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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

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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
    ) e; j! m: t* m0 j) a
    mysql索引和explain的详解索引原理分析
    ! y* l. @- b4 {- w6 q# B; l  S
    ( I$ m6 K/ h6 D. A: o% F/ S索引存储结构
      [; i1 K. U9 q3 M) ~( ]! C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* L6 f4 ~0 b1 ^# K/ m
    MyISAM和InnoDB存储引擎:只支持B+ TREE索引, 也不能够更换
    6 P3 T3 c% i) m  V+ M2 R* a" [MEMORY/HEAP存储引擎:支持HASH和BTREE索引7 N0 V8 c. n/ a1 W8 N7 w) k" s

    - V1 w- T2 m2 K. R- k" B, gB树图示& m  ?" B) O, c! N( v8 E4 R

    ! l3 R) D, E) V1 J  e* gB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。" `( l2 w1 E' Y" `. ?0 Y" e
    ( P# e# U' s2 i; O! E+ x. K  C
    1.png + o6 x# g: T  d2 j) f
    / u- I0 j9 z* m; Q

    5 w* D' M/ e# A$ o3 ^6 ~- K% o( PB树和B+树的区别:( E  N; i9 V4 T; I
    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
    0 v) _* S9 }! A) L# k
    2 x$ V8 t0 w. }: I在结构上:
    / H# E* c3 n9 h; {(1) B树是非也只节点和叶子节点都会存储数据。
    4 z" p! `9 N/ r9 u' R7 U( p(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 q1 ^( Y( e0 o9 F4 @) K0 H
    0 U5 X8 B2 L" q: x5 N
    在性能上:
    ' e7 e: A6 M+ x" v- i" q3 e# 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。
    ; K( x: q: e2 M$ L(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。
    " N9 u1 T* E, K1 \
    3 i- ^' |- j/ i8 |+ Q8 J% R8 k- h  N聚集索引(MyISAM)
    ! S) D4 F$ ~' ~: r( oB+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
    2 \: Z' u  W9 a" t0 X/ V0 c索引。
    . b$ {, P# C% ^  b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。5 f) e' P" f/ E2 J

    & j% X$ k$ ^# S3 u2 e 2.png
    / U7 E% L0 g; j8 x5 f9 F' P! I) \9 S- u# G# |& N$ C
    辅助索引(次要索引)
      G$ e3 g+ s( u8 c5 `5 a+ p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,
    ; }: f" i1 p; c" P$ V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- V  A& [' g7 O7 l: K* U, p& K
    3.png
    ' V) l5 ]0 a, P5 Z0 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。
    % a1 Q7 O& O. {3 V
    " a) f( q! @# \聚集索引(InnoDB)% `& X6 q" U7 h2 Y/ l& i) b
    3 @& m  C: N, S+ M  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。
    ! W8 X7 e  R8 o6 H9 \/ ?( A! n辅助索引只会存储主键值; q# ~3 J$ C: Q3 d* x0 I* n
    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。
    " k! D6 W( c/ ]- k$ Y6 E) l( |2 N6 i4 g& w
    主键索引
    ( w- r) Z  m4 w2 J! Y) v$ S1.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& l1 O# d- }: z& Y! f  q& 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。! T; m- `+ S6 [& x) N' _4 c

    ! |: i/ |/ S, n: P$ p 4.png
    # O  J% f5 E( r# p" `  P- a5 J. j" Y5 p' {4 m5 E
    9 z5 |* M7 P) e+ I" r: u8 g
    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。- ]- ]! \. [9 W& K, s
    5.png & d* i# R5 p& ~& ~' j* N  b

    9 I- R2 W3 W2 l+ g1 w' p7 ?1 \( t5 W4 ~# x0 R8 w8 ~% V
    6.png
    8 |* f3 l4 {: C# E, i. ~1 V8 d* n+ a4 w( c! n8 h
    ( `) H- u/ r/ I& 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。
    " q- U% x7 }4 k! E5 A' G- V
    7 w$ }8 i7 U. t2 k: }, i5 v  Mexplain的详解
    + R6 B- V3 L' p9 q& n. l
    : d6 P/ b1 w  ~- L7 C: S' \参数说明:
    ' M& ^' b6 W3 h/ B4 v/ ^1 G; J- @4 wexplain后会出现十列数据,下面将介绍这下面的十列数据。; i2 y- H5 a' P/ d8 J+ |

    7 g" Y. r% X0 _# Y# D1 A: W9 ^id、select_type、table、type、possible_keys、key、key_len、ref、rows、Extra
    0 D  O$ C% ^/ R& W% H$ f6 ?+ F5 E0 P# n! i
    先附上案例表:- g9 J4 X$ H: a! C4 L% Q( I

