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

一.什么是回表查询? 这先要从InnoDB的索引实现说起,InnoDB有两大类索引: 聚集索引(clustered index) 普通索引(secondary index) InnoDB聚集索引和普通索引有什么差异? InnoDB聚集索引的叶子节点存储行记录,因此, InnoDB必须要有,且只有一个聚集索引: (1)如果表定义了PK,则PK就是聚集索引: (2)如果表没有定义PK,则第一个not NULL unique列是聚集索引: (3)否则,InnoDB会创建一个隐藏的row-id作为聚集索

可以使用SHOW INDEX FROM table_name来查看表的索引,从而查看字段的索引:查询结果中table为表名,key_name为索引名,Column_name为列名

MYSQ创建联合索引,字段的先后顺序,对查询的影响分析 前言 最左匹配原则 为什么会有最左前缀呢? 联合索引的存储结构 联合索引字段的先后顺序 b+树可以存储的数据条数 总结 参考 MYSQ创建联合索引,字段的先后顺序,对查询的影响分析 前言 对于联合索引我们知道,在使用的时候有一个最左前缀的原则,除了这些呢,比如字段放置的位置,会不会对索引的效率产生影响呢? 最左匹配原则 联合索引时会遵循最左前缀匹配的原则,即最左优先,在检索数据时从联合索引的最左边开始匹配,示例: create table

在MySQL的where条件中,有时会用到很多的条件,通常为了加快速度会把这些字段放到联合索引中,可以更快的提高搜索速度: 但是对联合索引中字段顺序的合理排序,便更能提高速度 例子:select * from table where (groupid=1000) and (userid=500) and (time=140012345) 建立的索引也通常很随性的就按照where条件中字段的顺序建立 ALTER  TABLE  table  ADD  INDEX g_u_time_index(gr

以前学习这一块的时候,是说:假设建立了联合索引a+b,那么查询语句也一定要是这个顺序才能应用该索引. 那么实际是怎样呢,经过mysql这么多次版本升级,相信mysql已经给我们做了某些优化. 下面是我的实测结果:(5.7版本) step1:反顺序也是可以应用索引的. step2:正常顺序更加没问题 step3:在有单列索引情况下,竟然优先使用了联合索引 step4:将idx_name_del中的索引顺序换了下,把name换前面. step5:将idx_pid_del中的索引顺序换了下,把pid换

背景: 为了提高数据库效率,建索引是家常便饭:那么当查询条件为2个及以上时,我们是创建多个单列索引还是创建一个联合索引好呢?他们之间的区别是什么?哪个效率高呢?我在这里详细测试分析下. 一.联合索引测试注:Mysql版本为 5.7.20 创建测试表(表记录数为63188): CREATE TABLE `t_mobilesms_11` ( `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `userId` varchar(255) CHARACTER SET utf

一般来说.如果有where a=? and b=? and c=? 的语句. 如果表也有DML, 我一般只在a 上建索引.  这也是代价平衡的结果. 一方面 只在a 上建索引那么是 index range scan, 不像联合索引那样可以index  unique scan , 我觉得速度差的不多(数据量不大的情况). 另一方面,DML也会更新index,更新三个column肯定比更新一个column慢些. 所以我一般采取折中.只建单列或2列索引. 联合索引对于查询 where a=? and

目前WEB的普及太快,在实际的开发中,一旦遇到大数据量的时候就需要做到优化,让查询的更快,才能给客户更好的体验,也能够在程序上避免timeout. 部分转载自:https://www.cnblogs.com/whgk/p/6179612.html 于是乎这里就引入索引的概念 注意:索引是在存储引擎中实现的,也就是说不同的存储引擎,会使用不同的索引 MyISAM和InnoDB存储引擎:只支持BTREE索引, 也就是说默认使用BTREE,不能够更换 MEMORY/HEAP存储引擎:支持HASH和BT

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)

