( 转 ) mysql复合索引、普通索引总结 对于复合索引:Mysql从左到右的使用索引中的字段，一个查询可以只使用索引中的一部份，但只能是最左侧部分。例如索引是key index (a,b,c)....如：建立 姓名、年龄、性别的复合索引。 ? 复合索引的建立原则： 如果您很可能仅对一个列多次执行搜索，则该列应该是复合索引中的第一列。...这么做的好处：一是简化了MySQL对这个索引的管理工作，这个索引也因此而变得更有效率；二是MySQL会在有新记录插入数据表时，自动检查新记录的这个字段的值是否已经在某个记录的这个字段里出现过了；如果是，...MySQL将拒绝插入那条新记录。...5、复合索引 索引可以覆盖多个数据列，如像INDEX（columnA，columnB）索引。这种索引的特点是MySQL可以有选择地使用一个这样的索引。
如果where条件中是OR关系，必须所有的or条件都必须是独立索引，否则加索引不起作用。见：mysql关于or的索引问题 最左匹配原则。...只要列中包含有NULL值都将不会被包含在索引中，复合索引中只要有一列含有NULL值，那么这一列对于此复合索引就是无效的。所以我们在数据库设计时不要让字段的默认值为NULL。...MySql在建立索引优化时需要注意的问题 设计好MySql的索引可以让你的数据库飞起来，大大的提高数据库效率。...2，复合索引 比如有一条语句是这样的：select * from users where area=’beijing’ and age=22; 如果我们是在area和age上分别创建单个索引的话，由于mysql...3，索引不会包含有NULL值的列 只要列中包含有NULL值都将不会被包含在索引中，复合索引中只要有一列含有NULL值，那么这一列对于此复合索引就是无效的。
MongoDB支持复合索引，即将多个键组合到一起创建索引。该方式称为复合索引，或者也叫组合索引，该方式能够满足多键值匹配查询使用索引的情形。其次复合索引在使用的时候，也可以通过前缀法来使用索引。...MongoDB中的复合索引与关系型数据库基本上一致。在关系型数据库中复合索引使用的一些原则同样适用于MongoDB。本文主要描述MongoDB复合索引。.../leshami/article/details/53541978 2、复合索引的一些特性 复合索引可以支持要求匹配多个键的查询 复合索引每一个键的顺序非常重要，这将决定该索引在查询过程中能否被使用到...复合索引支持前导(缀)列索引查询 不能够创建基于哈希索引类型的复合索引 任意复合索引字段不能超过31个 二、复合索引示意图 如下图所示，在集合的userid..."ok" : 1 } 3、复合索引与排序 复合索引创建时按升序或降序来指定其排列方式。
MySQL的索引对查询速度的提高非常明显，但是索引种类很多，如复合索引、单列索引，那它们有什么区别和联系呢?下面我会对两者进行分析。...keys：索引类型，表示MySQL此次查询中使用的索引，多个用逗号分开。 rows：遍历行数，表示MySQL此次查询遍历的行数大小，该值越小，查询速度会越快，是一个估计值，非绝对正确的。...通过上面表格，我们会发现，复合索引( name, age, nickname)和它们三列的单个索引是有区别的（该案例不做复合索引和单列索引的性能分析）主要区别有以下几点： 复合索引中，只有最左边的一列单独使用才会触发索引...where 条件后面的顺序不影响复合索引的触发如 age=21andname='test1' 一样会触发复合索引(MySQL会对查询条件顺序进行优化，我们无需担心顺序问题，但是为了更好理解，建议合理安排顺序...MySQL 在进行查询时，会根据索引筛选出复合索引的行，如果存在查询条件不在索引中的列，会进行二次筛选（即根据筛选出来的行进行二次查询），导致遍历的行数增加。 部分查询条件会导致全表扫描 ?
