哈希索引将所有的哈希码存储在索引中，同时在哈希表中保存指向每个数据行的指针。 1.3、全文索引 全文索引是一种特殊类型的索引，它查找的是文本中的关键词，而不是直接比较索引中 的值。...总的来说，只有当索引帮助存储引擎快速查找到记录带 来的好处大于其带来的额外工作时，索引才是有效的。对于非常小的表，大部分情 况下简单的全表扫描更高效。对于中到大型的表，索引就非常有效。...但对于特大型的表，建立和使用索引的代价将随之增长。这种情况下，则需要一种技术可以直接区分出查询需要的一组数据，而不是一条记录一条记录地匹配。...如果索引的叶子节点包含了要查询的数据，那么就不用回表查询了，也就是说这种索引包含（亦称覆盖）所有需要查询的字段的值，我们称这种索引为覆盖索引 3.7、使用索引扫描排序 MySQL有两种方式可以生成有序结果...MySQL和存储引擎访问数据的方式， 加上索引的特性，使得索引成为一个影响数据访问的有力而灵活的工作（无论数据是在 磁盘中还是在内存中）。 在MySQL中，大多数情况下都会使用B-Tree索引。
因为出现了范围查找，如果一个索引一个索引的比较，在性能上比起直接按聚集索引查找全部数据后再过滤来的差。那学分上的索引什么时候 SQL会优先考虑呢？...当score指定为一个具体值时，就能使用学分索引查找了。从下图的SQL执行计划可以得知。 2:不存在聚集索引。 (1):在学分上没有索引，其它字段有索引，这种情况就会出现表扫描。...由于上面的表数据量也不少，一般会认为SQL不会采用表扫描，因为会查找全部记录，但实际情况表明SQL对于范围查询也行采用表扫描而不是按学生索引查询。...什么字段不适合创建索引？ 1:不经常使用的列，这种索引带来缺点远大于带来的优点。 2:逻辑性的字段，例如性别字段等等,匹配的记录太多，和表扫描比起来不相上下。...1、聚集索引的情况下：聚集索引将被插入和更新的行指向特定的页，该页由聚集索引关键字决定； 2、只有堆的情况下：有空间就可以插入新的行，对行数据的更新需要更多的空间，如果大于了当前页的可用空间，行就被移到新的页中
索引失效 不符合最左前缀原则 在某些情况下，使用最左前缀原则可能会索引失效，导致查询性能下降。...在这种情况下，可以通过改变索引的顺序（例如，将索引改为（col2, col1, col3））来提高查询性能。 此外，在使用最左前缀原则时，应注意不要在索引中包含过长的列。...范围查找 例如，如果在查询中使用了范围运算符（例如>、索引最左前缀原则。例如，假设有一张表t，包含两个字段a、b，并在a上建立了索引。...如果在查询中使用了如下条件： SELECT * FROM t WHERE a > 10 AND b = 'hello'; 在这种情况下，Mysql不会使用索引最左前缀原则，而是直接对表进行全表扫描。...如果在查询中使用了如下条件： SELECT * FROM t WHERE a = 10 OR b = 'hello'; 在这种情况下，Mysql不会使用索引最左前缀原则，而是直接对表进行全表扫描。
索引可以理解为像书的目录一样，加快数据的查找，主要是为了解决当我们的书越来越厚时，我们查找一个数据的效率就会越来越耗时，建了索引可以加快查找。...3.应尽量避免在 WHERE 子句中对字段进行表达式操作、函数操作等（即=左边），这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。...能用UNION ALL 就不要使用UNION UNION在进行表链接后会筛选掉重复的记录，所以在表链接后会对所产生的结果集进行排序运算，删除重复的记录再返回结果，所以有些不会产生重复数据的情况下，尽量使用...即使索引有多列这样的情况下，只要这些列中有一列含有null，该列就会从索引中排除。也就是说如果某列存在空值，即使对该列建索引也不会提高性能。...任何在where子句中使用is null或is not null的语句优化器是不允许使用索引的.对于这种情况我们可以使用相同功能的运算符替换掉，比如 a is not null 改为 a>0 或a>’’
高效的数据结构:索引使用的数据结构（如B+ree）允许快速地在磁盘上存储和检索数据。这种结构支持快速的插入、删除和查找操作，因为它总是保持平衡，确保任何数据的查找路径长度都大致相同。...这就像是拥有一个详尽的目录，可以迅速定位到书籍在图书馆中的位置，而不需要逐个书架查找。2. 减少全表扫描:当没有索引时，数据库必须执行全表扫描来查找满足查询条件的行，这称为表扫描。...5.排序和分组:索引还可以帮助数据库引擎在不需要额外排序操作的情况下返回有序的结果集。这是因为索引本身就按照某种顺序存储数据。...这种设计使得每个节点能够容纳更多的键值，从而降低了树的高度。在16KB的页大小下，B+树可以存储更多的索引项，使得树更矮更胖，减少了查找数据时的磁盘I/O次数，提高了查询效率。...四、索引失效场景在使用MySQL数据库时，索引是提高查询效率的重要工具。然而，在某些情况下，索引可能不会生效，导致查询性能下降。
在这种情况下, key 输出行中的列包含所用索引的列表, 并 key\_len 包含所用索引的最长键部分的列表....这有两种方式:- 如果索引是查询的覆盖索引并且可以用于满足表中所需的所有数据, 则仅扫描索引树. 在这种情况下, 该 Extra 列 显示 Using index....仅索引扫描通常比仅索引扫描更快, ALL 因为索引的大小通常小于表数据.- 使用从索引中读取以按索引顺序查找数据行来执行全表扫描....在这种情况下, MySQL 扫描 t1 并查找行 t2 中与 t1.id 值相等的行....通过合并半连接 (semijoins) 和反连接 (antijoins), 优化器可以更自由地重新排序执行计划中的表, 在某些情况下会产生更快的计划.