    , C; p+ K3 q) [1 ~CREATE TABLE `taddr` (/ p' {) s/ x# F+ W! R. X
      `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    # R3 \$ l9 @- b1 g" s- h! R6 B  `country` varchar(100) DEFAULT '',6 A: E6 m' @' Y) S$ f
      `province` varchar(100) DEFAULT '',
    $ L7 Q" r; J& A  PRIMARY KEY (`id`). B4 u9 I8 h" H" o/ d( {
    ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8# k5 w" C& _6 v: i- e1 B9 N( ]. N

    7 `7 {4 W3 E3 h! M7 xCREATE TABLE `user`  (
    - n+ w: V& F) K4 E( ~; r  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,9 x$ |# Q2 R# u. C. f; N  K
      `username` varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
    , F% N1 {) y5 c( T/ W, F$ }7 w% R  `password` varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,& w9 P, W1 e/ I) H3 Q
      `name` varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,: G7 K1 d. y  ]. O; }
      `addr_id` int(11) NULL DEFAULT NULL,
    & l& a5 t: j  x5 t) q7 ?$ ]( p; w6 B  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,1 R( M+ [$ q# y3 E& u8 o4 a
      INDEX `addr_id`(`addr_id`) USING BTREE+ _0 w8 D0 D# \1 B
    ) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 3 CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Compact;$ z  \2 O0 {' Y5 K

    + x) t; E- }3 ^% i/ t0 L5 l2 P' j1 P0 W% f
    CREATE TABLE `type_time` (
    . ~) g  W* G* W. T" n3 l/ L  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    , u4 z" H* F5 A- {4 ]  A6 y  `time` varchar(255) DEFAULT '[]',
    7 b( V7 V) j1 ?  `name` varchar(100) DEFAULT '',
    3 p. ?$ j7 V3 A  G+ }# h. s2 c  PRIMARY KEY (`id`),& D7 \) B6 m5 p2 V
      INDEX `name_time_index`(`name`,`time`) USING BTREE, L  _: a5 ^( ~" Q$ F1 g+ P! U+ F
    ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8: O: t0 p2 t! ]- @8 T# B

    ) v0 G' ~) A( F) F一、id. u% S  w0 x7 @9 L
    每个 SELECT语句都会自动分配的一个唯一标识符." b9 v' d; _8 ]" h$ m
    表示查询中操作表的顺序,有三种情况:
    8 _& O' q& }( kid相同:执行顺序由上到下
    & T- L6 x0 L; g+ ?* Q, kid不同:如果是子查询,id号会自增,id越大,优先级越高。
    3 Z, k1 }% z5 D, ^( Kid相同的不同的同时存在8 [  S% v! P( i) S
    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。
    & B/ G' A/ p2 x6 V
    * |4 G" J, B1 ?4 T: a. S二、select_type; m# N: V' l( Y6 Q# _2 f, y

    ' [6 @9 e/ f% s/ M: P  H+ t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 l* {* I; x7 j
    " u1 j/ Q8 \6 s8 M% b2.1、simple
    ( z- X# u/ ?' }( t; [2 Z, `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
    1 D6 Q/ s5 D! K0 ~
    : P' b* P, ~; I5 m- `EXPLAIN select * from user4 T9 v6 v* k8 K  R

    % [& @  G9 [. m. b! b$ j4 K 7.png
    1 n. j1 K$ m& J, O# X1 U, ~# W
    6 @6 u4 `2 D. v" T: I' aEXPLAIN select u.id,u.addr_id,a.* from user u inner join taddr a on u.addr_id=a.id/ i1 }* {" Q$ T* n  G" Q6 {2 \
    9.png
    9 S3 g6 H% \" E9 k# Y6 w$ n5 ]5 X3 i$ K( v6 M) J
    2.2 primary; n/ m# s& T$ x7 h$ s6 L$ J# \
    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 G! U  Z! k# A3 E5 U( G; E
    7 h* u" s. C7 }7 J1 V: `explain select * from taddr t inner join (
    $ S/ a- t" N5 V& r, p9 `+ {select addr_id from user ) u on t.id=u.addr_id
    $ N# |2 L; _% Q& C8 h2 r+ M 10.png
    8 O# L' Q9 ?: c, x7 xexplain select * from user u where u.addr_id =1q3 i0 G: p; f) L+ o, w2 @- Q
    union all3 S' k. ?! u# i+ z7 _2 U
    select * from user u where u.addr_id =2
    " O8 m0 F: G" V3 z7 w8 g 11.png ' o) x0 m  Z: c8 f/ i" B0 x+ c

