QQ登录

只需要一步,快速开始

 注册地址  找回密码
查看: 1719|回复: 0
打印 上一主题 下一主题

mysql索引和explain的详解

[复制链接]
字体大小: 正常 放大
杨利霞        

5273

主题

82

听众

17万

积分

  • 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

    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
    , N8 j3 l4 o+ G+ Q6 _1 t: g
    mysql索引和explain的详解索引原理分析( d% j! P- W& l/ n  ~

    8 E. Z$ [% @, p/ p6 R' m9 @索引存储结构, U1 G8 t- h1 @- a6 S; F. ?
    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
    ' n" O! ~: r8 o( `/ j. wMyISAM和InnoDB存储引擎:只支持B+ TREE索引, 也不能够更换
    9 ]4 V1 n. X. Z8 V6 ?+ ?+ mMEMORY/HEAP存储引擎:支持HASH和BTREE索引# R' u. Z; j3 s; E: M" R+ f/ ?; @

    8 b! A; B7 H$ w, SB树图示2 }  f0 J5 U0 J" y4 s+ |+ Z
    $ m. r5 Y- \" @& U5 T# i
    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。+ r5 T# p  h; i9 m- e8 L

    % t$ f) j( z# _; Z. D3 X6 W; p 1.png 5 ]5 r# Y7 P6 V* M/ p; q

    7 S6 f6 v9 |7 k  G) k% v+ X
    4 l" t- V% }2 m. U* yB树和B+树的区别:
    ( ]6 [  ?5 l8 t5 L' w! |3 GB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# s# p" ?" s) N3 f# W/ S) X: E
    * k0 k$ \6 o, a0 w$ }- J$ n
    在结构上:
    - T3 Y9 a- Q, w4 {& L* ~(1) B树是非也只节点和叶子节点都会存储数据。
    * Y7 _0 _1 K; n(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 _9 d6 n* P4 q+ o5 e# i
    8 c1 w7 U4 [6 q9 L在性能上:, C" H8 P# m7 U4 x; K! ?# R  G
    (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。$ X! G( v$ h! o: A& @
    (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。6 m9 T, B5 _* C( ?0 g1 _

    - H4 @* m4 _; e8 {2 E' h1 L# K聚集索引(MyISAM)# Z4 J- r6 e4 E( e: ?- ~5 W
    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
    4 n& g/ w% h( j索引。
    # A6 L6 C8 n" H% i7 E$ E( c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。
    4 G/ B! K; a' c" ?
    + f* u3 n: }* k, X( M" Y8 G 2.png / R8 F( h3 ^; N0 i9 D

    2 t6 v+ P. n; f% I- k, z辅助索引(次要索引)/ t# |% V. j/ t7 i; V; f
    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,
    0 T' k% g  h5 _. i3 O( u$ f" \3 N) ^& T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/ n. z1 I$ @. M7 X, p
    3.png ; E( Z) j, g! b' _$ o4 k+ J3 ?
    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。
    - |2 e; W: [. V% i2 }& l1 w2 C9 m0 V
    9 S) S9 z# h0 N: R3 m2 n$ L聚集索引(InnoDB)' Y; f1 r) K  T& e" \$ c) t

    2 t& j) j% Z' e4 s6 v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。+ W1 M5 t% y) {1 x
    辅助索引只会存储主键值, ]$ O( ]) y" w! `: x; G
    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。4 R1 Z8 J6 y( G2 }
    4 O& w- f' n. p: H5 X" N
    主键索引
    ) k5 n% p; Z4 C3 t1.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
    ' q3 D! Q: L" P. m+ M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。4 k, l2 z. _3 i: c7 Q
    ( e/ |% f7 T: V  J0 [4 D
    4.png
    9 ^3 A2 b, r4 B6 ]% E5 S
    * N3 Q2 {4 e% Z% M0 w) U: x9 U1 J# c4 c" c% o+ {: e
    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 M7 f  v, \" u( b1 ] 5.png 1 b, k# B" f% o1 }( b

