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  • 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...

    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

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  • MySQL联合索引原理解析

    千次阅读 2018-12-09 13:36:00
    什么是MySQL联合索引 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: ...

    什么是MySQL联合索引

    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_name`(
     `id` bigint(20) NOT NULL  PRIMARY KEY,
      `a` int(11),
      `b` int(11),
      `c` varchar(22),
       KEY `key_a_b_c` (`a`,`b`,`c`)
    )ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
    

    如上面的代码其中

    KEY `key_a_b_c` (`a`,`b`,`c`)
    
    

    语句就是建立了a,b,c字段联合索引的语句。

    最左前缀原则

    在使用联合索引时要注意有个最左前缀原则,最左前缀原则就是要考虑查询的字段的顺序,只有遵守这个原则才能最大地提高查询的效率,下面我们举个例子说明最左前缀原则。

    建立 (a,b,c)的联合索引

    #完全按创建的顺序,能走到a,b,c3个字段的索引,评级:优化最高
    SELECT * FROM tz_prod.table_name where a = 1 and b=2 and c = '3';
    
    #换了b和c的顺序,MySQL会进行优化,效率和上面的一样,评级:优化最高
    SELECT * FROM tz_prod.table_name where a = 1 and c = '3' and b=2;
    
     #能走到a和b的索引,评级:优化最高
     SELECT * FROM tz_prod.table_name where    a = 1 and b=2 ;
    
    #能走到a和b的索引,b的范围查询不影响优化,评级:优化最高
     SELECT * FROM tz_prod.table_name where     a = 1 and b<2 ;
    
    #能走到a的索引,评级:优化最高
    SELECT * FROM tz_prod.table_name where    a = 1;
    
    #能走到a的索引,评级:优化最高
    SELECT * FROM tz_prod.table_name order by   a ;
    
    #只能走到a的索引走不到c的索引,如果c的离散度高则查询效率很低,评级:优化差
    SELECT * FROM tz_prod.table_name where     a = 1 and  c = '3';
    
    #能走到a和b的索引走不到c的索引,b的范围查询使后面字段无法走索引,评级:优化差
    SELECT * FROM tz_prod.table_name where     a = 1  and b<2 and  c = '3';
    
    #能走到a的索引,评级:优化最高
    SELECT * FROM tz_prod.table_name where   a > 1  order by a;
    
    #能走到a的索引,走不到b索引 评级:优化差
    SELECT * FROM tz_prod.table_name where   a > 1  order by b;
    
    #同上,评级:优化差
    SELECT * FROM tz_prod.table_name where   a > 1  order by c;
    
    #走不到b和c的索引,最左前缀原则必须以建立索引的第一个字段作为第一个条件,评级:最差
    SELECT * FROM tz_prod.table_name where   b=2 and  c = '3';
    

    联合索引提高查询效率的原理

    MySQL会为InnoDB的每个表建立聚簇索引,如果表有索引会建立二级索引。聚簇索引以主键建立索引,如果没有主键以表中的唯一键建立,唯一键也没会以隐式的创建一个自增的列来建立。聚簇索引和二级索引都是一个b+树,b+树的特点是数据按一定顺序存在叶子节点且每页数据相连。一般情况下使用索引查询时,先查询二级索引的b+树,查到数据并拿数据中保存的主键回查聚簇索引查到所有数据。下面我们举个例子来重现这个过程。

    以下面表举例,假设表中已经存了部分数据:

    create table `user_info`(
      `id` bigint(20) NOT NULL  PRIMARY KEY,
      `name` varchar(11),
      `age` int(11),
      `phone` varchar(20),
       KEY `key_name_age` (`name`,`age`)
    )ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
    

    InnoDB建立的聚簇索引和二级索引如下图

    聚簇索引

    二级索引

    假如我们想要查找名字为zhaoliu,年龄为30的人的信息。即name='zhaoliu',age=30

    • (1)先查二级索引,先用二分法查找发现在wangwu名字的右边
    • (2)读取右边的这页的数据到内存,二分法查到数据2个name为zhaoliu人。
    • (3)继续二分法比较age查到数据id=31
    • (4)id=31回查聚簇索引先用二分法查找发现在31右边
    • (5)读取31左边这页数据到内存,二分法查到数据并返回数据

    如果你仅仅查找id,name和age数据那么这样就用到了覆盖索引,这样就不用回查聚簇索引,在第(3)步直接返回数据即可。

    转载于:https://my.oschina.net/u/945573/blog/2985834

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  • 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...

