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。
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。
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)
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。
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。
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。
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。
这一篇我们学习 InnoDB 的索引,聊一聊索引策略,更好的利用好索引,提升数据库的性能,主要聊一聊覆盖索引、最左前缀原则、索引下推。
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?
联合索引又叫复合索引,是MySQL的InnoDB引擎中的一个索引方式,如果一个系统频繁地使用相同的几个字段查询结果,就可以考虑建立这几个字段的联合索引来提高查询效率。
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。
在上一篇文章中,介绍了 InnoDB 索引的数据结构模型,今天我们再继续介绍一下 MySQL 索引有关的概念。
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。
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。
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。
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,
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.
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
可能会出现页分裂,原因是在索引中间插入了一条新的记录,如果数据是有序的话,便不会有这个问题,会追加到后面。
mysql索引真的是一个让人不得不说的话题,这个东西你在面试中会用到,在实际的工作中也会用到,这更是一个专业的DBA所必须掌握的内容,它的重要性体你在大厂的面试题汇总也可以看到,属于必问的一个内容。
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多个 key 值经过哈希函数的换算,会出现同一个值的情况。处理这种情况的一种方法是,拉出一个链表。
用户表联合索引(name, age)为例,现在需检索表中“名字第一个字是张,且年龄是10的所有男孩”:
执行 select * from T where k between 3 and 5,需要几次树的搜索,扫描多少行?
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。。。
相信大家在面试时候也会遇到如何进行查询优化的问题,其中索引相关的策略就是重点考察项,比如怎么设置索引列等。
CREATE TABLE `test` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `c1` varchar(10) DEFAULT NULL, `c2` varchar(10) DEFAULT NULL, `c3` varchar(10) DEFAULT NULL, `c4` varchar(10) DEFAULT NULL, `c5` varchar(10) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx_test_c1234` (`c1`,`c2`,`c3`,`c4`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
MySQL索引优化order by与group by 案例一 📷 name符合最左前缀法则,但在age处断了,所以只能用到name列,索引长度202,order by也用到了index_union索引 树,通过Extra可看出。 案例二 📷 where后符合最左前缀,所以只用到了name列,而order by处不是用的索引树index_union,因为age还没排序呢, position排序肯定是乱的,需要将结果集放在内存中排序。 案例三 📷 📷 如第二张图所示,在确定最左列name后,其实下面
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。
在下面这个表T中,如果我执行 select* from t where k between3and5,需要执行几次树的搜索操作,会扫描多少行?
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)。
不使用索引,MySQL必须从第一条记录开始读完整个表,直到找出相关的行,表越大,查询数据所花费的时间就越多,如果表中查询的列有一个索引,MySQL能够快速到达一个位置去搜索数据文件,而不必查看所有数据,那么将会节省很大一部分时间。
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。
从MySQL发布正式版本8.0.11以来,MySQL 又相继发布8.0.12-8.0.15 四个版本.本文着重介绍8.0.13和8.0.14 版本中值得关注的改进点。
若有组合索引(a,b,c),那么根据最左前缀,数据库成立了三个索引(a)(a,b)(a,b,c),
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。
如果我们要进行模糊查找,查找name 以“张"开头的所有人的ID,即 sql 语句为
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(
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:
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。
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;
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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
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。
数据库索引好比是一本书前面的目录,能加快数据库的查询速度。索引是对数据库表中一个或多个列(例如,User 表的 '姓名' 列)的值进行排序的结构。如果想按特定用户的姓名来查找他或她,则与在表中搜索所有的行相比,索引有助于更快地获取信息。
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InnoDB支持的哈希索引是自适应的,InnoDB会根据表的使用情况自动为表生成哈希索引,不能人为干预在表中生产哈希索引
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