Mysql 范围查询优化
Range查询:用单独的Index的一个或多个index值来检索表的子集行数据,当然包含多个index。
1:一个index (单一部分)的range access 方法:(eg : 指的这种key (column1 ))
单独的index,index值间隔可以方便的由对应的where子句的条件表示,所有我们称值为range条件而不是间隔;
单独index的range条件的定义:
1.1:对于btree和hash索引,index和一个常量值通过 =, <=>,in(),is null,或者 IS not null操作符做比较;
1.2:另外,对于Btree索引,index和一个常量值通过 <,>,<=,>=,between,!=,或者<>操作符做比较;
1.3: 对于所有类型的index,多范围条件通过 or and关键字组合形式;
'常量值'在之前的描述中意味着:
2.1: 查询字符串的常量形式;
2.2: const 或者system表的一列(也只有一列)的自连接(join);
2.3: 不相关子查询的结果;
2.4: 有上面类型子表达式完全组成的任意表达式;
where子句范围查找的例子:
SELECT * FROM t1
WHERE key_col > 1
AND key_col < 10; SELECT * FROM t1
WHERE key_col = 1
OR key_col IN (15,18,20); SELECT * FROM t1
WHERE key_col LIKE 'ab%'
OR key_col BETWEEN 'bar' AND 'foo';
一些非常量值可能在传播阶段转换为常量;
Mysql尝试对于在where子句中的任何可能的index提取range condition,在提取过程中,不能构造的范围条件被舍去,产生重叠的条件被组合,产生空范围的条件被舍去。
如下:
SELECT * FROM t1 WHERE
(key1 < 'abc' AND (key1 LIKE 'abcde%' OR key1 LIKE '%b')) OR
(key1 < 'bar' AND nonkey = 4) OR
(key1 < 'uux' AND key1 > 'z');
key1为index, nonkey非index;
key1的提取过程如下:
1:从原始的where子句开始:
(key1 < 'abc' AND (key1 LIKE 'abcde%' OR key1 LIKE '%b')) OR
(key1 < 'bar' AND nonkey = 4) OR
(key1 < 'uux' AND key1 > 'z')
2:舍去nokey = 4和key1 like ‘%d’,因为他们不能用作范围scan,正确的舍去方法是用true代替她们,
(key1 < 'abc' AND (key1 LIKE 'abcde%' OR TRUE)) OR
(key1 < 'bar' AND TRUE) OR
(key1 < 'uux' AND key1 > 'z')
3: 以下条件总是true or false;
1:(key1 LIKE 'abcde%' OR TRUE) is always true
2:(key1 < 'uux' AND key1 > 'z') is always false
(key1 < 'abc' AND TRUE) OR (key1 < 'bar' AND TRUE) OR (FALSE)
4: 去掉不必要的true 和false条件:
(key1 < 'abc') OR (key1 < 'bar')
5:组合那些重叠的区间成一个:
(key1 < 'bar')
范围条件的提取算法可以处理内嵌的and /or任意深度的构造,他的数去不依赖与他们出现在where子句中的顺序;
2:多part index的范围查询:
index的多个部分的范围条件是上面的扩展,被一个或几个key元组来限制条件:
eg: 一个联合索引定义:key1(key_part1,key_part2,key_part3),key元组以key order显示如下:
key_part1 key_part2 key_part3
NULL 1 'abc'
NULL 1 'xyz'
NULL 2 'foo'
1 1 'abc'
1 1 'xyz'
1 2 'abc'
2 1 'aaa'
条件 定义的区间:key_part1 = 1
(1,-inf,-inf) <= (key_part1,key_part2,key_part3) < (1,+inf,+inf)
这区间包括第四,第五,第六元组。
相对,条件 key_part3 = 'abc'不能定义一个单独的区间并且不能被区间scan方法使用(最左前缀index);
3:多值的区间优化:
以下col_name 是index 列:
col_name IN(val1, ..., valN)
col_name = val1 OR ... OR col_name = valN
如果col_name 等于这些值中的任意一个返回true,
1:如果col_name 为unique index,则范围的行评估为1,因为最多一个值只能对应一行;
2:否则,优化器估计范围行数得使用index潜入和index的统计信息;
index潜入,优化器植入一个潜入在每个range的结尾并且用该范围的行数来估计,eg: ,优化器植入两个潜入在每个区间中来估计行数;index潜入提供精确的行估计,但是当表达式中的比较值越多,每个潜入对需要话费更多时间。用index统计信息缺乏精确但是较快。col_name IN (10, 20, 30)
30727 rows in set (5.37 sec) mysql> explain select * from employees where first_name like 'm%' ;
+----+-------------+-----------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-----------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
| 1 | SIMPLE | employees | ALL | idx_fn_ln | NULL | NULL | NULL | 299290 | Using where |
+----+-------------+-----------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
1 row in set (0.00 sec) mysql> explain select * from employees where first_name like 'mart%' ;
+----+-------------+-----------+-------+---------------+-----------+---------+------+------+-----------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-----------+-------+---------------+-----------+---------+------+------+-----------------------+
