软件版本mysql5.7 根据官网的文档 https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/multiple-column-indexes.html 查询条件要符合最左原则才能使用到索引 首先说说联合索引的好处: 覆盖索引,这一点是最重要的,重所周知非主键索引会先查到主键索引的值再从主键索引上拿到想要的值,这样多一次查询索引下推.但是覆盖索引可以直接在非主键索引上拿到相应的值,减少一次查询.    在一张大表中如果有 (a,b,c)联合索引就等于同时加上了 (a)

面试官: 我看你的简历上写着精通MySQL,问你个简单的问题,MySQL联合索引有什么特性? 心想,这还不简单,这不是问到我手心里了吗? 听我给你背一遍八股文! 我: MySQL联合索引遵循最左前缀匹配原则,即最左优先,查询的时候会优先匹配最左边的索引. 例如当我们在(a,b,c)三个字段上创建联合索引时,实际上是创建了三个索引,分别是(a).(a,b).(a,b,c). 查询条件中包含这些索引的时候,查询就会用到索引.例如下面的查询条件,就可以用到索引: select * from table

假设有2个这样的SQL SELECT * FROM table WHERE a = 1 AND c = 3; // c不走索引 SELECT * FROM table WHERE a = 1 AND b < 2 AND c = 3; // c不走索引 假设数据 表T (a,b,c) rowid 为物理位置rowid a b c(1) 1 1 1(2) 2 1 13(3) 2 2 14(4) 1 3 3(5) 2 3 12(6) 1 2 5(7) 2 3 9(8) 1 2 2(9) 1 3 6(1

数据库的索引可以加快查询速度,原因是索引使用特定的数据结构(B-Tree)对特定的列额外组织存放,加快存储引擎(索引是存储引擎实现)查找记录的速度.索引优化是数据库优化的最重要手段. 如果查询语句使用索引(通常是where条件匹配索引)就会利用树的结构加快查找,索引会按值查找到要查找的行在表中位置,不需回表查询数据的就是聚簇索引(索引和数据存放在一起).通常是需要回表再查数据,需要消耗额外的磁盘IO.所以有些时候(如按顺序读取数据)全表扫描会比使用索引快的原因就在于此. 查询条件只有一个字段时,

高效使用索引的首要条件是知道什么样的查询会使用到索引,这个问题和B+Tree中的“最左前缀原理”有关,下面通过例子说明最左前缀原理. 一.最左前缀索引 这里先说一下联合索引的概念.MySQL中的索引可以以一定顺序引用多个列,这种索引叫做复合(联合)索引,一般的,一个联合索引是一个有序元组<a1, a2, …, an>,其中各个元素均为数据表的一列,实际上要严格定义索引需要用到关系代数,但是这里我不想讨论太多关系代数的话题,因为那样会显得很枯燥,所以这里就不再做严格定义.另外,单列索引可以看成联

没有索引时mysql是如何查询到数据的 索引对查询的速度有着至关重要的影响,理解索引也是进行数据库性能调优的起点.考虑如下情况,假设数据库中一个表有10^6条记录,DBMS的页面大小为4K,并存储100条记录.如果没有索引,查询将对整个表进行扫描,最坏的情况下,如果所有数据页都不在内存,需要读取10^4个页面,如果这10^4个页面在磁盘上随机分布,需要进行10^4次I/O,假设磁盘每次I/O时间为10ms(忽略数据传输时间),则总共需要100s(但实际上要好很多很多).如果对之建立B-Tree索

这两天看<构建高性能Web站点>这本书,感觉写的真是不错,很多实际项目中会碰到的问题都有所提及,今天看到一个最左前缀原则,以前也听说过,不过一直没搞明白,今天查了下. 通过实例理解单列索引.多列索引以及最左前缀原则 实例:现在我们想查出满足以下条件的用户id:mysql>SELECT ｀uid｀ FROM people WHERE lname｀='Liu'  AND ｀fname｀='Zhiqun' AND ｀age｀=26因为我们不想扫描整表,故考虑用索引. 单列索引:ALTER TA

1.在mysql建立联合索引时会遵循最左前缀匹配的原则,即最左优先,在检索数据时从联合索引的最左边开始匹配,示例:对列col1.列col2和列col3建一个联合索引 KEY index_col1_col2_col3 on test(col1,col2,col3); 联合索引 index_col1_col2_col3 实际建立了(col1).(col1,col2).(col,col2,col3)三个索引. SELECT * FROM table WHERE col1="1" AND cl

MySQL索引 索引分类 最左前缀原则 覆盖索引 索引下推 联合索引顺序   What's Index ? 索引就是帮助RDBMS高效获取数据的数据结构. 索引可以让我们避免一行一行进行全表扫描.它的价值就是可以帮助你对数据进行快速定位.   索引分类 按照功能逻辑来分 普通索引 INDEX(col_name)或者key index_name(col_name) 没有任何约束,一张表可以有多个普通索引 唯一索引 UNIQUE INDEX index_name(col_name) 在不同索引上增加

1.索引类型: 1.1B-tree索引: 注:名叫btree索引,大的方面看,都用的是平衡树,但具体的实现上,各引擎稍有不同,比如,严格的说,NDB引擎,使用的是T-tree,但是在MyISAM,Innodb中,默认的使用的是B-tree索引 但我们抽象一下---B-tree系统,可以理解成为“排好序的快速查找结构” 1.2hash索引 在memory表中,默认的是hash索引,hash的理论查询时间复杂度为O(1) 那为啥hash的查找如此的搞笑,为什么都不用hash索引? 答:1.hash函

