索引条件下推(ICP)是对MySQL使用索引从表中检索行的情况的优化.如果没有ICP,存储引擎会遍历索引以查找基表中的行,并将它们返回给MySQL服务器,该服务器会评估WHERE行的条件.启用ICP后,如果WHERE只使用索引中的列来评估部分 条件,MySQL服务器会推送这部分内容.WHERE条件下到存储引擎.然后,存储引擎通过使用索引条目来评估推送的索引条件,并且仅当满足该条件时才从表中读取行.ICP可以减少存储引擎必须访问基表的次数以及MySQL服务器必须访问存储引擎的次数. 指数条件下推优

单值索引B+树图单值索引在B+树的结构里,一个节点只存一个键值对 联合索引开局一张图,由数据库的a字段和b字段组成一个联合索引. 从本质上来说,联合索引也是一个B+树,和单值索引不同的是,联合索引的键值对不是1,而是大于1个.a, b 排序分析a顺序:1,1,2,2,3,3b顺序:1,2,1,4,1,2大家可以发现a字段是有序排列,b字段是无序排列(因为B+树只能选一个字段来构建有序的树)一不小心又会发现,在a相等的情况下,b字段是有序的.大家想想平时编程中我们要对两个字段排序,是不是先按照第一

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

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

能坚持别人不能坚持的,才能拥有别人未曾拥有的.关注编程大道公众号,让我们一同坚持心中所想,一起成长!! 引言 上一篇文章<MySQL索引那些事>主要讲了MySQL索引的底层原理,且对比了B+Tree作为索引底层数据结构相对于其他数据结构(二叉树.红黑树.B树)的优势,最后还通过图示的方式描述了索引的存储结构.但都是基于单值索引,由于文章篇幅原因也只是在文末略提了一下联合索引,并没有大篇幅的展开讨论,所以这篇文章就单独去讲一下联合索引在B+树上的存储结构.本文主要讲解的内容有: 联合索引在B+树

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)

大家好,我是老三,今天分享一个小知识点--索引下推. 如果你在面试中,听到MySQL5.6"."索引优化" 之类的词语,你就要立马get到,这个问的是"索引下推". 什么是索引下推 索引下推(Index Condition Pushdown,简称ICP),是MySQL5.6版本的新特性,它能减少回表查询次数,提高查询效率. 索引下推优化的原理 我们先简单了解一下MySQL大概的架构: MySQL服务层负责SQL语法解析.生成执行计划等,并调用存储引擎层去执

关于InnoDB 存储引擎的有聚集索引和非聚集索引,覆盖索引,回表,索引下推等概念,这些知识点比较多,也比较零碎,但是概念都是基于索引建立的,本文从索引查找数据讲述上述概念. 聚集索引和非聚集索引 在 MySQL 数据库中 InnoDB 存储引擎,B+ 树可分为聚集索引和非聚集索引.聚集索引也叫聚簇索引,非聚集索引也叫辅助索引或者二级索引. 建表的时候都会创建一个聚集索引,每张表都有唯一的聚集索引: 如果主键被定义了,那么这个主键就是作为聚集索引 如果没有主键被定义,那么该表的第一个唯一非空索引

大家好,我是大彬~ 今天给大家分享MySQL的索引下推. 什么是索引下推 索引条件下推,也叫索引下推,英文全称Index Condition Pushdown,简称ICP. 索引下推是MySQL5.6新添加的特性,用于优化数据的查询. 在MySQL5.6之前,通过使用非主键索引进行查询的时候,存储引擎通过索引查询数据,然后将结果返回给MySQL server层,在server层判断是否符合条件. 在MySQL5.6及以上版本,可以使用索引下推的特性.当存在索引的列做为判断条件时,MySQL se

