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mysql索引和explain的详解

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杨利霞        

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  • TA的每日心情
    开心
    2021-8-11 17:59
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    [LV.4]偶尔看看III

    网络挑战赛参赛者

    网络挑战赛参赛者

    自我介绍
    本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。

    群组2018美赛大象算法课程

    群组2018美赛护航培训课程

    群组2019年 数学中国站长建

    群组2019年数据分析师课程

    群组2018年大象老师国赛优

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    1#
    发表于 2020-5-3 15:46 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta

    % j0 i, }& O. }8 }& u9 ]mysql索引和explain的详解索引原理分析% {6 L& ^# L( z" c: ~6 O0 W
    * q) V& A7 j9 L/ J' `
    索引存储结构( u+ s' F% E/ I8 q1 V
    索引是在存储引擎中实现的,也就是说不同的存储引擎,会使使用不同的索引
    ! Q% v& K: j4 ~7 I+ }% nMyISAM和InnoDB存储引擎:只支持B+ TREE索引, 也不能够更换
    8 i- L) F* g* m, f/ G% {7 vMEMORY/HEAP存储引擎:支持HASH和BTREE索引
    , T# `# M+ G; f3 f' @" g& H6 S# Y! ]1 Z+ \
    B树图示2 r; J; e6 c+ X
    / ^" {( B* g+ P/ ?
    B树是为了磁盘或其它存储设备设计的一种多叉(下面你会看到,相对于二叉,B树每个内结点有多个分支,即多叉)平衡查找树。 多叉平衡。
    ) w0 Y, P- J( f* P$ Z6 H4 Q- A2 i: a7 G0 x
    1.png 7 g+ O' D8 H9 t# M* H  s8 F
    / `8 u+ s# q6 ^1 [
    / }+ p1 d7 k, A( H# l5 k4 O" ~6 s
    B树和B+树的区别:- X; u3 Y9 C9 h* J% q. C$ Z" B
    B树和B+树的最大区别在于非叶子节点是否存储数据的问题
    , L2 p  |1 \& z" y5 T
    3 c  y: s( v4 _! o在结构上:
    ) _' w. c7 ~) G5 p; E3 j+ {(1) B树是非也只节点和叶子节点都会存储数据。/ V" k' F0 P8 l/ g2 m: _) s
    (2) B+树只有叶子节点才会存储数据,而且数据都是在一行上,而且这些数据都是指针指向的,也是有顺序的。
    % z1 j  \" N: K9 V/ y' E' r+ V6 G! |) ]0 T' W2 t
    在性能上:( L9 j/ c; }  s0 k; {" b+ p
    (1)对于B-树相对于B+数据,B-Tree因为非叶子结点也保存具体数据,所以在查找某个关键字的时候找到即可返回。而B+Tree所有的数据都在叶子结点,每次查找都得到叶子结点。所以在同样高度的B-Tree和B+Tree中,B-Tree查找某个关键字的效率更高。B-Tree在单条数据读写有着更强的性能。, X/ K0 A) _& j# ^- r# i1 D  p8 o4 V
    (2)但由于B+Tree所有的数据都在叶子结点,并且结点之间有指针连接,在找大于某个关键字或者小于某个关键字的数据的时候,B+Tree只需要找到该关键字然后沿着链表遍历就可以了,而B-Tree还需要遍历该关键字结点的根结点去搜索。这个也决定当连表查询的时候mysql比起mongo有显著的优势。更重要的是由于B-Tree的每个结点(这里的结点可以理解为一个数据页)都存储主键+实际数据,而B+Tree非叶子结点只存储关键字信息,而每个页的大小有限是有限的,所以同一页能存储的B-Tree的数据会比B+Tree存储的更少。这样同样总量的数据,B-Tree的深度会更大,增大查询时的磁盘I/O次数,进而影响查询效率。) A& v- ?2 d: a1 g3 i

    % G6 d4 a% l- G" l/ L: j聚集索引(MyISAM)
    8 P4 @( a7 ]( h1 ]% m, w; |B+树叶节点只会存储数据行(数据文件)的指针,简单来说数据和索引不在一起,就是聚集
    - w" J; v2 X) G" }7 ?索引。0 y' _  m+ K& p
    聚集索引包含主键索引和辅助索引都会存储数据指针的值。. V0 F# ^0 p7 S. w) B& p( F, N

