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  • MySql组合索引原理

    2020-05-21 09:22:45
    1 问题描述 一条SQL,在数据库中是如何...而在MySQL 5.6之后,Index Filter与Table Filter分离,Index Filter下降到InnoDB的索引层面进行过滤,减少了回表与返回MySQL Server层的记录交互开销,提高了SQL的执行效率。

    1        问题描述
    一条SQL,在数据库中是如何执行的呢?相信很多人都会对这个问题比较感兴趣。当然,要完整描述一条SQL在数据库中的生命周期,这是一个非常巨大的问题,涵盖了SQL的词法解析、语法解析、权限检查、查询优化、SQL执行等一系列的步骤,简短的篇幅是绝对无能为力的。因此,本文挑选了其中的部分内容,也是我一直都想写的一个内容,做重点介绍:
     
    给定一条SQL,如何提取其中的where条件?where条件中的每个子条件,在SQL执行的过程中有分别起着什么样的作用?
     
    通过本文的介绍,希望读者能够更好地理解查询条件对于SQL语句的影响;撰写出更为优质的SQL语句;更好地理解一些术语,例如:MySQL 5.6中一个重要的优化——Index Condition Pushdown,究竟push down了什么?
     
    本文接下来的内容,安排如下:
    简单介绍关系型数据库中数据的组织形式;
    给定一条SQL,如何提取其中的where条件;
    最后做一个小的总结;
     
    2        关系型数据库中的数据组织
     
    关系型数据库中,数据组织涉及到两个最基本的结构:表与索引。表中存储的是完整记录,一般有两种组织形式:堆表(所有的记录无序存储),或者是聚簇索引表(所有的记录,按照记录主键进行排序存储)。索引中存储的是完整记录的一个子集,用于加速记录的查询速度,索引的组织形式,一般均为B+树结构。
     
    有了这些基本知识之后,接下来让我们创建一张测试表,为表新增几个索引,然后插入几条记录,最后看看表的完整数据组织、存储结构式怎么样的。(注意:下面的实例,使用的表的结构为堆表形式,这也是Oracle/DB2/PostgreSQL等数据库采用的表组织形式,而不是InnoDB引擎所采用的聚簇索引表。其实,表结构采用何种形式并不重要,最重要的是理解下面章节的核心,在任何表结构中均适用)
     
    create table t1 (a int primary key, b int, c int, d int, e varchar(20));
     
    create index idx_t1_bcd on t1(b, c, d);
     
    insert into t1 values (4,3,1,1,’d’);
    insert into t1 values (1,1,1,1,’a’);
    insert into t1 values (8,8,8,8,’h’):
    insert into t1 values (2,2,2,2,’b’);
    insert into t1 values (5,2,3,5,’e’);
    insert into t1 values (3,3,2,2,’c’);
    insert into t1 values (7,4,5,5,’g’);
    insert into t1 values (6,6,4,4,’f’);
     
    t1表的存储结构如下图所示(只画出了idx_t1_bcd索引与t1表结构,没有包括t1表的主键索引):
     

     
     
    简单分析一下上图,idx_t1_bcd索引上有[b,c,d]三个字段(注意:若是InnoDB类的聚簇索引表,idx_t1_bcd上还会包括主键a字段),不包括[a,e]字段。idx_t1_bcd索引,首先按照b字段排序,b字段相同,则按照c字段排序,以此类推。记录在索引中按照[b,c,d]排序,但是在堆表上是乱序的,不按照任何字段排序。
     
    3        SQL的where条件提取
     
    在有了以上的t1表之后,接下来就可以在此表上进行SQL查询了,获取自己想要的数据。例如,考虑以下的一条SQL:
     
    select * from t1 where b >= 2 and b < 8 and c > 1 and d != 4 and e != ‘a’;
     
    一条比较简单的SQL,一目了然就可以发现where条件使用到了[b,c,d,e]四个字段,而t1表的idx_t1_bcd索引,恰好使用了[b,c,d]这三个字段,那么走idx_t1_bcd索引进行条件过滤,应该是一个不错的选择。接下来,让我们抛弃数据库的思想,直接思考这条SQL的几个关键性问题:
     
    l         此SQL,覆盖索引idx_t1_bcd上的哪个范围?
     
