在线时间 1630 小时 最后登录 2024-1-29 注册时间 2017-5-16 听众数 82 收听数 1 能力 120 分 体力 563425 点 威望 12 点 阅读权限 255 积分 174250 相册 1 日志 0 记录 0 帖子 5313 主题 5273 精华 3 分享 0 好友 163
TA的每日心情 开心 2021-8-11 17:59
签到天数: 17 天
[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
) @/ D( V* a3 `* S7 g6 s4 b
mysql索引和explain的详解 索引原理分析
, E$ w, U0 ?6 k! K
$ U1 I1 ` w8 p+ {6 [ s' Z% j* y 索引存储结构0 |* w/ K& K( D( x7 p) X0 j
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
% \8 N5 c! ^2 k MyISAM和InnoDB存储引擎:只支持B+ TREE索引, 也不能够更换
- c8 f( i9 p& u6 G MEMORY/HEAP存储引擎:支持HASH和BTREE索引% L6 k/ W; s4 H( v
- L) q2 O! P3 k0 U; I+ y( i B树图示
' w9 a6 B0 u( q4 C! x
" ~1 D1 ]" @$ o 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。' l: b' a7 I# b5 a8 X
6 L& K8 ^3 h, J* Q7 X a% s8 H3 I) J
% i- m/ V8 S. |; N
0 D8 I" u; X8 s' A 6 ?. q& r1 v, X X8 z
B树和B+树的区别:
! j/ \$ S% A* \! \ 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/ P6 o! o0 X, G; `0 X
7 e% t* V. S! J+ k) C$ B5 D
在结构上:
@/ r i0 | } |$ ~ (1) B树是非也只节点和叶子节点都会存储数据。2 C" E2 {4 d! y; n* z. M7 Z; |
(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。
5 H u E, b2 p. b9 H' E / h/ f+ z% Y( G4 M. ?% ~8 P( C
在性能上:
- V6 I" W/ Q3 z, T6 M (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。# z0 a8 v, Q9 O# V: 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。
# z A" u* T6 _5 }$ _ R$ [$ R % E* ~, S2 B4 d7 F. }$ q+ T
聚集索引(MyISAM)2 F* k5 e. H2 z# a3 r4 I9 o
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
) O' v6 [# _; d6 d/ p+ Q+ a! O 索引。* N# q) N8 n; \& ]. \* a# y
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。; l; G0 t% M8 r& M% f
$ b% B3 o8 u0 g9 n
: w: T: p6 x4 E
( O( W ~, X1 j
辅助索引(次要索引)
: { b) W+ p2 n' Y1 }+ O' s( g 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, . {, ]( Y9 P. t) W, P
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
/ X! _2 U }+ x7 _) B" w
+ b" f1 c' O) r. ^! k3 ~2 w8 I" { 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。
) h4 h# }2 X7 ]$ P : L' k k1 o( j2 U8 ]& _' E
聚集索引(InnoDB)
& F6 z! s% S( Z( @# S
8 |9 g# W4 v& l& ] 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。: O+ c7 }6 z9 }6 N. l
辅助索引只会存储主键值
" r0 t3 j5 {6 n5 l/ @; 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。) L* v" F6 \) u. N5 `
' K* w( i( |3 U* ` 主键索引* g7 p+ W) B1 r) C4 z: T2 u
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
6 [5 { a" D8 Y c' j) R 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。 D7 b; N. \1 U- T
/ X( V; W# Y% ]' h+ Q
% u! q- t+ p) c; ] : O8 _ j" b8 _- o
- `* K" c, w2 S2 q. ]
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。 3 Y V Z, a4 g# [
' x2 {6 w$ E/ H( E9 m" @! g
) Y& I3 y# Q& J& f9 n& c) o7 e
/ F# t1 y+ w5 M- ?4 I, q
' v) K, p0 |3 |( K. Y# y! n& Z7 | & c5 ~( A4 ~: a4 p: q$ B/ ~& y
3 O4 L' S: X4 T/ t) E j 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。
, S4 U$ [# q5 E* r8 |1 h e 5 x6 Q+ y* A0 d- ?; ]% @* b
explain的详解, a7 D4 w' W! z' x/ V
' \: F1 W3 a/ \9 D/ `$ [
参数说明:
. {) _8 |1 U1 I explain后会出现十列数据,下面将介绍这下面的十列数据。 W/ m- A) f! f0 e8 i4 |
5 P, |! c* z a& c
id、select_type、table、type、possible_keys、key、key_len、ref、rows、Extra
3 d5 G+ u( j3 N : d3 ~0 f4 |; W: d, c
先附上案例表: a8 x X& a; ?3 L7 E
/ _& C7 d" m: R# q$ M
CREATE TABLE `taddr` (