      M* y/ m( e6 V! \( ]2 | 2.png % j5 `4 ?4 K$ V: _4 h4 ]
    3 B8 q* D2 D$ b- |+ q) f
    辅助索引(次要索引)& x1 X! }0 W# S9 l) N2 Q0 D
    在 MyISAM 中,主索引和辅助索引(Secondary key)在结构上没有任何区别,只是主索引要求 key 是唯一的,
    # f0 F" k& ?9 _$ Q而辅助索引的 key 可以重复。如果我们在 Col2 上建立一个辅助索引,则此索引的结构如下图所示
    % l" Y9 {* {0 T; M6 |  k 3.png 4 W3 v# v( U- e9 N8 a, }
    同样也是一颗 B+Tree,叶子节点中保存数据记录的地址。因此,MyISAM 中索引检索的算法为首先按照B+Tree 搜索算法搜索索引,如果指定的 Key 存在,则取出其data 域的值,然后以 data 域的值为地址,读取相应数据记录。
    ' l- o* p8 f$ o0 L- G: ~& h/ ]9 M- p* d1 \$ Q' F7 M* B
    聚集索引(InnoDB)4 p# h1 Z- K9 v3 l7 A6 [9 p

    3 Y; k4 f5 i$ J) n8 B8 i& \主键索引(聚集索引)的叶子节点会存储数据行,也就是说数据和索引是在一起,这就是聚集索引。
    6 V7 m; ~  b5 a" `( z辅助索引只会存储主键值$ ]' c% Z8 A  y
    如果没有没有主键,则使用唯一索引建立聚集索引;如果没有唯一索引,MySQL会按照一定规则创建聚集索引。/ v  C8 c& b8 j* n
    & B8 B8 M* d, Y- F' t. b. R' [
    主键索引
    2 S2 ~4 O5 P, L; a, M" v1.InnoDB 要求表必须有主键(MyISAM 可以没有),如果没有显式指定,则 MySQL系统会自动选择一个可以
    ! S9 a9 S3 B1 y唯一标识数据记录的列作为主键,如果不存在这种列,则MySQL 自动为 InnoDB 表生成一个隐含字段作为主键,类型为长整形。$ l" y: z3 @, o9 y; T; c
    1 J- W; S9 A8 ?$ y; P4 I6 A8 s
    4.png
    1 ?7 g5 o7 _% T- F- s! W8 P: u- q8 O1 ~) `0 ~+ V& E; ]
    ' k) N: l* E5 o5 w2 \
    上图是 InnoDB 主索引(同时也是数据文件)的示意图,可以看到叶节点包含了完整的数据记录。这种索引叫做聚集索引。因为 InnoDB 的数据文件本身要按主键聚集。) j4 E$ E" z5 Z
    5.png
    / q. C; ~& ?( I8 g% o2 P1 n3 Z, @" l: I9 M9 t

    / ~' \- `8 B, [- R9 M 6.png
    $ {; V; L0 L4 [! I: ^. G5 [0 B1 o8 T1 Z. \- Z3 q
    # @' n: L0 ]' g5 Q( V5 \
    mysql创建索引的时候和用法与索引息息相关,要建立合适的索引和理解一些索引的执行计划,就需要认识索引的结构。0 Z/ N3 ?. w# [

    2 t* i% o/ C4 x5 h  texplain的详解# f% c1 _: C/ P! X2 @
    9 `& ?! ~. {8 J, Y( u- ~5 X+ @
    参数说明:
    0 E! ^( Y" O! }4 d' aexplain后会出现十列数据,下面将介绍这下面的十列数据。
    ) L$ n* o7 _! ^" q" t7 e- h. q) q# q9 d! |1 [9 w; \2 P' g
    id、select_type、table、type、possible_keys、key、key_len、ref、rows、Extra
    * D% q' {, g& n0 E, `' `" \* a' ?- r+ d& K" b1 V5 M
    先附上案例表:4 F5 ?$ P( G( y8 ~' |0 H
    * |0 o' g# G4 V
    CREATE TABLE `taddr` (6 k8 O$ O( B7 }. T0 @
      `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,0 e2 h3 l) U5 K, T: `: n
      `country` varchar(100) DEFAULT ''," B& @$ \' u! ?' Z8 ?, @. w5 s
      `province` varchar(100) DEFAULT '',
    . |& J" x/ [# q* _1 S  PRIMARY KEY (`id`)$ @$ I1 r# ^1 N; [" g9 g
    ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf85 }* [& A+ p+ H! k* j7 }! @

