2020-11-08：在Mysql中，三个字段A、B、C的联合索引，查询条件是B、A、C，会用到索引吗？ 福哥答案2020-11-08： 会走索引，原因是mysql优化器会把BAC优化成ABC。...DEFAULT CHARSET=latin1; EXPLAIN SELECT * FROM t_testabc2 WHERE B='a2' AND A='a2' AND C='a2' --走索引...FROM t_testabc2 WHERE B >='a1' AND B='a1' AND A='a1' AND C索引...t_testabc2 WHERE B BETWEEN 'a1' AND 'a2' AND A BETWEEN 'a1' AND 'a2' AND C BETWEEN 'a1' AND 'a2' --走索引...EXPLAIN SELECT * FROM t_testabc2 WHERE B='a1' AND A LIKE 'a%' AND C='a1' --不走索引
确定哪些字段应该被索引需要一些思考:太少或错误的索引和关键查询将运行太慢; 太多的索引会降低插入和更新性能(因为必须设置或更新索引值)。...一个有用的索引应该减少全局引用的数量。 可以通过在WHERE子句或ON子句条件前使用%NOINDEX关键字来防止使用索引。 应该为联接中指定的字段(属性)编制索引。...例如，SELECT的WHERE子句或联接的ON子句中的Name字段应该与为Name字段定义的索引具有相同的排序规则。如果字段排序规则和索引排序规则之间存在不匹配，则索引可能效率较低或可能根本不使用。...其他情况下，临时索引会降低性能，例如，扫描master may以在具有条件的特性上构建临时索引。这种情况表明缺少所需的索引；应该向与临时索引匹配的类添加索引。...要导出此方法生成的分析数据，请使用exportTIAnalysis()方法。 缺少联接索引的查询：此选项检查当前名称空间中具有联接的所有查询，并确定是否定义了支持该联接的索引。
辅助索引 而辅助索引中存储的则只是辅助键和主键的值。 这样在用辅助索引进行查询时，会先查出主键的值，然后再去主索引中根据主键的值查询目标值。(这个过程叫“回表”)。...若使用辅助索引进行查询，对 Name 列进行条件搜索，则需要两个步骤： 1、第一步在辅助索引 B+ 树中检索 Name，到达其叶子节点获取对应的主键值。...; 每个结点中关键字从小到大排列，并且当该结点的孩子是非叶子结点时，该 k-1 个元素正好是 k 个子结点包含的元素的值域的分划。...业务字段做主键的条件 如果不使用自增 ID 做主键，用业务字段直接做主键，则需要满足：只有一个索引，且该索引为唯一索引。...索引下推 MySQL 5.6 引入索引下推优化（index condition pushdown)，可以在索引遍历过程中，对索引中包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表次数。
全文检索就是把原始文档根据一定的规则拆分成若干个关键词，然后根据关键词创建索引，当查询时先查询索引找到对应的关键词，并根据关键词找到对应的文档，也就是查询结果，最终把查询结果展示给用户的过程 Solr基于什么...Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索引擎。它提供了具有HTTP Web界面和无架构JSON文档的分布式，多租户能力的全文搜索引擎。...不同之处在于索引中的每个文档可以具有不同的结构（字段），但是对于通用字段应该具有相同的数据类型。...ElasticSearch是否有架构？ ElasticSearch可以有一个架构。架构是描述文档类型以及如何处理文档的不同字段的一个或多个字段的描述。...Elasticsearch具有架构灵活的能力，这意味着可以在不明确提供架构的情况下索引文档。如果未指定映射，则默认情况下，Elasticsearch会在索引期间检测文档中的新字段时动态生成一个映射。
