(2)mysql优化之使用索引优化查询

概述

??索引是数据库优化中最常用的也是最重要的手段之一。该篇看看索引的分类,使用场景,不能使用的场景等。

索引分类

??索引是在mysql存储引擎中实现的,而不是在服务器层实现的。索引每种存储引擎的索引不一定相同。mysql支持4种索引:

  • B-tree索引:最常见索引,大部分引擎都支持B树索引。
  • full-text索引:全文索引。
  • hash索引:只有memory引擎支持。
  • R-Tree索引:空间索引是myisam的一种特殊索引,使用比较少。

衍生索引:主键,唯一索引,组合索引,前缀索引等。hash索引适合key-value查询(等值查询),不适合范围查询。

索引 MYISAM引擎 InnoDB引擎 Memory引擎
B-tree索引 支持 支持 支持
full-text索引 支持 - -
hash索引 - - 支持
R-tree索引 支持 - -

使用索引的典型场景

1.匹配全值(match the full value)

对索引中所有列都指定具体值,即对索引中的所有列都有等值匹配的条件。

#设置组合索引(rental_date,inventory_id,customer_id)为唯一索引。
EXPLAIN SELECT * FROM rental
WHERE rental_date=‘2005-05-25 17:22:10‘
  AND inventory_id=373
  AND customer_id=343;

2.匹配值的范围查询(match a range of values)

对索引值进行范围查找。

#设置索引idx_fk_customer_id(customer_id)
EXPLAIN SELECT * FROM rental WHERE customer_id >= 373 AND customer_id < 400;

3.匹配最左前缀(match a leftmost prefix)

仅仅使用索引中的最左边列进行查询。比如组合索引(col1,col2,col3)能够被col1,col1+col2,col1+col2+col3的等值查询利用到的。

#创建索引idx_payment_date(payment_date,amount,last_update);

EXPLAIN SELECT * FROM payment WHERE payment_date=‘2006-02-14 15:16:03‘ AND last_update = ‘2006-02-15 22:12:32‘;

从结果可以看出利用了索引,但又row为182行,所有只使用了部分索引。

EXPLAIN SELECT * FROM payment WHERE amount=3.98 AND last_update=‘2006-02-15‘;

从结果看出,这次查询没有利用索引,进行了全表查找。

4.仅对索引查询进行查询(index only query)

当查询列都在索引字段中。即select中的列都在索引中。

EXPLAIN SELECT last_update FROM payment WHERE payment_date=‘2005-08-19 21:21:47‘ AND amount=4.99;

extra部分Using index,说明不需要通过索引回表,Using index就是平时说的覆盖索引扫描(即找到索引,就找到了要查询的结果,不用再回表查找了)。

5.匹配列前缀(match a column prefix)

仅仅使用索引的第一列,并且只包含索引第1列的开头部分进行查找。

#创建索引idx_title_desc_part(title(10),description(20));

EXPLAIN SELECT title FROM film_text WHERE title LIKE ‘AFRICAN%‘;

6.索引部分等值匹配,部分范围匹配

EXPLAIN SELECT inventory_id FROM rental WHERE rental_date=‘2006-02-14 15:16:03‘ AND customer_id >= 300 AND customer_id <=400;

type=ref,说明使用了索引。

7.列名是索引,column_name is null,使用索引

EXPLAIN SELECT * FROM payment WHERE rental_id IS NULL;

索引存在但不能使用索引的典型场景

1.以%开头的like查询

EXPLAIN SELECT * FROM actor WHERE last_name LIKE ‘%NI%‘;

#优化
EXPLAIN SELECT * FROM (SELECT actor_id FROM actor WHERE last_name LIKE ‘%NI%‘)a,actor b WHERE a.actor_id=b.actor_id;

2.数据类型出现隐式转化,不会使用索引

EXPLAIN SELECT * FROM actor WHERE last_name=1;

#使用索引
EXPLAIN SELECT * FROM actor WHERE last_name=‘1‘;

3.组合索引,不满足最左原则,不使用符合索引

EXPLAIN SELECT * FROM payment WHERE amount=3.98 AND last_update=‘2006-02-15 22:12:32‘;

4.估计使用索引比全表扫描还慢,则不要使用索引

如查询以“S”开头的标题的电影,返回记录比例比较大,mysql预估索引扫描还不如全表扫描。

EXPLAIN SELECT * FROM film_text WHERE title LIKE ‘S%‘;

5.用or分割条件,若or前后只要有一个列没有索引,就都不会用索引

EXPLAIN SELECT * FROM payment WHERE customer_id=203 OR amount=3.96;

时间: 2024-08-01 05:27:37

(2)mysql优化之使用索引优化查询的相关文章

mysql 添加索引后 在查询的时候是mysql就自动从索引里面查询了。还是查询的时候有单 独的参数查询索引?

