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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

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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 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    ( q! p3 N6 k& Z! r
    mysql索引和explain的详解索引原理分析
    ' r' @' K$ D  z$ u1 T, h. O% P' M
    & ~; r3 g$ M. M9 K索引存储结构
    $ r/ J, D; `* ?3 u0 n* ^( O7 N9 G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$ E7 l, c+ R! ~8 p* e5 k+ [& o. k' F+ C
    MyISAM和InnoDB存储引擎:只支持B+ TREE索引, 也不能够更换
    / b: v8 N9 D  r" V7 v9 Q3 [MEMORY/HEAP存储引擎:支持HASH和BTREE索引
    , o# ^% }7 ?, U4 j* e2 L8 N6 b
    2 \1 k  {0 e2 t1 l& o4 pB树图示
      ]* o% l9 [( {3 M1 o' T
    . B4 n" |$ d) Z* @/ f5 p" d' i7 n1 i3 ^4 DB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。
    ( f4 d* |3 ^5 F; Q
    : ]0 j6 O5 c1 z1 ~ 1.png
    5 s( y/ U+ Q- ^! b' @! j) H
    % H' Z: S6 O1 \$ G8 S/ j" U/ Q. r4 J/ k; t6 {
    B树和B+树的区别:3 V# u/ F/ ^0 w' U. q
    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
    ( i* f7 i: T& n9 Y' Q0 W
    ! {9 ?! U( S) E0 o& i在结构上:) N, L7 S/ Z1 T* i0 ~/ L6 u" O. O
    (1) B树是非也只节点和叶子节点都会存储数据。' [3 H, r* l  Q0 r& 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。
    : t6 \+ S' J4 m% a: j6 W" x& a2 E
    9 Z2 O9 @0 D  }/ `( M  m; Q在性能上:7 e1 M8 s" ?, W" A! d5 q" U
    (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。: e2 c0 w/ j+ N
    (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。8 \# j* M& R+ V" e9 V, m; v# T8 v

    / [* j0 G/ j( O* X9 w7 G; J聚集索引(MyISAM)
    , N; O. M9 F# hB+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
    & v4 d+ c% N, {0 d- {索引。
    4 U& K. V& e: A- G. j* O' V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。$ ]1 r" Y3 X0 P$ f

    . |6 f/ K& r7 H 2.png 6 k8 z# k3 @+ b% A3 q4 z0 n: E
    : R5 Z. ~) M1 |$ i- Z+ ^
    辅助索引(次要索引)/ I) H, n5 F2 x7 Y6 H/ I4 R$ _
    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 f2 M: W8 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( F* \/ b7 M8 w: l5 N
    3.png $ w- K% Z! m- p/ c) Y# t
    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。
    0 X+ p, H- x! e4 C
    6 I+ C/ _; n( B+ S( I4 x1 D聚集索引(InnoDB)
    2 A" F4 s5 T: R: z: j0 G; `
    : w5 U* M, `: Z5 ^) S2 s1 I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。
    1 @* k# X: a' K, u辅助索引只会存储主键值( ]  L: P# r( X8 J, ]; f& e+ ~
    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。! n+ Y# u; s9 m; o
    1 C) B7 |) L3 m. ^9 \
    主键索引! c% v. q% n- K2 `7 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3 k( P! }* e) }5 u! c& y: X4 ?6 ?
    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 [7 d* V- g! ^

    * w# h$ G4 }# B 4.png : o) h2 |" H) h4 \3 i0 P! y* ?
    3 Z. v# Q+ y6 u- D) B3 m% B8 O
    ; A- N0 b' A% F/ t1 r
    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。2 d0 M+ r  v5 y# v$ p6 K
    5.png 8 |( C* o& w0 p6 B1 I7 h3 |

