索引是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了。索引能够轻易将查询性能提高几个数量级，"最优"的索引有时比一个"好的"索引性能要好两个数量级。
原文： https://www.cnblogs.com/xpp142857/p/7373005.html http://blog.codinglabs.org/articles/theory-of-m
前阵子面试的时候，在第三面问到了MySQL索引相关的知识点，并且给出了一些SQL语句分析索引的执行情况。所以今天这篇文章给大家讲讲索引，结合一些案例分析一下一个SQL查询走索引时涉及到的最左前缀原则。
在 mysql 中，含有空值的列很难进行查询优化，因为它们使得索引、索引的统计信息以及比较运算更加复杂。
执行 select * from T where k between 3 and 5，需要几次树的搜索，扫描多少行？
联合索引的最左前缀原则属于面试高频题，想必大部分同学都知道一些，但是，那些不符合最左前缀的部分，会怎么样呢（索引下推）
可以先看下这篇理论介绍： MySQL|索引背后 01 MySQL的几种KEY PRIMARY KEY 有两个作用，一是约束作用（constraint），用来规范一个存储主键和唯一性，但同时也在此key上建立了一个主键索引；每个表都应该有一个主键，并且每个表只能有一个主键。 UNIQUE KEY 与 PRIMARY KEY相似，只不过每个表可以有多个主键。 FOREIGN KEY 也是在这个key上建立一个index ，如下所示： FOREIGN KEY(emp_no) REFERENCES e
MySQL的优化主要分为结构优化（Scheme optimization）和查询优化（Query optimization）。本章讨论的高性能索引策略主要属于结构优化范畴。本章的内容完全基于上文的理论基础，实际上一旦理解了索引背后的机制，那么选择高性能的策略就变成了纯粹的推理，并且可以理解这些策略背后的逻辑。
之前在网上看到过很多关于mysql联合索引最左前缀匹配的文章，自以为就了解了其原理，最近面试时和大牛交流中，发现遗漏了些东西，这里自己整理一下这方面的内容。
数据库优化是一个很常见的面试题，下面就针对这一问题详细聊聊如何进行索引与sql的分析与优化。
该文介绍了在技术社区中如何从海量数据中获取特定字段（OrderID）的查询优化方法，包括使用索引、避免使用通配符、使用DISTINCT、GROUP BY和UNION等，以便更快地获取并分析数据。
MYSQL中索引是经常用来对数据库查询性能优化的方式，再MySQL中采用了B+树作为索引结构来减少磁盘IO次数去提高数据的检索性能。但是在某些场景下，由于查询语句设计不合理，或者对MySQL的理解不够深入。索引有可能会失效，变为全表扫描，这对于大数据量的查询是非常低效的。今天我们就来聊聊这些常见的失效场景。
上面ID索引树进行查找记录的过程叫回表，可以看出k树索引树进行了三次查询，Id索引树进行了两次查询。查询数据过程中是否可以避免回表查询呢，
接了一个小需求，是将一些用户操作记录入到我们的数据库中。观察到入库的接口平均响应时间比较差大概在几秒左右，当时没多想，就觉得是先查询是否存在，再插入这个过程中查询是否存在比较耗时（因为操作记录表比较大），但是后面发现有10%，20%的入库接口响应时间甚至达到了十秒，并且pgsql数据库cpu变高了很多，波段性的高峰存在。老样子，先查询是否存在慢sql，耗时3秒以上的sql查询load出来后发现原来是查询是否存在的这个过程出了问题。我是通过一个联合索引来查询是否存在的，他们分别是(公司id，店铺id，xxid)，通过explain该sql语句发现并没有走这个联合索引，而是走了(公司id，店铺id)这个索引。而这个索引扫出来的结果并没有区分度，因为一个公司的某一个店铺可以有很多的操作记录。让我们来思考一下联合索引的定义，它满足最左前缀匹配原则，mysql的查询优化器会自动将你代码中乱序的查询条件组装成联合索引去查询，进而通过联合索引来计算查询成本。但是最左前缀匹配原则是要求越有区分度的字段应该放在左边，我误以为sql的查询优化会自动帮我把联合索引的区分度字段往左边移动。这次事故的原因主要是因为我对最左前缀匹配原则理解的不深刻，下次应该尽可能的将具有区分度的字段放在联合索引的左边。
