Ⅰ 哪些寫法會導致sql語句索引失效
1、索引列有函數處理或隱式轉換，不走索引
2、索引列傾斜，個別值查詢時，走索引代價比走全表掃描高，所以不走索引
3、索引列沒有限制 not null，索引不存儲空值，如果不限制索引列是not null，oracle會認為索引列有可能存在空值，所以不會按照索引計算）
Ⅱ SQL Server中如何查找無效索引
這里我做了一個索引測試。
sql server2005 創建索引後（其它版本未測。），在進行查詢語句時會自動調用對應創建的索引。這是創建索引和未創建索引的區別，這里只是簡單的例子。
Ⅲ oracle如何查看錶索引是否有效
通過PL/SQL可以直接查看某表是否建索引，通過SQL查詢select status,T.* from user_indexes Twhere table_name='表名'
oracle查看有效索引是這個：select status,T.* from user_indexes T，where table_name='TABLE1'
最好弄個圖像界面軟體，就能知道，比如：PL/SQLDeveloper
資料庫中的失效的索引、索引分區、子分區：如果不是失效的索引，那麼都是有效的。
Ⅳ 索引失效的情況有哪些
原因有如下：
1、最佳左前綴原則——如果索引了多列，要遵守最左前綴原則。指的是查詢要從索引的最左前列開始並且不跳過索引中的列。
2、不在索引列上做任何操作，會導致索引失效而導致全表掃描。
3、存儲引擎不能使用索引中范圍條件右邊的列，范圍之後索引失效。這寫條件判斷最後放到後面，先定位到小的范圍再開始。
4、mysql使用不等於(!= 或者<>)的時候，無法使用索引，會導致索引失效。
5、mysql中使用is not null 或者 is null會導致無法使用索引。
6、mysql中like查詢是以%開頭，索引會失效變成全表掃描，覆蓋索引。
7、mysql中，如果條件中有or，即使其中有條件帶索引也不會使用(這也是為什麼盡量少用or的原因)。要想使用or，又想讓索引生效，只能將or條件中的每個列都加上索引。
8、如果mysql使用全表掃描要比使用索引快,則不會使用到索引。
注意事項
1、索引列有函數處理或隱式轉換，不走索引。
2、索引列傾斜，個別值查詢時，走索引代價比走全表掃描高，所以不走索引。
3、索引列沒有限制 not null，索引不存儲空值，如果不限制索引列是not null，oracle會認為索引列有可能存在空值，所以不會按照索引計算。
Ⅳ Oracle 創建表分區後如何查看索引是否失效，然後如何添加索引
我建議對oracle不是很熟悉的童鞋
還是藉助TOAD
、PL/SQL等專業化工具吧
直接在索引菜單上看狀態
是否valid；如果是分區表
那要看你創建的索引是全局索引還是分區索引了，根據業務不同，兩種索引各有優劣。
Ⅵ 如何在SQLSERVER中查看索引缺失
從SQL2005以後，在SQLSERVER對任何一句語句做編譯的時候，都會去評估一下，
這句話是不是缺少什麼索引的支持，如果他認為是，他還會預估，如果有這麽一個索引
他的性能能提高多少
SQLSERVER有幾個動態管理視圖
sys.dm_db_missing_index_details
sys.dm_db_missing_index_groups
sys.dm_db_missing_index_group_stats
sys.dm_db_missing_index_columns(index_handle)
Ⅶ 如何檢查一個表的索引是否失效
建了索引沒好用不好用這一說,只有能不能用得上這一說法,主要要看你寫的sql里有沒有用到索引關鍵字,還有就是sql的結果占總數據量的比例,這是個復雜的判斷過程,由oracle自動完成.
如果你的不好用是指索引總是壞,那你得找一下原因,你對表的DML操作,oracle都會自動去維護這個索引,一般來說你這種情況不應該出現的,是否是因為你的磁碟不穩定造成的.
看索引是否損壞,你可以查dba_indexes.status欄位,如果不是VALID,那就是壞了
Ⅷ 怎麼查看一個sql語句是否使用了索引
1、首先打開PL/SQL，並進行登錄。
Ⅸ mysql資料庫中添加了索引，怎樣才能知道索引是不是生效了
showindexfrom`表名`;
或
showkeysfrom`表名`;
然後看結果中的key_name是否包含你創建的索引名
Ⅹ sql中用like模糊匹配，%前置導致索引失效，完成子查詢後再對某欄位展開模糊匹配會好點嗎 還是更慢
like在在意效率的場景下不要用，盡量用利用有索引的列查詢，可以藉助sql工具查看執行後索引使用情況，好像是explan，很久沒用記不清了，中文叫執行計劃，查詢語句都能給出索引使用情況，先縮小數據范圍，再用like語句效率肯定會好，當然數據量也是決定因素，幾百、上千萬以上的數據需要做更精細的查詢優化。