6 w5 j2 R5 x x% N `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,( f1 d; V( j5 W# Q4 q0 Z9 O* v
`country` varchar(100) DEFAULT '',
$ @7 g" ?" x+ x: {, B. o `province` varchar(100) DEFAULT '',& h* v# z5 _# L5 L4 Z
PRIMARY KEY (`id`)5 J+ x7 A5 H, U
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8
) I5 M: v* c* y. R
; D' D8 R2 C/ a CREATE TABLE `user` (
( k( i N: E; ]7 Y. c, f `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,6 [. s, G4 u& a" i2 P/ d
`username` varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,- Y0 c4 H3 h: t6 i
`password` varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,2 U8 Y* S0 w; G( K( R0 X2 t
`name` varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
" o1 x: |9 L2 V% {0 r `addr_id` int(11) NULL DEFAULT NULL,3 C' t5 F, \) K; W; L. k; W
PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
$ q+ ^/ A$ Q ]3 Y INDEX `addr_id`(`addr_id`) USING BTREE
# H; Y Z' j8 |2 j! u ) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 3 CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Compact;
& m* H K. D! } 3 T J# Z/ O: C4 r- l
9 ~1 A9 O2 w9 r5 y. y CREATE TABLE `type_time` (6 o" h1 a. j! b
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,) t Z0 R" e0 {+ x j. C( U3 e
`time` varchar(255) DEFAULT '[]',
/ @: Z; q- G1 |! Y( d \ `name` varchar(100) DEFAULT '',
e4 ]9 L; n. Y0 P PRIMARY KEY (`id`),7 b( b& p% E, W$ W, t
INDEX `name_time_index`(`name`,`time`) USING BTREE
& L0 O+ }( l: `( { ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8 A T" f; w& O3 ^) L- b. R
3 k3 }$ Y! Z5 b; ]2 H6 K: { 一、id
' g. _# g. b: V D' \ 每个 SELECT语句都会自动分配的一个唯一标识符.
; I( K7 t8 O; Q 表示查询中操作表的顺序,有三种情况: l+ \# q$ _( M$ J9 t/ ^$ Y3 m: }
id相同:执行顺序由上到下$ T4 H. g6 r5 Z: B* S
id不同:如果是子查询,id号会自增,id越大,优先级越高。1 _( M2 K9 s" H- ~% _
id相同的不同的同时存在- `. N% K+ R- R! z
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。2 w) Q! W- `3 N& P+ Q+ q
$ j. q9 q4 k$ l1 ^* }& Q% T
二、select_type v$ Y3 J9 D) s& W0 n
+ ]& M5 ]* S$ P9 m: z& ?" G 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
4 u( F- l7 e# ]9 z3 u ! |8 Z4 b# o2 z: t& Y! G
2.1、simple# r t2 D; |6 ?4 C
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
2 Q$ u6 k: |$ _4 |4 T/ V( T
" w2 O" v# R( F9 \9 e# o EXPLAIN select * from user% h/ T4 F0 Z4 q: p% [& a( _
% _0 Z. N4 \8 a, E4 J8 R% u
: ~, {' s. p1 k
. Y# v" m- ` b5 C. A9 N EXPLAIN select u.id,u.addr_id,a.* from user u inner join taddr a on u.addr_id=a.id
/ c! s3 p, @* g6 D5 T0 z
+ B& h3 y9 }1 y# T1 ^$ r o/ v- e% r
% n+ O8 x S5 X6 R; Q 2.2 primary
$ J2 J! z2 o- @% \' V- \ 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。
; w5 Q' c+ Y2 y# n
7 z3 I- z7 _8 e% k explain select * from taddr t inner join (
" u5 }! r' Z. v( f5 c select addr_id from user ) u on t.id=u.addr_id1 s; s c0 c1 X- T* W5 ]
+ q. l( a0 B% L' {- G, a) j' M explain select * from user u where u.addr_id =1q S5 g0 I+ c! u1 w8 h
union all
. F9 W/ A4 r$ j% j select * from user u where u.addr_id =2 % {2 u, j! [( T% [+ a( ^
& }+ Q6 i' }" d! g7 `( V0 p
1 _2 A+ A2 ?7 t" ^. r _% _1 s' p6 U. S
2.3 subquery$ D6 N* }7 |4 Q2 }4 ^) p0 h3 ~6 j
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 B( V4 J+ f4 S! e% B1 L1 u8 i