MYSQL在创建索引后对索引的使用方式分为两种:1 由数据库的查询优化器自动判断是否使用索引:2 用户可在写SQL语句时强制使用索引 下面就两种索引使用方式进行说明第一种,自动使用索引.数据库在收到查询语句后会查看where语句后面的查询条件,同时查看在表上面有哪些索引,然后根据查询条件和索引进行匹配.查询条件和索引的匹配包括查询字段与索引字段的匹配和查询类型和索引类型的匹配.前者很好理解,就是查询条件的属性上要建有索引,后者则是说查询条件必须能够使用索引,比如等值判断和范围查询可以使用B+树索

MySQL的索引优化,查询优化

MySQL逻辑架构 如果能在头脑中构建一幅MySQL各组件之间如何协同工作的架构图,有助于深入理解MySQL服务器.下图展示了MySQL的逻辑架构图. MySQL逻辑架构,来自:高性能MySQL MySQL逻辑架构整体分为三层,最上层为客户端层,并非MySQL所独有,诸如:连接处理.授权认证.安全等功能均在这一层处理. MySQL大多数核心服务均在中间这一层,包括查询解析.分析.优化.缓存.内置函数(比如:时间.数学.加密等函数).所有的跨存储引擎的功能也在这一层实现:存储过程.触发器.视图等.

最全 MySQL 优化方法,从此优化不再难

说起MySQL的查询优化,相信大家收藏了一堆奇技淫巧:不能使用SELECT *.不使用NULL字段.合理创建索引.为字段选择合适的数据类型..... 你是否真的理解这些优化技巧?是否理解其背后的工作原理?在实际场景下性能真有提升吗?我想未必.因而理解这些优化建议背后的原理就尤为重要,希望本文能让你重新审视这些优化建议,并在实际业务场景下合理的运用. MySQL逻辑架构 如果能在头脑中构建一幅MySQL各组件之间如何协同工作的架构图,有助于深入理解MySQL服务器.下图展示了MySQL的逻辑架构图

mysql使用索引优化查询效率

索引的概念 索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分),它们包含着对数据表里所有记录的引用指针.更通俗的说,数据库索引好比是一本书前面的目录,能加快数据库的查询速度.在没有索引的情况下,数据库会遍历全部数据后选择符合条件的:而有了相应的索引之后,数据库会直接在索引中查找符合条件的选项.如果我们把SQL语句换成"SELECT * FROM 表名 WHERE id=2000000",那么你是希望数据库按照顺序读取完200万行数据以后给你结果还是直接在索引中定位

mysql抄书4:索引、慢查询、优化

MySQL索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录,所有MySQL索引都是以B-树的形式保存 如果没有索引,执行查询时,MySQL必须从第一个记录开始整表扫描,知道查询到符合要求的记录,记录越大,花费时间成本越高 如果作为搜索条件的列上已经创建了索引,MySQL无需扫描任何记录,即可迅速取得目标记录所在的位置 比如表有1000条记录,通过索引查找记录至少比顺序扫描记录快100倍 常见索引类型 normal 普通索引 unique 唯一索引,不允许重复的索引,该字段信息保证不会重复,譬如身份证号 f

MySQL高级知识-查询与索引优化分析

性能下降SQL慢.执行时间长.等待时间长 查询语句写的烂索引失效单值索引复合索引关联查询太多join(设计缺陷或不得已的需求,除非你能干的过你的产品经理)服务器调优及各个参数设置(缓冲.线程数等)常见通用的Join查询 SQL执行顺序 手写 手写SQL顺序 机读(MySQL读取顺序) 机读顺序 总结-SQL解析顺序 SQL解析 七种JOIN图解 实验: 练习 1.A.B两表共有 select * from tbl_emp a inner join tbl_dept b on a.deptId =

MySQL 索引优化原则

一.索引优化原则 1.最左前缀匹配原则,联合索引,mysql会从做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. 2.=和in可以乱序,比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序,mysql的查询优化器会帮你优

mysql索引优化

mysql 索引优化 >mysql一次查询只能使用一个索引.如果要对多个字段使用索引,建立复合索引. >越小的数据类型通常更好:越小的数据类型通常在磁盘.内存和CPU缓存中都需要更少的空间,处理起来更快. >简单的数据类型更好:整型数据比起字符,处理开销更小,因为字符串的比较更复杂.在MySQL中,应该用内置的日期和时间数据类型,而不是用字符串来存储时间:以及用整型数据类型存储IP地址. >尽量避免NULL:应该指定列为NOT NULL,除非你想存储NULL.在MySQL中,含有空

MySQL如何利用索引优化ORDER BY排序语句

MySQL索引通常是被用于提高WHERE条件的数据行匹配或者执行联结操作时匹配其它表的数据行的搜索速度. MySQL也能利用索引来快速地执行ORDER BY和GROUP BY语句的排序和分组操作. 通过索引优化来实现MySQL的ORDER BY语句优化: 1.ORDER BY的索引优化.如果一个SQL语句形如:SELECT [column1],[column2],…. FROM [TABLE] ORDER BY [sort];在[sort]这个栏位上建立索引就可以实现利用索引进行order by