    起始范围:记录[2,2,2]是第一个需要检查的索引项。索引起始查找范围由b >= 2,c > 1决定。
    终止范围:记录[8,8,8]是第一个不需要检查的记录,而之前的记录均需要判断。索引的终止查找范围由b < 8决定;
     
    2        在确定了查询的起始、终止范围之后,SQL中还有哪些条件可以使用索引idx_t1_bcd过滤?
     
    根据SQL,固定了索引的查询范围[(2,2,2),(8,8,8))之后,此索引范围中并不是每条记录都是满足where查询条件的。例如:(3,1,1)不满足c > 1的约束;(6,4,4)不满足d != 4的约束。而c,d列,均可在索引idx_t1_bcd中过滤掉不满足条件的索引记录的。
    因此,SQL中还可以使用c > 1 and d != 4条件进行索引记录的过滤。
     
    3        在确定了索引中最终能够过滤掉的条件之后,还有哪些条件是索引无法过滤的?
     
    此问题的答案显而易见,e != ‘a’这个查询条件,无法在索引idx_t1_bcd上进行过滤,因为索引并未包含e列。e列只在堆表上存在,为了过滤此查询条件,必须将已经满足索引查询条件的记录回表,取出表中的e列,然后使用e列的查询条件e != ‘a’进行最终的过滤。
     
    在理解以上的问题解答的基础上,做一个抽象,可总结出一套放置于所有SQL语句而皆准的where查询条件的提取规则:
     
    所有SQL的where条件,均可归纳为3大类:Index Key (First Key & Last Key),Index Filter,Table Filter。
     
    接下来,让我们来详细分析者3大类分别是如何定义,以及如何提取的。
     
    l         Index Key
     
    用于确定SQL查询在索引中的连续范围(起始范围+结束范围)的查询条件,被称之为Index Key。由于一个范围,至少包含一个起始与一个终止,因此Index Key也被拆分为Index First Key和Index Last Key,分别用于定位索引查找的起始,以及索引查询的终止条件。
     
    Index First Key
     
    用于确定索引查询的起始范围。提取规则:从索引的第一个键值开始,检查其在where条件中是否存在,若存在并且条件是=、>=,则将对应的条件加入Index First Key之中,继续读取索引的下一个键值,使用同样的提取规则;若存在并且条件是>,则将对应的条件加入Index First Key中,同时终止Index First Key的提取;若不存在,同样终止Index First Key的提取。
    针对上面的SQL,应用这个提取规则,提取出来的Index First Key为(b >= 2, c > 1)。由于c的条件为 >,提取结束,不包括d。
     
    Index Last Key
     
    Index Last Key的功能与Index First Key正好相反,用于确定索引查询的终止范围。提取规则:从索引的第一个键值开始,检查其在where条件中是否存在,若存在并且条件是=、<=,则将对应条件加入到Index Last Key中,继续提取索引的下一个键值,使用同样的提取规则;若存在并且条件是 < ,则将条件加入到Index Last Key中,同时终止提取;若不存在,同样终止Index Last Key的提取。
    针对上面的SQL,应用这个提取规则,提取出来的Index Last Key为(b < 8),由于是 < 符号,因此提取b之后结束。
     
    2         Index Filter
     
    在完成Index Key的提取之后,我们根据where条件固定了索引的查询范围,但是此范围中的项,并不都是满足查询条件的项。在上面的SQL用例中,(3,1,1),(6,4,4)均属于范围中,但是又均不满足SQL的查询条件。
    Index Filter的提取规则:同样从索引列的第一列开始,检查其在where条件中是否存在:若存在并且where条件仅为 =,则跳过第一列继续检查索引下一列,下一索引列采取与索引第一列同样的提取规则;若where条件为 >=、>、<、<= 其中的几种,则跳过索引第一列,将其余where条件中索引相关列全部加入到Index Filter之中;若索引第一列的where条件包含 =、>=、>、<、<= 之外的条件,则将此条件以及其余where条件中索引相关列全部加入到Index Filter之中;若第一列不包含查询条件,则将所有索引相关条件均加入到Index Filter之中。
    针对上面的用例SQL,索引第一列只包含 >=、< 两个条件,因此第一列可跳过,将余下的c、d两列加入到Index Filter中。因此获得的Index Filter为 c > 1 and d != 4 。
     