9 y6 @9 R8 @! ?4 x3 V1 W% J 2.4 dependent subquery
- E$ Y5 R, [7 n& C0 w2 | & |# E% \, S# { @' V
与dependent union类似,表示这个subquery的查询要受到外部表查询的影响
# s5 a- K; M( P1 e3 ^ ) A( d1 z! d- ?! b) N1 D
explain select u.name,(select t.province from taddr t where u.addr_id=t.id) from user u
$ u3 s2 s3 ?) _6 @1 w, E
' K* \! w8 {9 w 2.5 union, t# t3 y1 o" n$ o
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/ B! ~3 G# ]$ n( v
0 y/ m( _8 T( R) Y) Y. [# g 三、table& f, a, Z7 u c& D- ^2 E
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
3 V( h/ w: x/ E1 \ 如果不涉及对数据表的操作,那么这显示为null
3 o) h/ U" }& k- ^ 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。1 I# r `2 C& {5 H8 b
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。
9 q% u, z1 a; q# A/ ^; _! H
6 h# j- G# l2 Q p- I) ~ 四、type: P G9 S' d: y
" q0 w- u' R; v/ \, s
依次从好到差:% Z' _; ]! z1 L% I, {. [+ X/ Z( d
system,const,eq_ref,ref,fulltext,ref_or_null,unique_subquery,0 @7 {* V: o v; x# M
index_subquery,range,index_merge,index,ALL7 Z& ?, l3 p2 v |1 n' w
' w$ d' C @8 E0 {5 {; K9 ?. ^3 d
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1 e' \7 e4 _, ?: m
# z% v! I7 ?! ^* D7 J7 C 4、1 system
4 J* l& Q! [) a 表中只有一行数据或者是空表。; U7 D i& G" b' Q7 A/ p" z3 a
4 {, d0 D+ {) R! a
4、2const
/ B9 t5 _+ I) w7 |3 h, x4 u5 t 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。
; B1 I# V/ L: k9 V
( E0 `+ q$ X l2 \0 b/ r0 y 4、3 eq_ref9 M; A! a# Y3 N% A- N; h
关键字:连接字段主键或者唯一性索引。) \5 [' {7 a3 n5 S
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.
4 `6 R2 ]. x( i5 g+ N1 S! | 7 |0 j# m! ? v
EXPLAIN select u.id,u.addr_id,a.* from user u inner join taddr a on u.addr_id=a.id' x2 U/ r2 j/ i6 k, g2 y
5 d* K. I: T. W
; y! j0 Z" p: ?- F+ |2 R2 b
: P" g, _# m) O0 y2 v
' }8 ^8 [) C' L. f5 p! q: F U
- |+ m6 z# r" b4 _5 }2 S2 @2 p4 f' y 4、4 ref
( J* B. i$ l, s3 [- u/ i) m/ ] 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
: J7 I* \( ~) ^( L, A+ Y
4 r3 E, f0 i* A! L& a0 C* n 4.5 fulltext0 h2 q% Y9 p+ N. m: L
全文索引检索,要注意,全文索引的优先级很高,若全高索引和普通索引同时存在时,mysql不管代价,优先选择使用全文索引) Y; l$ u- v, O5 \9 Q; _ w/ m
0 z* V4 j- Z. o- N6 I
4、6 unique_subquery8 u' ?! d) i+ }
用于where中的in形式子查询,子查询返回不重复值唯一值
4 Z) ~9 @$ C; y" A9 r0 e' {7 u. W - A4 S1 p# ]5 \) Y1 T. T l( o
4、7 index_subquery! V6 ?$ G5 M* P& \9 ^
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。
, J& q" p6 O. A/ U, l 5 Y; Z; R7 k4 Q8 ]* ?. t, i9 `
4、8 range
3 J; f: q4 u" t 索引范围扫描,常用于使用>,<,is null,between ,in ,like等运算符的查询中。
" ]: j" U! j4 ~8 i; y( s4 t 1 B8 b! {2 T' I7 z" Z
explain select * from type_time a inner join (& b8 A: D- J! F! X' Q
select id from type_time where name =‘2’ and time in (‘2’,‘3’,‘4’) ) b on a.id=b.id
- N* ]# r1 Z2 V9 ~; P8 `
; Y$ `" q+ h; C# w6 u X! E' I % Z M+ `% }# {- q
/ }/ K7 p6 n1 k) L( N $ w* A& F/ Q \+ Y* p
4、9 index
5 {5 ^$ N3 r# [4 W0 ]3 g 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。) Y: D3 E7 f$ k; R/ }' K( |: o
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。
: J0 K9 y: t0 _- f- r* U, }7 H 9 ^2 E* m- x, K# M) ]
explain select * from user group by addr_id
" q4 ^9 U3 k6 Z+ @/ d& u* K4 c, Y, J 0 \( {9 _/ X G% ? M2 n& G5 K
- C. m4 K- x% O
2 v8 `1 w- ?' s, ^0 W ]( E
) u1 K/ k& j9 \" I
; B" T Q6 C9 @9 g a