（在上一篇文章中，我们知道MySQL先在索引上按值进行查找，然后返回索引值对应的数据行，一旦对索引列进行运算，则将无法正确的找到对应的数据行，从而改为全表逐行扫描查询对比） 二、前缀索引和索引选择性 有时候将内容很长的列作为索引列...这时候索引的作用只是用于优化where条件的查找。这种情况下，这样设计的索引确实能够最快的过滤出需要的行，对于在where的子句中只是用了索引部分前缀列的查询来说选择性也更高。...然而性能不只是依赖于所有索引列的选择性，也和查询条件的具体值有关，也就是和值的分布有关（需要根据那些运行频率最高的查询来调整索引列的顺序，让这种情况下的索引列的选择性最高）。...覆盖索引的好处如下： 索引条目通常远小于数据行的大小，所以如果只需要读取索引，那么MySQL就会极大的减少数据访问量。这对缓存的负载非常重要，因为这种情况下响应时间大部分花费在数据拷贝下。...这基本上都是随机I/O，因此按索引顺序读取数据的速度通常要比顺序的全表扫描慢，尤其是在I/O密集型的工作负载时。 MySQL可以使用同一个索引既满足排序，又用于查找行。
如果二叉树特殊化为一个链表，相当于全表扫描。平衡二叉树相比于二叉查找 树来说，查找效率更稳定，总体的查找速度也更快。 为什么不是平衡二叉树呢？ 我们知道，在内存比在磁盘的数据，查询效率快得多。...如果树这种数据结构作 为索引，那我们每查找一次数据就需要从磁盘中读取一个节点，也就是我们说 的一个磁盘块，但是平衡二叉树可是每个节点只存储一个键值和数据的，如果 是 B 树，可以存储更多的节点数据，树的高度也会降低...innodb 中页的默认大小是 16KB，如果不存储数据，那 么就会存储更多的键值，相应的树的阶数（节点的子节点树）就会更大，树就 会更矮更胖，如此一来我们查找数据进行磁盘的 IO 次数有会再次减少，数据查...B+树索引的所有数据均存储在叶子节点，而且数据是按照顺序排列的，链 表连着的。那么 B+树使得范围查找，排序查找，分组查找以及去重查找变得 异常简单。 6....，是const类型的一个特例，一般情况下是不会出现的。
所 以在考虑整个系统的流程的时候，我们必须要考虑，在高并发大数据量的访问情况下，我们的系统会不会出现极端的情况。...在没有建索引的情况下，数据库查找某一条数据，就必须进行全表扫描了，对所有数据进行一次遍历，查找出符合条件的记录。...在数据量比较小的情况下，也许看不出明显的差别，但是当数据量大的情况下，这种情况就是极为糟糕的了。...如下面语句将进行全表扫描：可以改为强制查询使用索引： select id from t with(index(索引名)) where num=@num 7.应尽量避免在...如下面语句将进行全表扫描：可以改为强制查询使用索引： select id from t with(index(索引名)) where num=@num 7.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作
这种情况下，查询不会被解析，也不会生成执行计划，更不会执行。...索引相关的数据结构和算法 通常我们所说的索引是指B-Tree索引，它是目前关系型数据库中查找数据最为常用和有效的索引，大多数存储引擎都支持这种索引。...所以这种情况下还不如走全表扫描。...这种情况下，通过索引扫描的行数跟全表扫描基本没什么区别，索引也就起不到任何作用。...推广开来说，经验法则和推论在多数情况下是有用的，可以指导我们开发和设计，但实际情况往往会更复杂，实际业务场景下的某些特殊情况可能会摧毁你的整个设计。
这种情况下，查询不会被解析，也不会生成执行计划，更不会执行。...3索引相关的数据结构和算法 通常我们所说的索引是指B-Tree索引，它是目前关系型数据库中查找数据最为常用和有效的索引，大多数存储引擎都支持这种索引。...所以这种情况下还不如走全表扫描。...这种情况下，通过索引扫描的行数跟全表扫描基本没什么区别，索引也就起不到任何作用。...推广开来说，经验法则和推论在多数情况下是有用的，可以指导我们开发和设计，但实际情况往往会更复杂，实际业务场景下的某些特殊情况可能会摧毁你的整个设计。
这种情况下，查询不会被解析，也不会生成执行计划，更不会执行。...所以这种情况下还不如走全表扫描。...这种情况下，通过索引扫描的行数跟全表扫描基本没什么区别，索引也就起不到任何作用。...推广开来说，经验法则和推论在多数情况下是有用的，可以指导我们开发和设计，但实际情况往往会更复杂，实际业务场景下的某些特殊情况可能会摧毁你的整个设计。...有时候如果可以使用书签记录上次取数据的位置，那么下次就可以直接从该书签记录的位置开始扫描，这样就可以避免使用OFFSET，比如下面的查询： ? 改为： ?
