本篇文章给大家谈谈Mysql中哪些场景下会导致使用了索引但索引失效，导致性能变差，以及不建议使用索引的场景对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。
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Mysql中哪些场景下会导致使用了索引但索引失效，导致性能变差
以Mysql为例，其中索引BTree类型。以下几种SQL设计会导致虽然使用了索引，但是索引不会生效，即引擎放弃使用索引而进行全表扫描：
WHERE子句中使用!=或<>操作符。WHERE子句中对索引列使用%前缀模糊查询。WHERE子句中对索引列使用OR来连接条件。WHERE子句中对索引列使用NOTIN。WHERE子句中对索引列使用计算、函数、类型转换等操作。WHERE子句中对索引列使用参数。有哪些有意思的软件
不想聊太多大家耳熟能详的APP。像某东，某宝，某猫；某信，某博，某Q.......这些APP早已成为我们手机应用里常胜擂主的风向标。那我介绍一些有意思而且在某类场景下又比较有用的软件吧。
1、宇宙3D软件-微软太空望远镜
微软开发的桌面太空望远镜软件。用户可以观看太空各个星系、星球，也可以将任何地域的数据放大。微软表示要加入哈勃望远镜和多个环绕地球的望远镜，为用户提供更为准确的数据服务。当用户查看一个地域时，可以从不同的角度观看。硬件需求至少1GB内存，或Core2Duo2G+2GB内存，系统需求支持XPSP2和WindowsVista/Windows7(推荐)。
推荐指数：☆☆☆☆☆2、输入航班信息找到一起同行的旅客-Btrfly
Btrfly是一种新的服务，让旅客输入自己的航班信息，以找到同班飞行的旅客，并且交流。
如果你在等飞机时感觉无聊或孤单，Btrfly可以帮助你解决这个问题。Btrfly并不打算成为一款约会App，它的目的是帮助人们交到新的朋友，并且会涉及旅游方面的服务。的确，Btrfly是一个新型的连接方式，你可以输入自己的航班信息，找到同一机场，甚至同一航班的旅客，和他们沟通交流。
推荐指数：☆☆☆☆☆
3、歌曲识别软件-Shazam
Shazam是一款歌曲识别软件，可以识别你身边正在播放的任何音乐。用户可以通过Shazam快速识别电视广告上的音乐，可以通过手机的麦克风采样，大概只要采取十几秒的音源（歌曲样本），然后通过网络将音源的波段数据发送到Shazam公司的服务器内，经过快速分析识别，将得到这个音乐的相关信息，如曲名，主唱，专辑名，发行商等数据，传回Shazam软件内显示出来。
推荐指数：☆☆☆☆☆4、通过玩游戏来养成你的习惯-Habitica
Habitica是一个帮助你改变生活习惯的游戏。他通过把你的所有任务(习惯，日常任务和待办事项)转变成你需要打败的敌人来“游戏化”你的生活。你做的越好，你在游戏进展得越顺利。如果你生活中除了差错，你的角色在游戏中也会退步。游戏里的奖惩措施能激励你完成任务，还有一个强大的互动社区给你完成任务的好建议，跟朋友竞赛，加入兴趣小组。Habitica能够帮助你达成目标，变得健康，勤奋，快乐，支持中文。有安卓版和IOS版。
推荐指数：☆☆☆☆☆
5、移动音箱-AmpMe
AmpMe是能够将多个智能设备或蓝牙音箱同步到单个音频源的应用程序，它会在你的朋友的智能手机和平板电脑之间同步流媒体音乐，从而建立一个强大的扬声器和一种共享音乐体验。这个应用允许设备跨平台完美同步来同时播放同样的音乐，从而给人一种围绕着你和你朋友的强大的、分布式扬声器系统的效果。简单的来说，就是我们可以通过这个应用，让我们的手机联结起来同步播放歌曲。
推荐指数：☆☆☆☆6、真假企业发票识别利器-报销吧App
报销吧App是一款神奇的带有发票识别功能的差旅报销软件，不仅可以一键真假发票OCR识别技术，还有着非常强大的融合预算控制功能，报销吧App基于企业信用进行先行垫付，支持企业月结，报销吧主打费用管理，支持代报销、费用控制、费用分摊、沟通和通知、出差比价、货币汇率、自定义消费类型等功能，是商务出差报销的人员的必备神器软件，工作跑业务，报销记录必备，牛逼的OCR发票识别技术不需要过多解释，自己体验试用了才知道！
推荐指数：☆☆☆☆☆
7、识花神器-形色App
每次旅游，总会看见一些或美妙、或新奇的植物，感叹自然之美的同时，却并不知道这些花花草草叫什么名字，能不能自己养。用户只需用「形色」拍照上传一张植物图片，就可以在1~3秒内给出植物的名字和寓意。APP中有专家鉴定区、植物地图、赏花景点介绍、精选美文、植物社区、植物壁纸等多项功能，充分满足了植物爱好者们需求。
推荐指数：☆☆☆☆
hive支持索引吗
Hive支持索引，
但是Hive的索引与关系型数据库中的索引并不相同，比如，Hive不支持主键或者外键。
Hive索引可以建立在表中的某些列上，以提升一些操作的效率，例如减少MapReduce任务中需要读取的数据块的数量。
在可以预见到分区数据非常庞大的情况下，索引常常是优于分区的。
虽然Hive并不像事物数据库那样针对个别的行来执行查询、更新、删除等操作。它更多的用在多任务节点的场景下，快速地全表扫描大规模数据。但是在某些场景下，建立索引还是可以提高Hive表指定列的查询速度。（虽然效果差强人意）
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