explain select addr_id from user6 K* i& T: L D, a, A3 q0 e# N, L( U
2 x. {' e* O/ f& H( `' Z
% O. Q) | a* i* U5 z/ Q
6 ]1 u) B9 {) _( s1 w
6 J- p# U6 u- N
4、10 all
! [: R- d* G! X2 l! 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。: H( z; v. s# F( A$ J# b/ b+ u
% d3 o- x+ |3 _
五、possible_keys: A6 W, Q2 [% r* O
" r- n; ~8 ~; d9 Y, D
此次查询中可能选用的索引,一个或多个
1 u& i, E; V5 ^( Q+ H
" {$ ]( Q& q% V, k( |5 f' y 六、key9 ~ ]: W/ m, P, q* U5 y# k
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。# u% e0 w1 J' x# B1 X: r; Z
' X$ t1 a' L4 b1 _. r. K
七、key_len
% X. K6 \* N \3 J: |
( r! q3 ]! m) d: X- A; 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; j* P, \9 H- Y0 ]3 }0 `% f0 C
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。
5 A% t7 |! U- E+ q7 r 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。* q6 l s4 V! G1 n: {
explain select id from type_time where name =‘2’ 用到长度303/ A; e5 ?; b+ s8 y5 w
3 L9 Z, E/ ]) w& E
* U( V9 g0 K: ^6 m
explain select id from type_time where name =‘2’ and time in (‘2’,‘3’,‘4’) 用到长度 1071
5 m; l- u9 s* Z' `+ e - Z U' ?* O3 p c- M& X# q- t
' P! Z3 Q6 [5 j. b' F* g
6 O6 b; A$ s5 \7 U. t$ K 八、ref
% n/ i! I8 }3 A) w( A' W3 x 如果是使用的常数等值查询,这里会显示const! v5 E% J8 E. [- f2 f
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
1 d# X% _2 v5 E: p4 ^" E 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
0 ]: W2 J; S p' v
2 V, p/ p* F5 q$ u Q3 K7 f' ] 九、rows( j: x# N5 Q& E1 G `% {
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)
$ t# b# y( r- c3 a4 ]' R 3 d P; U; a* a/ G. |; c# C
十、extra. n& p0 Y' i3 L+ c1 M$ ]9 [9 m
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:
8 s* A" f+ L x# x6 `0 h : _1 P- W' N [) p! k1 }( x# d1 L
10、1 using temporary2 D; r# Z$ \( L5 Q& G9 Z" r
表示使用了临时表存储中间结果。
7 Z, }! w/ k3 _ MySQL在对查询结果order by和group by时使用临时表2 L2 P s1 ` X
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,
: }9 z* P C) t/ m* E4 [; [ used_tmp_table,used_tmp_disk_table才能看出来。
! J+ U2 W" A* j; \" E( f
; S1 J& L: T& L( S explain select * from user u inner join taddr t on u.addr_id=t.id GROUP BY t.id
% I! W, y( d% } L
9 j- L1 a/ `/ _' O/ `6 }4 o$ Q2 c
# z! T- L* D& [, K
5 M t" I3 y; [ A; t& F5 B 10、2 using filesort
4 k% G3 R) V4 }5 w( ? 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
0 t7 S/ [' [# T9 ^" ]
+ l7 g3 ?6 h" I1 T* i7 c# r* q% x 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$ z) I( p+ u0 @$ ^" O/ R4 }8 Z MySQL中无法利索引索引完成的排序操作称为“文件排序“3 ]: Z* C; h% L) i% g) z7 s
e( i( A8 I U+ F
10、3 using index3 Y1 [/ P6 _. {/ ]5 S! @
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。
' M b! }( k5 m1 i- 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
8 e$ k( o }$ C- p1 k 错。
! K$ S8 k# T: B! h( R 如果同时出现Using Where ,说明索引被用来执行查找索引键值
: Z5 R% ]1 `9 ^! 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。
7 r) ~. J) V! b% A1 g+ q 3 ]& b) e; x! Q. q1 ?% P* }
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。; I4 J/ ]3 D2 o$ w- p! N/ \! v8 T
————————————————$ S1 z3 c; O9 h6 t; {5 \% L
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。
* S: c1 q7 d! G8 [ 原文链接:https://blog.csdn.net/fajing_feiyue/article/details/1056166299 V! V- }, i7 C, z
" N4 G3 q1 w( t* E, R( @/ }
$ w+ b1 c; i. z% } e, j+ A
zan