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mysql索引和explain的详解

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杨利霞        

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    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

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    群组2019年 数学中国站长建

    群组2019年数据分析师课程

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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

    . A- _, J4 C' A( g7 a* _2 G* ymysql索引和explain的详解索引原理分析. w6 H2 F/ d! e4 K# F/ k
    / U3 K* @$ w' I4 P- r7 T7 u
    索引存储结构+ `5 P  O) p+ i9 [
    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4 K, B6 i% k; _* m6 D
    MyISAM和InnoDB存储引擎:只支持B+ TREE索引, 也不能够更换+ B# b+ m8 u& S4 V$ }; k2 I
    MEMORY/HEAP存储引擎:支持HASH和BTREE索引' @0 L1 a. `, z4 Q3 Q# ~
    3 z2 p- `: w) F, t6 J' S: W2 Q
    B树图示( N4 c, h) t. k5 r! X5 S
    ! A, ?5 c" ^% y; m& Z# W
    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。
    ' z. W! w: ]% R2 Z8 x/ n$ g8 c2 d0 u/ j4 k2 U! }; n' N( g  m
    1.png
    % u" k! Q6 \' y% M% o5 _& W8 B
    ) b& Z# `% ^' r! c# s3 J. l; X$ A& X: O5 }# G  t
    B树和B+树的区别:0 u8 c5 r* W# t# i
    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
    7 r/ O2 U! @& `$ R* H" n7 x( X- d7 z9 _+ g& R- D: {
    在结构上:/ x! `( X: @+ F) Y  F; v
    (1) B树是非也只节点和叶子节点都会存储数据。
    4 ~6 G8 V9 a5 j% h(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。' i% j" r- |- `2 S4 K% M
    $ T6 }& A: n% H% _
    在性能上:
    - y" k& U2 Q/ r8 Q(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。$ L- ?9 Q1 H& r) E* E0 x
    (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。
    . `0 d" U! Y3 i( m. \2 ~
    ' ?# k3 M+ T) ^  J7 g8 V0 N聚集索引(MyISAM)
    * f; m$ B# H* e8 V' k$ I9 GB+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6 [* R8 I# c" C$ C+ }4 b& f+ @
    索引。/ @# {' }: G. m
    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。
    + n/ U0 d- o  x$ k* }- X+ }7 ^
    2.png 0 V7 a2 f$ Z; v0 ^+ D# o

    8 x! d" [( l, b  m/ g' J; ^! o9 X辅助索引(次要索引)
    9 b- [" u5 D6 R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,
    9 e; `$ J) n$ s, h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
      @( Z0 q1 b- Y7 b6 o 3.png : v7 F, ~  I/ z! N* R4 Q- h
    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。
    ' _3 T2 Q& B- R0 z# e, `1 K0 T
    7 [% t* b; }! r4 o. W聚集索引(InnoDB)! _' @+ q$ X2 X8 E% ~2 D* j6 n% z) ~) s

    ! V* D- @7 |! \' h2 f/ i# c% `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 o5 X( r; ?- t6 h
    辅助索引只会存储主键值% q/ \/ M9 h3 u- A1 ?/ v
    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。
    # U# \" @) g1 v
    ! D. E7 }* d. W" s主键索引; R) _% U+ z2 q: Y% k
    1.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  J7 r, ^, b" w( r1 u7 i& V
    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。8 Z" d- Z5 i8 ?+ w6 u
    1 V- y4 o* V, s' q! x/ I+ C! w- X( }
    4.png " T& d  o: U$ J& |0 u2 I; ^
    8 E  y3 H" z: `
    ( I: }" o% M( w1 p( ?3 j" H. G) n
    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。
    6 k' J1 V. U9 {4 h8 j 5.png
    / u% ~  \2 z: S/ [: V7 g1 @5 p8 @, M5 F$ q8 I  P% |3 `
    3 ~- d; \4 i% ~# ^
    6.png 1 d) v9 Q( I5 B6 o4 a, M$ s

    % K& g3 _1 c3 w5 v
    / K' s% g4 a  |! ~) Q( Z. [  i6 Pmysql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。7 s# @9 A; X2 o8 ^( x; r7 k
    , w) S+ {. J3 }* V
    explain的详解
      Y+ X- B4 G7 }  W5 Q4 R. N% R& L2 d
    9 M) [# l# B, m& |# S参数说明:
    & e" J2 J& o+ b/ w3 S0 T0 d" Rexplain后会出现十列数据,下面将介绍这下面的十列数据。
    - v& U: Z: Y  J% E
    3 S9 x: N2 t% c9 J3 D# E0 Fid、select_type、table、type、possible_keys、key、key_len、ref、rows、Extra
    3 ~# E2 A) g; C6 Q. _! N$ p9 r) Z% g  b/ c! G- p4 W
    先附上案例表:" m! z& U. x  {' M) W3 E" V8 N

