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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
    , W* `( I4 [# \
    mysql索引和explain的详解索引原理分析6 S: i% {, r* s7 |9 m

    , f* d- i( {% R  n' f索引存储结构+ `% K2 C* f. c+ H5 @3 s
    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
    1 _. r0 n7 Z1 j+ X" J+ a. W0 g8 WMyISAM和InnoDB存储引擎:只支持B+ TREE索引, 也不能够更换
    $ r7 p+ h" p8 _: k% [6 ?, h; aMEMORY/HEAP存储引擎:支持HASH和BTREE索引
    / \  v, Q  K! A7 G; q- X2 S
    4 M, {; J6 |: Y( c5 y# |B树图示1 N! {" {! l+ ~% m4 G* q- p
    ' ?. M) h, e8 L7 _! q8 V
    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。
    ' q7 S; P4 K3 l4 C0 _7 G% @* R( I, B8 Q4 X) Z- W# Y
    1.png
    . |& |# T9 c7 b8 M. V$ |4 D0 g3 |3 K
    ; t, v" C& W- Z; K* U. W. B6 [
    B树和B+树的区别:
    / L" A4 R4 F' K4 b  p3 ?7 oB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& `) O2 |$ O1 F: z3 p  e2 M' ]
      X4 u* j& W" D" n  b5 s8 a4 N
    在结构上:8 a$ d# Y9 R" R
    (1) B树是非也只节点和叶子节点都会存储数据。
    6 X% \5 C" k& N/ I(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。( }( {0 k; J! ^$ N( U

    , `9 p4 i0 C- [4 S$ ?在性能上:; F/ e2 ~0 {6 b, 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。* T, y% o5 d& q
    (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。
    7 }6 k2 V3 \, O+ k. y$ H# y& [  ^& G1 x
    9 y" l& I8 r9 k& S/ \9 w& Q9 a& i5 g聚集索引(MyISAM)* A+ F) E  L/ ^0 t4 p
    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$ H+ [% @' R1 F' _2 V1 Q0 r3 F
    索引。
    ) s) e1 H$ s+ \3 d( F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。
    ; X& ^! w& ]0 h5 [- q( Q6 U, C3 ]" G' h7 g. _0 T8 }+ Q
    2.png , y+ G1 l  s) O9 }( O

    8 u. [8 K+ [* N' h2 V  U辅助索引(次要索引)
    9 p2 Q9 A6 U$ J! Y; {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,% V* r& C, \( I* D& n$ @; S6 v: l
    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
    " L0 Y1 {7 I5 e# V$ x* x 3.png
    2 n/ V! f  K0 h9 F4 A4 z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。
    ) r) m+ v* v3 ^- J
    " x8 d/ X8 M  D聚集索引(InnoDB)
    : z/ S1 Z( ~: j6 B; b1 x+ K
    ! ~$ ~" M+ \/ t- e2 F/ E+ X4 s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。' q2 k, Z  B0 f9 Y6 c
    辅助索引只会存储主键值8 [1 Y7 E# V( o' |
    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。- R# o3 P( k0 R2 r( }/ J0 s1 q

    7 R- R5 W. }1 b9 z" ^# }主键索引& s  O5 T6 D2 a
    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
    3 c; k& B" C% g" H1 M$ Q1 ]3 K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。
    0 R& F, q. v  Z& {( w- j1 V% J. P9 A9 j* Q* |5 `
    4.png ' o8 |0 w# j" q0 G2 Z; ^
    4 U  R2 E2 `& Z; D! K

    " l+ I% @) D0 \9 ~- V3 Z8 T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 i3 F- [8 h6 c- ]- ~
    5.png
    ( C0 ?5 t0 N5 N2 h0 q7 |5 x0 t3 S! y# I2 J

    / R0 H9 ~& |0 b, \2 x( j 6.png
    5 x: `8 r4 c3 ~  c" @, A* |2 z1 f3 X, `( U! ]' \

