1.在mysql建立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:对列col1.列col2和列col3建一个联合索引 KEY index_col1_col2_col3 on test(col1,col2,col3); 联合索引 index_col1_col2_col3 实际建立了(col1).(col1,col2).(col,col2,col3)三个索引. SELECT * FROM table WHERE col1="1" AND cl

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`

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

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.

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

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

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)

资料来源于网络,仅供参考学习. CREATE TABLE test(a INT,b INT,c INT,KEY idx(a,b,c)); 优: SELECT * FROM test WHERE a=10 AND b>50;差: SELECT * FROM test WHERE b>50; 优: SELECT * FROM test ORDER BY a;差: SELECT * FROM test ORDER BY b;差: SELECT * FROM test ORDER BY c; 优: S

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