MySQL覆盖索引(Covering Index)是一种索引类型,它的特点是索引包含了查询所需要的数据,从而避免了对数据的直接查找。通过使用覆盖索引,MySQL可以仅通过索引信息来满足查询条件,而不需要进一步访问数据表,这可以大大提高查询性能。
覆盖索引是数据库索引的一种类型,它存储了执行查询所需的所有数据。因此,在索引覆盖的查询方式下,查询过程可以完全依赖索引,无需对数据表进行额外查询。
通常大家都会根据查询的WHERE条件来创建合适的索引,不过这只是索引优化的一个方面。设计优秀的索引应该考虑到整个查询,而不单单是WHERE条件部分。索引确实是一种查找数据的高效方式,但是MySQL也可以使用索引来直接获取列的数据,这样就不再需要读取数据行。如果索引的叶子节点中已经包含要查询的数据,那么还有什么必要再回到表中查询呢?如果一个索引覆盖所有需要查询的字段的值,我们就称之为“覆盖索引”。
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如果一个索引包含(或覆盖)所有需要查询的字段的值,称为‘覆盖索引’。即只需扫描索引而无须回表。 只扫描索引而无需回表的优点: 1.索引条目通常远小于数据行大小,只需要读取索引,则mysql会极大地减少数据访问量。 2.因为索引是按照列值顺序存储的,所以对于IO密集的范围查找会比随机从磁盘读取每一行数据的IO少很多。 3.一些存储引擎如myisam在内存中只缓存索引,数据则依赖于操作系统来缓存,因此要访问数据需要一次系统调用 4.innodb的聚簇索引,覆盖索引对innodb表特别有用。(innodb的二级索引在叶子节点中保存了行的主键值,所以如果二级主键能够覆盖查询,则可以避免对主键索引的二次查询)
覆盖索引又称为索引覆盖,即 select 的数据列只从索引中就能得到,不必读取数据行,也就是只需扫描索引就可以得到查询结果。
上周新系统改版上线,上线第二天就出现了较多的线上慢sql查询,紧接着dba 给出了定位及解决方案,这里较多的是使用延迟关联去优化。 而我对于这个延迟关联也是第一次听说(o(╥﹏╥)o),所以今天一定要学习并产出一篇学习笔记。(^▽^)
在了解覆盖索引之前我们先大概了解一下什么是聚集索引(主键索引)和辅助索引(二级索引)
当索引的字符串列很大时,创建的索引也就变得很大,为了减小索引体积,提高索引的扫描速度,就用索引的前部分字串索引,这样索引占用的空间就会大大减少,并且索引的选择性也不会降低很多。而且是对BLOB和TEXT列进行索引,或者非常长的VARCHAR列,就必须使用前缀索引,因为MySQL不允许索引它们的全部长度。
在MySQL中,覆盖索引是一种特殊类型的索引,它包含了查询所需的所有列,而不仅仅是索引列本身。当一个查询可以完全使用覆盖索引来满足时,「MySQL可以直接从索引中读取数据,而无需访问实际的数据行」,从而提高查询性能。
《MySQL性能调优,这个工具最有用》留了一个尾巴: select id,name where name='shenjian' select id,name,sex where name='shenjian' 多查询了一个属性,为何检索过程完全不同? 什么是回表查询? 什么是索引覆盖? 如何实现索引覆盖? 哪些场景,可以利用索引覆盖来优化SQL? 这些,这是今天要分享的内容。 画外音:本文试验基于MySQL5.6-InnoDB。 一、什么是回表查询? 这先要从InnoDB的索引实现说起,InnoDB有两大类
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由于所有出现在查询中的字段是索引的一部分, MongoDB 无需在整个数据文档中检索匹配查询条件和返回使用相同索引的查询结果。
InnoDB有两大类索引,一类是聚集索引(Clustered Index),一类是普通索引(Secondary Index)。