    3 {- T6 I2 f  W& sCREATE TABLE `user`  (
    $ p" Q6 n. U% G$ C& c& C  m4 }3 _  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    6 z1 s3 y; t  [; \; A, P  `username` varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,) Y& C7 U# ?6 ~# r# n4 I6 i( _
      `password` varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,$ j% I0 u/ Z' v8 }1 N: `
      `name` varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,: L5 b1 M& D: ?! Q. g( W; ]
      `addr_id` int(11) NULL DEFAULT NULL,
    7 i! e' z  ~1 b  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
    " G7 ^. d$ {$ V$ S* k, ]  INDEX `addr_id`(`addr_id`) USING BTREE# e; N8 a! l! h: j1 v- c9 x! D8 ^
    ) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 3 CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Compact;9 H4 l/ ~6 r& U0 B2 W1 A

    0 L. V& l& Y  r! p9 O# H' j9 [& O3 f( G
    CREATE TABLE `type_time` (- t0 v2 I1 O+ \. y
      `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    & E3 s& C; L! r0 p  `time` varchar(255) DEFAULT '[]',
    3 ^$ E* P( `0 O* d  `name` varchar(100) DEFAULT '',
    / R* S. C6 a8 j; s( W7 y  PRIMARY KEY (`id`),
    ( W* O% F: P/ d4 W# R, w8 l  INDEX `name_time_index`(`name`,`time`) USING BTREE
    & y. t: \# ~/ Q) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf88 s- V0 y$ I: t8 ^
    , v; t" k. M2 y% m, p
    一、id
    # V5 M- c' k) ]3 y8 c) M每个 SELECT语句都会自动分配的一个唯一标识符.
    $ G$ D! w+ C* I表示查询中操作表的顺序,有三种情况:" Z& }! f- m* Q) F+ ]
    id相同:执行顺序由上到下
    * q' m1 w1 z' ?8 d# Y9 {id不同:如果是子查询,id号会自增,id越大,优先级越高。
    % {5 m2 H. F2 M+ nid相同的不同的同时存在
    : R* l1 T% c9 h3 Mid列为null的就表示这是一个结果集,不需要使用它来进行查询。/ J9 c% q5 P- s5 o! J, Q; f

    : `- I; z8 ^) q7 C& m5 }' R3 ^二、select_type1 B9 b4 k! A; G% O+ Q" g$ \" X* R
    . a. e( \; ], H4 q$ \* @
    查询类型,主要用于区别普通查询、联合查询(union、union all)、子查询等复杂查询
    ' U$ C& y# Q, Z9 f6 A" H. i  O% d( @
    2.1、simple) ~2 |/ ~4 t) s* g: B) e, u" D1 t  r
    表示不需要union操作或者不包含子查询的简单select查询。有连接查询时,外层的查询为simple
    : e# K, q1 P4 p  Y4 _, c, h# T1 O; }
    EXPLAIN select * from user( ^5 W5 M; [; v7 g" @
    8 `1 t7 F- q/ o
    7.png
    2 E4 C) H& M9 ?& w' E/ ?: @' k; `. e7 Z( }) U! f4 D; @. E
    EXPLAIN select u.id,u.addr_id,a.* from user u inner join taddr a on u.addr_id=a.id- c" J9 t2 B! V+ s( d  _9 u# i
    9.png & }# @+ I& j; M
    $ c* ?  M1 t0 X* {
    2.2 primary
    1 X1 e9 L# H0 ]; M0 M% l" K2 T2 J, u一个需要union操作或者含有子查询的select,位于最外层的单位查询的select_type为primary。
    $ e1 s) A- b, T! F4 V  _
    6 \  b! W* D# X' U; Uexplain select * from taddr t inner join (; F" Q( p, E/ R) J$ ~5 }) E0 y) k; j
    select addr_id from user ) u on t.id=u.addr_id$ V: v6 g, S- H
    10.png 9 U* T. L$ c: v
    explain select * from user u where u.addr_id =1q' m' ~! w% h, o9 Y, w7 y
    union all
    & }2 O3 j4 ^5 Z( k7 ~0 Vselect * from user u where u.addr_id =2
    : h# f( |0 m8 h/ m6 J 11.png
    $ _+ |, z/ g$ K- E2 k, @8 H% x/ j  {7 v' Y6 m: v8 ~
    2.3 subquery& o( H: c9 R) h/ k' E& M  |
    除了from字句中包含的一查询外,其他地方出现的子查询都可能是subquery/ r7 u  {1 C3 k  K7 J4 t# z+ [! b
    7 A% s* ?+ M& q- J0 B9 f, l
    2.4 dependent subquery; Z8 ?4 T% {, i7 u- T

