在线时间 1630 小时 最后登录 2024-1-29 注册时间 2017-5-16 听众数 82 收听数 1 能力 120 分 体力 565543 点 威望 12 点 阅读权限 255 积分 174886 相册 1 日志 0 记录 0 帖子 5313 主题 5273 精华 3 分享 0 好友 163
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
" {" v1 L. U. |' D mysql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. y 3 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
5 f: Y5 b. G5 n$ ] @$ U
6 M) e2 H" w! R% L- A
7 L3 w: _6 R6 a( h) g" R B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
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 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/ |
: 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
' E5 P$ ?7 D3 A' {- t
5 s$ S ^" \- D; ]
) r. |7 J l8 X" @
, {" 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' V explain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 G id、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 x 3 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' B id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 o id相同的不同的同时存在
1 {7 W1 T5 n& Q/ M 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。
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# G EXPLAIN select * from user: ?& f. S* Z4 P: o
# M% T P/ ~4 w. {
0 G4 c( B( X9 d8 H8 r# o8 P
: G( }9 J* P9 r( a5 R x EXPLAIN select u.id,u.addr_id,a.* from user u inner join taddr a on u.addr_id=a.id 8 d7 H8 y& F0 `
; 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! ] J 5 _# _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
) }0 U9 ~0 `* Y explain 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
' 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
4 h# |7 A+ O; t
2.5 union
+ N$ p1 Z5 z2 f. I: w5 H7 U5 O 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
$ 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" I 4、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: B EXPLAIN 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
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
& 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 W 4、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 G explain 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
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
- 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/ {" @
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
' @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. \& }
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 V 10、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
( ~" 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, x MySQL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/ { }
* T& W' C, o( `
zan