      n6 R" ^* m3 L3 g; T1 d2 T
    ( v& T% O* w$ c9 \8 B3 M 6.png 6 O7 m& z/ x( K7 c: X
    + c2 ?9 R, [, i0 P
    : s+ h1 W- }* m, c6 T/ r( K/ u: M
    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。
    8 K+ O' b; y, O1 E" n* E+ d
    ! [- z* U* I4 Q/ U; p& S7 Dexplain的详解2 Q3 n) Z) _2 P) M1 Z( g4 U! i
    1 w! X$ r7 P$ }: Y  |' p
    参数说明:
    ( I9 o: b) T0 o+ G9 sexplain后会出现十列数据,下面将介绍这下面的十列数据。
    & x) S& z4 N6 Q" l
    : B4 y, n% n4 H7 u2 Z5 n2 }id、select_type、table、type、possible_keys、key、key_len、ref、rows、Extra
    8 @) S" v1 k' q9 I4 u# ~5 r) b  k9 N2 T4 `
    先附上案例表:
    6 i  @6 @! n$ H4 w
    , ]; K( M6 f8 U% N0 P/ ?% [CREATE TABLE `taddr` (
      S) V( {- N" r6 }9 C9 F  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,  X4 e6 S( c8 \" o1 I2 D
      `country` varchar(100) DEFAULT '',) ]4 U7 D9 {$ W& E
      `province` varchar(100) DEFAULT '',% \5 C3 m  }* G7 ^  B# K* Y. G  Y
      PRIMARY KEY (`id`)
    9 I- `" p( e1 D- Z  D) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8
    9 g( C5 E% ~4 e: X' P" `" T3 r2 G
    CREATE TABLE `user`  (3 W4 K. k. a. c; t- J* `( m: G
      `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    ) u( Z( ?) }7 X/ I  `username` varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
    2 \8 W4 V5 Z* Q1 A  `password` varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,( k  R7 z4 D* k2 n
      `name` varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,: {6 Q1 `* X: U/ a8 S% E' Q
      `addr_id` int(11) NULL DEFAULT NULL,
    * ~) F% O# S+ q# q  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
    & l4 ?% r4 \+ _) }2 X9 M  INDEX `addr_id`(`addr_id`) USING BTREE( @9 }8 U$ g/ `4 h& D% R
    ) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 3 CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Compact;
    5 h) L: b) ]5 ^3 O1 O
    3 W- g4 D4 r, z5 ^. p& l' [
    6 @: j1 c( M0 Q. \5 e  W$ }) B- mCREATE TABLE `type_time` (
    ; u0 B- E3 j  `% ~6 ]3 W  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,9 @4 }% Z8 {7 e
      `time` varchar(255) DEFAULT '[]',5 x9 C& Y9 ?4 u# i
      `name` varchar(100) DEFAULT '',
    ' l5 a, x8 T' T) S  PRIMARY KEY (`id`),
    $ }" Z, z6 H( G& W  INDEX `name_time_index`(`name`,`time`) USING BTREE
    ) }3 U2 p  g8 }1 P$ G, m5 H% r$ _3 C* o) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8
    ) x4 }$ c+ b; k1 Q3 K; C4 z. [: i" M' x2 S
    一、id8 L" I' l4 }9 M# S3 W& H
    每个 SELECT语句都会自动分配的一个唯一标识符.9 K' _) c- y' K! r  ^( q' X
    表示查询中操作表的顺序,有三种情况:! R- `' B  V% k# x
    id相同:执行顺序由上到下
    3 Q8 q; p( _! ~; Aid不同:如果是子查询,id号会自增,id越大,优先级越高。
      J( q) f# @7 P$ e* ^" s3 C8 @+ Eid相同的不同的同时存在
    : F6 z- J' _5 I: |* }6 {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。* X, x+ a# ?$ y6 h# C7 ]

    6 I1 x& c6 g1 X! r. h/ G5 p7 v二、select_type
    " L' E% r! F# f/ Q: D4 p2 I, i2 E# l
    : ?' f8 ~6 j9 \: h- E5 I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
    . l# }  m2 z; j8 z7 y7 p/ `* @  ?, K- s* \, c! {
    2.1、simple2 @0 C1 _6 H2 h" Q5 W
    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
    4 a( V# A- |) B" `; t% x! L2 W7 E/ X* j/ y$ |' T
    EXPLAIN select * from user4 z8 @; V6 W$ w9 p) U

    9 ]. m' i$ g- ]* [ 7.png 3 ?* I$ }. l7 T7 C- o0 F6 `. {
    . P- u" s! A8 {) K6 G6 O( S
    EXPLAIN select u.id,u.addr_id,a.* from user u inner join taddr a on u.addr_id=a.id
    ; R. x4 N9 E2 O. N 9.png
    , m7 ]: G3 D  a$ N/ b% _
    & B4 c: Z: h( E( `  L& [& Z2.2 primary
    + Q! s' q3 ^9 F8 X0 O1 S( n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。7 O  ?  c9 u2 a0 x- k7 f$ I
    ! E8 m4 y3 D# K& y/ m
    explain select * from taddr t inner join (
    5 N- b* P+ E" P7 ?0 mselect addr_id from user ) u on t.id=u.addr_id
    ' e+ O& j* l1 A4 { 10.png
    6 R% N% O) d! L2 n% pexplain select * from user u where u.addr_id =1q$ a. h% _' l. h# X* X' p6 p# v
    union all: M; Y& T' D  o% {# Z
    select * from user u where u.addr_id =2
    ' w3 }/ l$ v/ E/ o 11.png
    9 e# X: d. c8 q' J6 L( b4 t
    + Z$ ]( X3 r- A  A2.3 subquery
    . r7 ~& |' k+ _7 W) _. z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
    " N. Z+ s8 j" E/ L- e( ?; I& ?2 Y3 F% S( u+ o8 v! x! _  R% h
    2.4 dependent subquery
    1 s" W. M+ w' N- R2 h
    : x' L: A  C- r: `3 k" j2 g; m与dependent union类似,表示这个subquery的查询要受到外部表查询的影响
    ) J4 u9 J: M/ R& l, w  q, O5 l6 q& {6 @+ y- c" T
    explain select u.name,(select t.province from taddr t where u.addr_id=t.id) from user u: l$ S. u/ \$ g, @7 R* D3 J6 s
    12.png - e2 ]/ `$ c) h( U. M) @
    2.5 union
    " r2 Q+ Q5 m6 T: f* X7 nunion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union0 {5 c  u/ [% w; r  U- Z

