Ⅰ 哪些写法会导致sql语句索引失效
1、索引列有函数处理或隐式转换，不走索引
2、索引列倾斜，个别值查询时，走索引代价比走全表扫描高，所以不走索引
3、索引列没有限制 not null，索引不存储空值，如果不限制索引列是not null，oracle会认为索引列有可能存在空值，所以不会按照索引计算）
Ⅱ SQL Server中如何查找无效索引
这里我做了一个索引测试。
sql server2005 创建索引后（其它版本未测。），在进行查询语句时会自动调用对应创建的索引。这是创建索引和未创建索引的区别，这里只是简单的例子。
Ⅲ oracle如何查看表索引是否有效
通过PL/SQL可以直接查看某表是否建索引，通过SQL查询select status,T.* from user_indexes Twhere table_name='表名'
oracle查看有效索引是这个：select status,T.* from user_indexes T，where table_name='TABLE1'
最好弄个图像界面软件，就能知道，比如：PL/SQLDeveloper
数据库中的失效的索引、索引分区、子分区：如果不是失效的索引，那么都是有效的。
Ⅳ 索引失效的情况有哪些
原因有如下：
1、最佳左前缀原则——如果索引了多列，要遵守最左前缀原则。指的是查询要从索引的最左前列开始并且不跳过索引中的列。
2、不在索引列上做任何操作，会导致索引失效而导致全表扫描。
3、存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列，范围之后索引失效。这写条件判断最后放到后面，先定位到小的范围再开始。
4、mysql使用不等于(!= 或者<>)的时候，无法使用索引，会导致索引失效。
5、mysql中使用is not null 或者 is null会导致无法使用索引。
6、mysql中like查询是以%开头，索引会失效变成全表扫描，覆盖索引。
7、mysql中，如果条件中有or，即使其中有条件带索引也不会使用(这也是为什么尽量少用or的原因)。要想使用or，又想让索引生效，只能将or条件中的每个列都加上索引。
8、如果mysql使用全表扫描要比使用索引快,则不会使用到索引。
注意事项
1、索引列有函数处理或隐式转换，不走索引。
2、索引列倾斜，个别值查询时，走索引代价比走全表扫描高，所以不走索引。
3、索引列没有限制 not null，索引不存储空值，如果不限制索引列是not null，oracle会认为索引列有可能存在空值，所以不会按照索引计算。
Ⅳ Oracle 创建表分区后如何查看索引是否失效，然后如何添加索引
我建议对oracle不是很熟悉的童鞋
还是借助TOAD
、PL/SQL等专业化工具吧
直接在索引菜单上看状态
是否valid；如果是分区表
那要看你创建的索引是全局索引还是分区索引了，根据业务不同，两种索引各有优劣。
Ⅵ 如何在SQLSERVER中查看索引缺失
从SQL2005以后，在SQLSERVER对任何一句语句做编译的时候，都会去评估一下，
这句话是不是缺少什么索引的支持，如果他认为是，他还会预估，如果有这麽一个索引
他的性能能提高多少
SQLSERVER有几个动态管理视图
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 如何检查一个表的索引是否失效
建了索引没好用不好用这一说,只有能不能用得上这一说法,主要要看你写的sql里有没有用到索引关键字,还有就是sql的结果占总数据量的比例,这是个复杂的判断过程,由oracle自动完成.
如果你的不好用是指索引总是坏,那你得找一下原因,你对表的DML操作,oracle都会自动去维护这个索引,一般来说你这种情况不应该出现的,是否是因为你的磁盘不稳定造成的.
看索引是否损坏,你可以查dba_indexes.status字段,如果不是VALID,那就是坏了
Ⅷ 怎么查看一个sql语句是否使用了索引
1、首先打开PL/SQL，并进行登录。
Ⅸ mysql数据库中添加了索引，怎样才能知道索引是不是生效了
showindexfrom`表名`;
或
showkeysfrom`表名`;
然后看结果中的key_name是否包含你创建的索引名
Ⅹ sql中用like模糊匹配，%前置导致索引失效，完成子查询后再对某字段展开模糊匹配会好点吗 还是更慢
like在在意效率的场景下不要用，尽量用利用有索引的列查询，可以借助sql工具查看执行后索引使用情况，好像是explan，很久没用记不清了，中文叫执行计划，查询语句都能给出索引使用情况，先缩小数据范围，再用like语句效率肯定会好，当然数据量也是决定因素，几百、上千万以上的数据需要做更精细的查询优化。