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

索引本质是一棵B+Tree,联合索引(col1, col2,col3)也是. 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. (图以innodb引擎为例,对应地址指的是数据记录的地址) 联合索引(年龄, 姓氏,名字),叶节点上data域存储的是三个关键字的数据.且是按照年龄.姓氏.名字的顺序排列的. 而最左原则的原理就是,因为联合索引的B+Tree是按照第一个关键字进行索引排列的

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

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

表结构和索引列 假设数据库中表是这样的:  我们只考虑一张表employees.titles: 索引是(emp_no,title,from_date) SHOW INDEX FROM employees.titles; +--------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+------+------------+ | Table | Non_unique | Key_nam

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: 因为我们不想扫描整表,故考虑用索引. 单列索引: ALTER TABLE people ADD INDEX lname (lname); 将lname列建索引,这样就把范围限制在lname='Liu'的结果集1上,之后扫描结果集1,产生满足fname='Zhiqun'的结果集2,再扫描结果集2,找到 age=26的结果集3,即最终结果. 由于建立了lname列的索引,与执行表的完全扫描相比,效率提高了很

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

GreatSQL社区原创内容未经授权不得随意使用,转载请联系小编并注明来源. 导语 在数据检索的过程中,经常会有多个列的匹配需求,今天介绍下联合索引的使用以及最左匹配原则的案例. 最左匹配原则作用在联合索引中,假如表中有一个联合索引(tcol01,tcol02,tcol03),只有当SQL使用到tcol01.tcol02索引的前提下,tcol03的索引才会被使用:同理只有tcol01的索引被使用的前提下,tcol02的索引才会被使用. 下面我们来列举几个例子来说明. 步骤 使用 mysql_ra

1 2 3 4 5 6 7 CREATE TABLE `uniontest` (   `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,   `menuname` varchar(50) DEFAULT NULL,   `url` varchar(200) DEFAULT NULL,   PRIMARY KEY (`id`),   UNIQUE KEY `u_index` (`menuname`,`url`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=

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)

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

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

在Mysql建立多列索引(联合索引)有最左前缀的原则,即最左优先. 如果我们建立了一个2列的联合索引(col1,col2),实际上已经建立了两个联合索引(col1).(col1,col2); 如果有一个3列索引(col1,col2,col3),实际上已经建立了三个联合索引(col1).(col1,col2).(col1,col2,col3). 解释 1.b+树的数据项是复合的数据结构,比如(name,age,sex)的时候,b+树是按照从左到右的顺序来建立搜索树的,比如当(张三,20,F)这样的

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

创建联合索引时列的选择原则 经常用的列优先(最左匹配原则) 离散度高的列优先(离散度高原则) 宽度小的列优先(最少空间原则) 在Mysql建立多列索引(联合索引)有最左前缀的原则,即最左优先.如果我们建立了一个2列的联合索引(col1,col2),实际上已经建立了两个联合索引(col1).(col1,col2);如果有一个3列索引(col1,col2,col3),实际上已经建立了三个联合索引(col1).(col1,col2).(col1,col2,col3). 解释 1.b+树的数据项是复合的

Java技术栈 www.javastack.cn 优秀的Java技术公众号 来源:小宝鸽 blog.csdn.net/u013142781/article/details/51706790 MySQL事实上使用不同的存储引擎也是有很大区别的,下面猿友们可以了解一下. 一.存储引擎的比较 注:上面提到的B树索引并没有指出是B-Tree和B+Tree索引,但是B-树和B+树的定义是有区别的. 在 MySQL 中,主要有四种类型的索引,分别为:B-Tree 索引, Hash 索引, Fulltext

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

读mysql文档有感 看了mysql关于索引的文档,网上有一些错误的博客文档,这里我自己记一下. 几个重要的概念 1．对于mysql来说,一条sql中,一个表无论其蕴含的索引有多少,但是有且只用一条. 2．对于多列索引来说(a,b,c)其相当于3个索引(a),(a,b),(a,b,c)3个索引,又由于mysql的索引优化器,其where条件后的语句是可以乱序的,比如(b,c,a)也是可以用到索引.如果条件中a,c出现的多,为了更好的利用索引故最好将其修改为(a.c,b). ICP概念 看了一篇大

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

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