    9 V4 T( v8 O: N! U: s4 X2.3 subquery0 ~% K* W) d' d( ]- V. S* J- F; G
    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
    / \4 [9 }& b' C. a) }3 Z2 P  V; O  i1 ~+ ~. Q
    2.4 dependent subquery- b' X: b! U- ~, @4 ]8 o) y$ p6 b) M

    $ C+ A9 A2 ]% o与dependent union类似,表示这个subquery的查询要受到外部表查询的影响0 `3 W. m1 e2 w: u$ ~, r, T/ a

    $ C9 A) f& N6 O! Wexplain select u.name,(select t.province from taddr t where u.addr_id=t.id) from user u2 `3 k& [2 ~2 C+ J- d7 F1 W
    12.png
    8 X! ^. ~8 |3 L1 s2.5 union
    , K( Y% T3 v# Z5 l- ]* Cunion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
    - I  O. W, @9 }+ C* ?9 D2 }% L2 ~6 ?+ M, v/ s' J  I) I' N0 J9 S! {* w4 T
    三、table
    9 Q7 Q# L- O4 X8 i4 s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% [' H6 Z* E  ^$ Z1 s& [
    如果不涉及对数据表的操作,那么这显示为null
    1 D; W' s+ _+ o/ T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 f' F) Q3 j5 y9 X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。
    2 h: L5 `$ M1 I2 f% \0 r! W: x0 ~' E/ z$ A6 s: D0 p
    四、type
    + ^* S1 s3 x2 n. V' b8 x$ K  \9 i8 G3 ~. Z
    # g! l+ r9 T. H4 A8 {依次从好到差:, z/ z2 N6 u+ S% j: `& V
    system,const,eq_ref,ref,fulltext,ref_or_null,unique_subquery,3 J7 \/ \0 O. W- b7 D5 E% @
    index_subquery,range,index_merge,index,ALL+ k' Z5 j, i& @6 V8 J

    * Z* q8 @! M! a9 E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  l, v1 c9 T9 Y6 |# B

      b1 }7 v. {8 W& U' G  P4、1 system
    " }  k; b* ]6 `$ V& q$ A' a表中只有一行数据或者是空表。5 L1 ^! Z4 `* _( Z0 i; |

    8 k5 \. b# u  ^4、2const/ ]5 ^- Z7 I' e2 c
    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。& d) T2 X& ~$ `+ i
    % i( d( V2 Z: y; S& E" i: m' E& `. |
    4、3 eq_ref' W8 y4 a  [# l1 X4 P
    关键字:连接字段主键或者唯一性索引。
    # D9 q) O; o4 _4 j2 B4 i2 x# j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) x  y6 B0 I" ^" l5 y% U4 d: L7 A' s
    EXPLAIN select u.id,u.addr_id,a.* from user u inner join taddr a on u.addr_id=a.id
    2 U6 u" `8 J& H( f7 Y$ @" L
    9 _/ d2 U- F. V; |: Y8 G
    4 y( y, _  N( a7 F0 Q 13.png
    : E! p) A2 {" Z% @% _
    . B3 D/ p& o  I( A0 v, J
    & N) s" ?: [, c9 e

    4、4 ref
    : C& a! k! ?0 {$ m6 ?, n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 ' L6 f  E! i: {) V( k
    1 Z7 x/ v; E" ~- Y; f0 q! E7 f+ u
    4.5 fulltext
    - l+ a1 {+ T, y& d/ m' ?4 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0 R6 v& N& ~( I+ i" f
    + X- s6 O6 W# n) F
    4、6 unique_subquery
    9 x; U6 R4 E* s用于where中的in形式子查询,子查询返回不重复值唯一值  r4 C& K- C4 X9 A+ I/ l

    . n; ?* Y, `/ |4、7 index_subquery
    ( V: L& F4 l2 H* a5 E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。
    0 d$ ~  u" ?0 O" v* L3 f& O
    & {8 b( D: S  N  @* n4、8 range
    0 ^/ B6 K0 \. t" 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。
    ; k1 x# O+ X9 ^6 W: i) K! d
    # P) A+ @8 l7 ?1 s# Texplain select * from type_time a inner join (, a( V" ?0 t* E4 r8 k' N
    select id from type_time where name =‘2’ and time in (‘2’,‘3’,‘4’) ) b on a.id=b.id
    2 x8 q. v( x: Y. ^2 g( a5 u  p, b7 h; r! M+ S) ]8 P" }
    % E# F; V" ?0 Q$ }
    15.png
    2 u" r5 v' _& y
    : R6 F: q$ _# u# p. D+ ?: S4、9 index
    : i+ L7 F: O3 t; T& p) m: e* V% W" S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。- {$ Z& X  f; T. O' E; J% r. [
    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。# @6 m( `: z6 `' R: r
    0 z/ [' V+ |& Y( S$ U) V
    explain select * from user group by addr_id, i" J) `2 y; @+ M4 C* E/ e3 E
    ! r( K2 n" j( P) \0 L
    ! ]: ^) M# @4 o8 f