如下图所示： 叶节点具有相同的深度，叶节点的指针为空 所有索引元素不重复 节点中的数据索引从左到右递增排列 无论中间节点还是叶子节点都带有卫星数据 data（索引元素所指向的数据记录...一个 m 阶的 B + 树具有如下几个特征： 1、有 k 个子树的中间节点包含有 k 个元素（B 树中是 k-1 个元素），每个元素不保存数据，只用来索引，所有数据都保存在叶子节点。...2、所有的叶子结点包含了全部元素的信息，及指向含这些元素记录的指针，且叶子结点本身依关键字的大小自小而大顺序链接。 3、所有的中间节点元素都同时存在于子节点，在子节点元素中是最大（或最小）元素。 ️...可以减少大量的 IO 操作。如果要查询辅助索引中不包含的字段，得先遍历辅助索引，再遍历聚集索引，而如果要查询的字段值在辅助索引上就有，就不用再查聚集索引了，这显然会减少 IO 操作。 ️...可以减少大量的 IO 操作。 如果要查询辅助索引中不含有的字段，得先遍历辅助索引，再遍历聚集索引，而如果要查询的字段值在辅助索引上就有，就不用再查聚集索引了，这显然会减少 IO 操作。
B树：一个m阶的B树具有如下几个特征： 根结点至少有两个子女。...卫星数据就是指节点的具体信息）。 所有的叶子结点中包含了全部元素的信息，及指向含这些元素记录的指针，且叶子结点本身依关键字的大小自小而大顺序链接。...什么情况建立索引： 适合创建索引条件 主键自动建立主键索引 频繁作为查询条件的字段应该建立索引 查询中与其他表关联的字段，外键关系建立索引 单键/组合索引的选择问题，组合索引性价比更高 查询中排序的字段...，排序字段若通过索引去访问将大大提高排序效率 查询中统计或者分组字段 不适合创建索引条件 数据量不大的 经常增删改的表或者字段 where条件里用不到的字段不创建索引 数据存在大量重复的 优势：提高数据检索的效率...但是辅助索引需要两次查询，先查询到主键，然后再通过主键查询到数据。因此，主键不应该过大，因为主键太大，其他索引也都会很大。
InnoDB在把磁盘数据读入到磁盘时会以页为基本单位，在查询数据时如果一个页中的每条数据都能有助于定位数据记录的位置，这将会减少磁盘I/O次数，提高查询效率。...当通过辅助索引来查询数据时，InnoDB存储引擎会遍历辅助索引找到主键，然后再通过主键在聚集索引中找到完整的行记录数据。...不同存储引擎的索引实现方式对于正确使用和优化索引都非常有帮助，例如知道了InnoDB的索引实现后，就很容易明白为什么不建议使用过长的字段作为主键，因为所有辅助索引都引用主索引，过长的主索引会令辅助索引变得过大...（以保证节点的顺序性），如果空间满了以致没有足够的空间去添加新的元素，则将该结点进行“分裂”，将一半数量的关键字元素分裂到新的其相邻右结点中，中间关键字元素上移到父结点中（当然，如果父结点空间满了，也同样需要...，则向父节点借一个元素来满足条件；如果其相邻兄弟都刚脱贫，即借了之后其结点数目小于ceil(m/2)-1，则该结点与其相邻的某一兄弟结点进行“合并”成一个结点，以此来满足条件。
1）收集：从分散的数据来源中进行日志数据汇总、解析和清理、为缺少的值插入默认值等操作，对不相关的条目进行丢弃处理。...3）索引：为了加快后续查询速度，为日志数据建立索引，可以为数据中的所有字段都进行索引，也可以为部分字段进行索引。...6）关联：在进行数据分析以揭示隐藏在数据背后的关键信息之前，对数据的关联性进行标识，标识的过程包括定义数据集字段之间的关联关系、人工对数据进行基础分类等。...Loki组件采用与云原生监控系统Prometheus类似的技术实现架构，与ElasticSearch不同的是，Loki并不对日志记录进行索引操作，仅对日志记录进行打标签，通过标签的方式对日志进行查询。...分析的结果存入专门的数据库。最后通过日志查询和报表平台对存储的日志以及数据分析结果进行汇总展示，常用的日志可视化查询工具有Kibana和Grafana。