    3         Table Filter
     
    Table Filter是最简单,最易懂,也是提取最为方便的。提取规则:所有不属于索引列的查询条件,均归为Table Filter之中。
    同样,针对上面的用例SQL,Table Filter就为 e != ‘a’。
     
    3.1 Index Key/Index Filter/Table Filter小结 
     
    SQL语句中的where条件,使用以上的提取规则,最终都会被提取到Index Key (First Key & Last Key),Index Filter与Table Filter之中。
     
    Index First Key,只是用来定位索引的起始范围,因此只在索引第一次Search Path(沿着索引B+树的根节点一直遍历,到索引正确的叶节点位置)时使用,一次判断即可;
     
    Index Last Key,用来定位索引的终止范围,因此对于起始范围之后读到的每一条索引记录,均需要判断是否已经超过了Index Last Key的范围,若超过,则当前查询结束;
     
    Index Filter,用于过滤索引查询范围中不满足查询条件的记录,因此对于索引范围中的每一条记录,均需要与Index Filter进行对比,若不满足Index Filter则直接丢弃,继续读取索引下一条记录;
     
    Table Filter,则是最后一道where条件的防线,用于过滤通过前面索引的层层考验的记录,此时的记录已经满足了Index First Key与Index Last Key构成的范围,并且满足Index Filter的条件,回表读取了完整的记录,判断完整记录是否满足Table Filter中的查询条件,同样的,若不满足,跳过当前记录,继续读取索引的下一条记录,若满足,则返回记录,此记录满足了where的所有条件,可以返回给前端用户。
     
     
    4        结语
     
    在读完、理解了以上内容之后,详细大家对于数据库如何提取where中的查询条件,如何将where中的查询条件提取为Index Key,Index Filter,Table Filter有了深刻的认识。以后在撰写SQL语句时,可以对照表的定义,尝试自己提取对应的where条件,与最终的SQL执行计划对比,逐步强化自己的理解。
     
    同时,我们也可以回答文章开始提出的一个问题:MySQL 5.6中引入的Index Condition Pushdown,究竟是将什么Push Down到索引层面进行过滤呢?对了,答案是Index Filter。在MySQL 5.6之前,并不区分Index Filter与Table Filter,统统将Index First Key与Index Last Key范围内的索引记录,回表读取完整记录,然后返回给MySQL Server层进行过滤。而在MySQL 5.6之后,Index Filter与Table Filter分离,Index Filter下降到InnoDB的索引层面进行过滤,减少了回表与返回MySQL Server层的记录交互开销,提高了SQL的执行效率。

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  • 但是,网上的大多资料都没有提及,组合索引的具体实现。 我个人猜测组合索引也是使用一个 B-tree 来实现,其中关键字同时存储的是多个列的。 B-tree 根据多个列进行排序。这样正好可以很好地解释“最左前缀”...
  • Mysql 组合索引 最左侧原理

    千次阅读 2018-01-19 19:12:25
    网上那么多关于组合索引详解 最左侧原理 : 个人感觉99%都是讲不清楚的废话,看完 都不知道在讲个jb 因此在此写一下! 原理:你使用的sql能否用到组合索引? 结论:你建立的组合索引(a,b,c,d) 无论怎么使用只要和a没有组合...
    网上那么多关于组合索引详解 最左侧原理 : 个人感觉99%都是讲不清楚的废话,看完 都不知道在讲个jb
    因此在此写一下!
    原理:你使用的sql能否用到组合索引?
    结论:你建立的组合索引(a,b,c,d) 无论怎么使用只要和a没有组合(最左面的那个),那么都没有使用上索引!!!!!
    下面是验证:EXPLAIN 观察 type 列 
    相关连接:[https://www.jianshu.com/p/ea3fc71fdc45(https://www.jianshu.com/p/ea3fc71fdc45)
      select table_name,
      DATA_LENGTH as tablesData,
      INDEX_LENGTH as indexData
      from information_schema.tables
      where table_schema='test'
      ORDER BY  indexData desc;
    