索引优化策略 :索引类型 .1B-tree索引 关注的是:Btree索引的左前缀匹配规则,索引在排序和分组上发挥的作用. 注:名叫btree索引,大的方面看都用的二叉树.平衡树.但具体的实现上,各引擎稍有不同.比如,严格的说,NDB引擎,使用的是T-tree.Myisam,innodb中,默认用B-tree索引. 凡是tree系列的,可理解为”排好序的.快速查找.的结构”.是排好序的,所以查询某个范围就很快. btree索引的常见误区:在where条件常用的列上都加上索引, 例: ; //查询第

联合索引:一个索引同时作用于多个字段 联合索引的最左前缀: A.B.C3个字段--联合索引 这个时候,可以使用的查询条件有:A.A+B.A+C.A+B+C,唯独不能使用B+C,即最左侧那个字段必须匹配到 联合索引最左前缀如果匹配不到,会造成索引失效,对性能影响非常大,所以联合索引的顺序很重要 看一下案例 Unique: 这种情况,单个cardNO.course.sex均允许重复,但是当这3个字段组到一起以后,就不允许任何两个重复,这里为了设计特别场景,把sex移到索引字段的最前面 接口:http

表结构和索引列 假设数据库中表是这样的:  我们只考虑一张表employees.titles: 索引是(emp_no,title,from_date) SHOW INDEX FROM employees.titles; +--------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+------+------------+ | Table | Non_unique | Key_nam

本节内容: 1)索引基础 2)索引类型(Hash索引.有序数组.B+树) 3)索引的几个常见问题 1)联合索引 2)最左前缀原则 3)覆盖索引 4)索引下推 1. 索引基础 索引对查询的速度有着至关重要的影响,理解索引也是进行数据库性能调优的起点,索引就是为了提高数据查询的效率.索引可以包含一个或多个列的值,如果索引包含多个列的值,则列的顺序也十分重要,因为MySQL只能高效地使用索引的最左前缀列. 2. 索引类型 用于提高读写效率的数据结构有很多,这里先介绍常见的3种,分别是: 哈希表 有序数

上文中,我们了解了MySQL不同引擎下索引的实现原理,在本文我们将继续探讨一下索引的使用以及优化. 创建索引可以大大提高系统的性能. 第一,通过创建唯一性索引,可以保证数据库表中每一行数据的唯一性. 第二,可以大大加快数据的检索速度,这也是创建索引的最主要的原因. 第三,可以加速表和表之间的连接,特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义. 第四,在使用分组和排序子句进行数据检索时,同样可以显著减少查询中分组和排序的时间. 第五,通过使用索引,可以在查询的过程中,使用优化隐藏器,提高系统的性能.

MYSQL数据库索引类型包括普通索引,唯一索引,主键索引与组合索引,这里对这些索引的做一些简单描述: (1)普通索引 这是最基本的MySQL数据库索引,它没有任何限制.它有以下几种创建方式: 创建索引 CREATE INDEX indexName ON mytable(username(length)); 如果是CHAR,VARCHAR类型,length可以小于字段实际长度:如果是BLOB和TEXT类型,必须指定 length,下同. 修改表结构 ALTER mytable ADD INDEX

为什么要使用索引? 最简单的方式实现数据查询:全表扫描,即将整张表的数据全部或者分批次加载进内存,由于存储的最小单位是块或者页,它们是由多行数据组成,然后逐块逐块或者逐页逐页地查找,这样查找的速度非常慢.优点:在数据量小比如只有几十行数据的情况下很快.但数据量大时不适用.更通常情况下,我们应该避免全表扫描,我们可以通过索引来大幅提升查询数据的速度. 什么信息能够成为索引? 能把记录限制在一定查找范围内的字段,比如键,唯一键,主键等 B+ Tree更适合用来做索引原因: 1.B+ 树的磁盘读写代价

简单整理记录下,之前一直都没有关注过这个问题 最左前缀原则:顾名思义是最左优先,以最左边的为起点任何连续的索引都能匹配上, 注:如果第一个字段是范围查询需要单独建一个索引 注:在创建多列索引时,要根据业务需求,where子句中使用最频繁的一列放在最左边. 当创建(a,b,c)复合索引时,相当于创建了(a)单列索引,(a,b)组合索引以及(a,b,c)组合索引 想要索引生效的话,只能使用 a和a,b和a,b,c三种组合 实例:以下是常见的几个查询:mysql>SELECT `a`,`b`,`c`

CSS选择器从右向左的匹配规则 下面这个栗子,CSS选择器它是如何工作的? .mod-nav h3 span {font-size: 16px;} 如果不知道匹配规则,可能的理解是从左向右匹配:先找到.mod-nav,然后逐级匹配h3.span,在这个过程中如果遍历到叶子节点都没有匹配就需要回溯,继续寻找下一个分支. 但事实上,CSS选择器的读取顺序是从右向左. 还是上面的选择器,它的读取顺序变成:先找到所有的span,沿着span的父元素查找h3,中途找到了符合匹配规则的节点就加入结果集:如果

1.什么是索引? 索引:加速查询的数据结构. 2.索引常见数据结构 顺序查找: 最基本的查询算法-复杂度O(n),大数据量此算法效率糟糕. 二叉树查找:(binary tree search): O(log2n) ,二叉查找树根节点固定,非平衡.树高度深,高度决定io次数,io耗时大. hash索引 无法满足范围查找. 二叉树.红黑树 :导致树高度非常高(平衡二叉树一个节点只能有左子树和右子树),逻辑上很近的节点(父子)物理上可能很远,无法利用局部性,IO次数多查找慢,效率低.todo 逻辑上相