    前言

    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左前缀匹配的原则,即最左优先,在检索数据时从联合索引的最左边开始匹配,

    示例:

    CREATE TABLE `student` (
      `Id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增Id',
      `Gid` int(11) unsigned DEFAULT NULL COMMENT '年级id',
      `Cid` int(11) unsigned DEFAULT NULL COMMENT '班级id',
      `SId` int(11) unsigned DEFAULT NULL COMMENT '学号',
      `Name` varchar(10) COLLATE utf8_unicode_ci DEFAULT NULL COMMENT '姓名',
      PRIMARY KEY (`Id`)
    ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_unicode_ci;
    
    
    

    对列Gid、列Cid和列Sid建一个联合索引

    create unique index uni_Gid_Cid_SId on student(Gid,Cid,SId)

    联合索引 uni_Gid_Cid_SId 实际建立了(Gid)、(Gid,Cid)、(Gid,Cid,SId)三个索引。

    插入模拟数据

    INSERT INTO `student` (`Gid`, `Cid`, `SId`, `Name`) VALUES (floor(rand() * rand() *rand() * 1000000000) , floor(rand() *  rand() *rand() * 1000000000) , floor(rand() * rand() * rand() *1000000000) , rand());

    查询实例:

    SELECT * FROM student WHERE Gid=68778 AND Cid=465176354 AND Name='0.56437948'

    上面这个查询语句执行时会依照最左前缀匹配原则,检索时会使用索引(Gid,Cid)进行数据匹配。

    注意

    索引的字段可以是任意顺序的,如:

    SELECT * FROM student WHERE Gid=68778      AND Cid=465176354 ;
    SELECT * FROM student WHERE Cid=465176354  AND Gid=68778;

    这两个查询语句都会用到索引(Gid,Cid),mysql创建联合索引的规则是首先会对联合合索引的最左边的,也就是第一个字段Gid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字段Cid进行排序。其实就相当于实现了类似 order by Gid Cid这样一种排序规则。

    有人会疑惑第二个查询语句不符合最左前缀匹配:首先可以肯定是两个查询语句都保函索引(Gid,Cid)中的GidCid两个字段,只是顺序不一样,查询条件一样,最后所查询的结果肯定是一样的。既然结果是一样的,到底以何种顺序的查询方式最好呢?此时我们可以借助mysql查询优化器explain,explain会纠正sql语句该以什么样的顺序执行效率最高,最后才生成真正的执行计划。

    那么问题产生了?既然结果是一样的,到底以何种顺序的查询方式最好呢?

    所以,而此时那就是我们的mysql查询优化器该登场了,sql语句中字段的顺序不需要和联合索引中定义的字段顺序一致,查询优化器会自己调整顺序,mysql查询优化器会判断纠正这条sql语句该以什么样的顺序执行效率最高,最后才生成真正的执行计划。所以,当然是我们能尽量的利用到索引时的查询顺序效率最高咯,所以mysql查询优化器会最终以这种顺序进行查询执行。

    为什么要使用联合索引

    减少开销。建一个联合索引(Gid,Cid,SId),实际相当于建了(Gid)、(Gid,Cid)、(Gid,Cid,SId)三个索引。每多一个索引,都会增加写操作的开销和磁盘空间的开销。对于大量数据的表,使用联合索引会大大的减少开销!

    覆盖索引。对联合索引(Gid,Cid,SId),如果有如下的sql: select Gid,Cid,SId from student where Gid=1 and Cid=2。那么MySQL可以直接通过遍历索引取得数据,而无需回表,这减少了很多的随机io操作。减少io操作,特别的随机io其实是dba主要的优化策略。所以,在真正的实际应用中,覆盖索引是主要的提升性能的优化手段之一。

    效率高。索引列越多,通过索引筛选出的数据越少。有1000W条数据的表,有如下sql:select from table where Gid=1 and Cid=2 and SId=3,假设假设每个条件可以筛选出10%的数据,如果只有单值索引,那么通过该索引能筛选出1000W10%=100w条数据,然后再回表从100w条数据中找到符合Gid=2 and Cid= 3的数据,然后再排序,再分页;如果是联合索引,通过索引筛选出1000w10% 10% *10%=1w,效率提升可想而知!