◆ MySQL三层逻辑架构 MySQL的存储引擎架构将查询处理与数据的存储/提取相分离。下面是MySQL的逻辑架构图： ? 1、第一层负责连接管理、授权认证、安全等等。...当通过辅助索引来查询数据时，InnoDB存储引擎会遍历辅助索引找到主键，然后再通过主键在聚集索引中找到完整的行记录数据。...指定了联接条件时，满足查询条件的记录行数少的表为[驱动表] 未指定联接条件时，行数少的表为[驱动表] 对驱动表直接进行排序就会触发索引，对非驱动表进行排序不会触发索引。...index_merge：该联接类型表示使用了索引合并优化方法。在这种情况下，key列包含了使用的索引的清单，key_len包含了使用的索引的最长的关键元素。...key列显示使用了哪个索引。key_len包含所使用索引的最长关键元素。在该类型中ref列为NULL。
多路平衡查找树（每个节点最多 m(m>=2) 个孩子，称为 m 阶或者度） 叶节点具有相同的深度 节点的数据 key 从左到右是递增的 ? 演示 ?...（FULLTEXT INDEX），InnoDB 不支持 什么时候创建索引 经常用作查询条件的字段 经常用作表连接的字段 经常出现在 order by，group by 之后的字段 创建索引有哪些需要注意的...最佳实践 非空字段 NOT NULL，Mysql 很难对空值作查询优化 区分度高，离散度大，作为索引的字段值尽量不要有大量相同值 索引的长度不要太长（比较耗费时间） 索引什么时候失效？...区别是在 B+Tree 的叶节点存储数据还是指针 MyISAM 索引是非聚集的，InnoDB 主键索引是聚集索引 辅助索引 还有一个辅助索引，我们也可以了解下。 ?...如何排查慢查询 慢查询通常是缺少索引，索引不合理或者业务代码实现所致 slow_query_log_file 开启并且查询慢查询日志 通过 explain 排查索引问题 调整数据修改索引；业务代码层限制不合理访问
比如，了解InnoDB的索引实现后，就容易明白为什么不应该使用过长的字段作为主键，因为所有辅助索引都引用主索引，过长的主索引会令辅助索引变得过大。...、使用多列索引时主意顺序和查询条件保持一致，同时删除不必要的单列索引； f、合理地使用覆盖索引，避免不必要地回表操作； 3.EXPLAIN的具体用法 上一节在讲通过添加索引优化sql语句时候已经带到过数据库...一般我们用EXPLAIN关键字查看SELECT查询SQL语句的QEP时，每个执行的QEP中均会出现如下几个主要结果字段。 a、key:指出优化器选择使用的索引。...sql语句的SQL元素）、DEPENDENT SUBQUERY（为使用子查询而定义的）； g、Extra：提供了有关不同种类的MySQL优化器路径的一系列额外信息； h、type：代表QEP中指定的表使用的连接方式...，const（当前表只有一行匹配时出现该关键字）、eq_ref（表示有一行是为每个之前确定的表而读取的）、ref（表示所有具有匹配的索引值的行都被用到）、range（所有符合一个给定范围值的索引行都被用到
： 联合索引(col1, col2,col3)也是一棵B+Tree，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...没有为COL2赋予查询条件与为COL2赋予LIKE’%’查询条件具有相同的效果。由于没有为COL3之前的COL2赋予“=”查询条件，COL3的查询条件只能起检验作用。...由C1+C2所构成的索引和由C1+C2+C3所构成的索引不仅具有相同的查询范围，而且具有相同的执行结果。...但是由于二级组合索引的叶子节点，包含索引键值和主键值 ( id ) ，若查询的字段 ( name ) 在二级索引的叶子节点中，则可直接返回结果，无需回表。...explain字段详解： 其中， type 的常见取值如下： extra 常见取值如下： 如何优化查询性能？ 慢查询通常是缺少索引，索引不合理或者业务代码实现所致。