小伙伴们可以先看这篇文章了解下什么是聚集索引和辅助索引:Are You OK?主键、聚集索引、辅助索引,简单回顾下,聚集索引的叶子节点包含完整的行数据,而非聚集索引的叶子节点存储的是每行数据的辅助索引键 + 该行数据对应的聚集索引键(主键值)。
group by 使用索引的原则几乎跟 order by 一致 ,group by 即使没有过滤条件用到索引,也可以直接使用索引。
本期来谈谈覆盖索引与延迟关联。在此之前,我们先简单建立一个订单表 Orders 用于举例说明。表中共包含 3 个字段:
ijiangtao_local_db_mysql表的action列包含索引。使用explain分析下面的查询语句,对于索引覆盖查询(index-covered query),分析结果Extra的值是Using index,表示使用了覆盖索引 :
如果使用了最左侧的列中间跳过第二列或其他列接着使用,一旦跳过,之后的列索引不生效,俗称部分失效
正式讲 ICP 之前了,我们先将相关的概念捋一捋,知道的就当回顾,不知道的就当了解了,这有助于对 ICP 的理解
在 InnoDB 中,从二级索引回到主键索引查询数据,这个过程称作回表过程,而且这个回表过程是可以被优化的,这个优化就是利用覆盖索引。
这个系列已经写到了第9篇,上一篇讲述了索引的一些基础使用的方式,这一篇将继续这个系列,这篇还是针对短查询OLTP的查询中的一些索引的方式和一些有意思的地方进行讲述。
关于MySQL的优化,相信很多人都听过这一条:避免使用select*来查找字段,而是要在select后面写上具体的字段。
如果要使用覆盖索引,一定要注意取出SELECT列表值所需的列,而不是SELECT*,因为如果把所有字段一起做索引,会导致索引文件过大,查询性能下降,不能用覆盖索引。
覆盖索引 【举栗】 mysql> create table T ( ID int primary key, k int NOT NULL DEFAULT 0, s varchar(16) NOT NULL DEFAULT '', index k(k)) engine=InnoDB; insert into T values(100,1, 'aa'),(200,2,'bb'),(300,3,'cc'),(500,5,'ee'),(600,6,'ff'),(700,7,'gg'); 📷 执行 sel
当建立索引后,能再where条件中使用索引列,就尽量使用。 例如 alter table staffs add index idx_staffs_nameAgePos(name,age,pos); 尽量加上三个列在where里,EXPLAIN SELECT * FROM staffs WHERE NAME = 'July' AND age = 25 AND pos = 'dev'
在之前的文章中,详细介绍了如何选择和优化数据表索引,同时也探讨了覆盖索引和前缀索引的相关知识。
在 MySQL 数据库中 InnoDB 存储引擎,B+ 树可分为聚集索引和非聚集索引。聚集索引也叫聚簇索引,非聚集索引也叫辅助索引或者二级索引。建表的时候都会创建一个聚集索引,每张表都有唯一的聚集索引:
最近,在 mysql 测试最左前缀原则,发现了匪夷所思的事情。根据最左前缀原则,本来应该索引失效,走全表扫描的,但是,却发现可以正常走索引。
今天我们来聊一下索引失效的问题,因为在开发的过程中,不光需要我们去写业务代码,有时候还可能会接手一些别人的代码,而别人写的一些 SQL ,可能有几百行,甚至有时候遇到一些时间较久的系统,一个完整的 SQL 甚至可能比一个方法都长,这时候,就会出现一种情况,需要你去优化,而优化的时候,我们就会首先从索引层面下手,这时候,我们就遇到了问题了,比如我们做模糊查询的时候,很多人的习惯是 LIKE '%xxxx%',殊不知,这种虽然能满足条件,但是缺忽略了索引,导致索引不生效,今天我们就来说说这个。
