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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

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    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

    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 |正序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    ; S. `1 A( P- f, X. C3 y) w
    mysql索引和explain的详解索引原理分析
    ' t% y* s8 X) d4 u, c% `- w' C% R0 u+ B& K- C2 N/ Z! c  k. B
    索引存储结构
    * f$ m# c6 |" k0 d8 y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+ }' Z5 _, g0 o* P  V  o
    MyISAM和InnoDB存储引擎:只支持B+ TREE索引, 也不能够更换
    & D7 m& |: @9 y% u/ |4 CMEMORY/HEAP存储引擎:支持HASH和BTREE索引/ @; K: a. A& _
    & U' m: R& I- D1 M4 N1 ^2 x
    B树图示- h2 `( x# z% P7 c

    * H' U& c8 n9 ^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。- i$ g! O" ~. ]! m5 W- [

    1 X& y$ m0 d3 C) m7 p- }' D 1.png 2 ?+ H" f$ I; G" r/ [  U. a4 |

    9 U3 K/ J6 p: H: P1 F* A- r& u
    , n1 H, ?7 X; p' \# Z9 c7 UB树和B+树的区别:
    " P1 ^5 }- A. p) A( uB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. H$ h6 }/ b& O7 Y$ f/ G2 N
    2 S; v# ]5 ^- W+ [3 W/ r
    在结构上:3 t- b8 F" n3 \1 L$ I) A& H
    (1) B树是非也只节点和叶子节点都会存储数据。
    $ X4 Y$ X) q  Y(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 o8 J7 R; g& K. l: l8 V) L' f
    ) A5 E/ W( Y: F: a% J) T+ G
    在性能上:$ T/ V4 z& d: n* d# h
    (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。
    ! f8 w! p/ |" `* c& p4 G- {$ 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。
    / M3 x' B- a1 d( k- ?4 Q1 H, E
    4 t. _3 n& A$ H, n8 x7 I6 [& L6 q聚集索引(MyISAM)
    1 h( m, p  ^( e3 _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
    ) j) o, \9 \/ l索引。
    * b; f* \4 [# U( b5 g4 z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。. {( x4 \4 z2 b
    , L! i" i, b; Y& b9 f! Z
    2.png
      K  }5 D: ?% l1 W0 d- x
    ) p& |- w6 Q! r# j5 j3 C辅助索引(次要索引)! T% K. H" @  I# I$ I  E/ J
    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,# W; y$ {' G) z8 T8 w, m# i% W
    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
    ' `0 |/ q+ A3 k$ L! g  A 3.png   z5 Z# e% z" K2 U  F
    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。
    6 @% W! j: G- u& N0 x
    1 Y- S- d! e$ l) i+ R3 H1 e聚集索引(InnoDB)
    6 t) m) p/ T* B2 t- y" B! @9 P, o* z  c$ ]% y* J6 s; F$ E
    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。! r8 L4 U" o7 K) _) e2 L" B& _1 X
    辅助索引只会存储主键值& B0 n1 s1 _- ?! b) u0 D% t: 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。
    - a6 N' t2 ]. K' ~' E
    % a7 d: m, ~" x  M; r6 d主键索引
    . m% F1 v5 i% t+ K4 E. Q1.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, v- a: A, z9 K2 d7 ?8 _
    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。
    2 S2 l* F; b: q) J9 W3 w8 o* }9 G- h/ u# o: ~3 B* ^+ B
    4.png 1 k& b! s( R, C7 d; p9 e/ s" F* B3 Z

    9 _) r  V' V+ X' [1 t) ]: E* ^- ?5 [! N; S. J( G6 F5 O
    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。
    1 ~) m; G7 H0 f 5.png * P  v0 N1 g8 e: K( h% ^6 u