摘要： 对于MongoDB的多键查询，创建复合索引可以有效提高性能。 什么是复合索引？ 复合索引，即Compound Index，指的是将多个键组合到一起创建索引，这样可以加速匹配多个键的查询。...不妨通过一个简单的示例理解复合索引。...但是，IXSCAN使用的是name与age的复合索引；FETCH即根据索引去查询文档，不需要过滤。 这个示例的数据量太小，并不能看出什么问题。...创建复合索引 没有为projectId和createAt创建复合索引是个尴尬的错误，赶紧补救一下： db.events.createIndex({projectId:1,createTime:-1},{...对比使用复合索引前后的结果，发现totalDocsExamined从28338降到了0,表示使用复合索引之后不再需要去查询文档，只需要扫描索引就好了，这样就不需要去访问磁盘了，自然快了很多。
nscannedObjects 是Mongodb为了获得获得最终结果而访问数据的行数(译者注:MongoDB中的索引和数据是通过RecordId二级关联起来的，没有类似于Mysql中聚簇索引的概念，当查询无法被索引完全覆盖时...如何修改索引，才能使得nscanned = nscannedObjects = n呢？我们可以尝试把anonymous字段也加到timestamp索引里，构成一个复合索引。 ?...和所有数据库一样，字段的顺序在MongoDB的复合索引中至关重要。如果索引以anonymous字段为前缀，Mongo可以直接跳到非匿名评论对应的记录。...总结 针对一个包含等式过滤，范围过滤和排序字段的查询，建立的复合索引的字段优先级，可以参考下面的规则 将所有等式过滤字段放在复合索引中最靠前的部分。 其次放入排序字段。...最后，如果一张表上有多个索引，有时业务指定Hint可能会比MongoDB使用查询优化器选择的索引更好。 讲完了，对于包含多个字段的复杂查询，建立复合索引是需要技巧的。希望本篇文章能够帮助到你。
覆盖索引：MySQL可以直接通过遍历索引取得数据，而无需回表，减少了很多的随机io操作。 效率高：索引列越多，通过索引筛选出来的数据就越少，从而提升查询效率。...两种查询方式条件一样，结果也应该一样，正常来说Mysql也会让它们走同样的索引。 通过Mysql的查询优化器explain分析上述两个条语句，会发现执行计划完全相同。...index类型表示Mysql会对整个索引进行扫描，只要是索引或索引的一部分Mysql就可能会采用index方类型的方式扫描。由于此种方式是一条数据一条数据查找，性能并不高。...复合索引可以替代单一索引吗？ 单一索引：（c1），复合索引：（c1，c2）。 当c1作为查询条件时，单一索引和复合索引查询速度几乎一样，甚至比复合索引还要略快。...小结 本篇文章整理了Mysql复合索引使用时所需注意的一些知识点，在使用时可以通过explain来查看一下你的SQL语句是否走了索引，走了什么索引。
这么做的好处：一是简化了MySQL对这个索引的管理工作，这个索引也因此而变得更有效率；二是MySQL会在有新记录插入数据表时，自动检查新记录的这个字段的值是否已经在某个记录的这个字段里出现过了；如果是，...MySQL将拒绝插入那条新记录。...DROP INDEX ind_user_info_name ON user_info; DROP INDEX uni_user_info_pass ON user_info; 创建一个唯一性复合索引：...关于普通复合索引index这里就不再详细执行截图描述，只需要注意下面这形式的索引意义就OK了！！！！...当建立复合索引index(column1,column2,column3),这就相当于建立了以下三个索引： index(column1), index(column1,column2) index(column1
前面我们讲解的mysql表的查询都是对一张表进行查询，在实际开发中这远远不够。
复合查询 前面我们讲解的 mysql 表的查询都是对一张表进行查询，在实际开发中这远远不够，接下来我们要学习多表查询，即符合查询。...from emp group by deptno) tmp -> where dept.deptno = tmp.deptno; 总结，解决多表问题的本质：想办法将多表转化为单表，所以 mysql
前面我们讲解的mysql表的查询都是对一张表进行查询，在实际开发中这远远不够。...对于CURD之一的查找，他作为最重要的操作，仅仅在一张表之中查是不够的，还需要在多表之间进行查询，复合查询就是解决多表查询的问题。...即我们无论从什么时候通过条件或者查询所得到的的间接的表，都可以看做真正的表进行查询，因为，MySQL下一切皆表。...and emp.sal > tmp.myavg) t1 where t1.deptno = dept.deptno; 所以，面对非常复杂的查询问题，都可以将其进行分解，因为复杂的问题也都是由简单的问题复合而成的...五.多表问题的指导思想 最后，通过我们上述的思考过程总结出 解决多表问题的本质：想办法将多表转化成单表，所以mysql中，所有select的问题全部都可以转化成单表问题！
我们知道索引至关重要，合理的索引使用能够在很大程度上改善数据库的性能。然而很多人都会走入这样一个误区：走索引的SQL语句的性能一定比全表扫描好。真的是这样吗？...今天我们将围绕B*Tree索引的使用，解读如何合理地使用索引，以及如何通过正确的索引来提高性能。...接下来我们继续测试： 以下是单列索引，对之前的查询条件做了修改： ? 查看执行计划： ? 此时物理读为3994. 创建复合索引，并再次执行相同操作： ? 再次查看执行计划： ?...说明复合索引的效率在合理的场景下效率更高。 但是索引真的是万能的吗？我们继续测试 在没有索引的情况下修改查询条件执行以下语句： ? 查看执行计划： ? SQL走全表扫，物理读36111....所以，并不是所有使用索引的SQL性能都比全表扫描好。 前面分析到，在某些场景下，如何使用适当的复合索引，能够很大程度提高性能。那么接下来我们将通过真实案例来说明，如何创建高性能的复合索引。