    ! {9 I: t3 x7 R% A: G2 t$ m5 nCREATE TABLE `taddr` (
    4 t! X* ?0 ]4 M! D" t! f, J5 u  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    % w4 o6 n8 _, }, C- C% A  `country` varchar(100) DEFAULT '',1 s; `3 L* c2 C0 @) G* p& V7 Q
      `province` varchar(100) DEFAULT '',
    % j( R! S/ D& P( P9 `" J5 n  PRIMARY KEY (`id`)
    2 X& A0 |+ X* \) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf83 N9 s4 y$ k+ R. N! \- O# u7 H1 w

    9 X- i3 r: _  h' qCREATE TABLE `user`  (
    " i' h. J2 }; U  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,4 {0 k6 K4 ~  `" O! [" L
      `username` varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,; X# ^1 p% B) f8 ^2 C
      `password` varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
    6 G3 n0 u  t6 Q& c  `name` varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
    + u- ]! p- m8 H5 w. X- O# O  `addr_id` int(11) NULL DEFAULT NULL,+ a! B" v1 ]' d* |/ y1 v
      PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
    9 W2 S; L( J) A) d! M9 O  INDEX `addr_id`(`addr_id`) USING BTREE
    3 Y: m' J; @8 o6 {! h' Q) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 3 CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Compact;7 B' l$ ?# F: Z6 l  ]
    + H( h+ ]' D% o2 U8 k

    + c4 f# |5 C1 GCREATE TABLE `type_time` (3 b# W' s  [$ c
      `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,3 k0 C2 v! h5 r/ r; E
      `time` varchar(255) DEFAULT '[]',4 g: j$ X$ s% b# S) t6 n
      `name` varchar(100) DEFAULT '',# T: {2 b5 v, w. f9 y/ X
      PRIMARY KEY (`id`),
    . G: V  a! `5 o& ?% T$ u# _( G  INDEX `name_time_index`(`name`,`time`) USING BTREE
    / Y& `! L# i: e/ F) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8
    $ q6 g* x) R( `, ~2 Y. G( u8 J, `+ F8 z' n" q
    一、id1 M/ d7 \# V- K
    每个 SELECT语句都会自动分配的一个唯一标识符.3 ^, [$ `6 ]' e( y; Z* @
    表示查询中操作表的顺序,有三种情况:
    / [% q6 G5 \/ Z5 v+ Sid相同:执行顺序由上到下$ |* [2 c- K* W9 @1 V. i7 l
    id不同:如果是子查询,id号会自增,id越大,优先级越高。
    ( Q! m, @' T, T: K, y  Uid相同的不同的同时存在
    3 i* l4 H8 H  H6 Y' j7 {; H# Pid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。$ \; f: P6 k8 \9 @% e+ o
    + Z! U! D+ T1 S+ u) p; \* x3 g" O* b
    二、select_type
    , I6 v9 H) A6 ]9 k# A( v  @
    ' k- g4 ]' N+ \* E  J5 g( E% b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
    / r' d! Z  B+ p( \1 L- l- [  _; W& h4 A3 z
    2.1、simple
    % I  j; ?* p( D8 z$ O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
    $ O) ?/ h; g: {/ Z: W: c+ Q3 J) g: n6 x' I& J
    EXPLAIN select * from user
      Z5 W  m1 v4 A% B  |5 t/ Y3 N( p; u
    7 [' n: j( _5 g3 i  l6 W 7.png + m; I% }' Q& t3 o; Q

    , q- J. h7 }0 @5 y, ?EXPLAIN select u.id,u.addr_id,a.* from user u inner join taddr a on u.addr_id=a.id
    & |' W+ k+ v, I/ m 9.png
    7 `5 ?$ j- ^7 A# I7 j9 g9 J3 H! k0 f* ?* G- C0 R' ^
    2.2 primary$ W: I5 O$ w7 L0 P! `! s" B
    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。
    / v: M- r5 Y6 j8 `- G4 U+ |
    1 {2 j+ h. {& z! M5 b! iexplain select * from taddr t inner join (
    , P  @6 M: b- L* [$ L/ fselect addr_id from user ) u on t.id=u.addr_id& H. W/ M* q+ I% l6 W
    10.png
    % S1 o0 u" C& o0 ?2 sexplain select * from user u where u.addr_id =1q, h+ i* ]. B7 v3 o1 y9 V' ]
    union all+ f% `* ~, ~% j: S3 ?/ S7 N1 y. t
    select * from user u where u.addr_id =2
    " {0 p4 H+ P6 C0 w9 v* H& R 11.png . O! V) j- r' g6 c0 X

    9 v. R. v; N* N, c2.3 subquery
    - H) ^$ P6 e* ^: X7 g  `: k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subquery8 H- s! @7 \7 L

