MySQL 的索引和最左前缀原则】的更多相关文章

这两天看<构建高性能Web站点>这本书,感觉写的真是不错,很多实际项目中会碰到的问题都有所提及,今天看到一个最左前缀原则,以前也听说过,不过一直没搞明白,今天查了下. 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:mysql>SELECT `uid` FROM people WHERE lname`='Liu'  AND `fname`='Zhiqun' AND `age`=26因为我们不想扫描整表,故考虑用索引. 单列索引:ALTER TA…
软件版本mysql5.7 根据官网的文档 https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/multiple-column-indexes.html 查询条件要符合最左原则才能使用到索引 首先说说联合索引的好处: 覆盖索引,这一点是最重要的,重所周知非主键索引会先查到主键索引的值再从主键索引上拿到想要的值,这样多一次查询索引下推.但是覆盖索引可以直接在非主键索引上拿到相应的值,减少一次查询.    在一张大表中如果有 (a,b,c)联合索引就等于同时加上了 (a)…
MySQL索引 索引分类 最左前缀原则 覆盖索引 索引下推 联合索引顺序   What's Index ? 索引就是帮助RDBMS高效获取数据的数据结构. 索引可以让我们避免一行一行进行全表扫描.它的价值就是可以帮助你对数据进行快速定位.   索引分类 按照功能逻辑来分 普通索引 INDEX(col_name)或者key index_name(col_name) 没有任何约束,一张表可以有多个普通索引 唯一索引 UNIQUE INDEX index_name(col_name) 在不同索引上增加…
面试官: 我看你的简历上写着精通MySQL,问你个简单的问题,MySQL联合索引有什么特性? 心想,这还不简单,这不是问到我手心里了吗? 听我给你背一遍八股文! 我: MySQL联合索引遵循最左前缀匹配原则,即最左优先,查询的时候会优先匹配最左边的索引. 例如当我们在(a,b,c)三个字段上创建联合索引时,实际上是创建了三个索引,分别是(a).(a,b).(a,b,c). 查询条件中包含这些索引的时候,查询就会用到索引.例如下面的查询条件,就可以用到索引: select * from table…
1.索引类型: 1.1B-tree索引: 注:名叫btree索引,大的方面看,都用的是平衡树,但具体的实现上,各引擎稍有不同,比如,严格的说,NDB引擎,使用的是T-tree,但是在MyISAM,Innodb中,默认的使用的是B-tree索引 但我们抽象一下---B-tree系统,可以理解成为“排好序的快速查找结构” 1.2hash索引 在memory表中,默认的是hash索引,hash的理论查询时间复杂度为O(1) 那为啥hash的查找如此的搞笑,为什么都不用hash索引? 答:1.hash函…
数据库的索引可以加快查询速度,原因是索引使用特定的数据结构(B-Tree)对特定的列额外组织存放,加快存储引擎(索引是存储引擎实现)查找记录的速度.索引优化是数据库优化的最重要手段. 如果查询语句使用索引(通常是where条件匹配索引)就会利用树的结构加快查找,索引会按值查找到要查找的行在表中位置,不需回表查询数据的就是聚簇索引(索引和数据存放在一起).通常是需要回表再查数据,需要消耗额外的磁盘IO.所以有些时候(如按顺序读取数据)全表扫描会比使用索引快的原因就在于此. 查询条件只有一个字段时,…
没有索引时mysql是如何查询到数据的 索引对查询的速度有着至关重要的影响,理解索引也是进行数据库性能调优的起点.考虑如下情况,假设数据库中一个表有10^6条记录,DBMS的页面大小为4K,并存储100条记录.如果没有索引,查询将对整个表进行扫描,最坏的情况下,如果所有数据页都不在内存,需要读取10^4个页面,如果这10^4个页面在磁盘上随机分布,需要进行10^4次I/O,假设磁盘每次I/O时间为10ms(忽略数据传输时间),则总共需要100s(但实际上要好很多很多).如果对之建立B-Tree索…