    ( H. p: v2 |, A. Q; o1 w. i& lmysql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。
    3 K. ?0 P1 J) @4 @; I
    & W) L$ o: ~* a. y* p) Q1 Sexplain的详解) B- B/ P+ a$ g7 e! c2 x1 V
    1 \) U! I# p" W. [5 B2 I* K
    参数说明:, M& G. O! d: l5 x/ q9 F; Y$ G3 y
    explain后会出现十列数据,下面将介绍这下面的十列数据。
    # ^) K* c0 m+ E. L* g% g( e3 x+ o
    id、select_type、table、type、possible_keys、key、key_len、ref、rows、Extra
    & B0 m6 u0 Z" Q7 c/ C% w. {  W- B' P7 e
    ( w. G4 g5 ]2 x* H0 B* j9 L' q先附上案例表:! g! q* x  W$ W: N/ j
    + u4 H& l4 E/ W' f
    CREATE TABLE `taddr` (, Z9 Q. n( f0 P8 r
      `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    . x4 p) Q) y% z* L  `country` varchar(100) DEFAULT '',
    - u* [+ y7 W+ o) P  `province` varchar(100) DEFAULT '',
    , V2 q, G/ V1 X: Z7 H  PRIMARY KEY (`id`), L8 P" |- l; G
    ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8- W0 j0 `9 D, T: ^0 j+ u' c
    0 q8 \9 @& \; _
    CREATE TABLE `user`  (
    3 n1 P. v2 W7 m  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,7 g- ^- X0 u' G% x3 P- U/ G7 S
      `username` varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,$ }& s# w4 V' F# |6 v
      `password` varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,9 b0 }  W' T4 D
      `name` varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,; x* Z) ^' f# Q. N( K
      `addr_id` int(11) NULL DEFAULT NULL,& J& M( Q: G+ f6 k& c. H+ T1 H* L: [
      PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
    ' Z6 T/ k; h) o- h( R  INDEX `addr_id`(`addr_id`) USING BTREE% t) g9 ]' F- Q& v- a, ?: c
    ) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 3 CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Compact;- C1 B/ _% V7 M& p3 p

    , P/ Y' A$ d2 T3 @3 U7 K& e) _, H& k6 k! `& k1 z; Y7 M( v, `- ?
    CREATE TABLE `type_time` (" R3 i4 d/ E3 A# J6 ]' e# e
      `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    ' ^' J& E* R6 r" z  `time` varchar(255) DEFAULT '[]',
    ( b" I6 F$ y4 }/ w  `name` varchar(100) DEFAULT '',  f( K  S3 G- t8 K: ]
      PRIMARY KEY (`id`),8 S+ }" A$ D+ H2 \, I
      INDEX `name_time_index`(`name`,`time`) USING BTREE
    * D1 z1 X( `) D) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8" P, i9 F1 o) X) \. m6 x& i8 @

    ' K1 h2 a# M# R一、id
    + s, J& H) z8 `' ]& T9 t每个 SELECT语句都会自动分配的一个唯一标识符.1 _" x% r, J# a3 l: B4 X
    表示查询中操作表的顺序,有三种情况:
    1 ]" e# V: [* N+ G! kid相同:执行顺序由上到下
    1 z3 E) k  V; p5 k/ g+ uid不同:如果是子查询,id号会自增,id越大,优先级越高。
    / T8 t3 N  M! m- mid相同的不同的同时存在! V! e% H" f0 U) s9 K: \! |5 u
    id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。
    / H, A* P7 ?0 b4 H, J* _0 K% t- v0 q: t  ~, {) r$ g4 E$ Y
    二、select_type1 `) J+ }4 J3 s2 ~
    8 k8 V9 O9 l1 e6 k) ~
    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7 |: [9 W* n# o

    0 C, E) v8 }. I2 n# o2.1、simple
    $ O3 o% Z8 B  F0 K; e% Q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 k/ L8 l! ^% u; j. f2 R6 ^/ F" i- J0 w& A
    EXPLAIN select * from user# \4 h" {1 K- z5 Q7 @4 ^  v

    , ^4 ]! g8 j8 Q0 K  X 7.png
      i# c+ ]7 g8 A7 q$ B9 h# q' W+ a- {- r: B6 ?. v& c# F& @0 f
    EXPLAIN select u.id,u.addr_id,a.* from user u inner join taddr a on u.addr_id=a.id, V6 T/ J+ g5 K+ T. v2 \# b
    9.png
    ! I6 W: D, E  i
    - K, e0 @6 `1 U% }; i2.2 primary
    " z7 {& z$ A( W0 G* z; ~$ G6 l& Q: q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。
    9 |" \' N2 e8 i' P- A! w& R% q# Q2 A
    explain select * from taddr t inner join (- ]$ X9 x# ]3 P
    select addr_id from user ) u on t.id=u.addr_id
    ! K  E& R! f/ s$ m7 H0 e 10.png 8 ]% u8 U% y5 ^5 ^3 P# i5 X
    explain select * from user u where u.addr_id =1q
      c* C3 w/ g, w7 c, h% Q$ x$ junion all
    $ N/ `: z, S; Q# s9 nselect * from user u where u.addr_id =2
    1 g7 G2 b) E! t: [" _& a1 I 11.png 6 o+ c; Z' B$ _  F& ]( v
    7 ]3 x' r0 |8 N! {7 I4 k3 t
    2.3 subquery
    , Z5 e, |( F! ]& R; W, \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+ i4 X* n+ ]! D! q/ d4 Z4 I
    ' B0 L, P( Y8 E8 i  N5 I( _  w
    2.4 dependent subquery
    % v6 t/ d  R, c, c4 z. T' Q% T
    & V  [' t; z) m  c( U与dependent union类似,表示这个subquery的查询要受到外部表查询的影响4 C  C8 [1 j, K* |( B1 C5 H9 A# h
    / C% X7 H7 ?6 u  ^. x& @
    explain select u.name,(select t.province from taddr t where u.addr_id=t.id) from user u
    1 X4 p/ f( g. l0 }* H1 J3 g" i! ^9 S 12.png
    9 M8 y' U/ j) x! n& I; E2.5 union, L8 q+ x# e' F0 g$ J
    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+ |% E4 q" j3 F
    ' L+ r* J* E. f& J* J6 m6 v6 N4 p/ r
    三、table
    8 d8 ^* H. F* a# D+ Q' z& @$ _, d/ _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, f! J/ ?* E- R/ _* l
    如果不涉及对数据表的操作,那么这显示为null
      s1 ^- Y4 d) ~3 ]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。
    4 {4 [. N' }4 H& q0 |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。
    # B  K; J* k$ t( N: w+ c$ E, {$ A. G8 H/ ^$ i4 ?% l2 V
    四、type" ?+ R1 e. X: I4 Z' E% E6 Z) T1 I

