要使用并行处理、分布式计算和内存计算技术。例如，利用MapReduce模型可以实现数据的分布式处理，而使用机器学习算法可以挖掘数据中的模式和规律，为业务决策提供支持。
数据可视化与展示
大数据分析的结果需要以直观的方式展示给决策者和相关人员。为此，企业可以借助数据可视化工具，将复杂的数据转化为易于理解的图形和图表。通过可视化分析，用户可以快速洞察数据的含义，发现潜在的趋势和问题，从而做出更明智的决策。
数据安全与隐私保护
随着数据泄露和侵犯隐私事件的频发，数据安全和隐私保护已经成为大数据处理中不容忽视的问题。企业需要综合使用加密技术、访问控制、身份验证等手段，保护数据的机密性和完整性，确保用户信息不被泄露或滥用。
结语
在当今信息时代，大数据技术正日益成为企业发展的关键驱动力。了解和掌握大数据需要用到的技术，不仅可以帮助企业更好地应对数据挑战，还能为其带来创新和竞争优势。希望本文介绍的内容能对读者有所启发，引领他们走进大数据领域的精彩世界。
八、mysql数据表，唯一索引需要修改成普通索引，怎么改？
修改表的结构之类的操作, 建议直接就用工具了, mysql数据库建议用phpMyadmin或者是Navicat, 看着字点点鼠标就行了
九、vr分析股票需要用到什么数据？
成交量变化指标同MACD，RSI等指标一样，要看趋势的方向以及整体的形态来捕捉买卖点，一般要看日成交量及前后几日的成交量，日均线及各级别均线的起伏变化
十、MySQL数据库索引：为什么需要创建索引以及创建索引的方法
在使用MySQL数据库时，创建索引是一项非常重要的操作。数据库索引可以提高检索数据的速度，尤其是在处理大量数据时。本文将介绍为什么需要创建索引以及如何在MySQL数据库中创建索引。
为什么需要创建索引
数据库中的数据是以表的形式存储的，当表中的数据量很大时，查询数据所需的时间就会变得很长。而索引可以类比于书籍的目录，它可以帮助数据库快速定位到需要查询的数据，从而提高查询的效率。
没有索引的情况下，数据库查询需要逐行扫描整个表，这会消耗大量的时间和资源。而创建索引后，数据库引擎将会根据索引的数据结构来进行快速定位，大大减少了查询时间。
另外，索引还可以帮助数据库进行排序和避免一些常见的性能问题，如全表扫描和排序操作。
如何创建索引
在MySQL中，可以使用以下两种方式来创建索引：
- 在创建表时指定索引： 在创建表的同时，可以在某个字段上创建索引，从而使该字段成为索引字段。
- 使用ALTER TABLE语句添加索引： 对于已经创建的表，可以使用ALTER TABLE语句来添加索引。
值得注意的是，虽然索引可以提高查询效率，但过多的索引也会影响插入、删除和更新数据的性能。因此，在创建索引时需要权衡索引的数量和索引字段的选择。
总之，创建索引是提高数据库效率的重要手段，合理的索引设计可以大大提升数据库的性能，同时也需要注意索引的维护和管理。
感谢您阅读本文，希望通过本文能够更好地理解为什么需要创建索引以及如何在MySQL数据库中创建索引。
