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mysql索引和explain的详解

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杨利霞        

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  • TA的每日心情
    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

    跳转到指定楼层
    1#
    发表于 2020-5-3 15:46 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    0 [: K3 N; S  {9 _5 Q, e
    mysql索引和explain的详解索引原理分析
    2 v& ~$ f; P, S4 i& a
    3 C. s% X  P9 Z+ I# D4 \! H( M索引存储结构
    / E5 \; ^7 j4 J! K" q$ ?* 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' `4 g/ w1 N; p  x5 h
    MyISAM和InnoDB存储引擎:只支持B+ TREE索引, 也不能够更换5 W6 f2 `6 i/ c% b# M& U) K  j: k
    MEMORY/HEAP存储引擎:支持HASH和BTREE索引. z0 n8 ~4 ^/ k; E
    7 W( ]) W3 C3 V* T/ o, }8 P' p1 i
    B树图示
    + T1 Q' M2 k) w# t+ K% b/ g
    ; p" s1 q1 M5 R2 QB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。
    ! d3 X/ N% Y2 K8 K- g2 H; b) }$ @
    1.png 3 z7 E+ C8 U  p& A
    ; ?* h8 C$ }8 O0 R

    % i! Y) c5 M; [, [" x% kB树和B+树的区别:) B/ y7 V8 o% d
    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
    * E  g, x5 o7 J( W7 Y+ ^" A8 X" L; L" w5 w
    在结构上:. h& }$ \' J* L
    (1) B树是非也只节点和叶子节点都会存储数据。* ^; K9 a% R( H, h9 A
    (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。7 C1 n: M& W! }9 c# E. r" z
    ) p" r; c" o8 \$ l4 A% f
    在性能上:
    / G; \" N9 A- v1 N(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。5 _1 a  L. }; m) A5 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。5 t, V9 g+ P  M$ Y2 ]
    - Z0 F6 P* h  X) U5 X) _3 j
    聚集索引(MyISAM)
    # O2 N# p% s$ z  ?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
    # I  T; F, a9 S+ \4 w索引。
    3 k! c! j4 p! b; P; U; B' ~$ D/ r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。
    ; Z) a+ D2 i" L' Z; g6 ~$ }1 Q1 s/ W1 b' N
    2.png # [: v) }8 |! B

    9 `7 F* R4 A( c5 G) S辅助索引(次要索引)
    2 c$ v  u- Y! w5 t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,
    : a% ~$ m# ~9 ^* c+ ?* R5 n0 v3 W; W, m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' M6 t" P: k; p: ^. E
    3.png
    , i; C/ f0 W5 @3 r7 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。& }1 N; e$ f# @! e

    5 k( ]( t2 g1 C! v# A聚集索引(InnoDB)
    " l# f: C8 y& j- y, s* S1 c7 n3 l6 E% D/ O5 T/ u# j! I0 ^
    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。
    ; ?5 q& A% w! T2 Y6 n辅助索引只会存储主键值4 Q" }1 R1 x- J/ p* Q: p
    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。
    + i. p. B' Q9 B9 a+ N7 L9 i/ y
    $ Q& d! p" A- ^7 }主键索引
    2 l8 m- P6 {6 q+ G7 X/ \; _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
    , b( N' y1 z5 A7 ], |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 C8 z/ `! R6 T, s  E
    6 z1 S/ h; g' o4 H! V9 b 4.png
    0 ~5 O3 _0 B4 g0 D# D  a: [* W+ g/ E; z% O% V& k# g4 O. P
    % c3 P% g! W' f  w
    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。
    % t5 S: w; R. C- ~5 b 5.png
    8 G( i* t' {' ^$ F& A
    0 N% h& D3 M. L. Q' f; ^& U
    3 c- U. I# N  I. P 6.png
    - `5 S; G3 T7 ~( b) Z: ^9 n4 J% ^* |: F