    / R' B  B+ d; g, t" I依次从好到差:
    / o$ s8 R! i( P- Psystem,const,eq_ref,ref,fulltext,ref_or_null,unique_subquery," `" T& e7 s$ `+ y8 ?  q/ s
    index_subquery,range,index_merge,index,ALL* J" v' H, w. d/ a$ C

    * ^+ U6 E0 \4 m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
    - ~- [* d; u' O' B! z2 {5 v5 L$ E: O, V# Y. C" b  s9 O8 h9 C
    4、1 system
    ! n1 x0 g8 s1 t- h$ u表中只有一行数据或者是空表。1 k+ Y2 P! y) }/ Q6 ~, ^) x5 O
    3 _, ^( z- W' W# f
    4、2const
    ; \. B! D  y: u' @  |3 o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。
    2 b5 [0 a! B5 N2 W0 o* z; X; G4 J2 v0 z* V
    4、3 eq_ref9 x( p; R0 v( c; Y  d3 W) G
    关键字:连接字段主键或者唯一性索引。! F1 b+ c/ U$ F/ F4 p9 ^
    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 A* Y; A' y0 W9 s

    1 w, C6 ~6 O% e' O% g8 BEXPLAIN select u.id,u.addr_id,a.* from user u inner join taddr a on u.addr_id=a.id
    ! O" F- n& j9 b, O/ ]8 S! N0 }; C8 f" b* ]3 m9 M

    " B  p+ J* S4 O6 u7 ]5 W* |5 A 13.png
    : O, f2 v. Z* K" [
    + `2 p- Q' a% {! d* j; o" D+ G
    3 `8 f4 g- |* _2 H

    4、4 ref' b9 s" G- y1 B
    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
    9 }5 g( E9 z3 c1 ]4 I! `/ y) k% k2 Q' T
    4.5 fulltext& l" E9 A! z, i' S2 v4 T/ t+ ^+ w
    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& s3 R  ^4 K* g& z0 q
    ( H: y8 }0 q" d$ f1 m1 t5 {
    4、6 unique_subquery8 A1 [; A3 p0 M. A, ]! Y  Y9 M. [
    用于where中的in形式子查询,子查询返回不重复值唯一值
    6 ~2 W" R( q- R5 _
    ( W* N- {9 F% h) F" {. Q4、7 index_subquery
    ( W" o: H4 K- c, e& Q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。
    8 M$ {# l& |2 z, }: m& C. {
    " V$ e0 Z- j' T4、8 range! S! P( m  s& S7 z2 I6 z! |
    索引范围扫描,常用于使用>,<,is null,between ,in ,like等运算符的查询中。
    + O% `* [( d5 X4 }( W! ~- C; _$ n6 f/ s
    explain select * from type_time a inner join (2 F' h- g& z, f1 i" ?( D
    select id from type_time where name =‘2’ and time in (‘2’,‘3’,‘4’) ) b on a.id=b.id. m6 B. A) I# D0 E- ]

    ; M  M3 K& k4 ~" v+ m( n) h6 A% M& u' V- j$ k2 u
    15.png
    : ^1 w  q  I  h  ?, `' ^% q
    8 h% v! ?  Q! J4 `8 D# r. t4、9 index1 h7 a% J  n( O
    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。; ^+ x4 P( M" x# A  G3 T" }0 S
    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。; A0 c- ], C5 a6 m. h  m) z; a
    0 g  m- a1 t2 p5 H$ g1 J
    explain select * from user group by addr_id
    3 B4 w6 h! Q+ O% ^
    & S) ~* k4 y/ _) C* B+ c" ~3 S* F+ X. A7 e  m# Y* u, G