    " r, |5 u9 h9 ~% e- ^. d3 x与dependent union类似,表示这个subquery的查询要受到外部表查询的影响! L9 g, G6 d+ S
    ! z0 Q/ f3 L+ `9 t) t% r
    explain select u.name,(select t.province from taddr t where u.addr_id=t.id) from user u
    * I6 `+ ]1 m% A3 J  O/ l% F 12.png . X, |( `5 O* i' ~
    2.5 union5 i' m$ P! e  p* |& X3 z9 c
    union连接的两个select查询,第⼀个查询是PRIMARY,除了第一个表外,第二个以后的表select_type都是union
    6 T8 b2 R( p" t1 v& k' P
    : k% L+ B! \; P1 }! \8 H' e三、table
    9 p  E( L8 V$ K2 R+ S# U显示的查询表名,如果查询使用了别名,那么这里显示的是别名
    2 o4 W4 K% F6 j/ y2 I- i如果不涉及对数据表的操作,那么这显示为null6 ~6 {4 T4 n+ s9 n
    如果显示为尖括号括起来的就表示这个是临时表,后边的N就是执行计划中的id,表示结果来自于这个查询产生。. I! T1 l/ h% i1 k5 @
    如果是尖括号括起来的<union M,N>,与类似,也是一个临时表,表示这个结果来自于union查询的id为M,N的结果集。) V; E% Q; v4 Q
    - X1 x& j9 C- j3 N) u( ]# ?8 A
    四、type
    3 |2 x8 F. ~* ~1 f
    * l& w# D( I# [5 X依次从好到差:
    8 O% b/ h( H' J0 Z6 g& I$ Tsystem,const,eq_ref,ref,fulltext,ref_or_null,unique_subquery,
      [  x9 l: A( j  T) m& e1 |# |2 Hindex_subquery,range,index_merge,index,ALL
    # h9 l$ L& x3 n
    ; K  G1 W0 l8 F7 U除了all之外,其他的type都可以使⽤到索引,除了index_merge之外,其他的type只可以用到一个索引
    5 Y" [5 ]) r+ g+ \- P% _
    " b; H. {3 n, q+ T2 z7 }( I4、1 system
    - ~6 ?3 }2 _. y表中只有一行数据或者是空表。
    9 [+ ~" D$ z$ r# z/ W6 T& w
    * x0 `8 L7 U8 S5 A1 G# M/ H4、2const
    / N& F' x+ r; k: {! Y- |7 N3 n5 ~% J, W使用唯一索引或者主键,返回记录一定是1行记录的等值where条件时,通常type是const。其他数据库也叫做唯一索引扫描。
    0 ?. e0 p7 Q2 y) B# J( ~8 O: D3 W6 w4 o; q& `- F+ X8 C0 P* g& X
    4、3 eq_ref
    # k7 @6 Y) r' \/ X关键字:连接字段主键或者唯一性索引。& T5 a* B1 F7 b, _
    此类型通常出现在多表的 join 查询, 表示对于前表的每一个结果, 都只能匹配到后表的一行结果. 并且查询的比较较操作通常是 ‘=’, 查询效率较高.2 S+ n) L+ o1 W6 ^6 L
    ) O. Q7 S" C9 V( S' y5 Y; T4 T! J
    EXPLAIN select u.id,u.addr_id,a.* from user u inner join taddr a on u.addr_id=a.id( g$ ~' p6 A% b5 J) B
    1 _3 I  r) q3 ?$ w9 q: I+ J

    & p: A4 V9 k# L$ Y 13.png
    / k6 S7 J5 x( I3 b, e+ w  A( T- X2 P; k3 j9 u  p' @( Q5 {

    6 c4 I: T) l5 y+ W! X7 `

    4、4 ref
    1 n: I' [' a9 H# p4 m1 [3 S针对非唯一性索引,使用等值(=)查询非主键。或者是使用了最左前缀规则索引的查询。

    EXPLAIN select u.id,u.addr_id,a.* from taddr a left join user u on u.addr_id=a.id

