mysql的多列索引是经常会遇到的问题,怎样才能有效命中索引,是本文要探讨的重点. 多列索引使用的Btree,也就是平衡二叉树.简单来说就是排好序的快速索引方式.它的原则就是要遵循左前缀索引. 多个索引从左边往右都使用上,才能使用到整个多列索引. 下面我先建立一个简单的表做实验: create table t6 ( c1 char(1) not null default '', c2 char(1) not null default '', c3 char(1) not null default

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,

转自:http://blog.chinaunix.net/uid-29305839-id-4257512.html 创建一个多列索引:CREATE TABLE test (      id         INT NOT NULL,      last_name  CHAR(30) NOT NULL,      first_name CHAR(30) NOT NULL,      PRIMARY KEY (id),      INDEX name (last_name,first_name)  

MySQL数据库提供两种类型的索引,如果没正确设置,索引的利用效率会大打折扣却完全不知问题出在这. CREATE TABLE test ( id         INT NOT NULL, last_name  CHAR(30) NOT NULL, first_name CHAR(30) NOT NULL, PRIMARY KEY (id), INDEX name (last_name,first_name) ); 以上创建的其实是一个多列索引,创建列索引的代码如下: CREATE TABLE 

mysql中 myisam,innodb默认使用的是 Btree索引,至于btree的数据结构是怎样的都不重要,只需要知道结果,既然是索引那这个数据结构最后是排好序:就像新华字典他的目录就是按照a,b,c..这样排好序的:所以你在找东西的时候才快,比如你找 “中” 这个字的解释,你肯定就会定位到目录的 z 开头部分: 组合索引可以这样理解,比如(a,b,c),abc都是排好序的,在任意一段a的下面b都是排好序的,任何一段b下面c都是排好序的: 组合索引的生效原则是  从前往后依次使用生效,如果中

“把Where条件里面的列都建上索引”,这种说法其实是非常错误的! 这样一个查询,假设actor_id与film_id都单独建立索引 SELECT film_id , actor_id FROM sakila.film_actor ; 在老的mysql版本中,mysql对这个查询会使用全表扫描,除非改写成下面这样 UNION ALL ; 但在mysql 5.0中,查询能够同时使用这两个单列索引进行扫描,并将结果进行合并,通过Explain的Extra列可以看到这点,这种算法有3个变种: 1.OR

MySQL 5.6.30 问题背景 由于爬虫抓取的数据不断增多,这两天在不断对数据库以及查询语句进行优化,其中一个表结构如下: CREATE TABLE `newspaper_article` ( `id` varchar(50) NOT NULL COMMENT '编号', `title` varchar(190) NOT NULL COMMENT '标题', `author` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '作者', `date` date NULL D

在网上看到: 定义:最左前缀原则指的的是在sql where 子句中一些条件或表达式中出现的列的顺序要保持和多索引的一致或以多列索引顺序出现,只要 出现非顺序出现.断层都无法利用到多列索引. 该博文有误 ,暂未修改 2013年11月22日 打算实践一下,但是实践结果却正好相反,最后找出原因. 第一次实践过程如下: /* Navicat MySQL Data Transfer Source Server : localhost Source Server Version : 50515 Sourc

一个经典的多列索引案例,如题: 假设某个表有一个联合索引(c1,c2,c3,c4)一下--只能使用该联合索引的 c1,c2,c3 部分 Awhere c1=x and c2=x and c4>x and c3=x B where c1=x and c2=x and c4=x order by c3 C where c1=x and c4= x group by c3,c2 D where c1=x and c5=x order by c2,c3 E where c1=x and c2=x and

索引优化 ,b-tree假设某个表有一个联合索引(c1,c2,c3,c4) 以下 只能使用该联合索引的c1,c2,c3部分A. where c1 = x and c2 = x and c4>x and c3 = xB. where c1 = x and c2 = x and c4=x order by c3C. where c1 = x and c4 = x group by c3,c2D. where c1 = ? and c5 = ? order by c2,c3E. where c1 =

