先来看个例子: 1. 示例1:假设有如下的一张表: DROP TABLE IF EXISTS testTable; CREATE TABLE testTable ( ID BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'auto increment id', HOST_NAME VARCHAR(64) NOT NULL COMMENT 'host name', PORT VARCHAR(64) NOT NULL COMMENT 'port', TYPE INT N

mysql最左匹配原则 什么叫最左匹配原则 最左匹配原则的误区 实战 结论: 1 条件查询中条件顺序没有关系 2 在最左匹配原则中,有如下说明: 最左前缀匹配原则,非常重要的原则,mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>.<.between.like)就停止匹配,比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引,d是用不到索引的,如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到,a,b,d的顺序可以任意调整. =和in可以乱

看前提问:table中有多个字段组成的联合索引(a,b,c),查询时哪些情况能够命中索引呢? 话不多说,直接开搞: 数据库表结构如下: CREATE TABLE `test` ( `id` ) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键', `class_id` ) ' COMMENT '班级ID', `score` ) ' COMMENT '学分', `total` ) ' COMMENT '总计', PRIMARY KEY (`id`), KEY

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

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 看了一篇大神的博客,上面说了通用索引匹配原则,这里也顺便说下. 1．Index range 先确认索引的起止

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

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

索引失效 介绍 索引失效就是我们明明在查询时的条件为索引列(包括自己新建的索引),但是索引不能起效,走的是全表扫描.explain 后可查看type=ALL. 这是为什么呢? 首先介绍有以下几种情况索引会出现失效: 当我们使用了左模糊匹配和左右模糊匹配的时候,像like '%str'或者'%str%'. 当我们使用联合索引没有遵守最左匹配原则的时候. 当我们使用索引时对其索引字段进行计算.函数.类型转换的操作. 当我们在where条件子句中使用了OR运算,同时OR前为索引列,OR后的条件不是索引

mysql数据库设计原则: 必须使用InnoDB存储引擎 解读:支持事务.行级锁.并发性能更好.CPU及内存缓存页优化使得资源利用率更高 禁止使用存储过程.视图.触发器.Event 解读:高并发大数据的互联网业务,架构设计思路是“解放数据库CPU,将计算转移到服务层”,并发量大的情况下,这些功能很可能将数据库拖死,业务逻辑放到服务层具备更好的扩展性,能够轻易实现“增机器就加性能”.数据库擅长存储与索引,CPU计算还是上移吧 表必须有主键,例如自增主键 解读:a)主键递增,数据行写入可以提高插入性

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

作者:沈杰 链接:https://www.zhihu.com/question/36996520/answer/93256153 来源:知乎 CREATE TABLE `student` ( `id` ) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` ) DEFAULT NULL, `cid` ) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `name_cid_INX` (`name`,`cid`), KEY `name_INX` (`name`

CREATE TABLE `student` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(255) DEFAULT NULL, `cid` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `name_cid_INX` (`name`,`cid`), KEY `name_INX` (`name`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=8 DEFAULT CHARS

作者:沈杰 链接:https://www.zhihu.com/question/36996520/answer/93256153来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 这是你的表结构,有三个字段,分别是id,name,cid CREATE TABLE `student` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(255) DEFAULT NULL, `cid` int(11) DEFAUL

MySQL一直了解得都不多,之前写sql准备提交生产环境之前的时候,老员工帮我检查了下sql,让修改了一下存储引擎,当时我使用的是Myisam,后面改成InnoDB了.为什么要改成这样,之前都没有听过存储引擎,于是网上查了一下. 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, Ha

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: 如果有一个2列的索引(col1,col2),则已经对(col1).(col1,col2)上建立了索引:如果有一个3列索引(col1,col2,col3),则已经对(col1).(col1,col2).(col1,col2,col3)上建立了索引: 总结: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)这样的数据来检索的时候,b+树会优

来源:https://segmentfault.com/a/1190000000473085 假设一高频查询如下SELECT * FROM user WHERE area='amoy' AND sex=0 ORDER BY last_login DESC limit 30;如何建立索引?描述考虑的过程 user表如下:初始化100W条数据,其中,area要通过IP查询生成,sex为 0,1 随机 CREATE TABLE user (id int(10) NOT NULL AUTO_INCREM

https://blog.csdn.net/csdnones/article/details/50412603 为了使索引的使用效率更高,在创建索引时,必须考虑在哪些字段上创建索引和创建什么类型的索引.本小节将向读者介绍一些索引的设计原则. 1．选择唯一性索引 唯一性索引的值是唯一的,可以更快速的通过该索引来确定某条记录.例如,学生表中学号是具有唯一性的字段.为该字段建立唯一性索引可以很快的确定某个学生的信息.如果使用姓名的话,可能存在同名现象,从而降低查询速度. 2．为经常需要排序.分组和联合

一.索引建立的几大原则: 1) 最左前缀匹配原则,非常重要的原则,mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>.<.between.like)就停止匹配,比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引,d是用不到索引的,如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到,a,b,d的顺序可以任意调整. 2)=和in可以乱序,比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序,mysql的查

一.索引优化原则 1.最左前缀匹配原则,联合索引,mysql会从做向右匹配直到遇到范围查询(>.<.between.like)就停止匹配,比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引,d是用不到索引的,如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到,a,b,d的顺序可以任意调整.   2.=和in可以乱序,比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序,mysql的查询优化器会帮

一.一个例子 数据库需要处理的行数: 189444*1877*13482~~~479亿 如果在关联字段上加上合适的索引: 数据库需要处理的行数:368006*1*3*1~~~110万 MySQL通常是一个请求对应一个线程,其thread_handling是one-thread-per-connection,因此一条sql请求只能利用一个CPU 通过加索引,数据库需要处理的行数下降了4个数量级,第一种情况下等待半小时不一定能跑出结果,但第二种情况可以在秒级范围内拿到需要的结果.从该例子可以看出,M