先来看个例子: 1. 示例1:假设有如下的一张表: DROP TABLE IF EXISTS testTable; CREATE TABLE testTable ( ID BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'auto increment id', HOST_NAME VARCHAR(64) NOT NULL COMMENT 'host name', PORT VARCHAR(64) NOT NULL COMMENT 'port', TYPE INT N

作者:沈杰 链接:https://www.zhihu.com/question/36996520/answer/93256153 来源:知乎 CREATE TABLE `student` ( `id` ) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` ) DEFAULT NULL, `cid` ) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `name_cid_INX` (`name`,`cid`), KEY `name_INX` (`name`

CREATE TABLE `student` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(255) DEFAULT NULL, `cid` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `name_cid_INX` (`name`,`cid`), KEY `name_INX` (`name`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=8 DEFAULT CHARS

作者:沈杰 链接:https://www.zhihu.com/question/36996520/answer/93256153来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 这是你的表结构,有三个字段,分别是id,name,cid CREATE TABLE `student` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(255) DEFAULT NULL, `cid` int(11) DEFAUL

几个重要的概念 1．对于mysql来说,一条sql中,一个表无论其蕴含的索引有多少,但是有且只用一条. 2．对于多列索引来说(a,b,c)其相当于3个索引(a),(a,b),(a,b,c)3个索引,又由于mysql的索引优化器,其where条件后的语句是可以乱序的,比如(b,c,a)也是可以用到索引.如果条件中a,c出现的多,为了更好的利用索引故最好将其修改为(a.c,b). ICP概念 看了一篇大神的博客,上面说了通用索引匹配原则,这里也顺便说下. 1．Index range 先确认索引的起止

作者:沈杰链接:https://www.zhihu.com/question/36996520/answer/93256153来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 这是你的表结构,有三个字段,分别是id,name,cid CREATE TABLE `student` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(255) DEFAULT NULL, `cid` int(11) DEFAULT

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: 因为我们不想扫描整表,故考虑用索引. 单列索引: ALTER TABLE people ADD INDEX lname (lname); 将lname列建索引,这样就把范围限制在lname='Liu'的结果集1上,之后扫描结果集1,产生满足fname='Zhiqun'的结果集2,再扫描结果集2,找到 age=26的结果集3,即最终结果. 由于建立了lname列的索引,与执行表的完全扫描相比,效率提高了很

索引本质是一棵B+Tree,联合索引(col1, col2,col3)也是. 其非叶子节点存储的是第一个关键字的索引,而叶节点存储的则是三个关键字col1.col2.col3三个关键字的数据,且按照col1.col2.col3的顺序进行排序. (图以innodb引擎为例,对应地址指的是数据记录的地址) 联合索引(年龄, 姓氏,名字),叶节点上data域存储的是三个关键字的数据.且是按照年龄.姓氏.名字的顺序排列的. 而最左原则的原理就是,因为联合索引的B+Tree是按照第一个关键字进行索引排列的

mysql最左匹配原则 什么叫最左匹配原则 最左匹配原则的误区 实战 结论: 1 条件查询中条件顺序没有关系 2 在最左匹配原则中,有如下说明: 最左前缀匹配原则,非常重要的原则,mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>.<.between.like)就停止匹配,比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引,d是用不到索引的,如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到,a,b,d的顺序可以任意调整. =和in可以乱

深入理解mysql索引 1 深入理解索引 1.1 索引基础理论知识: 1.2 B+树索引 1.3 哈希索引 1.4 理解B+树.哈希索引结构及区别: 1.5 理解常见索引的基本概念:主键索引.唯一索引.普通索引.联合索引等之间的区别:1.6 理解MyISAM和InnoDB的索引结构区别:1.7 理解如何通过索引提高SQL效率: binary search,二分查找法,也叫折半查找法(折半搜索.二分查找算法.二分搜索),是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法这种搜索算法每一次比较都使搜索范围

索引的基础概念索引类似于书籍的目录,要想找到一本书的某个特定主题,需要先查找书的目录,定位对应的页码:存储引擎使用类似的方式进行数据查询,先去索引当中找到对应的值,然后根据匹配的索引找到对应的数据行 索引对性能的影响大大减少服务器需要扫描的数据量.帮助服务器避免排序和临时表.将随机I/O变成顺序I/O.大大提高查询速度,读写降低写的速度(读写操作会操作索引)并且占用磁盘开销(索引也是数据) 索引的类型普通索引:最基本的索引,没有任何约束限制唯一索引:与普通索引类似,但是具有唯一性索引主键索引:特