1,数据库每次查询只能使用一个索引 2,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(10) 2 2 11(11) 2 2 8(12) 1 1 7(13) 2 3 15(14) 1 1 4(15) 2 1 10 当你创建一个索引 create index xxx on t(a,b), 则索引文件逻辑

https://www.cnblogs.com/codeAB/p/6387148.html

索引的三星原则 1.索引将相关的记录放到一起,则获得一星 2.如果索引中的数据顺序和查找中的排列顺序一致则获得二星 3.如果索引中的列包含了查询中的需要的全部列则获得三星 多列索引 1.1.多个单列索引 很多人对多列索引的理解都不够.一个常见的错误就是,为每个列建立独立的索引,或者按照错误的顺序创建多列索引. 我们会在稍后的章节中单独讨论索引列的顺序问题.先来看第一个问题,为每个列创建独立的索引,从SHOW CREATE TABLE 中很容易看到这种情况: CREATE TABLE t( c1

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

索引优化策略 :索引类型 .1B-tree索引 关注的是:Btree索引的左前缀匹配规则,索引在排序和分组上发挥的作用. 注:名叫btree索引,大的方面看都用的二叉树.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.Myisam,innodb中,默认用B-tree索引. 凡是tree系列的,可理解为”排好序的.快速查找.的结构”.是排好序的,所以查询某个范围就很快. btree索引的常见误区:在where条件常用的列上都加上索引, 例: ; //查询第

一.存储引擎 存储引擎,MySQL中的数据用各种不同的技术存储在文件(或者内存)中.这些技术中的每一种技术都使用不同的存储机制.索引技巧.锁定水平并且最终提供广泛的不同的功能和能力.通过选择不同的技术,你能够获得额外的速度或者功能,从而改善你的应用的整体功能.InnoDB存储引擎是5.5版本后Mysql的默认数据库,事务型数据库的首选引擎,支持ACID事务,支持行级锁定.另外还有常见的MyISAM存储引擎,它拥有较高的插入,查询速度,但不支持事务.所以,很明显:插入不频繁,查询非常频繁,没有事务

摘要 本篇介绍下Mysql的InnoDB索引相关知识,从各种树到索引原理到存储的细节. InnoDB是Mysql的默认存储引擎(Mysql5.5.5之前是MyISAM,文档).本着高效学习的目的,本篇以介绍InnoDB为主,少量涉及MyISAM作为对比. 这篇文章是我在学习过程中总结完成的,内容主要来自书本和博客(参考文献会给出),过程中加入了一些自己的理解,描述不准确的地方烦请指出. 1 各种树形结构 本来不打算从二叉搜索树开始,因为网上已经有太多相关文章,但是考虑到清晰的图示对理解问题有很大

MySQL和Lucene都可以对数据构建索引并通过索引查询数据,一个是关系型数据库,一个是构建搜索引擎(Solr.ElasticSearch)的核心类库.两者的索引(index)有什么区别呢?以前写过一篇<Solr与MySQL查询性能对比>,只是简单的对比了下查询性能,对于内部原理却没有解释,本文简单分析下两者的索引区别. MySQL索引实现 在MySQL中,索引属于存储引擎级别的概念,不同存储引擎对索引的实现方式是不同的,本文主要讨论MyISAM和InnoDB两个存储引擎的索引实现方式. M

原文地址:http://blog.codinglabs.org/articles/theory-of-mysql-index.html InnoDB使用B+Tree作为索引结构 最左前缀原理与相关优化 以employees.titles表为例,下面先查看其上都有哪些索引: SHOW INDEX FROM employees.titles; +--------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+----

 一.索引的概念 索引的用途:我们对数据查询及处理速度已成为衡量应用系统成败的标准,而采用索引来加快数据处理速度通常是最普遍采用的优化方法. 索引是什么:数据库中的索引类似于一本书的目录,在一本书中使用目录可以快速找到你想要的信息,而不需要读完全书.在数据库中,数据库程序使用索引可以重啊到表中的数据,而不必扫描整个表.书中的目录是一个字词以及各字词所在的页码列表,数据库中的索引是表中的值以及各值存储位置的列表. 索引的利弊:查询执行的大部分开销是I/O,使用索引提高性能的一个主要目标是避免全表扫