    3 F" ]: _; n' f9 [8 g
    & G) W5 O$ p" _( i 6.png
    7 S5 k# l$ k1 Y- K8 f+ Q0 }5 p- Y) ]# T+ j2 j3 p( @

    " W' Q5 S/ k! H5 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。
    ! x% Y# }8 R6 k5 K. `2 d- c' S* _, T8 w3 w; J& H
    explain的详解
      m; m( }% x; M" z
    / @) ~5 `; |* _. u参数说明:* G; W; k% [! V5 o7 h4 B
    explain后会出现十列数据,下面将介绍这下面的十列数据。1 \" P! Y, W( ]0 v5 P# H/ ~

    7 o) a& I0 s6 z! G. m0 |9 |id、select_type、table、type、possible_keys、key、key_len、ref、rows、Extra% K) L! T* c$ k! e9 i
    : f! T, L  S4 A( }( O
    先附上案例表:
    # d  s1 H# K4 C: F6 R( ?) T* A
    , j# K% A* ]5 [) a) m' c, rCREATE TABLE `taddr` (- j9 C  Y" r$ N7 Z
      `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,7 W+ f$ Q# X. U& n
      `country` varchar(100) DEFAULT '',
    $ T! ~" A1 d$ m3 `; V4 A% [8 a( Z  `province` varchar(100) DEFAULT '',
    - {0 p* {: J  z9 L& o  PRIMARY KEY (`id`)" u" F; |* G$ R" h
    ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8
    ' b7 s- w( r2 j
    $ Y* _( F7 {* a' J2 XCREATE TABLE `user`  (
    3 D3 u2 ~$ s+ u8 b2 ]  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    ; `6 |) H) t4 N5 G% z4 F$ t6 V  `username` varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
    5 P; d  U5 k) P- l- O  `password` varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
    0 E3 D2 Z0 \; z  `name` varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
    0 p$ E6 u/ i, y2 K- X+ E- |  `addr_id` int(11) NULL DEFAULT NULL,8 s4 ?& t: q( o5 V& y( W/ D
      PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
    ; P6 j% q9 o6 K4 c  n$ X, B7 P  INDEX `addr_id`(`addr_id`) USING BTREE
    / H4 k+ D  g7 \4 `: [5 G: o8 z) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 3 CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Compact;
    1 N$ A+ I- @3 H0 e& p/ a9 w9 c* B7 I: Y3 z5 B0 e

    , V6 @0 }' ?4 _, ]  o2 o2 oCREATE TABLE `type_time` (
    ' R$ J8 s) L: M  g  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,6 ~9 U1 q* S2 [& q: v
      `time` varchar(255) DEFAULT '[]',1 A' L$ M# G+ F/ s0 Q  ^" b. J
      `name` varchar(100) DEFAULT '',
    4 w; q8 L' S& S4 P( x5 ?  PRIMARY KEY (`id`),0 V  L5 T- X3 j# J6 N& t# {
      INDEX `name_time_index`(`name`,`time`) USING BTREE
    * a4 J% Y3 D$ v9 z& y8 T8 F) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8
    $ E0 y2 G# G) y/ L- P; d% L' P4 s% S) m8 C7 i
    一、id
    ; e, E* f' z+ ~0 s每个 SELECT语句都会自动分配的一个唯一标识符.
    6 _, S5 t& ~: `4 m* e  Z. E表示查询中操作表的顺序,有三种情况:
    8 X, U: ]3 P5 Sid相同:执行顺序由上到下  z( n( K- B  F; L7 e& W
    id不同:如果是子查询,id号会自增,id越大,优先级越高。: O! E1 N4 _; r' J- S; [% R7 W! ]! g
    id相同的不同的同时存在
    " P$ f! \" X4 D) d3 s  G; e9 i. R# Gid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。8 L( p. B, g, |2 c; w' L