    缺点。联合索引越多,索引列越多,则创建的索引越多,索引都是存储在磁盘里的,通过索引算法(Btree代表索引算法使用二叉树的形式来做索引的)来查找数据,的确可以极大的提高查询效率,但是与此同时增删改的同时,需要更新索引,同样是需要花时间的,并且索引所占的磁盘空间也不小。

    建议。单表尽可能不要超过一个联合索引,单个联合索引不超过3个字段。

    引申

    对于联合索引(Gid,Cid,SId),查询语句SELECT * FROM student WHERE Cid = 465176354 ;是否能够触发索引?
    大多数人都会说NO,实际上却是YES。

    原因:

    EXPLAIN SELECT * FROM student WHERE SId=465176354;
    EXPLAIN SELECT * FROM student WHERE Gid=68778 

    观察上述两个explain结果中的type字段。查询中分别是:

    index:这种类型表示mysql会对整个该索引进行扫描。要想用到这种类型的索引,对这个索引并无特别要求,只要是索引,或者某个联合索引的一部分,mysql都可能会采用index类型的方式扫描。但是呢,缺点是效率不高,mysql会从索引中的第一个数据一个个的查找到最后一个数据,直到找到符合判断条件的某个索引。所以,上述语句会触发索引。


    ref:这种类型表示mysql会根据特定的算法快速查找到某个符合条件的索引,而不是会对索引中每一个数据都进行一一的扫描判断,也就是所谓你平常理解的使用索引查询会更快的取出数据。而要想实现这种查找,索引却是有要求的,要实现这种能快速查找的算法,索引就要满足特定的数据结构。简单说,也就是索引字段的数据必须是有序的,才能实现这种类型的查找,才能利用到索引。

    总结

    以上所述是给大家介绍的mysql联合索引最左匹配原则,希望对大家有所帮助

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  • 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,但是发现个别文章的有问题,在此作为总结并更正后便于后续学习。 最左前缀匹配原则 在mysql建立联合索引时会遵循最左前缀匹配的原则,即最左优先,在检索...

    前言

    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,但是发现个别文章的有问题,在此作为总结并更正后便于后续学习。

    最左前缀匹配原则

    在mysql建立联合索引时会遵循最左前缀匹配的原则,即最左优先,在检索数据时从联合索引的最左边开始匹配:

    实例

    CREATE TABLE `student` (
      `Id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增Id',
      `Gid` int(11) unsigned DEFAULT NULL COMMENT '年级id',
      `Cid` int(11) unsigned DEFAULT NULL COMMENT '班级id',
      `SId` int(11) unsigned DEFAULT NULL COMMENT '学号',
      `Name` varchar(10) COLLATE utf8_unicode_ci DEFAULT NULL COMMENT '姓名',
      PRIMARY KEY (`Id`)
    ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_unicode_ci;
    

    对列Gid、列Cid和列Sid建一个联合索引

    create unique index uni_Gid_Cid_SId on student(Gid,Cid,SId)
    

    联合索引 uni_Gid_Cid_SId 实际建立了(Gid)、(Gid,Cid)、(Gid,Cid,SId)三个索引。

    插入模拟数据

    INSERT INTO `student` (`Gid`, `Cid`, `SId`, `Name`) VALUES (floor(rand() * rand() *rand() * 1000000000) , floor(rand() *  rand() *rand() * 1000000000) , floor(rand() * rand() * rand() *1000000000) , rand());
    

    查询插入结果数据

    在这里插入图片描述

    查询实例1

    SELECT A.* FROM `student` A where  A.`Name` = '0.1461239' AND A.Cid = 57969762 AND A.Gid = 107270697 ;
    

    查询实例1结果

    在这里插入图片描述

    查询实例1结果分析

    上面这个查询语句执行时会依照最左前缀匹配原则,检索时会使用索引(Gid,Cid)进行数据匹配。

    注意:
    索引的字段可以是任意顺序的,如:

    SELECT A.* FROM `student` A where  A.`Name` = '0.1461239' AND A.Cid = 57969762 AND A.Gid = 107270697 ;
    SELECT * FROM `student` A where A.Gid = 107270697 and A.Cid = 57969762;
    SELECT * FROM `student` A where A.Cid = 57969762  and A.Gid = 107270697;
    

    这三个查询语句都会用到索引(Gid,Cid),mysql创建联合索引的规则是首先会对联合合索引的最左边的,也就是第一个字段Gid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字段Cid进行排序。其实就相当于实现了类似 order by Gid Cid这样一种排序规则。

    有人会疑惑第一、三个查询语句不符合最左前缀匹配:首先可以肯定是三个查询语句都保函索引(Gid,Cid)中的Gid、Cid两个字段,只是顺序不一样,查询条件一样,最后所查询的结果肯定是一样的。既然结果是一样的,到底以何种顺序的查询方式最好呢?此时我们可以借助mysql查询优化器explain,explain会纠正sql语句该以什么样的顺序执行效率最高,最后才生成真正的执行计划。

    所以,由于mysql查询优化器的存在,sql语句中字段的顺序不需要和联合索引中定义的字段顺序一致,查询优化器会自己调整顺序,mysql查询优化器会判断纠正这条sql语句该以什么样的顺序执行效率最高,最后才生成真正的执行计划。所以,在实际中我们应该尽量的利用到索引时的查询顺序效率最高的方式来编写我们的sql语句(此处我们最好以第二个查询语句的方式编写),从而使mysql查询优化器会最终以这种顺序进行查询执行。

    为什么要使用联合索引?

    1. 减少开销
      建一个联合索引(Gid,Cid,SId),实际相当于建了(Gid)、(Gid,Cid)、(Gid,Cid,SId)三个索引。每多一个索引,都会增加写操作的开销和磁盘空间的开销。对于大量数据的表,使用联合索引会大大的减少开销!

    2. 覆盖索引
      对联合索引(Gid,Cid,SId),如果有如下的sql: select Gid,Cid,SId from student where Gid=1 and Cid=2。那么MySQL可以直接通过遍历索引取得数据,而无需回表,这减少了很多的随机io操作。减少io操作,特别的随机io其实是dba主要的优化策略。所以,在真正的实际应用中,覆盖索引是主要的提升性能的优化手段之一。

    3. 效率高
      索引列越多,通过索引筛选出的数据越少。有1000W条数据的表,有如下sql:select from table where Gid=1 and Cid=2 and SId=3,假设假设每个条件可以筛选出10%的数据,如果只有单值索引,那么通过该索引能筛选出1000W10%=100w条数据,然后再回表从100w条数据中找到符合Gid=2 and Cid= 3的数据,然后再排序,再分页;如果是联合索引,通过索引筛选出1000w10% 10% *10%=1w,效率提升可想而知!

    4. 缺点
      联合索引越多,索引列越多,则创建的索引越多,索引都是存储在磁盘里的,通过索引算法(Btree代表索引算法使用二叉树的形式来做索引的)来查找数据,的确可以极大的提高查询效率,但是与此同时增删改的同时,需要更新索引,同样是需要花时间的,并且索引所占的磁盘空间也不小。

    5. 建议
      单表尽可能不要超过一个联合索引,单个联合索引不超过3个字段。

    引申

    对于联合索引(Gid,Cid,SId),查询语句"SELECT * FROM student WHERE Cid = 465176354 ;"是否能够触发索引?
    答案是否定的。
    在这里插入图片描述
    对于上面的执行结果,部分文章中的答案是肯定的。这是因为没有理解到最左匹配的索引覆盖。要想执行结果是肯定的,可以执行下面的sql语句:

    SELECT A.SId FROM `student` A where A.Cid = 57969762;
    SELECT A.Gid FROM `student` A where A.Cid = 57969762;
    SELECT A.Gid,A.SId FROM `student` A where A.Cid = 57969762;
    SELECT A.Gid FROM `student` A where A.SId=54752834 AND A.Cid = 57969762;
    

    我们注意到,只有"WHERE"条件中与"SELECT"中的字段均在联合索引中,那么就可以触发索引,且索引级别为"index"。

    至此,文章将索引中的最左匹配分析完毕,欢迎各位留言讨论,谢谢!

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