      -- 索引 ON `index` (a, b, c);
      EXPLAIN
      SELECT *
      FROM `index` WHERE a='a';-- type=ref ref=const rows =1 true
    
      EXPLAIN
      SELECT *
      FROM `index` WHERE b='b'; -- type=ALL rows=3 false
    
      EXPLAIN
      SELECT *
      FROM `index` WHERE c='c'; -- type=ALL rows=3 false
    
      EXPLAIN
        SELECT *
        FROM `index` WHERE a='a' AND b='b'; -- type=ref ref=const rows =1 true
    
      EXPLAIN
          SELECT *
          FROM `index` WHERE b='b'  AND a='a';-- type=ref ref=const rows =1 true
    
      EXPLAIN
          SELECT *
          FROM `index` WHERE a='a'  AND c='c';-- type=ref ref=const rows =1 true
    
      EXPLAIN
          SELECT *
          FROM `index` WHERE c='c'  AND a='a';-- type=ref ref=const rows =1 true
    
      EXPLAIN
          SELECT *
          FROM `index` WHERE c='c'  AND b='b';-- type=ref ref=const rows =1 false
    
      EXPLAIN
          SELECT *
          FROM `index` WHERE b='b'  AND c='c';-- type=ref ref=const rows =1 false
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
      EXPLAIN
          SELECT *
          FROM `index` WHERE a='a'  AND b='b' AND c='c';-- type=ref ref=const rows =1 true
    
      EXPLAIN
          SELECT *
          FROM `index` WHERE a='a'  AND c='c' AND b='b';-- type=ref ref=const rows =1 true
    
      EXPLAIN
          SELECT *
          FROM `index` WHERE b='b'  AND c='c' AND a='a';-- type=ref ref=const rows =1 true
    
      EXPLAIN
          SELECT *
          FROM `index` WHERE b='b'  AND a='a' AND c='c';-- type=ref ref=const rows =1 true
    
      EXPLAIN
          SELECT *
          FROM `index` WHERE c='c'  AND b='b' AND a='a';-- type=ref ref=const rows =1 true
    
      EXPLAIN
          SELECT *
          FROM `index` WHERE c='c'  AND a='a' AND b='b';-- type=ref ref=const rows =1 true
    
    
    
    
    展开全文
  • 主要给大家介绍了关于MySQL组合索引与最左匹配原则的相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家学习或者使用Mysql具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面来一起学习学习吧
  • mysql组合索引的有序性

    千次阅读 2018-08-31 15:28:21
    昨天同事关于军规里的一条mysql索引的问题咨询我,才发现自己也不太了解组合索引的规则。于是来记录一下: 【推荐】如果有order by的场景,请注意利用索引的有序性。order by 最后的字段是组合索引的一部分,并且...

    昨天同事关于军规里的一条mysql索引的问题咨询我,才发现自己也不太了解组合索引的规则。于是来记录一下:

    【推荐】如果有order by的场景,请注意利用索引的有序性。order by 最后的字段是组合索引的一部分,并且放在索引组合顺序的最后,避免出现file_sort的情况,影响查询性能。
    正例:where a=? and b=? order by c; 索引:a_b_c
    反例:索引中有范围查找,那么索引有序性无法利用,如:WHERE a>10 ORDER BY b; 索引a_b无法排序。

    解释:order by的排序原理

    1.利用索引的有序性获取有序数据
    2.利用内存/磁盘文件排序获取结果
    1) 双路排序:是首先根据相应的条件取出相应的排序字段和可以直接定位行数据的行指针信息,然后在sort buffer 中进行排序。
    2)单路排序:是一次性取出满足条件行的所有字段,然后在sort buffer中进行排序。

    组合索引的有序性和最左前缀原理

    【强制】理解组合索引最左前缀原则,避免重复建设索引,如果建立了(a,b,c),相当于建立了(a), (a,b), (a,b,c)