    * u  ^  d) S$ B6 G二、select_type
    - V' ^) {, E- v6 j- x! ~& C: F( O! B( _
    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
    6 E* c, o) M* m# Q. {( h9 j7 P( u8 ]. q
    2.1、simple
    # i8 d6 Y! C% c& R  M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
    # o) F: w2 w. E4 z8 c4 C2 g( {" f) B* }9 g4 a& n
    EXPLAIN select * from user0 k% B6 v( O: w7 P
    8 Q/ n0 q( |# j* [  i- O
    7.png
    , M+ `2 r; \4 _" Y5 i4 W/ T* Q
    # S; M6 L* c/ q# s: c3 x6 pEXPLAIN select u.id,u.addr_id,a.* from user u inner join taddr a on u.addr_id=a.id
    0 ?! ~7 c  Q6 a/ ~5 x5 O( m 9.png . {3 G' a% Q6 r& P
    4 A6 r; Y, l- v" Q+ Y$ x
    2.2 primary, O; z- G1 A* h
    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。
    . ^- {8 |" S: K# j# T4 R* v' U
    $ Y2 X; m% T/ W4 K2 w8 a; Sexplain select * from taddr t inner join (
    ! d- F" @/ P0 c$ G% {select addr_id from user ) u on t.id=u.addr_id: l4 }5 s0 i5 n# J) Q
    10.png ; q: G3 t" T7 q4 B
    explain select * from user u where u.addr_id =1q9 V1 m; i# D  m3 l- `# A
    union all: [+ a  y, b! |
    select * from user u where u.addr_id =2. I0 ~; g7 p9 b4 f' [
    11.png 5 |6 G, v  u9 m1 T
    0 e) O! l6 e( u
    2.3 subquery
    - ~) b: k, s& E' b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subquery4 x- q0 @, n+ P6 [

    4 \  r  E2 M9 }5 ~2.4 dependent subquery% X$ P# n& p; o- X+ X1 B' H/ A
    / U+ P! C; I" x1 a  e+ ^* Y
    与dependent union类似,表示这个subquery的查询要受到外部表查询的影响
    ( [8 n. Q5 }% g/ D! k
    & Q0 _. N! ~& D) W- rexplain select u.name,(select t.province from taddr t where u.addr_id=t.id) from user u( e( G+ K  D/ g- {
    12.png
    4 n/ u; e( X) ^2.5 union
    % {% e+ G7 \* X" S  X8 y1 F% P* e. B( T3 Lunion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
    1 n0 }9 Q: J; \' m- f1 M
    6 M9 x' B8 z, e& q/ u! t( r三、table
    ! F7 E& v/ C9 k$ r- X$ o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8 _' {9 ]( @# l6 J  F& S
    如果不涉及对数据表的操作,那么这显示为null
    / ^& u1 K* ~: ^) A# 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。; e$ ~+ W9 W9 i6 e8 D
    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。& E, |4 z: Y, {" R9 ?/ f
    # g7 x: P+ a( E0 P! Y
    四、type
    4 U+ f$ o" ?$ r7 z9 Y+ q
    9 _, [/ D0 ^: m+ D4 ^. b# N1 }依次从好到差:; H: ^: F/ A( {! Q
    system,const,eq_ref,ref,fulltext,ref_or_null,unique_subquery,3 n6 @: n+ B8 x3 C* F+ V# M5 y; \$ e
    index_subquery,range,index_merge,index,ALL. T7 h5 W% x. V4 Y7 _* H
    6 c2 ^% [9 K" w6 ]
    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 V1 v! y# o6 c6 i1 V  B% a. X: J. n* c& `) f
    4、1 system
    . H9 z, O3 n' a# m* o表中只有一行数据或者是空表。! v  F7 G1 M7 m( o' @

    . ~. {- j4 p" l! {4、2const0 D) `' I9 J& v9 ?
    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。
    $ q7 N5 `$ x6 w+ q0 u! r3 j4 S+ D' D: J) P
    4、3 eq_ref
    ! }& Q' L* I: D( O. K( ^/ a8 \关键字:连接字段主键或者唯一性索引。, \3 T1 g$ [4 f- x$ Y6 ~
    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.& \; i- d, i! C; `