| 1 | SIMPLE | employees | range | idx_fn_ln | idx_fn_ln | 16 | NULL | 1635 | Using index condition |
+----+-------------+-----------+-------+---------------+-----------+---------+------+------+-----------------------+
1 row in set (0.00 sec)
第一个条件查找从执行计划上看走的扫表(all),where条件得到的结果为所以数据行的1/10;第二条增加like条件的匹配精度,走的ICP range查找,得到的数据行大约是1/30,mysql
会根据查找的数据范围(多少)决定走index range查找还是直接扫表(all)
mysql> desc select * from employees where first_name like 'ma%' and last_name like 'he%';
+----+-------------+-----------+-------+---------------+-----------+---------+------+-------+-----------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-----------+-------+---------------+-----------+---------+------+-------+-----------------------+
| 1 | SIMPLE | employees | range | idx_fn_ln | idx_fn_ln | 34 | NULL | 38174 | Using index condition |
+----+-------------+-----------+-------+---------------+-----------+---------+------+-------+-----------------------+
1 row in set (0.04 sec)
mysql> desc select * from employees where first_name like 'ma%' or last_name like 'he%';
+----+-------------+-----------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-----------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
| 1 | SIMPLE | employees | ALL | idx_fn_ln | NULL | NULL | NULL | 299290 | Using where |
+----+-------------+-----------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
1 row in set (0.02 sec)
mysql> desc select * from employees where first_name in('mart','mori','moon');
+----+-------------+-----------+-------+---------------+-----------+---------+------+------+-----------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-----------+-------+---------------+-----------+---------+------+------+-----------------------+
| 1 | SIMPLE | employees | range | idx_fn_ln | idx_fn_ln | 16 | NULL | 710 | Using index condition |
+----+-------------+-----------+-------+---------------+-----------+---------+------+------+-----------------------+
1 row in set (0.02 sec)
mysql> explain select * from employees where emp_no = 11;
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-----------------------------------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-----------------------------------------------------+
| 1 | SIMPLE | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | Impossible WHERE noticed after reading const tables |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-----------------------------------------------------+
1 row in set (0.01 sec)
Mysql发现where条件不可能成立 ,返回null
Mysql 范围查询优化的更多相关文章
- php mysql 一个查询优化的简单例子
PHP+Mysql是一个最经常使用的黄金搭档,它们俩配合使用,能够发挥出最佳性能,当然,如果配合Apache使用,就更加Perfect了. 因此,需要做好对mysql的查询优化.下面通过一个简单的例子 ...
- WebAPI调用笔记 ASP.NET CORE 学习之自定义异常处理 MySQL数据库查询优化建议 .NET操作XML文件之泛型集合的序列化与反序列化 Asp.Net Core 轻松学-多线程之Task快速上手 Asp.Net Core 轻松学-多线程之Task(补充)
WebAPI调用笔记 前言 即时通信项目中初次调用OA接口遇到了一些问题,因为本人从业后几乎一直做CS端项目,一个简单的WebAPI调用居然浪费了不少时间,特此记录. 接口描述 首先说明一下,基于 ...
- MySQL in查询优化
https://blog.csdn.net/gua___gua/article/details/47401621 MySQL in查询优化<一> 原创 2015年08月10日 17:57: ...
- 查询优化 | MySQL慢查询优化
Explain查询:rows,定位性能瓶颈. 只需要一行数据时,使用LIMIT1. 在搜索字段上建立索引. 使用ENUM而非VARCHAR. 选择区分度高的列作为索引. 采用扩展索引,而不是新建索引 ...