本文介绍一些优化 MySQL 索引设计和查询的建议.在进行优化工作前,请务必了解MySQL EXPLAIN命令: 查看执行计划 索引 索引在逻辑上是指从索引列(关键字)到数据的映射,通过索引可以快速的由关键字查找到数据记录.顺序查找复杂度为O(n), 树状索引查找复杂度为O(logn), 哈希索引为O(1). MySQL中的索引一般是指BTree索引, InnoDB存储引擎使用B+树来实现BTree索引. BTree索引保持数据之间的顺序,可以极大的加快精确搜索(=, in).范围搜索(<,>

大家好,我是老三,今天分享一个小知识点--索引下推. 如果你在面试中,听到MySQL5.6"."索引优化" 之类的词语,你就要立马get到,这个问的是"索引下推". 什么是索引下推 索引下推(Index Condition Pushdown,简称ICP),是MySQL5.6版本的新特性,它能减少回表查询次数,提高查询效率. 索引下推优化的原理 我们先简单了解一下MySQL大概的架构: MySQL服务层负责SQL语法解析.生成执行计划等,并调用存储引擎层去执

mysql索引优化比普通查询速度快多少 一.总结 一句话总结:普通查询全表查询,速度较慢,索引优化的话拿空间换时间,一针见血,所以速度要快很多. 索引优化快很多 空间换时间 1.软件层面优化数据库查询的方法? 索引 优化sql 少用or 一是合理加索引:二是优化执行慢的sql(比如少用or). 此二者相辅相成,缺一不可,如果加了索引,还是查询很慢,这时候就要考虑是sql的问题了,优化sql. 实际生产中的sql往往比较复杂,如果数据量过了百万,加了索引后效果还是不理想,使用集群.垂直或水平拆分.

一.索引的数据结构 1.二叉搜索树实现的索引 二叉搜索树如下图,它查找元素的时间复杂度为O(logn) 但如果经常出现增删操作,最后导致二叉搜索树变成线性的二叉树,这样它查找元素的时间复杂度就会变成O(n),如图 虽然可以通过树的旋转来保证该树是一个平衡二叉树(左右子树深度之差的绝对值不大于1),但磁盘的IO次数会变多,并不是最优方案 2.B-Tree实现的索引 B-Tree(B树)是为磁盘等外存储设备设计的一种平衡查找树,它可以让系统高效的找到数据所在的磁盘块. 为了描述B-Tree,首先定义

MySQL索引设计的原则 1. 搜索的索引列,不一定是所要选择的列.换句话说,最适合索引的列是出现在WHERE 子句中的列,或连接子句中指定的列,而不是出现在SELECT 关键字后的选择列表中的列. 2. 使用惟一索引.考虑某列中值的分布.对于惟一值的列,索引的效果最好,而具有多个重复值的列,其索引效果最差.例如,存放年龄的列具有不同值,很容易区分各行.而用来记录性别的列,只含有" M"和"F",则对此列进行索引没有多大用处(不管搜索哪个值,都会得出大约一半的行)

索引失效 介绍 索引失效就是我们明明在查询时的条件为索引列(包括自己新建的索引),但是索引不能起效,走的是全表扫描.explain 后可查看type=ALL. 这是为什么呢? 首先介绍有以下几种情况索引会出现失效: 当我们使用了左模糊匹配和左右模糊匹配的时候,像like '%str'或者'%str%'. 当我们使用联合索引没有遵守最左匹配原则的时候. 当我们使用索引时对其索引字段进行计算.函数.类型转换的操作. 当我们在where条件子句中使用了OR运算,同时OR前为索引列,OR后的条件不是索引

在Mysql建立多列索引(联合索引)有最左前缀的原则,即最左优先. 如果我们建立了一个2列的联合索引(col1,col2),实际上已经建立了两个联合索引(col1).(col1,col2); 如果有一个3列索引(col1,col2,col3),实际上已经建立了三个联合索引(col1).(col1,col2).(col1,col2,col3). 解释 1.b+树的数据项是复合的数据结构,比如(name,age,sex)的时候,b+树是按照从左到右的顺序来建立搜索树的,比如当(张三,20,F)这样的

前言 之前看了很多关于MySQL索引的文章也看了<高性能MySQL>这本书,自以为熟悉了MySQL索引使用原理,入职面试时和面试官交流,发现对复合索引的使用有些理解偏颇,发现自己的不足整理一下这方面的内容. 实例表: CREATE TABLE `test` ( `id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `uId` int(10) unsigned NOT NULL, `chatId` smallint(5) unsigned NOT N

创建联合索引时列的选择原则 经常用的列优先(最左匹配原则) 离散度高的列优先(离散度高原则) 宽度小的列优先(最少空间原则) 在Mysql建立多列索引(联合索引)有最左前缀的原则,即最左优先.如果我们建立了一个2列的联合索引(col1,col2),实际上已经建立了两个联合索引(col1).(col1,col2);如果有一个3列索引(col1,col2,col3),实际上已经建立了三个联合索引(col1).(col1,col2).(col1,col2,col3). 解释 1.b+树的数据项是复合的