我们都知道，数据库索引可以帮助我们更加快速的找出符合的数据，但是如果不使用索引，Mysql则会从第一条开始查询，直到查询到符合的数据，这样也会导致一个问题：如果没有添加索引，表中数据很大则查询数据花费的时间更多。而这时候我们为字段添加一个索引，Mysql就会快速搜索数据，可以节省大量时间。MyISAM和InnoDB是最经常使用的两个存储引擎，MyISAM和InnoDB索引都是采用B+树的数据结构，那B树和B+树的区别是什么呢？
如果索引了多列，要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最前列并且不跳过索引中的列。
既然我们已经建立了B+树，那么就要好好利用它来加速查询，而不是傻傻的去遍历整张表。
MySQL的优化主要分为结构优化（Scheme optimization）和查询优化（Query optimization）。本章讨论的高性能索引策略主要属于结构优化范畴。本章的内容完全基于上文的理论基础，实际上一旦理解了索引背后的机制，那么选择高性能的策略就变成了纯粹的推理，并且可以理解这些策略背后的逻辑。 示例数据库
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
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索引是存储引擎用于快速查找记录的一种数据结构。因此良好的性能非常关键。尤其是当表中的数据量越来越大时，索引对性能的影响愈发重要。在数据量较小且负载较低时，不恰当的索引对性能的影响可能不明显，但当数据量逐渐增大时，性能则会急剧下降。索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了。索引能够轻易将查询性能提高几个数量级，“最优”的索引有时比一个“好的”索引性能要好两个数量级。
可以通过建立了 索引，SQL如下 ： CREATE INDEX idx_age_deptid_name ON emp(age,deptid,NAME);
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
索引是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。尤其是当表的数据量越来越大的时候，正确的索引对查询性能的提升尤为明显。但在日常工作中，索引却常常被忽略，甚至被误解。本文将为大家简单介绍下Mysql索引优化的原理与注意事项。 一、索引的类型 1）B-Tree索引 B-Tree索引是用的最多的索引类型了，而且大多数存储引擎都支持B-Tree索引。 B-Tree本身是一种数据结构，其是为磁盘或其他直接存取的辅助设备而设计的一种平衡搜索树。Mysql中的B-Tree索引通常是B-Tree的变种B+Tree实现的。其结
文章目录 1. Explain 1.1. id 1.1.1. id相同 1.1.2. id不同 1.2. table 2. 索引优化 2.1. 全值匹配 2.2. 最佳左前缀法则 2.3. 不在索引上列上做任何操作 2.4. 不能使用索引中范围条件右边的列（范围之后的索引全失效） 2.5. 使用覆盖索引，少使用select* 2.6. mysql在使用不等于(!=或者<>)的时候无法使用导致全表扫描 2.7. 在使用or的时候，前后两个都是索引的时候才会生效 2.8. is null和is not nu
索引是存储引擎用于快速查找记录的一种数据结构，通过合理的使用数据库索引可以大大提高系统的访问性能，本文主要介绍在MySql数据库中索引类型，以及如何创建出更加合理且高效的索引技巧。 1、概述 索引是存储引擎用于快速查找记录的一种数据结构，通过合理的使用数据库索引可以大大提高系统的访问性能，接下来主要介绍在MySql数据库中索引类型，以及如何创建出更加合理且高效的索引技巧。 注：这里主要针对的是InnoDB存储引擎的B+Tree索引数据结构 2、索引的优点 大大减轻了服务器需要扫描的数据量，从而提高了数据的检
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换句话说，最适合索引的列是出现在 WHERE 子句中的列，或连接子句中指定的列，而不是出现在 SELECT 关键字后的选择列表中的列 。
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。
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；
查看索引长度是74=(3*24+2),可以算出联合索引中只使用了name前缀索引.