    1 Y- ]4 K- G* v& Y3 \
    # Z% p7 ]9 X5 |( q6 V+ {+ @+ b$ y 6.png
    ( h6 X  ?$ ~  x1 W6 \
    2 c9 @. [) D( E' u1 H; \, [. F# c# L5 Q: J, L
    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。
    * T+ s2 c4 ^5 c
    ( S# C6 P$ Y" r/ d: N8 |explain的详解
    - C! E5 P# L# J, \7 f7 d, d& R: T' x' E" v6 g" ]$ t% m4 a& `* z
    参数说明:
      U( }, q) c' ?# f; G2 M8 ?7 iexplain后会出现十列数据,下面将介绍这下面的十列数据。$ }+ \* z" U, c* D8 I
    / b2 H! v$ i8 d, t+ \2 {5 @
    id、select_type、table、type、possible_keys、key、key_len、ref、rows、Extra* \) Q2 Q- h3 o1 Q. k' i

    + Z  x  @% R+ t3 ]7 m先附上案例表:; C, r) z3 Z& S* p2 ]6 A3 I/ ]
    4 ~3 c# ~2 c$ {& Y: B
    CREATE TABLE `taddr` (
    + ?& t1 b* O; v* Z( b! g  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    2 t) }6 P8 k1 s. U8 A$ `- y7 \  `country` varchar(100) DEFAULT '',, B  r5 o; `/ |
      `province` varchar(100) DEFAULT '',
    9 j/ G0 C9 ~% {3 Z: g4 k* |# s  PRIMARY KEY (`id`)
    6 x) ~8 ]! H. _& t) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8
    * ~1 R1 q" B) N) A- c' T5 j
    6 E& U; B4 J; k- h7 r( y' D4 JCREATE TABLE `user`  (
    & d( }+ u9 X7 w" h8 f( b) ~& t  b  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    % _, A  r) N/ s! B0 L" B  `username` varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
    ' x: K! M/ E6 T  `password` varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,9 O/ Z& x5 [* f, N/ ~3 J8 t
      `name` varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,0 m: A, ?0 X. u4 Z
      `addr_id` int(11) NULL DEFAULT NULL,9 j+ ^  S" @3 M' @
      PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
    - E5 |; C, A7 }# \0 C* R- p  INDEX `addr_id`(`addr_id`) USING BTREE
    4 B7 S% ^8 \* i1 t% C$ ?; r) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 3 CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Compact;' |# t; {( M, m2 F

    5 g% A. V9 E3 d" ?. f/ G7 L  ~( t) ]$ q4 k( C! d
    CREATE TABLE `type_time` (
    ; f% B; W! |; I0 b; J0 N- Z  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    $ L+ a- {0 p2 z! V2 i8 R2 A- G( ?  `time` varchar(255) DEFAULT '[]',/ y1 X% h5 m: }: \2 I: P) p
      `name` varchar(100) DEFAULT '',' X0 X" l% R/ f: Y( ]0 D( }
      PRIMARY KEY (`id`),
    " `1 m  Q: F! m8 Y' u6 p3 D9 W  INDEX `name_time_index`(`name`,`time`) USING BTREE  ^; k' V4 }" F) _* H7 V
    ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf89 b* A9 V; S; S