- MySQL 慢查询优化
为什么查询速度会慢 1.慢是指一个查询的响应时间长.一个查询的过程: 客户端发送一条查询给服务器 服务器端先检查查询缓存,如果命中了缓存,则立可返回存储在缓存中的结果.否则进入下一个阶段 服务器端进行 ...
- MySQL SQL查询优化技巧详解
MySQL SQL查询优化技巧详解 本文总结了30个mysql千万级大数据SQL查询优化技巧,特别适合大数据里的MYSQL使用. 1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 ...
- 关于mysql的查询优化
由于工作原因,最近甲方客户那边多次反应了他们那边的系统查询速度慢,经过排除之后,发现他们那边的数据库完全没有用到索引,简直坑得一笔,通过慢查询日志分析,为数据表建立了适当的索引之后,查询速度明显的提高 ...
- 《MySQL慢查询优化》之SQL语句及索引优化
1.慢查询优化方式 服务器硬件升级优化 Mysql服务器软件优化 数据库表结构优化 SQL语句及索引优化 本文重点关注于SQL语句及索引优化,关于其他优化方式以及索引原理等,请关注本人<MySQ ...
- MySQL 的查询优化
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?是否理解它背 ...
- MySQL慢查询优化
MySQL数据库是常见的两个瓶颈是CPU和I/O的瓶颈,CPU在饱和的时候一般发生在大量数据进行比对或聚合时.磁盘I/O瓶颈发生在装入数据远大于内存容量的时候,如果应用分布在网络上,那么查询量相当大的 ...
随机推荐
- Android应用程序启动时发生AndroidRuntime : ClassNotFoundException for Activity class的解决方法
在android应用程序启动时抛出下面异常导致启动失败:07-09 17:12:35.709: ERROR/AndroidRuntime(3866): Uncaught handler: thread ...
- SQLSERVER 死锁标志
最开始做DBA的时候,整天死锁到头痛1222,至今都能回想到这个错误窗口: 死锁定义:死锁是指在一组进程中的各个进程均占有不会释放的资源,但因互相申请被其他进程所站用不会释放的资源而处于的一种永久等待 ...
- Celery(三)实例Application
Celery必须实例化后才可以使用,实例称之为application或者简称app.实例是线程安全的,多个Celery实例(不同的配置.部件和任务)都可以在一个进程空间中运行. 创建一个最简单的app ...
- V4l2的结构体 --- ioctl【转】
在应用程序获取视频数据的流程中,都是通过 ioctl 命令与驱动程序进行交互,常见的 ioctl 命令有: VIDIOC_QUERYCAP /* 获取设备支持的操作 */ VIDIOC_G_FMT ...
- 在做vue计算属性,v-for处理数组时遇到的一个bug
bug: You may have an infinite update loop in a component render function 无限循环 需要处理的数组(在 ** ssq **里): ...
- sublime 设置新建文件自动添加author(作者)等文件头信息
很多时候, sublime 自带自动添加文件头信息, 但是并不是我们想要比如下面这样的:新建一个python文件 自动添加的author 信息== 上面并不是我想要的, 我想要下面这样的效果:== 这 ...
- 通过例子理解 k8s 架构 - 每天5分钟玩转 Docker 容器技术(122)
为了帮助大家更好地理解 Kubernetes 架构,我们部署一个应用来演示各个组件之间是如何协作的. 执行命令 kubectl run httpd-app --image=httpd --replic ...
- Java DB 访问之(四) spring mvc 组合mybatis
说明 本项目采用 maven 结构,主要演示了 spring mvc + mybatis,controller 获取数据后以json 格式返回数据. 项目结构 包依赖 与说明 pom文件: <p ...
- Wannafly模拟赛 A.矩阵(二分答案+hash)
矩阵 时间限制:1秒 空间限制:131072K 题目描述 给出一个n * m的矩阵.让你从中发现一个最大的正方形.使得这样子的正方形在矩阵中出现了至少两次.输出最大正方形的边长. 输入描述: 第一行两 ...
- [51nod1684]子集价值
lyk最近在研究位运算. 它发现除了xor,or,and外还有很多运算. 它新定义了一种运算符"#". 具体地,可以由4个参数来表示. ai,j表示 i#j. 其中i,j与a的值均 ...