    ( C8 l: g. a- g1 A. G$ _4 D三、table9 j9 Y2 y- i& {: `
    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) d7 f# C$ z) b
    如果不涉及对数据表的操作,那么这显示为null
    ' M+ ?7 O4 X6 W! c+ x  o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。
    7 A0 {9 @. _& O# i+ C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。
    ( V4 l( F5 l; S1 e! O9 |% k# d4 J( W- ~8 M3 }( t. _
    四、type% M1 {. U& ~! I) g
    / f3 k5 o  a+ G8 G
    依次从好到差:
    $ I4 d2 b8 v$ _$ n9 e; i) Ksystem,const,eq_ref,ref,fulltext,ref_or_null,unique_subquery,
    0 d4 J9 ?/ C! f& A3 z% U+ jindex_subquery,range,index_merge,index,ALL
    3 E- {% o* ~6 ^' x) X* x
    ' z  B7 Y& H' n1 ?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) K8 j" ^$ v$ _5 t6 l! `2 u' F

    ( `, |( x6 O0 U5 A+ e9 m/ A4、1 system8 R/ w# [( ~9 N0 t7 n( n7 n# w$ `
    表中只有一行数据或者是空表。
    , L% Y9 i8 ]" b" J* h, D+ q; B2 q
    8 Z6 n5 V, e6 [4、2const+ F, \' w7 L' {7 s; w) F- G3 X% 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。
    - V5 v& T9 `! w7 j
    $ R4 z# k! p* c; O( @; `% x1 ?4、3 eq_ref/ q6 a( d" F: s; G+ F5 T
    关键字:连接字段主键或者唯一性索引。+ U5 |* ?; Y9 p% x9 p) 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.
    , M3 w! {0 R7 I& x0 j2 J
      v; T3 R7 Q! F1 VEXPLAIN select u.id,u.addr_id,a.* from user u inner join taddr a on u.addr_id=a.id, N/ q1 b7 `' _2 x  g; e6 {
      l. |5 C8 Q1 {! T# V- V! r/ F
    # p0 K% A6 G1 @  `& b2 a
    13.png 2 ?6 Y( w* \, E: r

    7 M/ X8 V6 d* w. T
    + s/ g! |+ E7 h9 Q

    4、4 ref
    # u, d* k% T$ i( Q8 f! v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 `, m* j) ^& c+ b
    * o: d, |) i% J8 x4.5 fulltext0 N5 A6 M& q! N6 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# C) t0 M; U  g0 X( J- S

    ; Y, X/ E) k+ `$ G0 H' Y2 }3 x/ S  s4、6 unique_subquery
    ! E% {8 a# d/ d4 X" Y6 N用于where中的in形式子查询,子查询返回不重复值唯一值3 t# r* H) f# m8 Q/ C8 B

    + _8 O- P. r" R: p. B1 o( B+ S4、7 index_subquery3 g7 g8 H! c; N: H0 ~
    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。
    6 c; ~) t: ?& [3 s" s+ u+ F9 I( x
    6 i( s7 V7 ~* @4、8 range" r8 E8 S% ^# U& p
    索引范围扫描,常用于使用>,<,is null,between ,in ,like等运算符的查询中。) J& c! |, D/ T2 P' j. g2 C& F) Y
    6 d  M2 a# S9 T$ Y' R2 [' a
    explain select * from type_time a inner join (9 U2 h$ M% V2 F# O) m2 {9 d& e
    select id from type_time where name =‘2’ and time in (‘2’,‘3’,‘4’) ) b on a.id=b.id8 u6 \$ ]$ g1 _* x
    1 \" B) ], g4 X0 x6 O7 @
    / ~$ f/ ~) l7 v. g9 d2 i* C$ s& t% I
    15.png
    . C8 n9 S5 ^  u  K
    # |: |' E3 Q5 \1 l' h: q4、9 index5 _* |- `% f' K: k
    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 S# s, K9 }! s  l# n* A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。/ |# u  r& E' {( F6 O* w7 L3 M

    ; v8 g: t4 f' ~' L. B, [explain select * from user group by addr_id
    1 |$ N1 z# R- P
    6 |# B! }4 s0 x9 C* m3 e) a! b, O3 a' P% T$ R1 A