上文中,我们了解了MySQL不同引擎下索引的实现原理,在本文我们将继续探讨一下索引的使用以及优化. 创建索引可以大大提高系统的性能. 第一,通过创建唯一性索引,可以保证数据库表中每一行数据的唯一性. 第二,可以大大加快数据的检索速度,这也是创建索引的最主要的原因. 第三,可以加速表和表之间的连接,特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义. 第四,在使用分组和排序子句进行数据检索时,同样可以显著减少查询中分组和排序的时间. 第五,通过使用索引,可以在查询的过程中,使用优化隐藏器,提高系统的性能.…
简单整理记录下,之前一直都没有关注过这个问题 最左前缀原则:顾名思义是最左优先,以最左边的为起点任何连续的索引都能匹配上, 注:如果第一个字段是范围查询需要单独建一个索引 注:在创建多列索引时,要根据业务需求,where子句中使用最频繁的一列放在最左边. 当创建(a,b,c)复合索引时,相当于创建了(a)单列索引,(a,b)组合索引以及(a,b,c)组合索引 想要索引生效的话,只能使用 a和a,b和a,b,c三种组合 实例:以下是常见的几个查询:mysql>SELECT `a`,`b`,`c`…
MYSQL数据库索引类型包括普通索引,唯一索引,主键索引与组合索引,这里对这些索引的做一些简单描述: (1)普通索引 这是最基本的MySQL数据库索引,它没有任何限制.它有以下几种创建方式: 创建索引 CREATE INDEX indexName ON mytable(username(length)); 如果是CHAR,VARCHAR类型,length可以小于字段实际长度:如果是BLOB和TEXT类型,必须指定 length,下同. 修改表结构 ALTER mytable ADD INDEX…
为什么在单列索引的基础上还需要组合索引? select product_id from orders where order_id in (123, 312, 223, 132, 224); 我们当然每个字段都可以创建索引 在不建立组合索引的前提下 mysql只会用到其中一个最有效率的索引 ,效率平庸 但当我们建了组合索引后 (Btree索引结构下)当我们建立了组合索引prodect_id,order_id后像上面的语句  我们可以直接根据order_id查找到product_id,不用再取文件…
高效使用索引的首要条件是知道什么样的查询会使用到索引,这个问题和B+Tree中的“最左前缀原理”有关,下面通过例子说明最左前缀原理. 一.最左前缀索引 这里先说一下联合索引的概念.MySQL中的索引可以以一定顺序引用多个列,这种索引叫做复合(联合)索引,一般的,一个联合索引是一个有序元组<a1, a2, …, an>,其中各个元素均为数据表的一列,实际上要严格定义索引需要用到关系代数,但是这里我不想讨论太多关系代数的话题,因为那样会显得很枯燥,所以这里就不再做严格定义.另外,单列索引可以看成联…
假设有2个这样的SQL SELECT * FROM table WHERE a = 1 AND c = 3; // c不走索引 SELECT * FROM table WHERE a = 1 AND b < 2 AND c = 3; // c不走索引 假设数据 表T (a,b,c) rowid 为物理位置rowid a b c(1) 1 1 1(2) 2 1 13(3) 2 2 14(4) 1 3 3(5) 2 3 12(6) 1 2 5(7) 2 3 9(8) 1 2 2(9) 1 3 6(1…
本节内容: 1)索引基础 2)索引类型(Hash索引.有序数组.B+树) 3)索引的几个常见问题 1)联合索引 2)最左前缀原则 3)覆盖索引 4)索引下推 1. 索引基础 索引对查询的速度有着至关重要的影响,理解索引也是进行数据库性能调优的起点,索引就是为了提高数据查询的效率.索引可以包含一个或多个列的值,如果索引包含多个列的值,则列的顺序也十分重要,因为MySQL只能高效地使用索引的最左前缀列. 2. 索引类型 用于提高读写效率的数据结构有很多,这里先介绍常见的3种,分别是: 哈希表 有序数…
很多时候,我们在mysql中创建了索引,但是某些查询还是很慢,根本就没有使用到索引!一般来说,可能是某些字段没有创建索引,或者是组合索引中字段的顺序与查询语句中字段的顺序不符. 看下面的例子:假设有一张订单表(orders),包含order_id和product_id二个字段.一共有31条数据.符合下面语句的数据有5条. 执行下面的sql语句:select product_id from orderswhere order_id in (123, 312, 223, 132, 224); 这条语…