    ) p. s) L3 A% @% B2.4 dependent subquery
    ; r) T4 e% B6 M
    ; L4 r( E8 T6 e: F与dependent union类似,表示这个subquery的查询要受到外部表查询的影响- C; H+ P. k" P+ i/ `

    - A1 P4 p5 c8 c4 ~! H, Kexplain select u.name,(select t.province from taddr t where u.addr_id=t.id) from user u: A$ T- R+ T, W
    12.png
    2 R" h2 C: P" r5 S% V: i5 p7 g$ Y) m2.5 union- [$ |- u6 L, z6 j% e
    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
    # Q: C0 o. U4 \% S, ?( k. X  }9 v
    三、table
    # A2 x* T4 c1 [7 _  Q+ _$ k0 i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
    . U2 d% Z' Q: V" t" I2 I  z2 p如果不涉及对数据表的操作,那么这显示为null
    ! l# `3 S) ~: |) J: V# Y4 ~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。
    ) f! h' d4 [( x: n1 m3 D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。
    , v6 L2 v7 K: l9 K' D& K4 Q' {$ |. m$ B; \9 p+ c1 k: E
    四、type: B) k' u2 _5 s! L8 w
    ' C& K, e( X5 `, |- m
    依次从好到差:
    % x% U8 P# \3 l7 L1 e" A' Ssystem,const,eq_ref,ref,fulltext,ref_or_null,unique_subquery,
    % L& S" Y: z5 m7 _index_subquery,range,index_merge,index,ALL
    9 V0 N  A0 x8 a8 g% O( p- \7 w: Q9 f" Q: @
    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) U3 _; K0 r( E" C1 _

    ; F) `9 q" c# v4 E) \2 x4、1 system
    8 A* l1 i2 E9 Z  [5 s) p表中只有一行数据或者是空表。9 d- z! G1 D$ N: s$ {; ~
    " j$ I; z1 m# L! j: ?; y% F! H
    4、2const  U* ^, Y% H2 t+ C+ x* H
    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。* G2 L8 w3 I: [5 ]" f! h

    * C- V+ ~$ }! T+ V# @8 H4、3 eq_ref% z: p. w2 M. ^# w/ O0 I# R
    关键字:连接字段主键或者唯一性索引。
    * H$ Q! ?1 z. x( V- g. [' ?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.( U! z- H, `! h8 ^  B1 ^: L
    ) c6 `( q* A" f7 L, q
    EXPLAIN select u.id,u.addr_id,a.* from user u inner join taddr a on u.addr_id=a.id
    8 d) `( M: U: Y( F% t. k9 D1 }( Q; M: ^  |- e, L1 s  w2 z6 I0 F5 `* N; i
    " d& r6 d2 U  {& Q
    13.png & Z  A1 E; p* y$ t' D

    $ A: |& A0 X$ y0 e0 _( {9 Q6 e' H0 T* k- S3 i) e

    4、4 ref
    ' m( }0 T, H5 B/ G. c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 " L& d9 C2 W9 P3 L  M
    ) u( f& s& I9 z7 b% o# O3 U
    4.5 fulltext
    8 ^* d* ~; |3 i* ?/ m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
    ! U+ c" V0 T: ?  g$ A$ }/ A$ _) L$ n7 }* W; G: U
    4、6 unique_subquery
    " g! K3 g. ~9 J用于where中的in形式子查询,子查询返回不重复值唯一值
    , V1 k# L" t5 e: X; ^
    8 [! i, _4 k! g  ]4、7 index_subquery) D% H' Z; j; k! a
    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 S% |. h% U# `
    % B' V- K$ D) _" C7 x2 b
    4、8 range
    3 E  S9 I  `) h1 d$ h索引范围扫描,常用于使用>,<,is null,between ,in ,like等运算符的查询中。( ~5 l* `( ~. M; ^
    & g9 N1 Q5 k$ Z
    explain select * from type_time a inner join ($ A7 L0 F5 K" n8 a; b# A# o
    select id from type_time where name =‘2’ and time in (‘2’,‘3’,‘4’) ) b on a.id=b.id# E" ~, B( M- m0 P5 r$ ]$ v
    4 y5 V1 r8 ^/ O6 Z; w) G
    ) g! X0 _5 }8 q6 x+ C2 ~) k1 {# t& [; B
    15.png
    # A  N; I5 Z9 _, v9 D
    8 W: S  q1 o% c4、9 index( X$ |& @( U5 ^3 U$ |! z
    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。% `2 @, o& n9 ?
    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。
    , d. Y  N7 e5 R. g: D4 L! I4 y7 [- S* W' R
    explain select * from user group by addr_id* ^' i1 T- V0 r6 C$ E7 L; ?

