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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

    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

    ( o# l1 R! Q& m) U1 `5 X/ k( b9 Vmysql索引和explain的详解索引原理分析
    ; n+ ~& L7 S4 \8 w- f' Z. b$ h& ?! G, q9 C
    索引存储结构
    & m2 b' v( N0 ]& `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
    / q3 G. k6 P0 n% g+ dMyISAM和InnoDB存储引擎:只支持B+ TREE索引, 也不能够更换
    * ?' n# e7 b/ |7 I' qMEMORY/HEAP存储引擎:支持HASH和BTREE索引( z, v2 M1 Y: K5 I$ h

    : ]  ~4 s7 t, P0 f4 z0 B8 p5 z" ]B树图示
    4 z* r+ C0 ?& J. @
    4 B# d3 {6 C9 h' y# v! dB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。6 O1 {( V1 p5 B: c% q0 b0 o

    6 e8 y9 W& R, Y7 s- |4 D6 m 1.png
    * h2 C# I3 E5 R1 r0 g3 W: v2 q2 [; B" \; O
    ) z8 \3 G' I" Y
    B树和B+树的区别:% S: M2 f: k: K" Y; p# C. c
    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
    2 `$ t# i" f& N% A* [' i
    ; f& D2 }) E4 U7 R; _1 m  d3 k* a- f在结构上:# k+ k6 U; _3 W& t
    (1) B树是非也只节点和叶子节点都会存储数据。
    ; Q, c, b; E% j2 L2 ?* Y% G(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。& J/ @4 |* d1 |9 D. D$ s

    ' p  T* u9 }3 J在性能上:
    % V6 f: S) C( j/ a  W, Z( l4 ^  D(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。
    2 A* x7 d4 \  Q( G(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。
    1 A% h0 v. y1 a/ T7 a. [- g6 x+ R3 L4 O1 X& O$ ]! A
    聚集索引(MyISAM)3 U* L1 b; ]! {
    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
    8 K6 `' R0 e/ F! n6 ^索引。/ I6 f% }5 ~0 G. W( O" G6 ^
    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。7 ^5 W& O# M; B9 q! X6 j4 u

    : |0 y- a: W" `- X3 Y1 v2 D4 e 2.png
    # z$ x- ]0 m; x! i8 p$ l( B% k0 Q6 w1 h. `# n- G
    辅助索引(次要索引)- o& S2 J. J. g/ h8 k2 ?+ b
    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,, ~. T6 A% L  Y, B, B, t
    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% \5 L1 i# G$ \  d
    3.png
    " T' K0 Y4 J0 @0 n( n/ m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。
    " _0 r& ~, T( ^' B& N( |9 k. c* i' o/ ?2 E# m
    聚集索引(InnoDB)
    ) _& i9 V$ l0 j/ M
    . X' z! n, @$ q; r2 Y& `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。, ^8 Q% j- \. g. L
    辅助索引只会存储主键值
    4 h+ q- r( l3 H/ e8 c/ r- ^7 h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。
    + _8 S' n& i( ]8 T9 [) W, v9 g, U1 s9 @7 E# w* z" N
    主键索引1 U( L/ a9 B2 R% [% j* l2 N
    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
    7 @: s0 E/ w0 Y6 a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。9 l( L/ y/ {1 t. v) s6 k

    " c9 C% X- _! H( j 4.png
    & Y- o& q( K2 W0 A- o. ]/ l% C. k% h* o) ]

    0 X* ^- ?$ P4 n9 _: I  @9 J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。
    " b: F0 A$ m$ x  d 5.png
    ! M/ T- h) J2 q& c# l+ C: q$ ^$ G6 X( k
    % E* _% k% e$ R
    6.png
    6 X9 d" p1 T  _
    7 |9 ^9 C  t) v/ G3 {: A7 ~& S/ U
    " m8 d8 T: K6 Z: k: i( F; ~" smysql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。
    : r6 v# y; s6 @7 o, Z7 R: ]5 S! m+ o- \/ y6 d* g8 o
    explain的详解, U/ B+ g3 X$ H# [$ N

    9 Z! i  k% N6 ^$ S& u& j- k3 _参数说明:
    . c* Y; j1 ~  Pexplain后会出现十列数据,下面将介绍这下面的十列数据。
    . b: n' Y( W% \4 s5 M- d* a7 K' \' R/ t; Q( t: O
    id、select_type、table、type、possible_keys、key、key_len、ref、rows、Extra" N! o( p% v! G- t# t