    # C0 k# f# m4 J$ [3 t4 `1 dEXPLAIN select u.id,u.addr_id,a.* from user u inner join taddr a on u.addr_id=a.id
    * y: J2 P8 \! V$ ^7 {: R$ X0 r! V, h
    ' D9 }0 t9 E4 v: I
    / G0 U& S6 _5 L- I$ Q 13.png
    * ]3 r& N5 V. l% H
    9 l! P2 \) _; j# _; j: O
    9 A7 k  g  B7 j: ]

    4、4 ref
    ! X5 J; ~: C$ x4 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

    14.png
    9 A1 a! t" D+ y$ P$ C# g
    / s/ }5 G4 E, O( M6 y' K9 {% W# E4.5 fulltext6 U5 s$ w3 p% b. D/ a+ _1 ]
    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7 p1 q* z/ z0 h# x9 @. p

    ' G7 Z0 F0 m7 V& `. t: z6 }4、6 unique_subquery
    5 |* C/ N5 q% o& n/ T用于where中的in形式子查询,子查询返回不重复值唯一值" f4 @/ U" I' `3 `

    6 E- j5 U# e- z* W  A2 |# ~4、7 index_subquery' t4 d4 z0 w. P: V7 M
    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 g9 Z4 n0 w9 O5 o' m* U  a. K
    1 }8 T4 I/ |" h
    4、8 range
    ( D: |9 t. K7 R3 o$ q. x! N. J8 `$ p, f索引范围扫描,常用于使用>,<,is null,between ,in ,like等运算符的查询中。- X6 M, e2 B. Y( N% N) Z  e

    8 D3 x) o  C# w" ^explain select * from type_time a inner join (2 d# q, @8 g- Y# o( [2 R% K
    select id from type_time where name =‘2’ and time in (‘2’,‘3’,‘4’) ) b on a.id=b.id; A9 V6 D9 |, R. J4 G+ B

    7 [  o% t% J2 V
    / M! \4 _6 p8 P! N 15.png
    + X4 c( L' s+ J9 l
    3 ?' W1 A; Q9 R, ~7 y4、9 index6 R$ p9 D, h8 w& y* F! {
    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。
    : l8 i6 O" I6 f) u4 @" w) D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。1 {& ]; K" P& C( j% J

    5 k. u) s' y& D, D2 T0 ^; mexplain select * from user group by addr_id# j# J: @2 U1 g1 X& G, G- S
    & `% V& K' l9 N6 G& t# k; o2 g$ ?
    , W, m! ^; P# v6 a0 K1 O$ ^2 j5 T

    9 ^' x$ Y) M6 y 16.png 9 O% `  N3 q; q$ g( e) U

    8 ~/ `1 t9 P# x6 a: p  Gexplain select addr_id from user
    3 M. x4 z( g! U8 C
    ' i4 a- i8 J- J" |4 P2 o3 k- l 17.png * h: U6 U6 K( s5 u
    ' G6 O4 \7 t  W+ x4 l. v* e9 J0 l
    8 y" U, @3 c) j* \/ v8 T
    4、10 all
    $ h1 n* z8 W) Q+ R- T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。8 L0 W6 }6 d7 U
    ! V, P; M- P' ~6 L7 m, n, f% [$ _
    五、possible_keys2 @% `% ?, q# d7 f

    / Q4 U+ z6 l: D6 r) W5 D: n3 H: V此次查询中可能选用的索引,一个或多个+ S- D9 C. n. d/ g

    6 g( q* w* e# w六、key8 }) f# d% }9 m6 l3 o$ ]
    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。
    9 F) h1 {; d4 A7 N( p  l4 e
    7 J: U2 {  h, k* R+ T七、key_len, U& l' I% m3 U" a& N0 x

    / C0 y; Y: L& \7 ^& m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* {, k% u3 ^  ^6 L* @" c. L  k
    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。
    8 ]) [3 U& o0 O# 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。" j- b- _+ L1 M6 A
    explain select id from type_time where name =‘2’ 用到长度303( S- V( ^- c: H$ \1 n
    * r0 G, w5 c; I1 V
    18.png 3 H9 C% ^+ E$ z+ q7 j
    explain select id from type_time where name =‘2’ and time in (‘2’,‘3’,‘4’) 用到长度 1071
    6 H* M- H. Q) `) M; E* C& Q; G3 O* |: R5 D
    19.png   z2 Y+ `& m% x+ M! E/ D