    8 R: n( ~% a3 c4 ]6 \1 R5 f 16.png ; l8 ^3 W. G. Q5 j& C& T

    3 @% ?( \% z# [0 @& Pexplain select addr_id from user' x) y5 U" {1 D& N; D
    8 e) v  o% I$ p0 w1 u& w! V
    17.png
    5 C' `# k/ D. C& ^4 p: H  v2 d$ [
    ) @: |3 X0 Q1 G6 u7 H/ f8 n0 A7 u8 x. o
    3 b/ A8 ^. E* `. |4、10 all
    & f3 c/ H. w& i; }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。
    ) H/ ~) K! b& o; @; {( P  A, m
    4 N" h5 O( ~  i: H  }, t五、possible_keys
    : \3 U% q) _8 Q" D* ^( g3 O% `% d4 V! S$ }7 p% `! M, X3 g2 K
    此次查询中可能选用的索引,一个或多个# o: A5 c' `4 S! m% a

    0 m% S7 M5 N4 k% a六、key
    4 w/ o/ [7 p1 j/ P  e3 J3 {) q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。
    ! L9 t3 ?+ _1 A0 `7 k& X# P
    ' x/ \( E" f' R8 c, s, y7 o9 ?七、key_len& g: `$ G8 h2 i7 S9 {7 `  m/ R, F

    5 S0 O* J/ o7 l8 M! ^" @, b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
    ; m* N0 U  P7 E- j, G; ^! @* a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。
    1 G1 x: n9 b5 [+ D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。4 N9 L% z. _; Z* K
    explain select id from type_time where name =‘2’ 用到长度303
    : E( D5 z% \; _& X) W
    & [, B' I! H: m+ X* Q$ e 18.png 6 w5 ~+ t: `' J8 n5 l8 W
    explain select id from type_time where name =‘2’ and time in (‘2’,‘3’,‘4’) 用到长度 1071( L$ ]  k8 P' D* T6 v% l! e; n

    . |5 S" J! H) B, C 19.png
    ; s, |! K9 ]! C% ^* d
    6 m0 K1 x. n- e) b9 o八、ref$ A; t/ L) |2 R# O0 M) c  I. {
    如果是使用的常数等值查询,这里会显示const
    2 `% b2 h8 ~# R& `7 j$ ~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
    / [9 {% K/ X8 m$ w- Z& }7 @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func9 {' g" L+ K" q  K) X4 v, c
    # t- [8 W5 I# z1 Z' F8 }7 q: {
    九、rows/ o2 j/ K* k1 @5 ]! h, }
    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)% t6 Y6 ^4 M+ {& ]6 w

    7 z  Q, t0 v9 _1 S6 a十、extra, {+ G: x0 C5 M: o# a
    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:
    " H  s& }" w5 w5 D  u/ R) O  S8 x4 `; r# @8 \3 [) v" ^
    10、1 using temporary+ ?, U# d2 F( c; ]) K
    表示使用了临时表存储中间结果。, X2 c) h6 ^/ n7 n
    MySQL在对查询结果order by和group by时使用临时表, p2 }: f" s1 j- l2 V0 j
    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,; u& U3 v7 M! Q
    used_tmp_table,used_tmp_disk_table才能看出来。
    " U7 ~. b4 P  Y5 I" C, t, C1 U7 c. v
    explain select * from user u inner join taddr t on u.addr_id=t.id GROUP BY t.id
    * K9 _1 u/ \) H8 c7 n& Y- M: B( u' `% A; [
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    ( Q# K' X) P' }6 `% E# P4 }
    ) ]0 u  O6 a0 @. j) ^* Y10、2 using filesort
    1 c" O% `5 |9 T# e" K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! F+ b& W* }2 Y

    - D: a: E* u( c9 {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。! {5 b" ~& L7 N3 ^, P+ L! I0 q
    MySQL中无法利索引索引完成的排序操作称为“文件排序“7 k  g5 l& ]4 L8 }# s
    8 x# L6 @( ?# ~( U( E. h
    10、3 using index  g) X& O& X+ r# J& ^$ u3 Q
    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。
    8 Z" D& O9 X( q! {0 d) W  u1 g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$ C1 V% @& j. {# I. z  k7 Q
    错。
    , u1 e9 D2 S5 a% J* i- z如果同时出现Using Where ,说明索引被用来执行查找索引键值' b/ s1 z, ?' D; r# M" M# Q
    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。  D4 d3 B& V0 S
    : R# E4 m! c( [4 h! @/ ?
    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。! B+ t- |; N5 q+ J
    ————————————————
    ! p$ z  f* E. Q# C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。
    3 j* f. b# N) N2 e6 Z/ d原文链接:https://blog.csdn.net/fajing_feiyue/article/details/105616629: F" W, u& N+ p* h( y- s

    2 ]' g! l. d; f6 h# j
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