    2 h% Q; z1 x* t9 N先附上案例表:
    1 x4 }+ k; H' N) t" S+ p
    1 K  ]( r# p/ d, n- p; a% Z7 @$ {9 hCREATE TABLE `taddr` (5 g/ i* T/ X& h  B1 e6 h+ d
      `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,# j' Z4 C3 j7 `1 K  D- |+ A
      `country` varchar(100) DEFAULT '',% m! N! i! H* \5 W
      `province` varchar(100) DEFAULT '',
    & d# U- E; L$ X3 Z) h" Y  {4 Q5 p. f2 j  PRIMARY KEY (`id`)
    . Z1 q6 P# |- n- h  K) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8
    % G' U; T( c4 Z( Z( N- H9 f7 Z0 Q/ g
    CREATE TABLE `user`  (
    ' W+ K: l! I0 ~  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    " T  I5 J  B  K: T- z* I  `username` varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
    9 u6 d; e) }7 O7 [8 s. w  `password` varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,3 L' j, [" r. t$ v
      `name` varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
    / z! Y& ~& A( Z* Y9 W8 w: T$ r0 U  `addr_id` int(11) NULL DEFAULT NULL,
    & ]$ W1 y0 ^- a! F* s  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
    1 Y$ O" u: k! D7 e9 L) D; e  INDEX `addr_id`(`addr_id`) USING BTREE5 `& @' `9 z* O
    ) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 3 CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Compact;+ \5 \7 V- L' U: ?- K2 c' v
    * R* W# Q6 [9 {

    , t3 L4 c6 X9 {$ o1 `6 fCREATE TABLE `type_time` (
    6 ]/ Q: B& B/ s6 A2 z  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    2 \7 S8 O/ D! w2 H  `time` varchar(255) DEFAULT '[]',
    , Q8 ?' V: \& J4 [  v. ]; E  `name` varchar(100) DEFAULT '',/ u9 n+ |; S" j0 ]3 \, ~. s
      PRIMARY KEY (`id`),
    1 x/ }! ]& L" j/ W0 J4 D3 ]  INDEX `name_time_index`(`name`,`time`) USING BTREE
    5 q9 d( v2 N$ y1 b1 u) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8
    ' {$ g0 |! n' n( i0 V' s% f2 }7 A
    一、id% F4 v) i0 m# q- i, I$ g% Y  J
    每个 SELECT语句都会自动分配的一个唯一标识符.
    # ~. E0 ?) Q! f, Z9 n' H0 y表示查询中操作表的顺序,有三种情况:
    * a- C3 G& L0 p) f6 w2 did相同:执行顺序由上到下+ n7 O7 S, m5 L7 U
    id不同:如果是子查询,id号会自增,id越大,优先级越高。- x  K7 B: B" U, g1 d
    id相同的不同的同时存在
    4 Z6 I3 U) p* U$ v( h2 w+ `4 _5 jid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。
    : @7 ~% @, ^, z% i7 p7 p% o
    & `" o4 |5 S% y二、select_type& y+ V6 m5 W. t" O0 U. {

    8 [+ q# c2 T* m! ?# ?5 `! _. J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
    # L4 ~* g2 |5 H& u( t# j- h% h5 L5 n0 R3 B
    2.1、simple
    $ q: m/ s& @& Z3 J! M) m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
    7 k8 \8 _/ J0 q) l! W# _
    / |0 A: x) F+ F3 V; u9 E) i+ M) CEXPLAIN select * from user5 E6 G4 P. u2 k1 Z: V
    2 L% [6 Y" ~" M( ]. o0 C0 E, v
    7.png $ e, L& I$ j* s  c
    / e: n0 y9 t8 ]
    EXPLAIN select u.id,u.addr_id,a.* from user u inner join taddr a on u.addr_id=a.id; K4 B& m3 _! I
    9.png
    * [, _' V2 J6 v6 l& B' K% K( t  g9 L
    # x, [, \" g9 d+ f1 z& a+ [' C# p2.2 primary
    4 n+ a; V0 y; H# S$ x, Y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。
    # e3 n, L$ e( x( m6 H
    + N  j6 ~  ?% O2 |2 U( W% @! P; O3 Jexplain select * from taddr t inner join (9 |" ]3 s' \1 w% o0 i' f4 C
    select addr_id from user ) u on t.id=u.addr_id
    5 m- |6 w# _( v+ {* ~! p 10.png
    3 E& }3 o( m# Q: J% C4 {explain select * from user u where u.addr_id =1q
    7 m. W  D" A" z  U3 ounion all
    " P1 o" f* h6 e, s; Q. {select * from user u where u.addr_id =2+ C! P  I. R6 _3 K' Q+ k
    11.png
    % S' L8 o* @$ A4 Q9 q4 \. @' b: O- N0 w2 m& T
    2.3 subquery" A2 X' k  L- j" d2 s5 `
    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
    6 j3 O5 X! Y- ?% V: k5 y4 ^2 J8 r8 e5 z/ b9 U  {) F  ~- n
    2.4 dependent subquery; P: L1 Q2 x- j6 B! \+ Y
    : T& `' P$ T- x0 h( C' k
    与dependent union类似,表示这个subquery的查询要受到外部表查询的影响! L! G2 c7 v2 d
    1 J! I4 w7 f" |7 Q
    explain select u.name,(select t.province from taddr t where u.addr_id=t.id) from user u
    4 b# ]$ u5 A9 V% K 12.png
    6 v, {1 ^7 `0 E7 j8 P2.5 union
    ! P& H3 C: S" i2 kunion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
    ; J# f3 c; u8 |% _& y- c6 L! L5 w8 m1 N  }
    三、table: T% ^  }% Z7 z; b/ 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( l5 D2 g( t: y) i3 g$ ?7 D3 ]
    如果不涉及对数据表的操作,那么这显示为null
    2 [+ K- A- m: C% }7 @( ]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。5 `9 v: V4 m% H: E8 t
    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。+ u0 t4 j+ f1 P' `) R

