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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

    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

    " {" v1 L. U. |' Dmysql索引和explain的详解索引原理分析3 z) V9 S+ I% P4 F  `
    $ |& Y9 a! M6 k# z2 L- L/ C/ i. m
    索引存储结构
    5 j- k6 O9 I) S3 c! g) a# p+ T* {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' V$ A* g4 V8 N6 X: a; [
    MyISAM和InnoDB存储引擎:只支持B+ TREE索引, 也不能够更换, o6 [8 v% R0 }+ q
    MEMORY/HEAP存储引擎:支持HASH和BTREE索引
    ( L" p5 G9 J' t4 R/ N* t( E. y3 d% A7 h( |$ y) i/ @; k
    B树图示$ U) Y4 M+ w7 q, `3 l% @
    9 @# [: H* j. T+ Q1 }( ?9 \
    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。
    3 `  I" N7 V/ i9 g6 V; {1 f/ `# r  x; P0 T9 V
    1.png 5 f: Y5 b. G5 n$ ]  @$ U
    6 M) e2 H" w! R% L- A

    7 L3 w: _6 R6 a( h) g" RB树和B+树的区别:3 g$ F9 j# F! n. O" ]6 W. t
    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 I- r, L# ?7 h1 I8 Y0 O/ C
    " P* z8 n! a! y$ r. a
    在结构上:
    - p( E0 w5 ~1 _. E& I# D(1) B树是非也只节点和叶子节点都会存储数据。
      b7 o  ?6 Y* R4 I- A6 H! ](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。; a4 d% u! A3 K7 T6 h" |" l
    4 W% ~; d1 h% D- g' c6 K* y! G
    在性能上:
    * t7 s) {3 |9 _- a# q( X( @(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。
    $ x3 D- f* c: ^1 L5 K3 T2 [2 x(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。: |' A3 ]$ O' u. {0 c- Z3 B

    / J! E  X- Q3 P. t) z& Q% Q聚集索引(MyISAM)
    6 L& n4 W* Z4 e. y& t2 A4 ^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
    0 l, f4 G) X; D3 O% |索引。: y+ l( L& U4 g2 q7 H3 j: {# F
    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。8 }: \* W1 `  x, e& B
    : B* _$ Q; r4 v3 {1 H" f
    2.png 8 j- p4 g" V  e3 ?3 a& l, @

    3 d# u: ]: c2 c. C辅助索引(次要索引)+ |  C5 h/ k; j8 O
    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( N! K& _4 ]2 C# ~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5 m& h% Q" G+ s# d
    3.png
    3 C. ?4 i+ m7 W) ~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。
    : A5 B8 Q2 q# H0 c3 H/ Z- J& y6 d% d5 G( b7 g* o8 n" ?5 B; v% \
    聚集索引(InnoDB)
    . p! U* V+ L$ E1 K" X! _! W  V  N8 |& g/ H/ c' }
    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。
    6 V( L2 q3 q' N! H# h, v8 M1 ]+ C辅助索引只会存储主键值7 N9 Z0 v4 m4 q! \
    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。! h9 t+ a# G0 H$ l& ^5 x4 j. L! i

    ; {$ v( k4 C. G主键索引# s: D/ H! o- |
    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. i8 s! T8 _9 V/ c! U% \- y: g
    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。
    : Q& B3 ?/ M6 `" ?, m
    6 t- q7 x: z/ U/ | 4.png : r, }1 T4 v( M; R# ]

    2 h$ ]* d. L5 m9 j/ W: p( t) A. g) t3 T+ ^1 d# X
    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。
    8 P) s& _! l# k2 ~# N 5.png ' E5 P$ ?7 D3 A' {- t
    5 s$ S  ^" \- D; ]

    ) r. |7 J  l8 X" @ 6.png , {" n2 \" }- b2 L9 ?: M6 e8 i

    + G4 d2 V- R" q) ~6 E" o  J9 @- G% p: D; b5 `2 |
    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。. Z/ h' q) O. e& n- j
    % c# L( z  p; M# o7 E1 T
    explain的详解
    " C+ C* `& k# K* g; _- i3 f2 ]$ l' L8 X
    参数说明:
    ! }3 g' |* g5 }2 l$ h' Vexplain后会出现十列数据,下面将介绍这下面的十列数据。" V4 k, T0 a, E! `, W4 i