    假设有索引(A,B)
    mysql创建组合索引的规则是首先会对复合索引的最左边的,也就是第一个A字段的数据进行排序,在第一个字段的排序基础上,然后再对后面第二个的B字段进行排序。其实就相当于实现了类似 order by A B这样一种排序规则。
    第一个A字段是绝对有序的,而第二字段就是无序的了。所以通常情况下,直接使用第二个B字段进行条件判断是用不到索引的
    那么什么时候才能用到呢?
    当然是B字段的索引数据也是有序的情况下才能使用。
    什么时候才是有序的呢?
    只有在A字段是等值匹配的情况下,B才是有序的。

    组合索引查询的各种场景

    有 Index (A,B,C) ——组合索引多字段是有序的,并且是个完整的BTree 索引。

    下面条件可以用上该组合索引查询:

    A>5

    A=5 AND B>6

    A=5 AND B=6 AND C=7

    A=5 AND B IN (2,3) AND C>5

    下面条件将不能用上组合索引查询:

    B>5 ——查询条件不包含组合索引首列字段

    B=6 AND C=7 ——查询条件不包含组合索引首列字段

    下面条件将能用上部分组合索引查询:

    A>5 AND B=2 ——当范围查询使用第一列,查询条件仅仅能使用第一列

    A=5 AND B>6 AND C=2 ——范围查询使用第二列,查询条件仅仅能使用前二列

    组合索引排序的各种场景

    有组合索引 Index(A,B)。

    下面条件可以用上组合索引排序:

    ORDER BY A——首列排序

    A=5 ORDER BY B——第一列过滤后第二列排序

    ORDER BY A DESC, B DESC——注意,此时两列以相同顺序排序

    A>5 ORDER BY A——数据检索和排序都在第一列

    下面条件不能用上组合索引排序:

    ORDER BY B ——排序在索引的第二列

    A>5 ORDER BY B ——范围查询在第一列,排序在第二列

    A IN(1,2) ORDER BY B ——理由同上

    ORDER BY A ASC, B DESC ——注意,此时两列以不同顺序排序

    建议

    如果对有没有用上索引有疑惑可以写完sql以后 用explain 来运行一下sql
    可以更有利于理解sql的执行过程

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  • mysql组合索引中最左前缀匹配原理

    千次阅读 2017-10-15 22:49:08
    在上文中,我们都是假设索引只引用了单个的列,实际上,MySQL中的索引可以以一定顺序引用多个列,这种索引叫做联合索引,一般的,一个联合索引是一个有序元组,其中各个元素均为数据表的一列。另外,单列索引可以...

    最左前缀原理与相关优化

    高效使用索引的首要条件是知道什么样的查询会使用到索引,这个问题和B+Tree中的“最左前缀原理”有关。

    这里先说一下联合索引的概念。在上文中,我们都是假设索引只引用了单个的列,实际上,MySQL中的索引可以以一定顺序引用多个列,这种索引叫做联合索引,一般的,一个联合索引是一个有序元组<a1, a2, …, an>,其中各个元素均为数据表的一列。另外,单列索引可以看成联合索引元素数为1的特例。

    以employees.titles表为例,下面先查看其上都有哪些索引:

    复制代码
    SHOW INDEX FROM employees.titles;
    +--------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+------+------------+
    | Table  | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Null | Index_type |
    +--------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+------+------------+
    | titles |          0 | PRIMARY  |            1 | emp_no      | A         |        NULL |      | BTREE      |
    | titles |          0 | PRIMARY  |            2 | title       | A         |        NULL |      | BTREE      |
    | titles |          0 | PRIMARY  |            3 | from_date   | A         |      443308 |      | BTREE      |
    | titles |          1 | emp_no   |            1 | emp_no      | A         |      443308 |      | BTREE      |
    +--------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+------+------------+
    复制代码

    从结果中可以到titles表的主索引为<emp_no, title, from_date>,还有一个辅助索引<emp_no>。这样就可以专心分析索引PRIMARY的行为了。

