MYSQL索引优化之单表示例
1. 创建表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `article` (
`id` BIGINT(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`author_id` INT(10) NOT NULL,
`category_id` INT(10) NOT NULL,
`views` INT(10) NOT NULL,
`comments` INT(10) NOT NULL,
`title` VARCHAR(10) COLLATE utf8_unicode_ci NOT NULL,
`content` TEXT COLLATE utf8_unicode_ci NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_unicode_ci;
2. 添加数据
INSERT INTO article(author_id,category_id,views,comments,title, content)
VALUES (1,1,1,1,'1','1'), (2,2,2,2,'2','2'),(1,1,3,3,'3','3');
3. 查询
SELECT * FROM article;
4. 需求
查询category_id 为1 且comments 大于1 的情况下,views 最多的article_id.
5. SQL
SELECT id, author_id FROM article WHERE category_id =1 AND comments>1 ORDER BY views DESC LIMIT 1;
6. 索引优化分析过程
type = ALL : 全表扫描
key = NULL : 没有用到索引,
Extra 中还出现了Using filesort , 产生了二次排序
结论: 垃圾,需要优化。
(1) 第一次创建索引
先查看article原有索引
就一主键primary索引。与where ,order by 使用列没得任何关系 ,所以不走索引正常。
下面根据where,order by字段创建一个多列索引
create index idx_c_c_v on article(category_id,comments, views);
再次查看索引
注意索引inx_c_c_v, Seq_in_index 表示索引列查找顺序 ,以上为例 ,表示在使用inx_c_c_v时,先找category_id,再找comments,最后找views。
创建索引之后,我们再分析一下 SELECT id, author_id FROM article WHERE category_id =1 AND comments>1 ORDER BY views DESC LIMIT 1的执行计划。
type=range : 范围扫描 ,比之前的type = ALL全表扫描效率要高。
key = inx_c_c_v : 使用了创建的索引。 OK,
Extra : Using filesort , 。。。。。。这个坑货还在。。。。
接着我们再来看下面这个执行计划
type = ref : 非唯一索引扫描 ,比上面的range 范围扫描效率高呀
key = inx_c_v_v : 使用了索引
ref = const,const : 两个常量,优秀!
Extra ,干掉了Using filesorting
通过对比,我们不难发现,inx_c_c_v不变的情况下,仅是由于查询语句的不同,直接造成执行计划的巨大差异。 其根本原因是comment> 1是个type=range范围查询,它会导致该索引列之后索引列失效,即是(category --√--- comments -----×--views)
所以,index_c_v_v这个索引不行呀,都是因为comments造成的, 所以我们建索引时,不要它,试试!
drop index idx_c_c_v on article;
(2) 第二次创建索引
create index idx_c_v on article(category_id,views);
查看表索引。。。
最后来看一下explain SELECT id, author_id FROM article WHERE category_id =1 AND comments>1 ORDER BY views DESC LIMIT 1\G
type = ref : 完美
ref = const : 完美
Extra ,没有Using filesort, 也算完美!
总之,还可以吧!
7. 总结
相同的索引 ,select 语句的差别也会造成不同的执行计划,性能差别距大
创建索引时,范围查询需要 特别注意。
MYSQL索引优化之单表示例的更多相关文章
- 深入浅出Mysql索引优化专题分享|面试怪圈
文章纲要 该文章结合18张手绘图例,21个SQL经典案例.近10000字,将Mysql索引优化经验予以总结,你可以根据纲要来决定是否继续阅读,完成这篇文章大概需要25-30分钟,相信你的坚持是不负时光 ...
- Mysql 索引优化分析
MySQL索引优化分析 为什么你写的sql查询慢?为什么你建的索引常失效?通过本章内容,你将学会MySQL性能下降的原因,索引的简介,索引创建的原则,explain命令的使用,以及explain输出字 ...
- mysql索引优化比普通查询速度快多少
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 ...
- mySql索引优化分析
MySQL索引优化分析 为什么你写的sql查询慢?为什么你建的索引常失效?通过本章内容,你将学会MySQL性能下降的原因,索引的简介,索引创建的原则,explain命令的使用,以及explain输出字 ...
- MySQL索引优化入门
索引简介 官方定义:索引(Index) 是帮助MySQL高效获取数据的数据结构.大家一定很好奇,索引为什么是一种数据结构,它又是怎么提高查询的速度?我们拿最常用的二叉树来分析索引的工作原理.看下面的图 ...
- 聊聊Mysql索引和redis跳表 ---redis的有序集合zset数据结构底层采用了跳表原理 时间复杂度O(logn)(阿里)
redis使用跳表不用B+数的原因是:redis是内存数据库,而B+树纯粹是为了mysql这种IO数据库准备的.B+树的每个节点的数量都是一个mysql分区页的大小(阿里面试) 还有个几个姊妹篇:介绍 ...
- 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 ...
- 聊聊Mysql索引和redis跳表
摘要 面试时,交流有关mysql索引问题时,发现有些人能够涛涛不绝的说出B+树和B树,平衡二叉树的区别,却说不出B+树和hash索引的区别.这种一看就知道是死记硬背,没有理解索引的本质.本文旨在剖析这 ...
- 知识点:Mysql 索引优化实战(3)
知识点:Mysql 索引原理完全手册(1) 知识点:Mysql 索引原理完全手册(2) 知识点:Mysql 索引优化实战(3) 知识点:Mysql 数据库索引优化实战(4) 索引原理知识回顾 索引的性 ...
随机推荐
- Scala从入门到放弃(三)Scala的数组、映射、元组和集合
1.数组 1.1定长数组和变长数组 object ArrayDemo { def main(args: Array[String]): Unit = { //初始化一个长度为8的定长数组,其数组元素均 ...
- inline-block的间隙问题 box-orient属性 line-clamp属性 margin问题
只要设了 display:inline-block 将元素变成行级块元素的时候,会自带空隙,即使你设了 margin 和 padding 依然没有效果! 解决办法:只要在父元素上加上font-size ...
- 牛客提高D2t1 ACGT
分析 用map维护一下每种字符串当前有几个即可 代码 #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> # ...
- WingIIDE 6的licese破解方法(支持python3)
(1) 安装WingIDE成功后启动,激活时输入license id CN123-12345-12345-12345 (2)点击Continue后弹框,拷贝框中的request code(将其放入脚本 ...
- spring4.1.8扩展实战之五:改变bean的定义(BeanFactoryPostProcessor接口)
本章我们继续实战spring的扩展能力,通过自定义BeanFactoryPostProcessor接口的实现类,来对bean实例做一些控制: 原文地址:https://blog.csdn.net/bo ...
- AppiumLibrary库倒入后显示红色,日志报错:ImportError: cannot import name 'InvalidArgumentException'
AppiumLibrary安装后,robotframe worke 倒入后一直显示红色,查看日志报错:ImportError: cannot import name 'InvalidArgumentE ...
- ECG 项目预研
1. 数据的采集 智能安全帽,流数据,鉴于数据量大,应该是采集到云平台上,然后在云平台上对数据处理,是一种典型的物联网+大数据应用场景,考虑使用AWS或者阿里云,然后搭建Hadoop/Spark 环境 ...
- Ajax表单提交给C#后台选中的checkbox值
HTML页面: <input name="payWay" type="checkbox" value="1" /> <i ...
- k8s<------docker
- Codeforces Round #574 (Div. 2) A~E Solution
A. Drinks Choosing 有 $n$ 个人,每个人各有一种最喜欢的饮料,但是买饮料的时候只能同一种的两个两个买(两个一对) 学校只打算卖 $\left \lceil \frac{n}{2} ...