    9 O3 _1 t1 X& B; m2 Gid、select_type、table、type、possible_keys、key、key_len、ref、rows、Extra+ s! B) V, W6 v9 g$ k
    2 N. Q7 T. s. |5 W/ x& u
    先附上案例表:1 a+ ]: z& x3 L
    / }! r6 k/ l* L; X% N
    CREATE TABLE `taddr` (9 X4 k) f2 z, l& r, ]
      `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,% V' S' o6 l; l  H0 Q, F- ]
      `country` varchar(100) DEFAULT '',) N) e" |- M+ N) S
      `province` varchar(100) DEFAULT '',2 H$ ~5 Y$ ~5 h& W/ V" i
      PRIMARY KEY (`id`)
    . {3 _# o  W  M3 Y# ~( e8 D) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8
    * _( J0 W8 o" Z" s( k- _1 @+ l# {$ X/ y" L0 x! _9 r
    CREATE TABLE `user`  (
    & {% R+ z6 y( R' Y9 j  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,, W7 Q3 Y" I2 _. @7 H- h
      `username` varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
    0 h$ K" s/ P# H) g/ g/ Q  `password` varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,6 A( A8 b1 s% k
      `name` varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,' A; ^: w/ V6 j9 u8 U
      `addr_id` int(11) NULL DEFAULT NULL,6 T. w4 i8 S; A9 `  T1 `
      PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,( j) G' ]: {6 b
      INDEX `addr_id`(`addr_id`) USING BTREE
    & }$ r4 T- I+ a) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 3 CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Compact;5 ?2 V3 \7 r9 F

    : M% e$ t3 B7 b  ]2 x3 H; s5 G0 C( B6 I2 ]
    CREATE TABLE `type_time` (
    / R8 o/ W6 D8 u+ f  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,* u' Z& k, [5 l) {8 o
      `time` varchar(255) DEFAULT '[]',9 U# A+ Q. S+ U: J& ~
      `name` varchar(100) DEFAULT '',
    1 |3 k" q  `1 i% P" P2 J2 Z  PRIMARY KEY (`id`),
    $ e- \" {7 K! Z6 i. t  INDEX `name_time_index`(`name`,`time`) USING BTREE& i. v/ g' _  q, i) e
    ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8
    3 R, {) T% j! t' C' i
    ) M. d1 w% |7 k$ k) _  u一、id. A( |" i* p) t" o4 _
    每个 SELECT语句都会自动分配的一个唯一标识符.( B- @* @; X: k2 b, Z
    表示查询中操作表的顺序,有三种情况:1 v+ {. h6 a9 o  j
    id相同:执行顺序由上到下
    7 d; _+ Q+ W' Bid不同:如果是子查询,id号会自增,id越大,优先级越高。
    . ]3 K( k* c+ L4 oid相同的不同的同时存在
    1 {7 W1 T5 n& Q/ Mid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。
    0 c4 L- A0 C  J. |* M- J( q! P% r; N# M/ H! l- |5 d1 i0 g0 d
    二、select_type- l  _2 M2 y& Q, S0 U2 Q' b* B/ ?6 e
    % |% X( e& N$ K: l8 u' U* q
    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: u/ d3 O* R; B  O" `

    + e+ m6 m5 e4 G* |2.1、simple$ i3 g0 e; z+ S, S
    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 I: Y6 _/ u3 h$ I$ L
    # o/ a5 j( |0 c# GEXPLAIN select * from user: ?& f. S* Z4 P: o

    # M% T  P/ ~4 w. { 7.png 0 G4 c( B( X9 d8 H8 r# o8 P

    : G( }9 J* P9 r( a5 R  xEXPLAIN select u.id,u.addr_id,a.* from user u inner join taddr a on u.addr_id=a.id8 d7 H8 y& F0 `
    9.png ; l; j& P! @) _) M( \) I
    % G* J. p+ }% T% Q  I
    2.2 primary
    7 |9 {+ V5 E" f8 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。
    0 D$ c* t6 J3 g! ]  J5 _# _9 V- c, s: C& |9 k' U
    explain select * from taddr t inner join (/ n( r# {& M+ I$ F
    select addr_id from user ) u on t.id=u.addr_id
    # R) e, t8 m1 o# z 10.png
    ) }0 U9 ~0 `* Yexplain select * from user u where u.addr_id =1q# J8 s. r1 I& V' q
    union all. t0 d* l, e0 r9 P1 |
    select * from user u where u.addr_id =2$ K$ E4 c2 I9 t' k
    11.png ' m% s6 c0 K: \1 ?8 ^
    + @2 v: U. s* s! R# x
    2.3 subquery: p5 N% r6 [+ l, k% o' a- U# f# i- i
    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  [1 t0 m: t, G! X1 ^
    9 J& A1 _* s  Z6 b; I2 W
    2.4 dependent subquery
    8 _5 g5 F# W6 U6 }7 n- z# V: A  j' y! F' b* `5 ?0 `2 x' W$ I6 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; J  Y& R- D+ |1 ]/ Z  p* _
    , X4 x( G% O5 U" r8 J
    explain select u.name,(select t.province from taddr t where u.addr_id=t.id) from user u) M4 R1 @+ z5 S) h; R; H5 y
    12.png 4 h# |7 A+ O; t
    2.5 union
    + N$ p1 Z5 z2 f. I: w5 H7 U5 Ounion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
    $ x0 T9 n4 c& r/ t! X4 p% Y, }. P0 f! T, B' c& }0 o
    三、table! [4 u: }2 m5 \: 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
    , x3 v7 a0 F5 i; N  V) k如果不涉及对数据表的操作,那么这显示为null6 b9 {  f. K9 i. b3 N- \+ p
    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。
    , S9 U2 q( d8 W9 [8 m) Q3 j+ b# t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。" T/ o% ~/ o$ ]6 u* ]# x0 ~

