你可以认为联合索引是闯关游戏的设计 例如你这个联合索引是state/city/zipCode 那么state就是第一关 city是第二关, zipCode就是第三关 你必须匹配了第一关,才能匹配第二关,匹配了第一关和第二关,才能匹配第三关 你不能直接到第二关的 索引的格式就是第一层是state,第二层才是city 上面举例介绍来源 https://zhidao.baidu.com/question/1863364017408156387.html mysql sql 中如果使用了 not in

0.表结构如下:(包含两个索引) Create Table: CREATE TABLE `user` ( `userID` ) NOT NULL, `userCode` ) DEFAULT NULL, `userName` ) DEFAULT NULL, `password` ) DEFAULT NULL, `userSort` ) DEFAULT NULL, `userStuTeaNum` ) DEFAULT NULL, `userUnitName` ) DEFAULT NULL, `user

工作中,经常遇到这样的问题,我明明在MySQL表上面加了索引,为什么执行SQL查询的时候却没有用到索引? 同一条SQL有时候查询用到了索引,有时候却没用到索引,这是咋回事? 原因可能是索引失效了,失效的原因有以下几种,看你有没有踩过类似的坑? 1. 数据准备: 有这么一张用户表,在name字段上建个索引: CREATE TABLE `user` ( `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键', `name` varchar(255) DEFAULT

先来看一个栗子 EXPLAIN select * from employees where name > 'a'; 如果用name索引查找数据需要遍历name字段联合索引树,然后根据遍历出来的主键值去主键索引树里再去查出最终数据,成本比全表扫描还高. 可以用覆盖索引优化,这样只需要遍历name字段的联合索引树就可以拿到所有的结果. EXPLAIN select name,age,position from employees where name > 'a'; 可以看到通过select出的字段

查询是数据库技术中最常用的操作.查询操作的过程比较简单,首先从客户端发出查询的SQL语句,数据库服务端在接收到由客户端发来的SQL语句后, 执行这条SQL语句,然后将查询到的结果返回给客户端.虽然过程很简单,但不同的查询方式和数据库设置,对查询的性能将会有很在的影响. 因此,本文就在MySQL中常用的查询优化技术进行讨论.讨论的内容如:通过查询缓冲提高查询速度:MySQL对查询的自动优化:基于索引的排序:不可达查询的检测和使用各种查询选择来提高性能. 一. 通过查询缓冲提高查询速度 一般我们使用

如何根据执行计划,判断Mysql语句是否走索引

情况描述:在MySQL的user表中,对a,b,c三个字段建立联合索引,那么查询时使用其中的2个作为查询条件,是否还会走索引? 根据查询字段的位置不同来决定,如查询a,     a,b    a,b,c    a,c   都可以走索引的,其他条件的查询不能走索引. 组合索引 有“最左前缀”原则.就是只从最左面的开始组合,并不是所有只要含有这三列存在的字段的查询都会用到该组合索引. 验证过程如下所示: 首先,在SQLyog中建立一个user表,如下图所示: 对中间3个字段(user_name,us

Mysql: mysql between 日期索引 索引问题-日期索引使用 表结构: dep_date dep arr 联合索引: ind_coll_date_route  (dep_date ,dep,arr) 这两天发现原来的查询效率慢了,使用explain 查看,居然没有使用索引, 我的索引是日期类型的,首先想到的是mysql对日期类型的索引的处理机制是不是不同,在where条件里试了几种,发现效果都差不多, where dep_date >= ‘20161121’ where dep_d

声明在前面 总结就是 不能单纯说 走和不走,需要看数据库版本,数据量等 ,希望不要引起大家的误会,也不要被标题党误导了. 1 数据库版本: 2 建表语句 CREATE TABLE s1 ( id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, key1 VARCHAR(200), key2 VARCHAR(200), key3 VARCHAR(200), key_part1 VARCHAR(200), key_part2 VARCHAR(200), key_part3 VARCHAR(

结论:IN肯定会走索引,但是当IN的取值范围较大时会导致索引失效,走全表扫描 navicat可视化工具使用explain函数查看sql执行信息 场景1:当IN中的取值只有一个主键时 我们只需要注意一个最重要的type 的信息很明显的提现是否用到索引: type结果值从好到坏依次是: system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery >

SELECT * FROM t_user WHERE email='217@xxg.com';  --1.725 --加email索引之后 0.003 SELECT * FROM t_user WHERE email='316@xxg.com' LIMIT 1; 0.001  --加email索引之后 0.002 结论:用户数据量很大的情况下 如果查询加了limit 无索引 根据唯一列查询 加索引和不加索引 查询差距不大 会走主键 聚集索引  只要到上千万或是上亿的数据的时候才会有影响 尽量用户

有些情况下,表中创建了索引但是EXPLAIN的查看执行计划的时候发现并没有走索引.是因为优化器认为该语句不使用索引效率更好. 当然也可以强制走索引.类似: SELECT uid,uname FROM tab_name force index(ind_id); SELECT SQL_NO_CACHE uid,uname FROM tab_name ; 不走逻辑IO,走物理IO.