    14.png $ Y/ a% ^" z# k2 J4 F

    , g9 ], \3 s6 k2 B4.5 fulltext
    7 W. a: z1 B4 d1 T1 H( S: E) ]全文索引检索,要注意,全文索引的优先级很高,若全高索引和普通索引同时存在时,mysql不管代价,优先选择使用全文索引
    , V  o% q5 I# [% \( k. N. G
    ; |$ U) L) \4 _  K% E. v# H( d# z5 t4、6 unique_subquery6 I/ E+ W+ y* G/ V% `5 _0 J( P
    用于where中的in形式子查询,子查询返回不重复值唯一值
    2 @& W8 n2 U; g$ B! I
    ' L. }7 `: T7 H9 f. U. ]4、7 index_subquery( N$ H+ F0 h- Z" q8 i
    用于in形式子查询使用到了辅助索引或者in常数列表,子查询可能返回重复值,可以使用索引将子查询去重。3 {2 V/ p. P% F! i1 Y

    . |3 E. q% a' V6 p& C4、8 range
    2 l: Q( S* p/ A' D  Y  e2 N索引范围扫描,常用于使用>,<,is null,between ,in ,like等运算符的查询中。$ e9 u1 u5 t4 R

    1 Z3 ?  g% D9 h* Uexplain select * from type_time a inner join (+ T6 y6 G: Y& L2 W8 E4 e4 [
    select id from type_time where name =‘2’ and time in (‘2’,‘3’,‘4’) ) b on a.id=b.id
    ) _# x1 S, G% F3 t$ _
    * d/ l3 N- S9 V. `4 ]/ v$ \/ z8 v- u3 O6 c* r
    15.png
    / y  W& I' d: D8 L& c3 {
    3 D$ [% d0 P2 L& h5 Z/ f6 V. B- ~4、9 index
    2 b+ V, V! c7 }& l7 }- t$ I键字:条件是出现在索引树中的节点的。可能没有完全匹配索引。5 g" c% U. ^% P: J; F- L
    索引全表扫描,把索引从头到尾扫一遍,常用于使用索引列就可以处理不需要读取数据文件的查询、可以使使用索引排序或者分组的查询。
    & ~) z% G' L2 ~2 V
    - @) I9 L# c# R! G' Aexplain select * from user group by addr_id8 z3 b, s9 T6 Q% g

    4 L# d1 U* H$ E7 _- X  W! Q! @- d6 z. h
    $ q/ t) s  ], k3 ^" r4 u
    16.png
    ( X7 V7 v" A1 e" f, c' H, r( O- ?0 d1 l
    explain select addr_id from user
    7 o( N- |+ Q3 J% i7 W! p
    ; P: [6 i$ n7 r) Y0 @) P$ B 17.png & a2 C- U# Q7 j) O
    $ q7 I" F$ z2 S5 @

    ; l3 H+ S6 d9 k2 W! O" m* u4、10 all; C  ~$ _( l* P
    这个就是全表扫描数据文件,然后再在server层进行过滤返回符合要求的记录。! `! \1 C7 @6 F% V% L
    ( I' N2 G" m: {+ H3 W& p
    五、possible_keys
    6 I  J& O# q$ ]; D7 ~9 S& D" `" m0 H: _8 M$ }& x4 S- c! O: a/ J
    此次查询中可能选用的索引,一个或多个
    & q) G7 }$ A3 u. T0 C  G0 X1 C
    # {( w5 F* D4 A  H六、key6 Z) I% B2 f* s! f0 |0 h
    查询真正使使用到的索引,select_type为index_merge时,这里可能出现两个以上的索引,其他的select_type这里只会出现一个。/ N) s) U8 @& S5 q0 A. n+ S3 s6 j) ~
    5 m" \8 h; j! l% L, [7 z
    七、key_len! h. ~0 U$ G; K4 A; i, s
    % e9 s. C+ J" H7 O% V& b6 \
    用于处理查询的索引长度度,如果是单列索引,那就整个索引长度算进去,如果是多列索引,那么查' k3 d  o7 P, Q5 D3 [
    询不一定都能使用到所有的列,具体使用到了多少个列的索引,这里就会计算进去,没有使用到的,这里不会计算进去。留意下这个列的值,算下你的多列索引总长度就知道有没有使用到所有的列了。% D6 W( e' Q. R8 h
    另外,key_len只计算where条件用到的索引长度,而排序和分组就算使用到了索引,也不会计算到key_len中。* Y$ O0 }# Q8 t! X3 r8 S  D, g
    explain select id from type_time where name =‘2’ 用到长度3036 G3 g0 I/ G1 M