    * N" W# f, G* O+ y% _2 O& [+ D' Q" j* ?/ A2 G0 B
    / P. n% s( @- p" J& Z& e5 e$ Y
    16.png 5 u# ]5 j  R0 U5 Z5 |

    ) A8 t- h0 q2 c& n0 C; ?4 kexplain select addr_id from user7 t! B# T+ D$ }- y% l( @7 u! m, j- |

    9 a8 S$ K& N2 R" j 17.png + _' r. H% w# ~5 D/ z6 ~

      H7 V9 D2 a, s1 X  l
    : @/ L- W. T5 c  A' h6 g4、10 all" B0 K' k: A6 D- s( R0 c0 s, [
    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。( e5 q9 q/ R- l, P, R% G. ^* ]

    & y& m1 c4 D( k& Y4 b五、possible_keys9 x: e1 L& X, f
    % M+ N3 O: u% b9 q
    此次查询中可能选用的索引,一个或多个2 y/ o" E5 b4 D& k. A& I# c- [
    / n$ e/ D# a, m% o, k4 ?6 Q
    六、key# c" U/ I' ]# ^: K6 h: e+ T$ y( M: \2 C
    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。
    : J9 O7 K5 e' b. K$ W6 g
    3 u& O% m9 F* u  t+ V/ b8 X: J/ m七、key_len
    * K  h# g0 t3 O8 S, d) n) w* I- M" j$ K
    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3 y" [. _. f) a( A8 ^
    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。
    ( v: L- J- D; B/ K' Y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。' X* k% `  m7 Q
    explain select id from type_time where name =‘2’ 用到长度3037 c4 C0 {; F9 v) y7 Z

    : U1 n# H. J8 I 18.png
    " V( p+ V$ F; @explain select id from type_time where name =‘2’ and time in (‘2’,‘3’,‘4’) 用到长度 1071
    / {) n3 z5 @! K, }2 Y% n) a. i" C1 Q( L, R
    19.png   q/ W& a- K/ ]/ }! c3 u: C" ?

    + @" w1 D, i' f% T& ~八、ref
    4 f" G( I& i- `. B; G如果是使用的常数等值查询,这里会显示const
    8 Q. A8 e9 C, u4 @% \8 a: r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
    ) f1 ~" K5 y- M1 s" u2 F0 M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func8 ?1 ~  t3 u8 ^* D' E! a

    & S: b1 e) D8 w: O) `. [+ L九、rows
    ; Q( P, q8 V: n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)3 G' L: f  ~& x

    0 X; W& _4 F, K/ W十、extra
      y) j. M4 e$ _: P* ^+ X, ~& C' S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:
    * P& y5 h8 h& C1 l4 E$ G4 z. _- F4 r, s3 R% _# X! S# s. k+ {- ~% O
    10、1 using temporary
    : d- ~0 d% o; S! s  [表示使用了临时表存储中间结果。
    + E: t3 K1 Y6 W; q0 j: uMySQL在对查询结果order by和group by时使用临时表# ^& f3 Z# d0 Z' v: \4 a
    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,( j- k. p& Z8 l* V9 t6 u, N
    used_tmp_table,used_tmp_disk_table才能看出来。& F! A  {% ]$ S3 ^# Z9 a0 S" }

    % C3 a) {9 U. q+ ]3 q  z: N; zexplain select * from user u inner join taddr t on u.addr_id=t.id GROUP BY t.id) X7 U. T" R% Z7 G* ?: t0 C
    % Y$ d, v+ R  K5 B* A' v6 `2 P
    20.png
    2 F: f) s. o9 T' B# o) n5 {  M6 S2 k! \1 ~+ |. a
    10、2 using filesort
    ! C& F; b8 N( V- a# n; J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& H% e8 i1 H4 N8 F% E
    % Y5 u% X: L2 e* U
    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。
    & o8 }& m" O+ y3 Y6 NMySQL中无法利索引索引完成的排序操作称为“文件排序“  b& Y4 t: D# d3 w

    8 c- h7 }- }- R1 x: g. K10、3 using index
    : J6 n/ n  V5 J, M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。0 ]% N# }7 [& Y1 s7 T1 X# ^& }
    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( d0 B: U$ `2 D0 U* g: t- Z3 @  w
    错。$ |$ G0 i; P+ c* v$ S
    如果同时出现Using Where ,说明索引被用来执行查找索引键值' X& t2 B; O; u# w
    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。: P+ f" J+ X! D9 W
    " y7 p% t  ^- m: u$ U5 U
    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。
    7 o9 X6 c' g) R1 {————————————————
    ; t7 p, Q2 v) S4 ^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。+ ^2 m; N; \# V, a/ l
    原文链接:https://blog.csdn.net/fajing_feiyue/article/details/105616629
    7 r% N$ z7 p9 o2 w, `& G1 r+ }! u) G$ }2 [3 V
    + b) n% x3 N+ e: g

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