问题探讨 : 当一列包含null 值时, is null  和 is not null  查询是否走索引 当用 != 时是否走索引 当用in时是否走索引 结论:当 查询范围比较小时, 以上枚举的都走索引 , 而当查询范围足够大时会全表扫描:

经常被问,NOT IN和<>操作就无法走索引? 真想只有一个:具体问题具体分析,没有前提的问题都是耍流氓. 准备测试数据: ## 删除测试表 DROP TABLE IF EXISTS tb2001; ## 创建测试表 CREATE TABLE `tb2001` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, `c1` int(11) DEFAULT NULL, `c2` int(11) DEFAULT NULL, INDEX idx_c1

一.背景 今天,交流群有一位同学提出了一个问题.看下图: 之后,这位同学确实也发了一个全模糊查询走索引的例子: 到这我们可以发现,这两个sql最大的区别是:一个是查询全字段(select *),而一个只查询主键(select id). 此时,又有其他同学讲了其他方案: 全文索引这个不用说,那是能让全模糊查询走索引的.但是索引覆盖这个方案,我觉得才是符合背景的: 1.因为提问的背景就是模糊查询字段是普通索引,而普通索引只查询主键就能用上覆盖索引. 2.并且背景中,就是只查询主键(ID)就显示用上索

1.Order By 是怎么工作的 MySQL做排序是一个成本比较高的操作.MySQL会为每个线程分配一个 sort_buffer 内存用于排序,该内存大小为 sort_buffer_size. 全字段排序 排序流程: 1).初始化 sort_buffer,确定放入需要查询的字段,例如查询年龄age.姓名name等: 2).从 where 条件中的查询条件的索引例如age = 10 这个条件,age作为一个索引,从索引树拿到符合 age = 10 的主键id(二级索引存的是主键id,主键索引才是

一 介绍 为何要有索引? 一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,在生产环境中,我们遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,因此对查询语句的优化显然是重中之重.说起加速查询,就不得不提到索引了. 什么是索引? 索引在MySQL中也叫做“键”,是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构.索引对于良好的性能非常关键,尤其是当表中的数据量越来越大时,索引对于性能的影响愈发重要.索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了.索引能够轻易将查询性能

一 介绍 为何要有索引? 一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,在生产环境中,我们遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,因此对查询语句的优化显然是重中之重.说起加速查询,就不得不提到索引了. 什么是索引? 索引在MySQL中也叫做“键”,是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构.索引对于良好的性能非常关键,尤其是当表中的数据量越来越大时,索引对于性能的影响愈发重要.索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了.索引能够轻易将查询性能

1.索引基础 1.1 介绍 (1.)为何要有索引? 一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,在生产环境中,我们遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,因此对查询语句的优化显然是重中之重.说起加速查询,就不得不提到索引了. (2.)什么是索引? 索引在MySQL中也叫做"键",是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构.索引对于良好的性能非常关键,尤其是当表中的数据量越来越大时,索引对于性能的影响愈发重要.索引优化应该是对查询性

MySQL系列(三)---索引 前言:如果有疏忽或理解不当的地方,请指正. 目录 MySQL系列(一):基础知识大总结 MySQL系列(二):MySQL事务 MySQL系列(三):索引 什么是索引 如果没有索引,扫描的记录数大于有索引的记录数 索引存放索引列的值(比如id为索引列,那么存放索引列的值),和该索引值对应的行在内存中的地址(或者直接存储该行的数据) 如果索引采用的数据结构是hash表,那么这个时候,通过计算jaijun的hash值,O(1)复杂度就可以找到该记录的位置 hash索引

mysql进阶(二十七)数据库索引原理 前言   本文主要是阐述MySQL索引机制,主要是说明存储引擎Innodb.   第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础.   第二部分结合MySQL数据库中InnoDB数据存储引擎中索引的架构实现讨论聚集索引.非聚集索引及覆盖索引等话题.   第三部分讨论MySQL中高性能使用索引的策略. 一.数据结构及算法理论   Innodb存储引擎实现索引的数据结构是B+树,下面介绍几种数据结构,一步步阐述为什么要使用B+树. 1.