    7 ?. w1 @1 a4 X* c' V* r/ y 18.png
    5 H- r9 m* U1 J! v. ?explain select id from type_time where name =‘2’ and time in (‘2’,‘3’,‘4’) 用到长度 1071+ \2 i/ |, [$ @9 ]  t, ]
    6 l% }3 i( ^0 R& [
    19.png + G  ]( X0 Z- z
    : D- O3 u6 Y, k  B( a& U) n
    八、ref, {, w% [. U5 L6 j3 [1 l/ ]
    如果是使用的常数等值查询,这里会显示const
    1 U& s2 q/ ?2 a如果是连接查询,被驱动表的执行计划这里会显示驱动表的关联字段2 n/ b) f' I6 ]. h
    如果是条件使用了表达式或者函数,或者条件列发生了内部隐式转换,这里可能显示为func
    & w- S/ |; M4 ^2 A4 ]' k' ^" n" ]) O$ Y3 g9 K6 x0 u* J9 J0 v4 q
    九、rows
    " ]6 J: X5 _  _, Z& l2 P( S这里是执行计划中估算的扫描行数,不是精确值(InnoDB不是精确的值,MyISAM是精确的值,主要原因是InnoDB使用了MVCC并发机制)
    8 g1 S4 m  n, v. S+ k# `& k
    0 W; [% ~/ b4 J3 r8 |2 M$ n8 n十、extra4 X6 i* c7 w! ~; Z
    这个列包含不适合在其他列中显示但十分重要的额外的信息,其中比较常见有一些:
    % k. R1 K$ _- h$ d3 F- y6 _* i8 z, l
    10、1 using temporary
    # t: A8 e# D/ q& `1 M表示使用了临时表存储中间结果。
    ) R  }( e5 ^+ q7 t% X6 Q3 SMySQL在对查询结果order by和group by时使用临时表
    0 A& E  C7 @' _; [+ Z2 C. W临时表可以是内存临时表和磁盘临时表,执行计划中看不出来,需要查看status变量,1 F. `/ s$ M! `- V, J7 A0 L) {
    used_tmp_table,used_tmp_disk_table才能看出来。, Y  {& C0 V  U5 ^* f

    2 `' _+ t+ v. t3 Q/ N( N* f/ Vexplain select * from user u inner join taddr t on u.addr_id=t.id GROUP BY t.id8 O  f  B% ?$ u# U. d, w
    $ J+ _( T4 x3 O9 `
    20.png
    . E. L0 J3 I3 x( o3 _6 z# D* O
    2 C! a* W& X. J, R. k10、2 using filesort
    - u; V  S# G) B" l7 z3 q& s排序时无法使用到索引时,就会出现这个。常用于order by和group by语句中
    ; \6 d1 k9 E! T
    $ ^; v; |( A5 Z0 W. K0 |说明MySQL会使用个外部的索引排序,而不是按照索引顺序进行读取。
    $ K: q; t2 w+ W. _3 rMySQL中无法利索引索引完成的排序操作称为“文件排序“) [0 `* t. z: d/ r

    # j. \: {' F: g: P10、3 using index2 T" U+ I! P; V' s- ?" b" Z
    查询时不需要回表查询,直接通过索引就可以获取查询的数据。
    9 B$ O2 N$ Q% ?表示相应的SELECT查询中使用到了覆盖索引(Covering Index),避免回表访问数据行,效率不& C/ L9 g8 g/ p* i# ~/ ^
    错。
    3 Z7 t9 b% w7 J9 D( J如果同时出现Using Where ,说明索引被用来执行查找索引键值- s# A$ {3 Z6 V+ k7 D" R/ z1 e$ P: I' F* c
    如果没有同时出现Using Where ,表明索引用来读取数据来执行查找动作。+ S8 B: T1 }. p2 b% i  o
    . C  Q2 @0 s& }" R5 C8 q
    这里对索引的原理和explain做了一些介绍,需要索引需要建立之后对其改变查询方式可能会更能深刻理解 InnoDB 使用覆盖索引和非覆盖索引造成区别。这也是建立索引和使用sql需要特别考虑的问题。
    / ^$ l& B) w$ |& E& D————————————————
    $ ^. K  C2 i6 n6 k版权声明:本文为CSDN博主「筏镜」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。, a1 X' e( T2 G! U* E9 `
    原文链接:https://blog.csdn.net/fajing_feiyue/article/details/105616629* C5 _( q3 _; A5 P( b! [" Y8 ]

    + q8 H8 }" v  I% @4 o- l& O0 u* V, S) W, A& J2 W" \! J9 b

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