下列转自:http://www.tech-q.cn/archiver/tid-11673.html 很多时候,我们在mysql中创建了索引,但是某些查询还是很慢,根本就没有使用到索引!一般来说,可能是某些字段没有创建索引,或者是组合索引中字段的顺序与查询语句中字段的顺序不符. 看下面的例子:假设有一张订单表(orders),包含order_id和product_id二个字段.一共有31条数据.符合下面语句的数据有5条.执行下面的sql语句: select product_id from orde…
索引是帮助我们快速获取数据的数据结构.索引是在存储引擎中实现的,因此不同存储引擎的索引也不同.这里只介绍InnoDB存储索引所支持的BTree索引: 一.索引类型 为了方便举例子,先创建表person: 1.创建普通索引 2.创建唯一索引 3.主键 主键是特殊的唯一索引,必须指定为PRIMARY KEY,常使用AUTO_INCREMENT自增主键. 4.联合索引 多列联合建立的索引 该联合索引相当于一下三个索引: name; name, age; name, age, telnumber; 而a…
目录 一.Python 操作 mysql 1.1python 操作 mysql 1.2查询数据 1.3增加(添加.更新)数据 1.4修改数据 1.5删除数据 1.6SQL注入问题 1.6.1问题的引入 1.6.2解决方法 二.索引 2.1索引的本质 2.2索引的底层原理 2.3索引的分类 2.3.1主键索引 2.3.2唯一索引 2.3.3联合唯一索引 2.3.4普通索引 2.3.5联合索引 2.4索引的创建 2.4.1主键索引的创建与删除 2.4.2唯一索引的创建与删除 2.4.3普通索引的创建…
###############    索引介绍    ############## """ 1. 索引介绍 需求: 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. 索引: 简单的说,相当于图书的目录,可以帮助用户快速的找到需要的内容. 在MySQL中也叫做“键”,是存储引擎用于快速找到记录的…
索引模型 哈希表 适用于只有等值查询的场景,Memory引擎默认索引 InnoDB支持自适应哈希索引,不可干预,由引擎自行决定是否创建 有序数组:在等值查询和范围查询场景中的性能都非常优秀,但插入和删除数据需要进行数据移动,成本太高.因此,只适用于静态存储引擎 二叉平衡树:每个节点的左儿子小于父节点,父节点又小于右儿子,时间复杂度是 O(log(N)) 多叉平衡树:索引不止存在内存中,还要写到磁盘上.为了让一个查询尽量少地读磁盘,就必须让查询过程访问尽量少的数据块.因此,要使用"N 叉"…
众所周知MySQL联合索引遵循最左前缀匹配原则,在少数情况下也会不遵循(有兴趣,可以翻一下上篇文章). 创建联合索引的时候,建议优先把区分度高的字段放在第一列. 至于怎么统计区分度,可以按照下面这种方式. 创建一张测试表,用来测试: CREATE TABLE `test` ( `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键', `a` int NOT NULL, `b` int NOT NULL, `c` int NOT NULL, PRIMARY KE…
关于MySQL索引的好处,如果正确合理设计并且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话,那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车.对于没有索引的表,单表查询可能几十万数据就是瓶颈,而通常大型网站单日就可能会产生几十万甚至几百万的数据,没有索引查询会变的非常缓慢.还是以WordPress来说,其多个数据表都会对经常被查询的字段添加索引,比如wp_comments表中针对5个字段设计了BTREE索引. 一个简单的对比测试 以我去年测试的数据作为一个简单示例,20多条数据源随机生成200万条…