    * x6 `/ P# D9 w( d一、id
    : v: O3 A4 o; E& ]每个 SELECT语句都会自动分配的一个唯一标识符." I+ ]; W# e5 j+ M4 \3 P
    表示查询中操作表的顺序,有三种情况:; V9 i: _$ q- Y3 ~2 F2 u
    id相同:执行顺序由上到下, L% |2 L) M* k# j* ~
    id不同:如果是子查询,id号会自增,id越大,优先级越高。0 O+ T; c& }9 ?, r2 C: J# b
    id相同的不同的同时存在- B/ o, C) ?# ^( |
    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。
    / P0 V/ k% i+ W- _# J; I- j" F$ ?4 b: c% e/ ]. l
    二、select_type7 i2 V! T1 U4 V4 [  z8 }  R8 ]" X7 A* w
      ~- N5 s. t7 F+ P
    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
    8 J# M9 |5 E5 t4 O9 v0 s# O6 y* a) D/ Q( r5 X! o9 H5 b1 j
    2.1、simple# {+ ~: F3 x) R! E& y: e
    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
    9 ]1 u1 S2 p  \$ |$ V, ^6 R. Z+ ?$ u; J" c% l- K9 n) p
    EXPLAIN select * from user
    9 F' W/ W2 S2 N+ `  f8 m' D2 U$ o7 ^4 I- ^: }
    7.png
    * N. Y. \) ]3 O% ?. [3 A" |7 l+ o8 J
    , h2 R6 k+ _4 B( G# c/ oEXPLAIN select u.id,u.addr_id,a.* from user u inner join taddr a on u.addr_id=a.id
    . y3 A; j1 z/ m% N! j+ a 9.png
    % M0 d, ]7 H/ v! w
    , f8 S5 }  X4 v# m2.2 primary
    ( u, i$ q+ X  U5 H& j# p8 Q# o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。
    2 E( J2 g0 h& R2 f3 ?
    9 }! D1 a. r' s. uexplain select * from taddr t inner join (
    . F3 P5 I1 N* Z% b$ L1 [select addr_id from user ) u on t.id=u.addr_id" A# f& r$ M4 W
    10.png
    5 g$ L7 k0 {1 @1 E; Vexplain select * from user u where u.addr_id =1q: {' R+ @- Z% O/ H1 A! @' T
    union all# u, z+ M/ z+ i; o7 [9 r( v( C3 t
    select * from user u where u.addr_id =24 e! [9 v7 @+ L4 \* c
    11.png
    0 r* W- ?' V% _2 c
    6 x4 ~1 |& R. z: j3 P2.3 subquery
    + K$ ^8 V. Z: U+ |/ v$ O5 b5 F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" l0 S3 |8 N+ m, {% g1 {
    ) z$ N' v9 X) S
    2.4 dependent subquery
    - `# M6 C6 L: m
    % m! E9 s2 N+ P$ D: v% e与dependent union类似,表示这个subquery的查询要受到外部表查询的影响
    3 k3 V% v& @1 d" T- H4 g0 Z
    * F5 L. O* M5 p/ H/ V; }explain select u.name,(select t.province from taddr t where u.addr_id=t.id) from user u
    * f3 I4 p. l* |7 p6 y( q9 x* l8 f 12.png ! V" D# m  J; u% W2 O1 _
    2.5 union6 l, ^/ {/ q- q6 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! {, }5 A2 d' L; n( r) U6 w
    3 j! y. H, ]6 u, S: Y; P+ p
    三、table
    - o. A  u. ?" @- l! w& a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$ Q7 ^! [; p& b5 d( u4 n1 M
    如果不涉及对数据表的操作,那么这显示为null
    ) E- Y6 L8 q/ h2 G) R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。
    # E: ]( J9 b% S' A# s/ S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。
    5 H# f7 R/ n( ]) {, P, q( I: `$ @5 v( N
    四、type
    # Z$ O6 Q% V+ N3 l' y3 P& H% Q/ ~  A4 ?- v/ Z4 u9 D
    依次从好到差:" i' A$ q3 T0 w; a- b6 @
    system,const,eq_ref,ref,fulltext,ref_or_null,unique_subquery,
    % M. I0 p+ X9 D- findex_subquery,range,index_merge,index,ALL
    0 x0 ~- k8 N5 E3 |
    + {- v4 _+ j! q9 c( X1 ^' 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4 W( l' R5 X4 u( U6 {+ U6 F

    1 K8 i$ M5 L( Z1 a4、1 system
    ( x* T; x5 ~4 ?表中只有一行数据或者是空表。" \3 p* Q* U% }0 o& b  K4 T
    , j1 P8 T8 Y% \# `
    4、2const
    - B7 R) U) x: S3 F+ H+ Q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。
    % j+ u5 Q0 p: X: t1 M2 T) y$ {) P1 O  ^
    4、3 eq_ref2 a- o3 e# y$ E: j5 s6 B. e3 v
    关键字:连接字段主键或者唯一性索引。
    + O4 M9 |! a3 I* {, I' }. W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.' a6 v7 l% u- i1 {5 s" U2 A. }