    & p1 Y0 g9 N4 x5 Emysql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。6 a8 \! ~: L4 K$ M# P. n
    5 M1 r- g3 S% {/ d
    explain的详解( c' ?6 N0 e* Z( Y# h* r+ w, p
    $ s/ U$ C5 Y) I/ r! X! T
    参数说明:
    . u& o4 \4 d  x. oexplain后会出现十列数据,下面将介绍这下面的十列数据。3 Z; j3 u: t: L2 B! `+ J2 z

    ( k- t9 a7 H8 O0 K6 [id、select_type、table、type、possible_keys、key、key_len、ref、rows、Extra
    7 H- q& |  X6 Y) p: B7 A6 @" f
    - j9 ~; p; |" `" U' f" X先附上案例表:
    * A! Q) d$ C  k' J# A# |3 B0 x! B- P( M
    " u# W/ \8 h$ M3 uCREATE TABLE `taddr` (
    3 Q5 C3 \" T0 n- w  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    0 j, [- g1 ?; y+ w  `country` varchar(100) DEFAULT '',
    * Z; E) }  e) P  `province` varchar(100) DEFAULT '',
    2 O/ P4 V9 U7 C9 |9 ]. s  PRIMARY KEY (`id`)
    " }, f/ E$ \; f' G" r4 h) _) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8
    , r+ V" I; t, P( ]$ G
    + P5 t) P: u/ l% K) j, SCREATE TABLE `user`  (
    # c# I: C" l1 W" Q  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    % r9 V  r3 w4 y8 y; s* r  `username` varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
    / A4 P1 ^7 v# ^8 d) A4 R+ d  `password` varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,3 k' R" w0 y: H: w6 z. h% R6 R
      `name` varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
    . N& m1 _! t0 O' r6 S  `addr_id` int(11) NULL DEFAULT NULL,
    - _9 ^9 t  H0 l; {! L4 z  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
    2 E5 B' g+ L2 z/ q  INDEX `addr_id`(`addr_id`) USING BTREE
    / H% D& v& q2 L, y( J) x, [6 t+ u) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 3 CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Compact;) _9 E. d( G+ z- b' [0 I$ g
    ) ]% o% ]$ p& V0 o# v- H

    " \0 k+ n% B' q- o- T0 R/ ECREATE TABLE `type_time` (
    ( ~: v; p8 I& n  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,8 u5 r% q$ z' g/ h. h' Y1 W
      `time` varchar(255) DEFAULT '[]',
    + Y1 M4 \* H" H1 {# w  `name` varchar(100) DEFAULT '',( v2 r7 ~3 l3 Q/ m1 f5 b+ i
      PRIMARY KEY (`id`)," c! v% X% r% W# T2 q+ n
      INDEX `name_time_index`(`name`,`time`) USING BTREE. {: M) R) @& Z7 k, ]8 E0 m1 b
    ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf86 ?9 o- a: V& H& C. ^8 _6 y6 M
    + z) q2 {9 R( K; X
    一、id
    , ]0 w% J' `9 M" w4 f1 ?0 w/ z+ \5 P每个 SELECT语句都会自动分配的一个唯一标识符.
    5 p) I3 |3 h4 p: c: Z/ {表示查询中操作表的顺序,有三种情况:
    8 P" @9 ^3 M  Y. Z8 Q& P" `id相同:执行顺序由上到下) h$ Q+ D1 ?/ b$ {+ Z0 V
    id不同:如果是子查询,id号会自增,id越大,优先级越高。
      m8 S) A7 S4 \id相同的不同的同时存在
    9 K9 M8 j4 f9 J2 @4 Cid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。
    / T$ D$ q/ l1 T, V( }2 Z* i
    1 Y3 }8 Q$ Y- ~8 n3 U" x% S二、select_type4 p) k: D2 X- Y: L7 U8 D+ h