    全列匹配

    EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001' AND title='Senior Engineer' AND from_date='1986-06-26';
    +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+-------------------+------+-------+
    | id | select_type | table  | type  | possible_keys | key     | key_len | ref               | rows | Extra |
    +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+-------------------+------+-------+
    |  1 | SIMPLE      | titles | const | PRIMARY       | PRIMARY | 59      | const,const,const |    1 |       |
    +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+-------------------+------+-------+

    很明显,当按照索引中所有列进行精确匹配(这里精确匹配指“=”或“IN”匹配)时,索引可以被用到。这里有一点需要注意,理论上索引对顺序是敏感的,但是由于MySQL的查询优化器会自动调整where子句的条件顺序以使用适合的索引,例如我们将where中的条件顺序颠倒,仍然可以用到索引:

    EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE from_date='1986-06-26' AND emp_no='10001' AND title='Senior Engineer';
    +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+-------------------+------+-------+
    | id | select_type | table  | type  | possible_keys | key     | key_len | ref               | rows | Extra |
    +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+-------------------+------+-------+
    |  1 | SIMPLE      | titles | const | PRIMARY       | PRIMARY | 59      | const,const,const |    1 |       |
    +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+-------------------+------+-------+

    效果是一样的。

    最左前缀匹配

    EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001';
    +----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+
    | id | select_type | table  | type | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows | Extra |
    +----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+
    |  1 | SIMPLE      | titles | ref  | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | const |    1 |       |
    +----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+

    当查询条件精确匹配索引的左边连续一个或几个列时,如<emp_no>或<emp_no, title>,所以可以被用到,但是只能用到一部分,即条件所组成的最左前缀。上面的查询从分析结果看用到了PRIMARY索引,但是key_len为4,说明只用到了索引的第一列前缀。

    查询条件用到了索引中列的精确匹配,但是中间某个条件未提供,这样就不能用到组合索引了。

    EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001' AND from_date='1986-06-26';
    +----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+
    | id | select_type | table  | type | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows | Extra       |
    +----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+
    |  1 | SIMPLE      | titles | ref  | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | const |    1 | Using where |
    +----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+

    此时索引使用情况和情况二相同,因为title未提供,所以查询只用到了索引的第一列,而后面的from_date虽然也在索引中,但是由于title不存在而无法和左前缀连接,因此需要对结果进行扫描过滤from_date(这里由于emp_no唯一,所以不存在扫描)。如果想让from_date也使用索引而不是where过滤,可以增加一个辅助索引<emp_no, from_date>,此时上面的查询会使用这个索引。

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  • MySQL 索引原理

    2017-09-04 23:06:48
    1.1 索引的优点 1.2 索引的缺点 1.3 如何确定要索引的数据列 1.4 MySQL 使用索引的方式 1.5 索引原理
  • mysql联合索引原理

    万次阅读 2018-08-14 15:44:34
    col1表示的是年龄,col2表示的是姓氏,col3表示的是名字。如下图:    非叶子节点是按照年龄排序的,叶子点根据年龄排序之后再根据姓氏和名字排序;解释了最左原则...
  • MySql数据库索引原理

    2018-01-19 11:48:50
    写在前面:索引对查询的速度有着至关重要的影响,理解索引也是进行数据库性能调优的起点。考虑如下情况,假设数据库中一个表有10^6条记录,DBMS的页面大小为4K,并存储100条记录。如果没有索引,查询将对整个表进行...
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  • Mysql索引原理

    千次阅读 2018-06-05 21:22:11
    Mysql索引类型及其特性普通索引 最基本的索引,它没有任何限制,也是我们大多数情况下用到的索引。–直接创建索引 CREATE INDEX index_name ON table(column(length)) –修改表结构的方式添加索引 ALTER TABLE ...
  • MySQL联合索引原理解析

    千次阅读 2018-12-09 13:36:00
    联合索引又叫复合索引,是MySQL的InnoDB引擎中的一个索引方式,如果一个系统频繁地使用相同的几个字段查询结果,就可以考虑建立这几个字段的联合索引来提高查询效率。 如何建立索引 举个例子: create table `table_...
  • MySQL索引原理、失效情况