    4 m+ @4 r. B. H, @EXPLAIN select u.id,u.addr_id,a.* from user u inner join taddr a on u.addr_id=a.id, q4 N3 V6 l( y* s( R0 o" z9 L
    " E8 [/ }$ Z" m! w  C) q& y
    8 e  Y' h: t8 E' B1 Y; C6 w
    13.png ( w0 h& m# W& V% T
    * @& T- j- J4 A6 h( `: k/ b1 H

    & _$ @2 ]  v+ h; Q6 g2 e) F

    4、4 ref
    # @7 u( M( {3 d, K. \) F6 x* Y1 G- o- T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 8 s$ B: e6 q* l/ i  F
    ( p4 B8 ~+ i$ u; I
    4.5 fulltext
    0 S& l# S# }# h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
    0 v/ u% ]4 \" d% @- M' `5 \5 a* a2 k) _4 S! {+ q+ Z( Y
    4、6 unique_subquery
    # {3 I/ q6 i, \& ]用于where中的in形式子查询,子查询返回不重复值唯一值
    * _& g! g1 C  B0 L3 N6 a9 i$ U
    1 l5 i9 Z- f! V1 h/ {# ]4、7 index_subquery/ I0 B7 H3 Q4 D$ p. t+ H- s7 c7 o
    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。
    ' e: q- H- h+ u! _! F! ?: ^  g% p' p$ q! O, d) j5 _. l
    4、8 range7 h8 n* f! n( S
    索引范围扫描,常用于使用>,<,is null,between ,in ,like等运算符的查询中。
    # |  M9 e  f5 K2 ]/ t8 _( w: d  ^
    # W5 n( u  S+ s8 }8 f2 ~3 ]explain select * from type_time a inner join () T2 F9 [; ]2 T6 u- }; \) H1 R1 E! t, \
    select id from type_time where name =‘2’ and time in (‘2’,‘3’,‘4’) ) b on a.id=b.id$ i8 ~6 i% j; V0 s9 g

    , N# Y% d; J; h: ?6 ~8 Y
    6 D$ |! W1 n$ r3 {7 j) {2 d 15.png 0 A$ y9 M* ]! B% U6 ^0 T2 ~

    1 S. U: d& Z8 D1 G, ~/ o4、9 index
    , e* w# t: E' r% s- X- T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。) u0 G% j1 ?8 x( [( n& `8 f3 ?' r7 g/ ~
    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。/ C$ v# e. n' ]0 Y0 b

    - @$ M$ N0 t2 ~explain select * from user group by addr_id
    & t! q3 R3 [8 i6 u
    5 K* L9 Z6 A4 g
    % {; e* @& w7 c" `6 C
      e' \7 |/ S( I; s) a7 y 16.png
    / T% K- I' J7 k% h# ^$ C7 \1 J% G# _' I9 n  K! ?+ m) \) g
    explain select addr_id from user
    3 l# K5 U7 r" I! v$ E4 ]% {  ~( K: m/ j. U. Q+ f. |7 P
    17.png
    6 O6 ?- o- p5 q) U. C% K, o6 f
    9 k4 ]; \- Z$ S2 A) p2 ~3 |+ z0 u; k  j% k8 P( D6 ]8 Q
    4、10 all
    $ J4 g$ Z, X5 n( v  h" U& ]6 g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。
    0 W( D! O( F3 r/ e6 A/ X8 g; w% t1 s2 P- D0 O
    五、possible_keys2 I9 L3 l3 F+ k
    2 H( c2 f1 U7 b' M. [. Q8 u1 B
    此次查询中可能选用的索引,一个或多个
    4 d2 \, p! U7 p0 N# g$ v6 ]0 |" O- ]7 g2 V( D1 m( K
    六、key
    $ H/ s( v. G& K) W  Y+ g) J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。
    ! F+ [7 r- Z+ d* ^
    . o5 I: f+ J. N% K* {七、key_len/ `/ M0 A2 ^" m7 E- d