    8 D5 ~/ T+ l: s 16.png
    + a3 l* z7 [* l: H  m2 n8 h4 R- i8 d  f7 a% D0 |1 v
    explain select addr_id from user
    7 n3 ~* C& f! |* V5 ]; Y3 N
    ! y9 i% e* e; z7 T 17.png
    2 S1 q  `2 i' h9 I( k7 J# W) L9 Z* v6 T! a6 Q9 f
    2 _$ j' h' P& m) n: y) k& e
    4、10 all, K$ ?* b' k( t* k, X
    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。
    - L' Q! N, p$ g; V6 _$ M& m3 X3 @* Z
    五、possible_keys' g) G6 R. o" s5 w7 P/ Q/ }) u! K

    1 |8 ^5 A# f; J* H此次查询中可能选用的索引,一个或多个
    . Y! X: W/ U" D6 `( s+ e+ r: M8 ~
    六、key' o2 M7 M4 c) r6 B" P* ?; ~: }
    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。
    ) _* |& r6 o3 w" C+ ?
    ' n& i/ g% V4 E3 j8 y七、key_len& N5 U! z2 \  t8 c: x( `

    7 p3 }. T3 c& w& ~* H% R" v9 R. r3 k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
    & J4 E, ?' I% m  w1 y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。
    + _5 }' q1 L! ]6 d$ O8 ^" M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。
    2 P9 Y  q$ o/ |: @explain select id from type_time where name =‘2’ 用到长度3037 z8 n% t6 A9 u7 u5 Q/ }. _0 {

    3 S- [7 e1 J. u! n. p 18.png 1 S6 E* N( U; |3 I, P4 d% f. I# ^8 Y& v
    explain select id from type_time where name =‘2’ and time in (‘2’,‘3’,‘4’) 用到长度 1071
    ; F/ f2 ^+ \, l' t( c# R% `9 V9 v9 j4 I8 j; x7 [
    19.png
    6 ?# M! B, {& T  o5 K4 C1 H( O# {0 u& }0 h0 c3 ^1 B6 l
    八、ref* K$ }1 r, D5 u/ \
    如果是使用的常数等值查询,这里会显示const
    ' G; V+ G1 y5 Q1 r' U. 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4 P$ {  l& G" m3 S) l. m
    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
    9 P+ o- ?& G$ D8 K; }
      g* A* Z" p9 W0 U九、rows+ G* i5 n$ A  a1 q
    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)# A: l. R  u9 }. b2 X# O6 e
    + \/ V) U* J8 @5 K3 ~2 f( N6 \
    十、extra
    ' e" c/ t; y: `- e+ @$ J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:
    2 O8 i  H  N& q5 y
    5 V8 k% g' z7 U* R' p10、1 using temporary
    ! q$ G0 `2 W" Z, R6 s: l表示使用了临时表存储中间结果。$ f0 a# C8 M+ y+ W  w* u
    MySQL在对查询结果order by和group by时使用临时表/ ~% g% }2 m. e7 y: l9 v" \1 g# Z) c
    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,: I6 T0 N- X/ p# ]% U! F5 J
    used_tmp_table,used_tmp_disk_table才能看出来。# T  }( W% R' l$ q* I, E3 [! o& {

    ' I2 Q4 a) q7 Sexplain select * from user u inner join taddr t on u.addr_id=t.id GROUP BY t.id: R% k  m5 m- H/ L

    3 B! T2 y- `- |1 y! l, s# L 20.png
    , b7 ~! x8 l3 b0 o' B0 p; r$ j2 K9 T9 N. Y6 l# q
    10、2 using filesort
    : S8 r. v5 g# ^- [0 ]  B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
    * x2 w) n) f. w1 L* R8 F3 T1 ?( ?& Q9 f, [0 X# o/ m0 J* v/ L9 S
    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。
    7 [# N7 S7 x, Q) d, h3 JMySQL中无法利索引索引完成的排序操作称为“文件排序“
    , Z7 `' B; c: }9 a! {: l. K0 f4 _7 x9 g6 S
    10、3 using index
    2 q5 N8 }- K% o; p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。
    & _! j8 u: [9 T/ m7 ~; l! A4 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
    4 S' g; q6 I( R, W2 D) w% g9 `* s错。* v* m. o  Z, p7 I( ?$ \
    如果同时出现Using Where ,说明索引被用来执行查找索引键值, b! q% }' X) q! {
    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。; C% m% p# Y. d1 o- l0 D! t
    ) Q6 c, ]/ \/ ^, g5 S
    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。" {' ~8 d& E, a: D
    ————————————————
    & U3 M) b& y; ?" C1 W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。
    8 h/ \+ S6 l! R7 E原文链接:https://blog.csdn.net/fajing_feiyue/article/details/105616629
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