    : {5 n% T1 K3 U四、type
    % _$ W) X8 J$ T" ]% o% X% U' v8 C  f5 Y* I/ V
    依次从好到差:" ~: b) a$ r  A6 R. L4 D, ?
    system,const,eq_ref,ref,fulltext,ref_or_null,unique_subquery,
    - t- ~5 S) ]7 B- G9 F8 Y1 rindex_subquery,range,index_merge,index,ALL# [( F( v* R% M, K5 e6 m
    * e1 i( H& k3 Y3 Z) I$ n
    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
    $ L0 T8 w- N9 C- k9 K- T) A, ?: m
    . s8 K5 k5 J( Z' G1 m* [% M4、1 system, ~, e4 m7 K5 W
    表中只有一行数据或者是空表。9 b" d1 t. n& o  e& m# e
    + j# W+ E: c' T. R  y
    4、2const
    2 k/ r9 X+ e. B, s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。
    " U) l  U! U1 P- |2 L/ m, D: Y/ D/ ~/ q; U5 O: z* Q
    4、3 eq_ref- `: T( S$ }9 M
    关键字:连接字段主键或者唯一性索引。! l" B: N0 p' \- `% U2 Y
    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." {( t' K8 w6 D5 X
    " y6 J" p+ A) p! x6 _2 B
    EXPLAIN select u.id,u.addr_id,a.* from user u inner join taddr a on u.addr_id=a.id
    ) C6 K" j* v5 A6 [& z3 f  y' ]1 m; @& `3 T4 u# ^6 U" D5 Z3 |

    + r% C6 I+ O. ]9 X0 v" Q% A' } 13.png ! l7 z3 C( ^! I7 @4 F4 P1 u, e
    - J' h. P1 W( d
    # F6 ?4 u3 L* R) k" C

    4、4 ref
    ' B' F' V+ A$ I* J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
    * h. W0 I. B7 e
    8 A8 L% l3 |0 J* y$ |4.5 fulltext
    - s* {% _& A: 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7 q* `4 }0 \% X" F% H& R

    . ^1 s2 F8 W1 `1 T4、6 unique_subquery9 m2 Z  }: P3 H5 y
    用于where中的in形式子查询,子查询返回不重复值唯一值. O( I8 s4 ]; W: \
    ; O4 \( S# _9 ]( C2 I
    4、7 index_subquery$ F) M- }$ X$ L; k! ~6 A! `) u- ?
    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。
    2 [0 ]: f7 f. u" E* G( R0 {5 q  _1 O7 I: `6 |
    4、8 range8 m# x: K. f! Q; j+ W
    索引范围扫描,常用于使用>,<,is null,between ,in ,like等运算符的查询中。
    ; H  b9 Y% p, }2 |0 G/ L! [/ ^' o5 G
    explain select * from type_time a inner join (+ e7 n1 V4 c6 ^- v  P7 [
    select id from type_time where name =‘2’ and time in (‘2’,‘3’,‘4’) ) b on a.id=b.id; Q: L7 l1 {$ l, K; S) b, _
    ( H  W' ], c/ v: w! j) H) f6 X
    # i  `7 `' Y: ~
    15.png
    * x+ ^9 D9 j) T. E( V  k
    & W# G6 y5 `: V' V  t4 M! C- @4、9 index7 ~. K: P' ^- {6 X: Y
    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。
    : V2 I6 [7 t' g' v0 r( L* P: u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。+ V0 ~% Z$ E& @8 d! @: Y8 a, F

    3 a9 B* o, b# o' E; d. nexplain select * from user group by addr_id
    8 w7 }+ S& T% V# \
    * g/ x' }7 d4 q: ^* W! O# X: y: E) E% k