因为非终结点只是关键字的索引，所以任何关键字的查找必须走一条根到叶子的路。 B+树中叶子结点也形成一个链表，所以B+树在面对范围查询时比B树更加高效。...InnoDB索引使用 索引分主索引和辅助索引 主索引在表创建后即存在。以主键为索引，叶子节点存储元素数据。 为主键外的字段添加的索引为辅助索引。以字段内容为索引，叶子节点存储元素对应主键。...多列索引合并 很多时候我们为了查询方便，为很多列单独创建索引。但我们在使用where筛选时，却多使用AND，OR等条件。...~~） 如上，仅使用where条件的第一个字段索引 或者 服务器消耗CPU，内存等资源去做合并工作，都会影响查询性能。...Innodb辅助索引图： ? 如图为Innodb存储引擎生成的辅助索引结构。叶子节点存储索引字段和对应的主键值，索引到主键值后，根据主键值再去主键索引中查找对应的数据。
查找方法：首先，假设表中元素是按升序排列，将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较，如果两者相等，则查找成功；否则利用中间位置记录将表分成前、后两个子表，如果中间位置记录的关键字大于查找关键字，则进一步查找前一子表...父节点当中的元素不会出现在子节点中。 所有的叶子结点都位于同一层，叶节点具有相同的深度，叶节点之间没有指针连接。 ?...思考：既然非聚簇索引的主键索引索引和辅助索引指向相同的内容，为什么还要辅助索引呢？索引不就是用来查询的吗，用在哪些地方呢？...不就是WHERE和ORDER BY 语句后面吗，那么如果查询的条件不是主键怎么办呢，这个时候就需要辅助索引了。 ?...——组合索引代替多个单列索引（由于MySQL中每次只能使用一个索引，所以经常使用多个条件查询时更适合使用组合索引） 7、过长的字段，怎么建立索引?——使用短索引。
数据库自身具有一定重写功能，因此SQL优化建议也需要识别这些规则，并通过变换将查询条件和实际库表进行关联。...从SQL解析上看，查询条件字段"value"是和a关联，但a仅仅是子查询的别名。从无语义差别的角度，该查询条件是可以下推到子查询，和库表dbbrain_1直接关联。...1.jpg 但是数据库自身重写功能通常具有片面性，实现并不完善。在某些特定场景下，显示的更改SQL语句，可以大幅度提高执行性能。比如：条件下推聚合子查询，exists变换为join，条件合并等。...实现SQL变化的最大前提条件是无语义差别的，保证查询结果正确。这些变化是基于预先设定好的规则。 3、选择度计算 条件选择度计算是索引建议核心，它决定了索引字段顺序以及驱动表的选择。...1.jpg 2、智能建议省时省力 DBbrain智能优化引擎给出的SQL重写+增加索引相结合的建议对SQL进行性能优化 1.jpg 3、辅助用户理解优化 为了辅助用户更好的理解优化，DBbrain
当然有特殊情况，如果辅助索引树的叶子结点中的字段，已经覆盖了需要查询的所有字段，则不需要回表（回表的目的是获取辅助索引树中没有的字段数据），覆盖索引我更愿意称之为索引覆盖，它还是归属于辅助索引。...，查询就可以走这个辅助索引，这就是最左前缀原则，查询将返回第一个满足查询条件的记录对应的主键id，根据情况看是否需要回表搜索主键索引树。...联合索引字段顺序 通过上面的分析，对于一个辅助索引 （a,b）来说，不需要为 a单独再建立索引，但可以再给 b单独建立辅助索引（因为 b为查询条件不满足辅助索引的最左前缀原则），那么思考一下，如果调整联合索引的顺序为...这个部分，最终得到 id=1和 id=3的两条记录，最后需要回表搜索主键索引树，因为这个联合索引并没有完全做到索引覆盖，缺少了sex字段。...name like'小%'之后，无法继续使用最左前缀原则的字段（如本例的age）依旧在联合索引中，则会根据这些字段多做一些过滤，不满足条件的记录将不会回表查询，减少了二次搜索的次数。