如果索引包含所有满足查询需要的数据的索引成为覆盖索引(Covering Index),也就是平时所说的不需要回表操作
索引的实现原理 B+tree 视频版-看着更方便: 哔哩哔哩 👉 https://b23.tv/zVjcO3x 小红书 👉 http://xhslink.com/HAW2ai 📷 之前我讲了 树结构 的入门款 二叉树 而今天要说的 B+tree 则是专为 索引 而生的 基于 二叉树的一种变种树 那么 B+tree 也就是索引到底长啥样呢? 接下来我就用表数据来模拟一下: B+tree 假设有这样一张表: 📷 此时如果以 id 作为主键构建索引 做成的B+tree就是这样的: 📷 于是正常情况
聚簇索引(Clustered Index)和非聚簇索引(Non-clustered Index)是数据库中的两种索引类型,它们在组织和存储数据时有不同的方式。
在这个过程中,回到主键索引树搜索的过程,我们称为回表。可以看到,这个查询过程读了 class_idx 索引树的 3 条记录(步骤 1、3 和 5),回表了两次(步骤 2 和 4)。
在这个信息爆炸的时代,数据已经成为企业成功的关键因素之一。而作为企业级数据库的代表,MySQL在处理海量数据方面扮演着重要角色。在MySQL中,索引是提高查询性能的关键。通过合理地使用索引,我们可以显著提升数据库的查询速度,从而提升应用的响应速度。本文将详细介绍MySQL索引的相关知识。
联合索引可以测试包含索引中所有列的查询,或仅测试第一列、前两列、前三列等等的查询。如果在索引定义中以正确的顺序指定列,则复合索引可以加快对同一表的多种查询的速度。
要学会如何使用,你先要搞清楚:1、怎么看SQL是否用上了索引;2、怎么写SQL能避开出错点。
泰隆银行笔试记录(3.22个别题) 1、平衡二叉树 已知一平衡二叉树,考察插入一个结点后,某一结点的叶子结点 知识点: 平衡二叉树性质: 可以是空树 若不是空树,任何一个结点的左子树与右子树都是平衡二叉树,并且高度之差不超过1 失衡子树的调整方法: 左旋 右旋 2.考察分布式缓存穿透 给选项,选择怎样会出现穿透 3.子类与父类私有属性的继承 子类不能继承父类的私有属性 4.在面向对象语言中,重载与覆盖的区别 重载:是指允许存在多个同名函数,而这些函数的参数表不同(或许参数个
1. 减少数据冗余:(数据冗余是指在数据库中存在相同的数据,或者某些数据可以由其他数据计算得到),注意,尽量减少不代表完全避免数据冗余;
首先,主要还是索引没看懂,建立索引的时候,要为那些经常作为查询条件的字段建立索引,这样能够提高整个表的查询速度。
尽量使用覆盖索引,减少select *。那么什么是覆盖索引呢?覆盖索引是指 查询使用了索引,并且需要返回的列,在该索引中已经全部能够找到 。
关于 MySQL 索引,对于研发同学,尤其是后端研发同学,一定不会陌生。我们工作中经常会用到 MySQL 数据库,就肯定会经常用到性能优化方面的设计和考量,常常用涉及到 MySQL 索引。但是关于 MySQL 索引,你真的用对了么?
我们日常做分页需求时,一般会用limit实现,但是当偏移量特别大的时候,查询效率就变得低下。本文将分4个方案,讨论如何优化MySQL百万数据的深分页问题.
在上一篇文章中,我们介绍了InnoDB索引的数据结构模型,今天我们再继续聊一下跟MySQL索引有关的概念。
聚簇索引就是按照每张表的主键构造一颗B+树,同时叶子节点中存放的就是整张表的行记录数据,也将聚集索引的叶子节点称为数据页。这个特性决定了索引组织表中数据也是索引的一部分,每张表只能拥有一个聚簇索引。
比较简单的是单列索引(b+tree)。遇到多条件查询时,不可避免会使用到多列索引。联合索引又叫复合索引。
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