    & v8 R+ w1 z( N$ s) F  a! g八、ref
    ( |9 p0 K& B. |) Z' a2 I+ G6 x# N6 g如果是使用的常数等值查询,这里会显示const
    4 p" B3 A3 _3 e% B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
    - {5 i3 j, X! w$ x1 E3 Z) G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 F0 Y+ c0 S3 e2 L

    8 z' ?* q- v& Y! b2 j九、rows; l- P7 }0 [+ ?: _
    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)
    ( i1 p9 c! t2 v2 g. g& \3 N* M4 `
    # x! [# ^& g8 x$ t" |十、extra( Y* W# Q$ F1 |
    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:0 W# d' @- N, J4 ?
    7 e2 K1 S( w4 ~" M7 d5 A
    10、1 using temporary) Q$ B, ~  S  Z2 x/ y
    表示使用了临时表存储中间结果。: }# ]& S2 x0 Y7 Z. C& T. b
    MySQL在对查询结果order by和group by时使用临时表
    / f5 C4 F- }6 g8 A* h( @# N) G" a3 P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,
    4 o5 U) ^% r+ y: O1 v( Rused_tmp_table,used_tmp_disk_table才能看出来。
    ' @# Y6 V4 a1 N5 q# f& A% u" ^+ E( k/ F# X/ O1 ]$ z0 u7 T
    explain select * from user u inner join taddr t on u.addr_id=t.id GROUP BY t.id8 c5 O; u  H* Q! @

    " x3 O9 P3 J' Z9 L8 g4 D& f+ _ 20.png , m/ H8 e% `& j6 i% w
    4 ^7 v7 C- x/ N0 J' l0 I( O
    10、2 using filesort/ J2 d5 _# J% p* Q9 `4 `1 y# [
    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
    & t) s7 @' p  G! g- \+ o, g1 ]  N' A* `! A, _) U
    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。
    2 ?* X1 l) y4 Z7 b/ y  H' e3 F- T3 OMySQL中无法利索引索引完成的排序操作称为“文件排序“. g' a4 {* j& a' u& h/ N5 S

    2 y- z# w  x& `2 u10、3 using index6 a) T8 w, ]* \9 a& F, {. o
    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。
    ( I# h5 W$ K, e+ ]5 ?" ]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
    . B' l  n/ w% g错。
    $ p( Y: X5 D/ |4 a如果同时出现Using Where ,说明索引被用来执行查找索引键值! [7 U7 N' |% d3 K7 S
    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。1 N" ^0 ^  H2 I1 O! D1 m7 I  P
      y, H+ A5 J& |/ 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。
    ( W( f2 p# G3 q& O————————————————3 {, O& O. Q" X& s1 k$ l$ S+ e
    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。
    * W( n5 I- T; a3 T+ E1 j原文链接:https://blog.csdn.net/fajing_feiyue/article/details/105616629/ `+ X% n5 ~0 S+ {. M! H3 m& W

    * c' W4 z3 i* b& [! w
    3 |2 Z* G* `- l

    20.png (13.61 KB, 下载次数: 423)

    20.png

    zan
    转播转播0 分享淘帖0 分享分享0 收藏收藏0 支持支持0 反对反对0 微信微信
    您需要登录后才可以回帖 登录 | 注册地址

    qq
    收缩
    • 电话咨询

    • 04714969085
    fastpost

    关于我们| 联系我们| 诚征英才| 对外合作| 产品服务| QQ

    手机版|Archiver| |繁體中文 手机客户端  

    蒙公网安备 15010502000194号

    Powered by Discuz! X2.5   © 2001-2013 数学建模网-数学中国 ( 蒙ICP备14002410号-3 蒙BBS备-0002号 )     论坛法律顾问:王兆丰

    GMT+8, 2026-7-25 06:20 , Processed in 0.462423 second(s), 54 queries .

    回顶部