      @, i1 k) x5 R4 S" f/ I四、type
    8 N& S* u! @" B" i* g
    9 J2 X& ]& s! r依次从好到差:' ?2 l4 F- s7 [2 C! y) @
    system,const,eq_ref,ref,fulltext,ref_or_null,unique_subquery,$ ~7 x: ~  Z* H, k
    index_subquery,range,index_merge,index,ALL
      M1 @7 o! C0 B! Q
    2 W) Q! Y# h3 t* ?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
    ) P. q6 d# Z# k# N- u! W' E6 g
    + Q$ V6 N' g5 k/ P$ ?3 E" I4、1 system. S, d4 L8 {( k. ?
    表中只有一行数据或者是空表。
    6 N) S- k+ M; a; ~4 W. @4 Z& w  }' b- q- v
    4、2const% K- [3 P. I  f! ?8 u1 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。# m$ O& w) |. v6 }' }* v. C# }

    1 Y5 Z! |  P  C9 D1 u; ~4、3 eq_ref
    ' ?4 Q4 V! A. H. l关键字:连接字段主键或者唯一性索引。
    * N2 X( `& Z+ e! i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.: ?/ h- w. s7 `" b9 |: N

    % q' B. r* G, \# R$ u: BEXPLAIN select u.id,u.addr_id,a.* from user u inner join taddr a on u.addr_id=a.id. {6 \" b5 U5 Z- R& m
    4 n, o% j# m. @& G
      l3 a" s2 B5 k# e4 w; S
    13.png 4 ?7 A" d; J) Z% C9 j; }
    2 ], f, q  F' Q( v. ~5 m
    % H$ _7 ]' G# J- N$ d* X7 n

    4、4 ref( R( u  T6 @8 N3 a: L( C" i, _& {4 F
    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
    & z) V+ e. M5 l1 t% J6 u
    / b2 @, |' b7 w, ?  X% {2 y6 X7 M! @4.5 fulltext
    & o5 s& k* U6 c: b# ?, q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
    $ a, ?  J; a( p% @, I% t( v# W
    ' `% w3 a' U6 a% e2 W4、6 unique_subquery) y% C3 r. B9 p' B3 k7 `
    用于where中的in形式子查询,子查询返回不重复值唯一值& l1 v# o8 c+ s5 a2 T# S0 {
    ; F) d( z5 ~1 A( \6 {2 i
    4、7 index_subquery0 _, R2 a  n  ]; |5 {0 k9 [
    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 e0 {% j# z1 O# w  h. N6 V* Y' ?6 H4 M2 T5 H+ w( S8 P
    4、8 range, y+ q: r3 V# Y7 W; i
    索引范围扫描,常用于使用>,<,is null,between ,in ,like等运算符的查询中。
    6 ]; Y+ C9 Z) w8 w# |& O! q
    . K6 l3 K0 D! k$ p3 A9 Gexplain select * from type_time a inner join (% P# k, v5 Z; h6 x- h* |; _
    select id from type_time where name =‘2’ and time in (‘2’,‘3’,‘4’) ) b on a.id=b.id7 b. |( {4 R4 w$ P

    % {) ~- b8 M% J* k. y  i8 A; z4 u) a
    15.png 3 t; a. u7 g* A- Q
    $ {# s% Z3 a( k- U9 `9 Y
    4、9 index) O' ]) Z4 h$ _0 ^
    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。8 J$ X. G* G& V/ @9 L
    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。+ W+ l5 [" D) {( g

    ! l% X! t& g3 p3 |! V; y7 a% q  [explain select * from user group by addr_id
    7 z+ h% n5 }8 H$ c7 U
    ; H0 `" p$ f* F) J. S: g( r* |# l: N9 l: e$ D7 O