    3 @& e6 b4 V' c 16.png . p2 g4 n! E2 R

    8 e) K) F# K4 X, Y0 Vexplain select addr_id from user6 q( f6 K' s9 j5 M
    6 f. F3 X$ A7 p2 N  Y9 y; Y
    17.png   T) ?' B+ i0 A' Z) y
      ^) U# U5 h3 m1 E

    % N( a3 m# _; X2 ?" j4 J4、10 all/ Y/ e& L0 n- K' r- H! W
    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。7 X. \5 v, a3 Q+ D" H; W8 }! T+ F

    . f  o; S. s/ x7 h/ {五、possible_keys
    " b/ f' G5 r( t9 t4 _9 Q% u$ j  R, D1 ?
    此次查询中可能选用的索引,一个或多个* i; V' {/ }3 R4 W. r  {
    2 \4 z$ h( L; R" U' f
    六、key
    * X4 A7 \" e# \7 s/ |, M" M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。& h( @, d2 c* o
    * i% |+ v9 L! ?. b
    七、key_len6 H" K- V+ S9 ?( P9 J2 P

    5 Q1 |& v7 F' 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% G" d! @0 y) 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。1 I: ?0 f" _9 ?: P
    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。
    , U6 S/ Y$ S4 W2 ^& m2 `9 qexplain select id from type_time where name =‘2’ 用到长度303
    * I& r$ `8 r% u0 E
    ) r" z5 t% b; H2 R4 J" B- E0 @ 18.png # i1 M+ U* e/ U6 `3 `6 Y/ q+ @7 u
    explain select id from type_time where name =‘2’ and time in (‘2’,‘3’,‘4’) 用到长度 10718 q3 {2 o; N2 r% t
    $ E6 p/ Y7 k2 s/ k# Z: J
    19.png
    ( P* V, K) s. d. g6 [# v! |/ I  `, U( A" q9 c. c0 h
    八、ref/ ~- J. ?8 Y' e& `* `4 e8 I0 o
    如果是使用的常数等值查询,这里会显示const) o9 m% J4 r: Y- C" N0 {) @5 e! @
    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  y; e* X; ~3 L; L
    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; p  [' ^- n5 D) w9 t

    $ w, h/ _! ~+ D) T九、rows! o' n" [/ I6 w3 p2 Y
    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 u- r  Q* ?. Q" o# `

      h! t% H* [% U十、extra5 `) n/ ?4 j8 B/ B, ?# @. {% M) E
    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:
    ( z, A+ i( {& w# H' ~4 C  w0 n; |3 D1 S; }
    10、1 using temporary
    ! `7 W$ s& `  ^" h" V/ z表示使用了临时表存储中间结果。; Z6 U# v) ?/ W. Z
    MySQL在对查询结果order by和group by时使用临时表
    # f5 I: c( G% \0 O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,
    # f5 E. e+ k8 e# ^used_tmp_table,used_tmp_disk_table才能看出来。
    3 D, o8 S$ P! g- P0 o3 N
    , M, B' t8 I' Qexplain select * from user u inner join taddr t on u.addr_id=t.id GROUP BY t.id2 L5 Q2 J2 Q8 f! a- `

    & s3 I! V& s% N) M! G# ^6 d* w 20.png
      ^3 @% z  i4 ]# P3 a
    / E2 [& f5 ~" `$ _" a' C* X, a10、2 using filesort( g% \& S$ k4 P  G1 }" |4 T9 }( j; ^
    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9 ^: S% A( y* G! @

    6 B2 p3 d  V/ [; l1 C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 A, [- q5 y% d; H% s* _MySQL中无法利索引索引完成的排序操作称为“文件排序“7 H/ t/ p3 |6 x; p, j
    ! J# _3 k  G! A$ M
    10、3 using index
    . f# B9 p7 E0 }: j1 `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。
    + }- d3 g9 V! m% f, L( t2 O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, J# i1 i* M6 i, E& d  K
    错。! v; H% H- p; Y* O0 c: b
    如果同时出现Using Where ,说明索引被用来执行查找索引键值
    ; S/ I; z( u, v% S5 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。
    8 A, I- y8 V; q% s" B6 [+ ]8 y& R! {! C% r0 ?
    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。
    % s8 l0 s' l% D# J( z————————————————+ j! F. B* {5 L/ t0 L5 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。
    * h) d6 O. ]4 X$ ?原文链接:https://blog.csdn.net/fajing_feiyue/article/details/105616629' a6 ~8 H( }  y5 A" ^$ h# o
    9 Q$ z, q9 u; ~' O  Q
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