    万次阅读 多人点赞 2019-04-19 17:19:17
    1 mysql索引知识 1.1 B+Tree索引 1.2 主键索引和普通索引的区别 1.3 唯一索引vs普通索引 2 mysql索引优化 2.1 查看索引使用情况 2.2 mysql索引使用策略 2.3 mysql索引使用原则 1 mysql索引知识 1.1 ...
  • mysql索引原理

    千次阅读 2019-06-19 14:35:05
     索引原理  索引的数据结构  聚集索引与辅助索引  MySQL索引管理  测试索引  正确使用索引  联合索引  查询优化神器-explain  慢查询优化的基本步骤  慢日志管理 一 初识索引 为...
  • 索引失效like 以%开头,索引失效组合索引,不是使用第一列索引,索引失效数据类型出现隐式转化,索引失效其它情况不推荐使用索引的情况覆盖索引组合索引最左匹配原则注意组合索引数据结构索引下推谓
  • MySQL索引原理

    2019-09-06 12:34:37
    什么是索引? “索引”是为了能够更快地查询数据。比如一本书的目录,就是这本书的内容的索引,读者可以通过在目录中快速查找自己想要的内容,然后根据页码去找到具体的章节。 数据库也是一样,如果查询语句使用到...
  • MySql索引原理分析

    2019-03-30 12:02:56
    索引原理分析 最左前缀原则 什么是索引?为什么要有索引? 索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行,不使用索引,MySQL必须从第一条记录开始读完整个表, 直到找出相关的行,表越大,查询数据所花费的时间就越...
  • 说到索引,很多人都知道“索引是一个排序的列表,在这个列表中存储着索引的值和包含这个值的数据所在行的物理地址,...因为索引并不是关系模型的组成部分,因此不同的DBMS有不同的实现,我们针对MySQL数据库的实现进...
  • 深入浅析Mysql联合索引原理 之 最左匹配原则。

    万次阅读 多人点赞 2019-04-28 11:38:46
    之前在网上看到过很多关于mysql联合索引最左前缀匹配的文章,自以为就了解了其原理,最近面试时和大牛交流中,发现遗漏了些东西,这里自己整理一下这方面的内容。 最左前缀匹配原则 在mysql建立联合索引时会遵循最...
  • MySQL索引原理总结

    2020-05-24 10:44:45
    文章目录一、索引介绍(一)释义(二)数据结构演示二叉树红黑树(三)数据库索引为什么要用 B...(一致性和节省存储空间)四、扩展和原理分析(一)联合索引索引最左前缀原理(二)MySQL索引方式中Hash索引和B树的区
  • 文章目录索引介绍索引是什么索引的优点和缺点索引分类索引使用创建索引删除索引查看索引索引原理索引的存储结构B树和B+树非聚集索引MylSAM聚集索引InnoDB索引使用场景执行计划explainidselect_type(重要)tabletype...
  • MySQL索引类型 一、简介 ...4.组合索引 5.全文索引 二、语句 CREATE TABLE table_name[col_name data type] [unique|fulltext][index|key][index_name](col_name[length])[asc|desc] 1.u...
  • [MySQL索引实现原理分析]... 被索引的列会自动进行排序,包括【单列索引】和【组合索引】,只是组合索引的排序要复杂一些。 如果按照索引列的顺序进行排序,对应order by语句来说,效
  • mysql索引底层原理分析

    万次阅读 多人点赞 2018-09-23 00:01:40
    大家都知道索引的重要性,基本用法在上章《最全面的mysql索引知识大盘点》已分享过,本章主要是探索索引的底层实现原理。当然了,我们还是以mysql为基准进行探讨。 目录 前言:innodb和myisam的区别 1.物理磁盘...
  • MySQL索引实现原理

    千次阅读 2019-06-11 19:06:39
    要提升查询效率一般会想到用索引,在数据库中,如果索引太多,应用程序的性能可能会受到影响,如果索引太少,又会对查询性能产生影响。所以,需要寻找一个平衡点,足够多的索引带来查询性能提高,又不因为索引过多...

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