前面已经讲了MySQL的其他查询性能优化方式,没看过可以去了解一下: MySQL查询性能优化七种武器之索引潜水 MySQL查询性能优化七种武器之链路追踪 今天要讲的是MySQL的另一种查询性能优化方式 - 索引下推(Index Condition Pushdown,简称ICP),是MySQL5.6版本增加的特性. 1. 索引下推的作用 主要作用有两个: 减少回表查询的次数 减少存储引擎和MySQL Server层的数据传输量 总之就是了提升MySQL查询性能. 2. 案例实践 创建一张用户表,造

一级索引 二级联合索引 假设这是一个多列索引(col1, col2,col3),对于叶子节点,是这样的:  PS:该图改自<MySQL索引背后的数据结构及算法原理>一文的配图. 也就是说,联合索引(col1, col2,col3)也是一棵B+Tree,其非叶子节点存储的是第一个关键字的索引,而叶节点存储的则是三个关键字col1.col2.col3三个关键字的数据,且按照col1.col2.col3的顺序进行排序. 配图可能不太让人满意,因为col1都是不同的,也就是说在col1就已经能确定结果

引自https://my.oschina.net/857359351/blog/658668 第一张表gift和索引为联合索引,如图: 第二张表gift2为单列索引,如图: 下面开始进行测试: 相同的SQL分别查询两张表,使用EXPLAIN解析一下SQL select * from gift  where name = '道具' and scene_type=1; select * from gift2 where name=‘道具’ and scene_type=1; 显示的结果为两条SQL都

发现index merge局限性,优化器会自动判断是否使用 index merge 优化技术,查询还是需要组合索引[推荐阅读:对mysql使用索引的误解] MySQL单列索引和组合索引(联合索引)的区别详解初始我写这篇文章的原因在于面试到一家大的游戏公司的时候,一个面试题大致的内容是怎么加速这个where a=’1′ 和 where a=’1′ and b=’2′,当时我答题的时候回答的是a加索引,a和b加联合索引.面试官跟我聊题目的时候说 where a=’1′ and b=’2′ 在加一个b

前言 之前看了很多关于MySQL索引的文章也看了<高性能MySQL>这本书,自以为熟悉了MySQL索引使用原理,入职面试时和面试官交流,发现对复合索引的使用有些理解偏颇,发现自己的不足整理一下这方面的内容. 实例表: CREATE TABLE `test` ( `id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `uId` int(10) unsigned NOT NULL, `chatId` smallint(5) unsigned NOT N

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

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

引言 本文预计分为两个部分: (1)联合索引部分的基础知识 在这个部分,我们温习一下联合索引的基础 (2)联合索引部分的实战题 在这个部分,列举几个我认为算是实战中的代表题,挑出来说说. 正文 基础 讲联合索引,一定要扯最左匹配!放心,我不扯有的没的,几句话懂个大概就行! 最左匹配 所谓最左原则指的就是如果你的 SQL 语句中用到了联合索引中的最左边的索引,那么这条 SQL 语句就可以利用这个联合索引去进行匹配,值得注意的是,当遇到范围查询(>.<.between.like)就会停止匹配. 假

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

迎面走来了你的面试官,身穿格子衫,挺着啤酒肚,发际线严重后移的中年男子. 手拿泡着枸杞的保温杯,胳膊夹着MacBook,MacBook上还贴着公司标语:"加班使我快乐". 面试官: 看你简历上用过MySQL,问你几个简单的问题吧.什么是聚簇索引和非聚簇索引? 这个问题难不住我啊.来之前我看一下一灯MySQL八股文. 我: 举个例子:有这么一张用户表 CREATE TABLE `user` ( `id` int COMMENT '主键ID', `name` varchar(10) COM

1.测试联合索引的最左原则的时候, 发现了5.6版本后的新特性Index Condition Pushdown 2.含义就是存储引擎层根据索引尽可能的过滤数据,然后在返回给服务器层根据where其他条件进行过滤 3.比如我有这样的联合索引 KEY `name_gid_age_index` (`name`,`gid`,`age`) , 查询的时候where name='taoshihan' and age=1 , 没有按顺序连续查条件, 后面那个age就用不到索引 4.这时就会出现下面的情况 CR