背景: 公司业务迅速扩展,很多网站.接口都因为大流量的数据,发生服务器习惯性死机:一条sql查询语句只能适用于一定的网络环境,没有优化的查询当遇上大数据时就不适用了. 本文主旨: 讨论什么情况下能利用上索引. 索引: 创建索引可以根据查询业务的不同分为两种:单一列的索引,联合索引. 顾名思义,单一列索引就是指在表的某一列上创建索引,联合索引是在多个列上联合创建索引. 联合索引-使用结论: 1.查询条件中出现联合索引第一列,或者全部, 则能利用联合索引. 2.条件列中只要条件相连在一起, 无论前后

SQL联合索引 与 单一列的索引 标签: sqlwebobjectstatistics优化磁盘 2012-06-12 13:46 27992人阅读 评论(1) 收藏 举报  分类: 数据库(94)  转自:http://liqita.iteye.com/blog/1205544 背景:目前WEB的普及太快,很多网站都会因为大流量的数据而发生服务器习惯性死机,一个查询语句只能适用于一定的网络环境.没有优化的查询当遇上大数据量时就不适用了. 联合索引使用结论: 1):查询条件中出现联合索引第一列,或

MySQL联合索引VS单列索引 以一个一千万数据量的表格为例 1. 建表建索引 USE foo; DROP TABLE IF EXISTS tmp; CREATE TABLE tmp ( id INT UNSIGNED PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, school_id INT UNSIGNED NOT NULL, student_id INT UNSIGNED NOT NULL, INDEX school_id(school_id), INDEX student_id(

Hibernate 使用查询部分/指定字段,有几种字现方式: 第一种方式是通过HQL语句实现,类似SQL,方法如下: String hql = "select id,name from Link";Query query = session.createQuery(hql);//默认查询出来的list里存放的是一个Object数组,还需要转换成对应的javaBean.List<Object[]> links = query.list();for(Object[] link

spring data jpa查询部分字段 第一种方法:使用 model 查询时转化 首先建立一个 model ,写上自己想要查询的字段,然后写上构造函数,这步很重要,因为spring jpa 转化时会调用这个构造方法 public class MyModel implements Serializable { private String userName; private String name; private String gender; private String descripti

2.创建联合索引,从坐到右分别为:userid.openId.name   2. #### --------------  多表联合查询 update 2019/03/13  --------------- #### (8)在Join表的时候使用相同类型的例,并将其索引 如果你的应用程序有很多 JOIN 查询,你应该确认两个表中Join的字段是被建过索引的.这样,MySQL内部会启动为你优化Join的SQL语句的机制. 而且,这些被用来Join的字段,应该是相同的类型的.例如:如果你要把 DEC

from django.test import TestCase # Create your tests here. import os import sys if __name__ == "__main__": os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "day53.settings") import django django.setup() from app01 import model

目录 一 聚合查询 1. 级联 级联删除 级联更新 2. 聚合函数 使用 aggregate 使用场景 3. 分组查询 语法 使用 annotate 代码 4. F与Q查询 F查询 Q查询 二 ORM字段及参数 1.ORM字段 常用字段 不常用字段 字段合集 2. 关系字段 ForeignKey():外键字段 OneToOneField():一对一外键字段 ManyToManyField():多对多关系字段 3. 字段属性 null unique db_index default 4. 自定义字

目录 一 聚合查询 1. 级联 级联删除 级联更新 2. 聚合函数 使用 aggregate 使用场景 3. 分组查询 语法 使用 annotate 代码 4. F与Q查询 F查询 Q查询 二 ORM字段及参数 1.ORM字段 常用字段 不常用字段 字段合集 2. 关系字段 ForeignKey():外键字段 OneToOneField():一对一外键字段 ManyToManyField():多对多关系字段 3. 字段属性 null unique db_index default 4. 自定义字

目录 查询背景 一.like查询 二.json函数查询 三.联合索引查询 四.全文索引查询 结论 查询背景 有一个表tmp_test_course大概有10万条记录,然后有个json字段叫outline,存了一对多关系(保存了多个编码,例如jy1577683381775) 我们需要在这10万条数据中检索特定类型的数据,目标总数据量:2931条 SELECT COUNT(*) FROM tmp_test_course WHERE `type`=5 AND del=2 AND is_leaf=1 我