联合索引:一个索引同时作用于多个字段 联合索引的最左前缀: A.B.C3个字段--联合索引 这个时候,可以使用的查询条件有:A.A+B.A+C.A+B+C,唯独不能使用B+C,即最左侧那个字段必须匹配到 联合索引最左前缀如果匹配不到,会造成索引失效,对性能影响非常大,所以联合索引的顺序很重要 看一下案例 Unique: 这种情况,单个cardNO.course.sex均允许重复,但是当这3个字段组到一起以后,就不允许任何两个重复,这里为了设计特别场景,把sex移到索引字段的最前面 接口:http…
1.选择唯一性索引 唯一性索引的数据是唯一的,可以更快的通过该索引查询某条数据. 2.为经常需要排序,分组和联合操作的字段建立索引 order by,group by的字段在排序操作时很是耗时,可以对其加索引. 3.为经常作为查询条件的字段建立索引 4.限制索引的数量 过多的索引很是消耗数据库的性能,多使用组合索引. 5.尽量使用数据量少的索引. 如果索引的值很长,查询的速度会受到影响. 6.删除不再使用或很少使用的索引 减少对索引的维护 7.最左前缀原则 8.选择区分度高的列作为索引 9.索引…
转载说明:http://www.nyankosama.com/2014/12/19/high-performance-index/ 1. 引言 随着互联网时代地到来,各种各样的基于互联网的应用和服务进入了人们的视线.然而这些各种各样的应用都是由成千上万的后端服务所支撑起来的,这些服务每天处理着海量的请求承载着巨大的压力.随着用户量的增加,逐渐地这些后端服务的某一个部分就会成为整个应用水平扩展的瓶颈,然而往往这个瓶颈就是存在于数据库.为此,对设计并维护一个高性能的数据库服务就成为了当今海量高负载服…
一.索引类型 在MySQL中,存储引擎使用索引,首先在索引中找到对应值,然后根据匹配的索引记录中找到对应的行. 无论是多么复杂的ORM工具,在精妙和复杂的索引面前都是"浮云".这里只详细描述B-Tree,其他的简要说明.... 1.1 B-Tree 前面介绍过B+树这种数据结构: 大多数引擎都支持这种索引.Arch引擎是一个例外:5.1之前Archive不支持任何索引.我们使用B-Tree,是因为这是MySQL中的关键字.实际上底层很可能不同,例如NDB集群存储引擎使用的是T-Tree…
一.mysql索引 1.磁盘文件结构 innodb引擎:frm格式文件存储表结构,ibd格式文件存储索引和数据. MyISAM引擎:frm格式文件存储表结构,MYI格式文件存储索引,MYD格式文件存储数据 2.mysql数据库数据范问原理(innodb.BTREE) (1)ibd文件中主键构建b+tree,主键树的叶子结点包含了所有的主键值,存储主键值和对应的表数据 (2)其他索引构建b+tree,树的叶子结点包含了所有该索引字段的值,存储索引值和主键值. 原理图如下图所示: 3.索引类型 普通…
    索引注意事项 (1)最左前缀原则 如果查询的时候,查询条件精确匹配索引的左边连续一列或几列,则可以命中索引. (2)避免where 子句中对字段施加函数,如to_date(create_time)>xxxxxx,这样会造成无法命中索引. (3)在使用InnoDB 时,使用与业务无关的自增主键作为主键,即使用逻辑主键,而不要使用业务主键. (4)合理利用索引覆盖 覆盖索引(Covering index)指一个查询语句的执行,只需要从辅助索引中就可以得到查询记录,而不需要查询聚集索引中的记录…
索引的目的在于提高查询效率,它的作用就相当于一本书的目录: 1. 常见的索引模型 1.1 哈希表 优点:适用于等值查询的场景: 缺点:范围查询效率较低: 1.2 有序数组 优点:范围查询和等值查询效率较高: 缺点:插入.删除操作效率较低: 适用于静态存储引擎,保存一些不会修改的数据: 1.3 搜索树 二叉树是一个经典的数据结构,增删改查效率都不错.不过由于索引需要存储在磁盘中,使用二叉树时,当节点数量很大时,树的高度会变的很高,一次查询可能访问很多数据块,由于磁盘IO问题,导致效率偏低: 为了查…
索引分类 mysql在存储数据时,是按着主键的顺序存储的.主键索引是物理索引,其他索引都是逻辑索引. 普通索引 普通索引是最基本的索引,没有任何限制的索引,普通索引列的数据可以重复.其唯一的任务就是加快查询.通过关键字key,index来创建普通索引. 因此,应该只为那些最经常出现在查询条件(WHEREcolumn=)或排序条件(ORDERBYcolumn)中的数据列创建索引.只要有可能,就应该选择一个数据最整齐.最紧凑的数据列(如一个整数类型的数据列)来创建索引. 唯一索引 不允许列数据有重复…