    6 S, O& t/ ^6 j5 N. c+ o8 \6 G 16.png
    - S' U6 S1 }, }& \" X; p* Z2 ?6 c6 v5 l
    explain select addr_id from user
    + t0 e0 F  Z+ s% |. G& s( B- d0 v! U/ {" @
    17.png 4 \6 q9 _) F! C" {/ A& Y: x" y( T. ~
    6 V+ q: x2 v0 P& \. R5 F& r( C; c
    : e5 s+ O8 ^( c0 f
    4、10 all9 [) e* Q" h7 m( y8 z, V' `
    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。# R: l( U( x3 e; t+ S# L

    / u- {. S0 j5 t  b7 |五、possible_keys' ?+ f# Z! h- u: t$ f+ G6 v) x% D, l
    ' n! Y$ C6 |1 {: R* N1 [/ J
    此次查询中可能选用的索引,一个或多个0 n7 J5 ?! a# s1 G" R

    , s/ x( B5 ^& q" \" u8 g# s六、key
    5 O0 c4 g0 @7 ^: L7 D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。& `8 @0 C' i* K

    1 ~9 V4 C: c6 `! C七、key_len+ \) \1 ~& n0 ]- p! H( b
    . v% _# v0 U. u. O  ~
    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
    $ b9 X" u) [( X. h/ [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。; d, Q( }7 A4 X: _; q
    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。5 d/ s/ @7 J/ O: |" b. Y
    explain select id from type_time where name =‘2’ 用到长度3038 {+ y9 m5 B8 p3 E: y

    # E1 Z3 n- Z% E1 c0 g. I4 a2 E 18.png ' @1 H5 m* F- n
    explain select id from type_time where name =‘2’ and time in (‘2’,‘3’,‘4’) 用到长度 1071- ~6 v, Y# T' \& N  u! k3 z

    & x3 O# t! @# F, p. \& } 19.png 1 G) E- \) e0 |- j% v- e- v

    , w* j. ?& i) Y1 _7 }9 N八、ref
    ) f' V1 E5 b" n& K* O0 h2 P如果是使用的常数等值查询,这里会显示const
    ! ]4 |7 ]. }6 o1 l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
    ( @" U. j" e" m0 {8 T( Q2 Z0 ?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
    + s9 Z$ N, ^7 g- b
    7 f' \& E- W( P9 Y7 N5 y+ y九、rows% ]% H$ l0 V1 Q9 B2 m$ N$ v/ f8 \
    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)
    : K( d# P* ~8 E0 u
    . N! B+ p8 t6 p. x: _1 h; d十、extra
    7 i- a) S1 H: B0 ]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:* V% Z# a1 E& @% ]# H5 o6 Q

    2 p# |; I, J/ o, O- m4 V10、1 using temporary, J# Q( o9 R; {* a1 O  ^
    表示使用了临时表存储中间结果。
    0 z* ?- i. D1 g! K1 H) J* X5 Q& V$ [MySQL在对查询结果order by和group by时使用临时表5 k7 J2 ^+ z+ c. v% q
    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,/ \( D6 _4 y: h# ^9 {  R0 K: o
    used_tmp_table,used_tmp_disk_table才能看出来。- S8 w5 P8 r) B2 h+ e) U) g, o
    7 F4 c- F+ M* m  }. H
    explain select * from user u inner join taddr t on u.addr_id=t.id GROUP BY t.id
    0 O8 ]7 `9 ^& D; `% W+ J5 i. K* A$ I2 x* M' r5 S" b, V
    20.png
    ( ~" L: O- f7 |6 T) [9 x% x: D6 r1 S/ p6 o9 M" O
    10、2 using filesort
    # V, N: y; S0 O6 Z5 J* 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
    # N* n; `, m% F4 k  B
    & k( \3 B; S4 T: V5 Z% b! m& 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。
    . c: U& K4 l+ J6 V8 T, xMySQL中无法利索引索引完成的排序操作称为“文件排序“
    7 g9 p: V( c) i, D/ P& ~  h# j5 Z4 f3 |8 e* q
    10、3 using index
    $ f) R8 [2 V; k7 ~6 Z8 n& [, ]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。
    4 i. \3 p, p( L9 q8 M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
    , U% J: p  p7 }* V' P4 \0 u错。
    , v  |3 A" P# |( a. Y" _7 D( d如果同时出现Using Where ,说明索引被用来执行查找索引键值1 B% M5 x% v; O+ x3 i
    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。3 F, {  v; B- [0 ?+ [- t
    3 j' H4 k  T' e3 [
    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。# m( E& c( T4 l' X4 H! R. F; i
    ————————————————
    3 k- n; f/ S$ \4 d$ g2 R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。1 K& t8 b5 @) Q) W4 I+ S* ?  X
    原文链接:https://blog.csdn.net/fajing_feiyue/article/details/105616629$ l" L2 c* Y; c: U
    2 e$ c2 V2 w# I/ {  }
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