    & o" N  q- G% u7 L+ A4 I+ ~7 D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
    ! ]) e' Z2 c* I0 g- ^
    , V& t4 Q3 S0 z% s( d5 ]2.1、simple5 G/ f( Q$ W# P, j8 ]: @3 J: d
    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simple3 g' x/ Q3 W" S4 p3 i7 Y

    $ j" n$ M7 |: [8 \& c4 h) V3 \EXPLAIN select * from user
    " q9 h# e  S* }( A
    % i- P- L4 f: C5 s, e 7.png
    ( L7 v3 x" A6 m2 F" V+ J8 D! F' B2 ~  a$ D9 n
    EXPLAIN select u.id,u.addr_id,a.* from user u inner join taddr a on u.addr_id=a.id
    & ?, w1 E! p- A8 _: r- z, ^ 9.png
    6 f! _& j5 H5 y' u1 Q" M' q) |  K
    . z/ D+ n9 `- r- c2 F2.2 primary1 g* L8 u% \8 G9 @, f
    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。
    # d2 D3 U- V& A# z0 M/ b6 q
    - j) l7 g. a  kexplain select * from taddr t inner join (
    : f9 o6 y) [: A" U9 ?, W% b0 O  m/ @select addr_id from user ) u on t.id=u.addr_id
    - K! X. ]3 H" w/ S# T 10.png
    5 [6 T: l  t: eexplain select * from user u where u.addr_id =1q/ J1 k+ L0 g. R% m3 T
    union all
    * l7 I( O5 l' S/ A. Oselect * from user u where u.addr_id =2
    8 n  i7 L- }' n: f( ]- ~ 11.png   H4 h6 s" v+ A' _4 K) t/ \: Q& N

    ' p5 \/ I- `% V. F9 a7 z5 c2.3 subquery
    + r- G; Q- r! N' c2 `+ I$ a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" E, H- E; b! ~5 Z6 Q4 w

    ; ~" B4 V1 m# C: z6 p8 T2.4 dependent subquery: h/ W# h. p2 H1 }

    2 X# G" ^0 w& k+ h与dependent union类似,表示这个subquery的查询要受到外部表查询的影响
    ( u5 e( g3 `" g* o. L1 j: C- J! e. m' b0 V
    explain select u.name,(select t.province from taddr t where u.addr_id=t.id) from user u
    + }, V4 P' @; ^' {& C 12.png
    4 [# P2 r% Y: |: l' Y5 @2.5 union% U" c0 q7 R$ @0 {0 Q8 |* \1 L
    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; l. Y: z( }5 {5 g3 m

    ; I/ V. R* n7 v6 f+ f" D7 P9 G三、table
    # s1 V" W; i6 h6 y& }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; ^+ @  x5 Q; t- t+ {
    如果不涉及对数据表的操作,那么这显示为null
    7 |  H) A' ^* h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。% d0 O' e& c4 X' J6 \( W9 W
    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。
    $ P. v+ r$ i$ y% ~
    0 Z( _  i% ^& C7 t4 P四、type& t0 l# N$ c! `+ R" G
    : b; s8 {, D, ^  S' D2 x
    依次从好到差:
    ) ?7 S! M2 L5 W1 f; Psystem,const,eq_ref,ref,fulltext,ref_or_null,unique_subquery,
    . H+ ~2 y! W  a. D7 B) Yindex_subquery,range,index_merge,index,ALL7 L" l6 b) P* U
    & ?7 r* a* ^. s( w3 I% a
    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( W2 r9 M! L1 J3 n$ U
    ' F' X) N* M1 r+ A1 b0 J
    4、1 system7 J. f7 j5 J' H" L/ Y. l' @/ ]
    表中只有一行数据或者是空表。5 w' I- `1 C3 C0 N+ \5 D3 o
    / {8 M, a5 `8 p4 e# S
    4、2const
    ( k0 Y( k4 v, n, P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 z4 W3 E" L+ k5 M2 A3 C% ^
      m' I+ k! T( W& A2 \4、3 eq_ref
    ; Z' G8 c5 n( W% e- z# d& c关键字:连接字段主键或者唯一性索引。4 e2 t# f+ t) g" h! w3 L9 @
    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.
    . \9 o: k3 s, y' f- ?, v4 S- N6 {
    * ?' \: Y3 h) R  qEXPLAIN select u.id,u.addr_id,a.* from user u inner join taddr a on u.addr_id=a.id
    : `. O: Z" ~3 m0 t& f% R2 R4 T4 `( o4 S( @, Y  g