    - G4 J% C  s. i( R' |. m7 m9 @ 16.png # S  Y$ z3 x' y! ]
    9 `2 U& G$ j  K1 s: ^6 F- t
    explain select addr_id from user
    0 R1 y2 R9 [3 I& F7 p: j7 D% p- Y9 n$ G& Z. C: w6 r% l4 P
    17.png
      g3 P* q. n2 L7 D& ~2 e: U5 j% L* }1 v8 J$ L
    , a4 s, O4 W% R6 F6 B5 l6 b; L
    4、10 all- R8 N2 p! l# A* \8 ]5 Y! p; t* J
    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。5 G1 g8 M/ j0 Q+ L9 k6 L" N' u

    : j2 k. Q) r  T3 `五、possible_keys
    . I5 I& h! x. O: a  l! X) d; ?3 }8 w" R7 }0 W3 B; K; R
    此次查询中可能选用的索引,一个或多个
    + E: v, [: E- ^$ A7 G
    " k- v+ g$ S" P# [) o: [1 e* y六、key' u, a/ t6 ~- i" _1 w+ q2 Z4 p
    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。2 x% D4 y* J6 r# {9 a& y6 I' Q3 b0 M

    0 P! ^6 t7 ]. r" t七、key_len) l! N9 e4 b! `

    $ a: V8 Z. q5 B! o: Y6 I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
    7 S3 p- {! T4 O8 X7 ~# ]4 B# g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。' h$ H* O$ D) T% B5 D" H' {1 r$ F
    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。
    1 [0 C. T: v( E4 D" W/ u& ^) y3 }explain select id from type_time where name =‘2’ 用到长度303
    7 |! t" e+ d" I) }7 @: a. r6 H: h3 D7 B1 ~. |3 K
    18.png
    & n3 \* t7 e+ F9 J+ C, |% w" {' [explain select id from type_time where name =‘2’ and time in (‘2’,‘3’,‘4’) 用到长度 1071
    ) A1 p% B: Z, W& m+ H
    * o6 U3 M7 w: [3 U- I5 R% E3 T 19.png
    8 S2 d  G! `! _  e  C, P
    5 n9 A* {5 f! v0 |( Q3 W/ g八、ref6 h% ^' v' O3 ?% T/ ]0 n; M, }, F
    如果是使用的常数等值查询,这里会显示const0 [. ]% U& |& P3 v
    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! u! s& f% b- X
    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
    8 i9 {, \2 W4 S4 B1 X! h$ m( U: e* r
    九、rows
    ; U' {! A4 ~0 v6 d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)
    # q  {" ?3 j. E& Z9 ]9 C6 J) b" x0 e# x
    5 d# H+ y) y  z( T, `$ i十、extra
    # Y7 s3 b' ?* Q, {( q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:& E1 w5 j) s( e. V7 l

    0 ]: E: o+ \: `, Q8 O1 ]- Y" L10、1 using temporary) {3 P; s% h9 C) ]7 ~
    表示使用了临时表存储中间结果。8 @3 `/ _6 Q8 U8 f3 S- d
    MySQL在对查询结果order by和group by时使用临时表0 t/ z. @0 b5 ]/ G
    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,2 H# }* ^" g% M, X* d" W$ @
    used_tmp_table,used_tmp_disk_table才能看出来。
    2 W/ @0 X7 f6 E+ [9 b
    - d$ r2 `; r6 M- u, Wexplain select * from user u inner join taddr t on u.addr_id=t.id GROUP BY t.id) ?6 @# w/ p2 }
    7 M! x: f8 ~& a5 }* R- B3 i. }3 Y
    20.png 0 ]0 I2 ]; b  m# _

    * Z; o" N# y. E3 c1 [9 o2 K10、2 using filesort1 T5 G: I) b; j1 ^; w( b" A1 y
    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2 d: J9 K2 s5 ]& e

    , }4 U+ k% P$ ]8 B3 r& J8 o; Y# e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。) o+ A0 g% E# D/ o
    MySQL中无法利索引索引完成的排序操作称为“文件排序“; \- l" j* o# Y- f" D3 J" S

    9 W* r9 z( @; _* j; O3 L10、3 using index
    . c" X% k  D% E7 W" P$ F4 W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。2 O3 b. h6 @; G3 L9 c! X+ ^' s7 f
    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/ p* Z# Z: P/ q8 D1 f5 M, }# _" r
    错。
    ; q" l5 S) B3 }: g( u8 Y" e, \如果同时出现Using Where ,说明索引被用来执行查找索引键值
    ; p9 t- k, b) I, g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。# @9 l  c) V: ?3 J- s  H1 R$ A

    . G) \1 j8 h' y: L/ `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。3 j9 q$ z. t7 |' q: Z
    ————————————————
      Z7 y1 m6 _  Y8 k: U) Y  j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。
    % r$ e2 x( E& c# j& ~8 U原文链接:https://blog.csdn.net/fajing_feiyue/article/details/105616629/ S) P1 p, ^5 V+ M
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