一、复合索引前导列特性 在 MySQL 中如果创建了符合索引，例如创建复合索引（name，salary，dept），就相当于创建了（name，salary，dept）、（name，salary）和 （name...） 三个索引，这被称为复合索引前导列特性，因此在创建复合索引时应该将从常用作为查询条件的列放在最左边，依次递减。...以下列举除了未使用索引的情况和使用索引的情况： # 未使用索引 select * from employee where salary=8000; select * from employee where...dept='部门A'; select * from employee where salary=8000 and dept='部门A'; # 使用索引 select * from employee
很显然，如果我们建立一个复合索引，那么索引扫描返回的行数将大大减少，这样也就大大减少了在表上访问并进行过滤的数据量。...以STAFF_ID列为前导列与CREATE_DATE列一起建立复合索引后，系统马上恢复正常。不过，有人会问，为什么要使用STAFF_ID列做索引的前导列，而不用CREATE_DATE列做前导列？...很多文档不是介绍说，复合索引要把选择性最好的列放在最前面吗？要回答这个问题，得首先了解索引的基本原理，包括Oracle数据库对索引是如何存储的、是怎样通过索引来检索索引数据的。...这种设计，能够使分枝节点存储更多的条目，减少了分枝节点数，特别是在多列复合索引中，对于很大的表，甚至可以减少B Tree树的高度。...由于Oracle索引的这个特性，使得IS NULL这种条件的SQL不能够使用索引。但是我们可以通过建复合索引的形式来使这种SQL也能够使用索引。
注意：不用索引的排序操作，会在内存超过32MB时终止，也就是说MongoDB只能支持32MB以内的非索引排序 知识点二：单列索引不在乎方向 无论是MongoDB还是MySQL都是用的树结构作为索引，如果排序方向和索引方向相反...复合索引结构示意图如下所示： ? 该索引刚好和我们讨论的是一样的，userid顺序，score倒序。 我们需要直面第二个问题：复合索引在使用时需不需要在乎方向？...，所以需要从左侧开始遍历 从倒序顺序中找小于某个值的数据，势必会扫描很多无用数据，然后丢弃，当前场景下找大于某个值才是最佳方案 所以MongoDB为了更多场景考虑，在该种情况下，放弃了复合索引，选用其他的索引...db.sku_main.ensureIndex({"orgCode": 1, "_id": -1},{background:true}); 犯的错误一模一样，所以MongoDB放弃了复合索引的使用，...、MongoDB索引、索引的方向） MongoDB数据库单列索引可以不在乎方向，如对无索引字段排序需要控制数据量级（32M） MongoDB数据库复合索引在使用中一定要注意其方向，要完全理解其逻辑，避免索引失效
注意：不用索引的排序操作，会在内存超过32MB时终止，也就是说MongoDB只能支持32MB以内的非索引排序 知识点二：单列索引不在乎方向 无论是MongoDB还是MySQL都是用的树结构作为索引，如果排序方向和索引方向相反...复合索引结构示意图如下所示： 该索引刚好和我们讨论的是一样的，userid顺序，score倒序。 我们需要直面第二个问题：复合索引在使用时需不需要在乎方向？...，所以需要从左侧开始遍历 从倒序顺序中找小于某个值的数据，势必会扫描很多无用数据，然后丢弃，当前场景下找大于某个值才是最佳方案 所以MongoDB为了更多场景考虑，在该种情况下，放弃了复合索引，选用其他的索引...db.sku_main.ensureIndex({"orgCode": 1, "_id": -1},{background:true}); 犯的错误一模一样，所以MongoDB放弃了复合索引的使用，该为单列索引...、MongoDB索引、索引的方向） MongoDB数据库单列索引可以不在乎方向，如对无索引字段排序需要控制数据量级（32M） MongoDB数据库复合索引在使用中一定要注意其方向，要完全理解其逻辑，避免索引失效
有时候需要索引很长的字符字段列，这会增加索引的存储空间以及降低索引的查询效率，一种策略是可以使用哈希索引，还有一种就是使用前缀索引。...前缀索引是选择字符列的前n个字符作为索引，这样可以大大节约索引空间，从而提高索引效率。...前缀索引的选择性 使用前缀索引，在一些场景下可能使得重复的索引值变多，索引的选择性变低，查找时需要过滤更多的行，因此建立前缀索引也要考虑前缀的索引选择性不能太低。...MySQL 无法使用前缀索引做 ORDER BY 和 GROUP BY , 也无法使用前缀索引做覆盖扫描。...后缀索引 MySQL 没有提供后缀索引，事实上，一些业务场景对后缀匹配选择性更高，比如我曾经参与过的项目，手机的入网标示imei号，前缀都是86等固定的国家编号开头，这个时候可以将字符反转后存储，就可以建立选择性较高的前缀索引
，也就是B+树的叶子节点存储了主键索引以及数据行；InnoDB的二级索引的叶子节点存储的则是主键值，所以通过二级索引查询数据时，需要根据查询到的主键去聚簇索引中再次进行查询。...因为无法通过索引确定主键，导致MySQL Server会先尝试锁定当前dead_lock_test表中所有记录添加记录锁（可以设置参数进行优化，根据where条件逐渐解除不满足条件记录上的记录锁）。...4 解决方案4.1 添加索引由上述的分析可知，删除时因为where条件无法利用索引，导致MySQL会尝试对表中所有记录加记录锁，产生死锁。我们仅需在v1以及v2字段上建立联合索引，缩小记录冲突范围。...，所以在操作时会全表扫描导致锁整个表，可以通过建普通索引或者建(复合索引，联合索引{自己认为的})进行优化。...6 修改主键和其中一个字段为复合索引mysql> show create table t;+-------+-----------------------------------------------
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