    ' l. g! u  a1 M$ V2 F& ^ 13.png
    / D: }$ K" N0 V9 Z2 B/ v7 I' v/ C# N  M% P3 @* f2 B3 J5 s

    & b# O+ T) |2 S$ p3 b$ i/ M

    4、4 ref
    & F6 y7 o& ]: Z# B4 e0 }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
    4 J& F4 ]1 u4 n+ X( b- L* {) |) r2 w3 I! A
    4.5 fulltext, t5 H" g' Q& S# r( C5 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
    , x$ t/ i7 L. _" W5 d% p9 O) c$ O9 b% u1 B; U
    4、6 unique_subquery& ^+ b: R% o6 t4 p; k7 g
    用于where中的in形式子查询,子查询返回不重复值唯一值
    & K3 W# R! m) I' p7 H5 Q% {
    & M& H; {3 J0 ], P9 \4、7 index_subquery
    8 O) X6 ~" Q0 ]3 U1 y1 W7 ~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。$ v, i# P; C/ Q' w' ~

    ! {+ T6 {9 N% |0 }; p4、8 range* i1 p2 o) s6 j
    索引范围扫描,常用于使用>,<,is null,between ,in ,like等运算符的查询中。
    * m. q5 B& q6 o$ t. f) w
    2 @0 U4 E* [. H+ a0 Dexplain select * from type_time a inner join (
    * E+ J4 e% p& N0 I: Cselect id from type_time where name =‘2’ and time in (‘2’,‘3’,‘4’) ) b on a.id=b.id$ ?1 k1 o4 ?) p

    + a4 D2 O& ?- S1 _+ a
    " r% G# g# m5 K& w 15.png
    1 j. |/ w5 P( x: S& D, Z+ F0 J3 `0 y: L8 W9 r+ E
    4、9 index
    * g+ g8 A: M. c# `8 |' `7 L9 w  n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。
    : ~1 v( V0 a! W/ I( a" }% B7 I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。3 z4 u1 n9 Q- f# G+ n) g

    % @4 D% {* R5 O+ E% R9 A% Gexplain select * from user group by addr_id
    % d# R2 p3 S, r) W. q; M* E- ]& ?0 h+ k' ?! A

    2 I1 J# P  P( G8 w: w, ^  \: g
    2 g7 l2 ^# A* V( _! P 16.png 9 V& q( r7 l  r9 `
    5 R1 Q3 n3 `1 Y! [# B" z+ a$ }
    explain select addr_id from user
    # S$ `0 e; u% k/ K+ \6 ^
    ) c3 C- n7 h8 l2 L; } 17.png 1 I2 t% g$ G' ^$ C! h( s
    : R9 J4 n5 c$ j5 E$ q  g0 t: q7 R8 i
    ( N& a) Q4 c1 p
    4、10 all) J1 M* N6 Q0 L( \; b
    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。) u4 a, N" H" u; Q- M8 D& K3 E

    ! e! t& S1 _, T6 X. L1 @  |五、possible_keys* m0 ?3 R6 a+ A  J
    * V& p+ R$ M. M, h( r9 i+ y( t5 e
    此次查询中可能选用的索引,一个或多个9 P( W- P; w/ ~( C' n1 U. f/ x+ g