2、索引的适用与不适用场景 索引的适用场景： 经常用于查询的字段； 经常用于连接的字段建立索引，可以加快连接的速度； 经常需要排序的字段建立索引，因为索引已经排好序，可以加快排序查询速度。...：主键索引与辅助索引、联合索引、前缀索引、覆盖索引、全文索引之类的 2、主键索引与辅助索引 主键索引：叶子节点保存数据 辅助索引：叶子节点保存主键值 3、前缀索引 前缀索引也叫局部索引，比如给身份证的前...如果我们是用非聚集索引查找，如果索引里不包含全部要查找的字段，则需要根据索引叶子节点存的主键值，再到聚集索引里查找需要的字段，这个过程也叫做回表 覆盖索引指的是在⼀次查询中，如果⼀个索引包含或者说覆盖所有需要查询的字段的值...数据类型的转换：当查询条件存在隐式转换时，索引会失效。...比如在数据库里 id 存的 number 类型，但是在查询时，却用了下面的形式：select * from sunyang where id='123'; 2、索引的设计原则 索引设计不合理或者缺少索引都会对数据库和应用程序的性能差生障碍
在哈希的方式下，一个元素k处于h(k)中，即利用哈希函数h，根据关键字k计算出槽的位置。函数h将关键字域映射到哈希表T[0...m-1]的槽位上 ?...所有的叶子结点中包含了全部元素的信息，及指向含这些元素记录的指针，且叶子结点本身依关键字的大小自小而大顺序链接。 所有的中间节点元素都同时存在于子节点，在子节点元素中是最大（或最小）元素。...两个字段做筛选，将符合条件的数据拉回 计算数据库能存储多少数据的方法(大概计算) 首先每个索引页可以存储的大小是16kb，这个值可以查到 show global status like 'innodb_page_size...innodb索引.png 辅助索引 上面我们说的其实都是基于主键索引，如果非主键索引(辅助索引)查询数据是什么样的呢？...name = ‘123’； 两个表查询的过程是不一样的 select * 需要回表 覆盖索引：在查询普通索引的时候，如果叶子节点保存的刚好是要查询的字段，此时叫覆盖索引
1. mysql 数据的查询过程 首先数据库mysql是 c/s 架构，分为 client端，server端，存储引擎，文件系统 这几块。...支持前缀索引，就是从第一个字段进行匹配； 支持快速的范围查找是因为叶子节点是链表； 辅助索引的叶子节点存放的是主键的key值，需要进行回表查询； 5....1.B+ 树的中间节点是不保存数据的，所以磁盘页可以容纳更多节点元素，更加的矮胖。 2.B 树的查询可以在中间节点结束， B+ 树的查询，必须查找到叶子节点，B+ 树比较稳定。...3.B+ 树的范围查询只需要遍历叶子节点的链表即可， B 树需要重复的中序遍历 4.B+ 树的叶子节点是链表结构，叶子结点本身依关键字的大小自小而大顺序链接 B+ 树允许元素重复 6.主键索引 与 辅助索引...当使用联合索引,前面一个条件为范围查询,后面的即使符合最左前缀原则,也无法使用索引. group by order by select a from test order by a,b,c; order
二是辅助索引的区别：InnoDB的辅助索引data域存储相应记录主 8.索引的底层实现（B+树，为何不采用红黑树，B树）重点 树 区别 红黑树 增加，删除，红黑树会进行频繁的调整，来保证红黑树的性质，浪费时间...B+树 B+树相比较于另外两种树,显得更矮更宽，查询层次更浅 9.B+树的实现 一个m阶的B+树具有如下几个特征： 1.有k个子树的中间节点包含有k个元素（B树中是k-1个元素），每个元素不保存数据，...2.所有的叶子结点中包含了全部元素的信息，及指向含这些元素记录的指针，且叶子结点本身依关键字的大小自小而大顺序链接。...where代替having,having 检索完所有记录，才进行过滤 避免嵌套查询 对多个字段进行等值查询时，联合索引 12.索引最左前缀问题 如果对三个字段建立联合索引，如果第二个字段没有使用索引，...组合索引 为了更多的提高mysql效率可建立组合索引，遵循”最左前缀“原则 失效条件 条件是or,如果还想让or条件生效，给or每个字段加个索引 like查询，以%开发 内部函数 对索引列进行计算 is
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