    * l6 t9 s5 z* X- k" K9 R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 D1 Q3 I* T' m' K, P
    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。
    + j# T- S3 R: X0 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。. ?/ r7 C  Z& O, s+ P
    explain select id from type_time where name =‘2’ 用到长度303
    4 C" h( D. m3 }  A7 L1 p$ e- J, S3 d' S8 i1 B+ k; A5 J
    18.png
      k) s; \4 T: l) }explain select id from type_time where name =‘2’ and time in (‘2’,‘3’,‘4’) 用到长度 1071$ {8 B, {4 \; K9 q( A- ^

    % |( H4 i# r5 S/ P 19.png 2 V$ J- ~( f% t( D
    + ^! \/ Y$ @  n; _' S
    八、ref
    ( j2 h$ l; w$ M如果是使用的常数等值查询,这里会显示const8 A' C' P9 D3 f" Q. n# u
    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
    0 g# ?+ J- s' Z% q1 g, Q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func4 U" j. ?  T5 i* [( ^
    $ x/ v! _; i3 V0 Z7 r; C9 w
    九、rows
      A+ [9 A$ |' y( M. t: T* 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)- [! @9 g; u- g* e$ c0 Z
    # ?$ \  L- l+ O5 q
    十、extra4 [+ s: s7 I+ p7 f, |: k
    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:, G3 Q0 {0 r  ~
    ! ^5 H5 W6 O# l4 M4 i3 b
    10、1 using temporary2 h0 R( b5 z. X$ p
    表示使用了临时表存储中间结果。
      u- c) j, G& E5 v% q0 ^" u; |MySQL在对查询结果order by和group by时使用临时表% i' k* @/ a. N6 j: Z2 f1 e% u) |( b
    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,; S+ g1 I# |% U3 Q; F$ a( E8 X$ y: Z
    used_tmp_table,used_tmp_disk_table才能看出来。
    2 ~) N  K" ~. P9 K9 K
    # c' _# H- x. N* A- t4 A, oexplain select * from user u inner join taddr t on u.addr_id=t.id GROUP BY t.id4 g9 d' L8 Y5 L/ x- a1 p5 M) J) R! \
    6 m' C6 u) u7 m* _" K/ T
    20.png
    7 `! {7 ~1 A# ^
    4 O& b. Y4 r) f7 G+ `; l10、2 using filesort
    5 @0 c# `' @: c6 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
    ( D; f$ b7 {, S6 @) {8 M: R' ^+ {5 f# w  b, n! @( {, B$ V
    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。
    , U  R" ]8 i- ^3 v9 P/ g2 }1 p+ K2 mMySQL中无法利索引索引完成的排序操作称为“文件排序“, q' S- Q& u, r6 B" G) _3 f, y
    ! l0 E+ I. p6 F. Z
    10、3 using index- q. @! ?8 @" f  {* b5 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。- ?8 q9 I: [9 L# {6 w1 k) a" F: K
    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
    + F9 G5 u% [0 M: y) c错。  q" x$ S" _8 G
    如果同时出现Using Where ,说明索引被用来执行查找索引键值
    6 t2 m' i/ _  k$ N0 y2 h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。
    2 [# S; u, \9 x
    & X& u6 P' p# Q7 E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 R; X* v# X, C% p
    ————————————————( l& }5 E3 S3 |/ ^, I+ J6 ]
    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。
      V7 `' Z! S4 i$ t原文链接:https://blog.csdn.net/fajing_feiyue/article/details/105616629
    * n# v7 \6 b' v( I3 W, R1 p! |" n  Z. A! x' A# P5 e* h0 s9 J" N" J
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