相信很多人对于MySQL的索引都不陌生，索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。
image.png mysql主要是B+ 和hash结构 image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png 更适合做范围查询 可以横向 image.png 链表 image.png 若想利用索引达到预想的提高查询速度的效果，我们在添加索引时，必须遵循以下原则 📷 #1.最左前缀匹配原则，非常重要的原则， create index ix_name_email on s1(
下面是面试题： 由于我准备面试时大部分的项目准备是围绕数据仓库开发准备的， 而我面试的是货拉拉的大数据开发岗， 所以整个面试过程面试官也在反复和我确认到底是面试应用开发还是数仓开发。。。
例如，如果你建立了一个(a，b)索引，就没有必要再建立一个a索引，因为(a，b)已经包含了一个a索引，所以没有必要再建立一个b索引，但是b索引仍然需要单独建立，因为(a，b)是为了满足a和b的情况，而只有b不是意思。
程序员日常与DBA打交道应该会很多，因为他会时不时的给你抛个慢sql，让你去优化。
limit优化：若为limit 999999 10 则为从第一行起定位至999999行，然后再扫描处后10行，相当于全表扫描，性能很低。 若id为自增，则可以用id>行数 limit 条数。因为这种方式利用了id索引直接定位到行数，然后再扫描条数，相当于一个range扫描。 如：Select * from artist limit 100000,10 可优化为： select * from artist a join (select id from artist limit 100000,1
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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：
blog.csdn.net/weixin_39420024/article/details/80040549
MySQL索引分为普通索引、唯一索引、主键索引、组合索引、全文索引。索引不会包含有null值的列，索引项可以为null（唯一索引、组合索引等），但是只要列中有null值就不会被包含在索引中。
前几篇文章介绍了mysql的底层数据结构和mysql优化的神器explain。 BAT大厂都会问的MySQL底层数据结构 一线互联网公司必问的MySql优化神器 后台有些朋友说小强只介绍概念，平时使用还是一脸懵，强烈要求小强来一篇实战sql优化，经过周末两天的整理和总结，sql优化实战新鲜出炉， 大家平时学习和工作中，遇到的99% 的sql优化都会介绍到，介于篇幅过长，分成3篇文章哈。
主键索引（Primary Key Index）：每个表都有一个主键，主键索引是自动创建的唯一索引。它通常是聚簇索引（在索引树的叶子结点中存储的是需要查找的数据）。
MySQL索引对数据检索的性能至关重要，盲目的增加索引不仅不能带来性能的提升，反而会消耗更多的额外资源，本篇总结了一些MySQL索引实战经验。 索引是用于快速查找记录的一种数据结构。索引就像是数据库中数据的目录，数据库在查询时，首先在索引中找到匹配的值，然后根据这个匹配值找到对应的数据行。 概念解释 聚簇索引 聚簇索引的顺序就是数据的物理存储顺序，索引中数据域存储的就是实际的数据，一个表最多只能有一个聚簇索引，适用于查询多行数据，不适用于频繁修改的列，一般在主键上创建。 非聚簇索引 索引顺序与数据物理排列顺
最左前缀不仅仅适用于组合索引，还适用于varchar的like语句，但是要注意，只有like "XXX%"的情况走索引，like "%XXX"是不走索引的。
今天在观察慢sql统计的时候，发现了一个sql的平均耗时长，而且总的扫描行数大，分析对应表的DDL，发现此表中只有一个唯一索引index1(a,b,c)，但是在查询条件中没有带上a字段，导致这个查询sql没有走索引，从而导致了全表扫描。这里涉及到一个索引最左前缀原则，我们来一起看一下。
针对索引失效的排查，关键步骤包括确定需要分析的SQL语句，并通过EXPLAIN查看其执行计划。主要关注type、key和extra这几个字段。
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'
mysql优化是java开发人员必备的技能之一，虽然可能比不上专业的DBA，但是一些常用的以及基本的mysq优化的知识还是需要知道，今天从总结一些常用的mysql优化的知识，并且是从实战的过程中来使用这些优化的技巧，简单、好用、且干货满满，在阅读本篇文章之前，最好是了解mysql执行计划的一些知识，大家可自行查找资料。直接上干货
可以把没有索引的表理解为Java中的List，在没有索引的情况下，我们要查找指定的数据，只能遍历这个list，但是随着数据量的逐渐增大，遍历list产生的开销也随之增大。因此我们需要一个无需遍历整个list（ps：无需扫描整张表）就可以找到指定数据的方案，这个方案就是索引。（ps：遍历list可以理解为mysql的全表扫描）
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