分表分库创建中间表，汇总表修改为多个子查询这里讨论的情况是在MySQL一张表的数据达到千万级别。表设计很烂，业务统计规则又不允许把sql拆成多个子查询。...通常情况下，MySQL 的优化器会根据查询条件选择最优的执行计划，包括选择合适的索引。然而，对于大数据量的 IN 子句查询，MySQL 可能无法有效使用索引，从而导致全表扫描或索引失效。...这通常是在没有合适的索引的情况下，MySQL 会选择使用这种访问类型。all： 表示 MySQL 将扫描全表以找到所需的行，这是最差的情况。这种情况下，MySQL 将对表中的每一行执行完整的扫描。...这种情况通常出现在以下几种情况下：非覆盖索引查询： 如果查询需要返回主表中未包含在索引中的其他列的数据时，MySQL 就需要回到主表中查找这些额外的列数据。...使用了聚簇索引但需要查找的列不在索引中： 在使用了聚簇索引的表中，如果需要查询的列不在聚簇索引中，MySQL 需要回到主表中查找这些列的数据。
= 或 操作符，否则引擎将会放弃使用索引而进行全表扫描。 对于不等于这种情况，可考虑改为范围查询解决。...4）尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，如果一个字段有索引，一个字段没有索引，引擎将放弃使用索引而进行全表扫描，如： select id from person_info where...，进而全表查询，如：select id from person_info where name like ‘%abc%’，可以使用右侧模糊查询，这样是可以索引查找的，如：select id from...where age/2 = 10 应改为: select id from person_info where age= 10*2； 9）应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描...函数、算术运算或其他表达式运算通常将导致全表扫描， 对于这种情况，可以考虑冗余部分数据到表中。
对于MySQL常使用的索引来说，往往是聚簇索引和二级索引 索引失效指的是在某些场景下，MySQL不使用二级索引，而去使用聚簇索引（全表扫描），从而导致二级索引失效 （索引失效中的索引指的是二级索引）...student where student_name like 'c%' 是用不上（age，student_name）联合索引的 当查找的列不是有序的就可能会扫描整个二级索引，而这种情况下还可能要回表...，因此MySQL会放弃使用二级索引，直接扫描聚簇索引，从而导致索引失效 当我们建立student_name索引后，上述SQL即可使用student_name二级索引 如果将SQL改为select * from...1000 会隐式使用函数将'8'由字符串转换为整形8 等同于该SQL SELECT * FROM student WHERE age = CAST('8' AS UNSIGNED) LIMIT 1000 这种情况下是可以使用索引的...，b2字段隐式使用函数转换为utf8mb4导致存储引擎无法识别 菜菜就因为这种情况在本地没问题，结果生产上字符集不同导致索引失效 Server层导致索引失效 另一种索引失效的场景发生在server层：当优化器认为使用该索引成本太大则会偏向使用全表扫描
如果当前查询恰好命中查询缓存，在检查一次用户权限后直接返回缓存中的结果。 这种情况下，查询不会被解析，也不会生成执行计划，更不会执行。...所以这种情况下还不如走全表扫描。 ...这种情况下，通过索引扫描的行数跟全表扫描基本没什么区别，索引也就起不到任何作用。 ...推广开来说，经验法则和推论在多数情况下是有用的，可以指导我们开发和设计，但实际情况往往会更复杂，实际业务场景下的某些特殊情况可能会摧毁你的整个设计。...优化这种查询一个最简单的办法就是尽可能的使用覆盖索引扫描，而不是查询所有的列。然后根据需要做一次关联查询再返回所有的列。对于偏移量很大时，这样做的效率会提升非常大。
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