    6 k) B% f+ ]' g" J六、key
    4 I# g; f, S2 ?* L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。
    + v' ~" G1 O/ a& N8 o' H  I" Z/ T( z7 f+ L6 I6 z' K
    七、key_len
    5 P+ C& k3 H5 A3 T
    : @6 C2 u& x( m$ g1 c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
    . V& b" O$ V7 N+ z3 b; M8 i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。
    ! w% f9 r3 e: i7 _6 B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。
    ' |9 M( U" r* ^; Q( T: Eexplain select id from type_time where name =‘2’ 用到长度303
    # E9 D% s9 g2 n# m# l' s
    $ i* `- m& N- {$ \2 ]: Q$ u 18.png , V0 M  ?3 H4 Q! L8 D; ~! W0 X
    explain select id from type_time where name =‘2’ and time in (‘2’,‘3’,‘4’) 用到长度 1071% i, c/ Y& J' Q; q9 k

    . J: L# ]4 U9 J# \. U 19.png 7 O8 X0 x$ o0 |' z; b9 V6 r! k- ^

    . F# }8 }- K4 G' G八、ref
    ( g" L) a" T/ |) |& }& ?! V如果是使用的常数等值查询,这里会显示const8 e4 M6 i5 P; H3 Q6 q( _
    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2 L* f/ r" q( z, ]8 y
    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
    / Y/ J& q2 W  K8 F. F+ }9 _2 m) Q
    8 ^6 k9 U( x0 k% x" w! p$ l: l6 F九、rows% M$ p  ]0 O8 `9 I% F
    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)
    0 L, d/ \1 l( _4 T" [, Y
    4 M9 Q# c; k/ X十、extra
    % B( j  e  T5 n) }. L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 ~; r/ J5 s3 ?+ ^5 F/ U( [8 m8 ^* U! I* ?
    10、1 using temporary
    6 C& ~" Y/ S9 p0 g' B1 x) T表示使用了临时表存储中间结果。0 d6 x! G+ k; N2 U- _
    MySQL在对查询结果order by和group by时使用临时表
    $ E9 v, R0 [  O8 L7 z  e  @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,- o/ E2 [+ d* s. X& K9 `3 I3 K
    used_tmp_table,used_tmp_disk_table才能看出来。
    / X8 D, p; C" W# n
    ) A: ~0 e% l1 b+ |5 a# fexplain select * from user u inner join taddr t on u.addr_id=t.id GROUP BY t.id
    3 F: Y& v' f$ w$ Y  {7 G( L) H. K# g+ _: \
    20.png
      L; ^6 h( F5 N* ^6 G
    . p/ v9 t, K" o10、2 using filesort
    # d* I% L- Y7 F  }3 d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! q2 P' l  K! @1 W" D6 n( ?
    % f: Z7 V1 u0 _% O: [1 @/ D8 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。) }' p. k5 z6 F3 h' Z6 S6 i
    MySQL中无法利索引索引完成的排序操作称为“文件排序“
    # h. M& `. ^# \
    8 \0 @( e" f- m$ l* I+ @' p3 ^2 m10、3 using index& F1 g4 n* i: K, @+ }- x2 K1 I* g
    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。
    ) X; J' M! K$ W: f$ p- 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! T. Y& t  O  a
    错。
    # d+ o/ ?$ k0 k1 g如果同时出现Using Where ,说明索引被用来执行查找索引键值
    , c% g3 b  m3 J9 M# Z- L: k& ?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。
    , d( i4 \+ n5 I7 T
    # ]7 c( N8 A) a" u. G$ \! _. m: P7 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。5 c# y2 u  T( ]3 h3 W, N
    ————————————————8 P9 ^4 c8 A) z, r$ B0 Z
    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 P7 Y, U' }/ [" o2 ~/ A原文链接:https://blog.csdn.net/fajing_feiyue/article/details/105616629
      c3 r/ I  w* c! p' Y( f8 X2 ]4 e( {  O5 F

    . @. ?7 h9 E! X& m0 X$ j9 R& i( u

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