一.介绍 什么是索引？...说起加速查询，就不得不提到索引了。 为什么要有索引呢？ 索引在MySQL中也叫做“键”，是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。...索引对于良好的性能非常关键，尤其是当表中的数据量越来越大时，索引对于性能的影响愈发重要。 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好几个数量级。...本质都是：通过不断地缩小想要获取数据的范围来筛选出最终想要的结果，同时把随机的事件变成顺序的事件，也就是说，有了这种索引机制，我们可以总是用同一种查找方式来锁定数据。...比如当(张三,F)这样的数据来检索时，b+树可以用name来指定搜索方向，但下一个字段age的缺失，所以只能把名字等于张三的数据都找到，然后再匹配性别是F的数据了， 这个是非常重要的性质，即索引的最左匹配特性
，因为每次都只查询一条信息（重名的雇员姓名也才几条而已），但实际上业务对于SQL的应用场景是： - orderby 需要排个序 - groupby 还要分个组 - 还要比较大小 大于或小于等等 这种情况下如果继续用...”，这样磁盘预读能充分提高磁盘IO效能 早先的MySQL就是使用的BTREE做为索引的数据结构，随着时间推移，B树发生了较多的变种，其中最常见的就是B+TREE变种，现在MySQL用的就是这种，示意如下...索引基数更加准确一些了。 索引类型 MySQL中有以下索引类型： UNIQUE唯一索引 该索引其含义是被标定义唯一索引的列，不允许出现重复的数据， 但可以有NULL值。...MySQL提供了两种补救办法： - 自动替换为新的值，可以用ONDUPLICATE KEY UPDATE xxx= VALUES(xxx) - 忽略插入是 insert ignore into INDEX...结果是走的主键索引，并没有走idx_cid复合索引，于是结果很清晰了，MySQL中的复合索引有顺序，且很重要，查询条件的顺序不能随意乱写。
本文我们一起来探寻 MySQL 使用索引实现 group by 的过程，使用临时表实现 group by 会单独用一篇文章来介绍。 本文内容基于 MySQL 5.7.35 源码。...条件 4，索引中所有字段必须是全字段索引，不能是前缀索引。 例如：有个字段 c1 varchar(20)，索引中该字段为 index(c1(10))，这样的索引就不能用于松散索引扫描。...为此，MySQL 祭出了一个大招，既要和紧凑索引扫描一样顺序读取数据，又要用松散索引扫描自带的去重能力。...总结 引言小节，介绍了 MySQL 实现 group by 的两种索引扫描方式：紧凑索引扫描、松散索引扫描。...当松散索引扫描比紧凑索引扫描成本高时，min()、max() 会选择用紧凑索引扫描，MySQL 为 count(distinct)、sum(distinct)、avg(distinct) 引入松散索引扫描的变种
MYSQL 的ICP 估计大家也都知道，Index condition pushdown,但这个东西怎么用，有什么用，什么时候用，估计能答得上来的人就不多了。...所以下面是我通过大约一天的测试后得到的结果。 索引条件下推(ICP)是MySQL使用索引从表中检索行的一种优化。...如果没有ICP，存储引擎将遍历索引来定位基表中的行，并将它们返回给MySQL服务器，MySQL服务器将计算这些行的WHERE条件。...启用了ICP，如果只使用来自索引的列就可以评估WHERE条件的一部分，那么MySQL服务器将这部分WHERE条件下推到存储引擎。然后，存储引擎通过使用索引项来评估推入的索引条件。...上面是比较官方的说法，如果用大白话来说明，一句话，减少在使用二级索引查询中因为二级索引中不包含某些字段，而造成的部分不再INNODB 引擎层处理的数据上行到 SERVER 层，造成的I/O消耗。
不允许整列创建索引，如果创建部分索引也被视为动态列类型），其key_len还需要再加 2 bytes; 三、哪些条件能用到索引 首先非常感谢登博，给了我一个很好的启发，我通过他的文章，然后结合自己的理解...Index Filter:MySQL用来确定哪些数据是可以用索引去过滤，在启用ICP后，可以用上索引的部分。...Table Filter:MySQL无法用索引过滤，回表取回行数据后，到server层进行数据过滤。 我们细细展开。...同时，上下边界是不可以混用的，哪个边界能利用索引的的键值多，就是最终能够利用索引键值的个数。 Index Filter 字面理解就是可以用索引去过滤。...针对可以用索引完成排序的limit 有优化，更能减少成本。
文章目录 概述 从二叉树到B+树 聚集索引 非聚集索引 联合索引和覆盖索引 B+树索引VS哈希索引 普通索引和唯一索引 InnoDB VS MyISAM 用explain分析索引使用 概述 索引是帮助数据库高效获取数据的一种数据结构...从二叉树到B+树 正式介绍MySQL索引前，需要先了解树这种数据结构，植入： 二叉树面试题-你已经是棵成熟的二叉树了，要学会自己解题 二叉树： 二叉树（Binary Tree）是指至多只有两个子节点的树形数据结构...比如定义一张数据表test，他是由test.frm、tsst.myd和test.myi组成的： .frm：记录了表定义语句 .myd：记录了真实表数据 .myi：记录了索引数据 再检索数据时，先到索引树...比如查找数据36，是用两个数字表示，前面那个数字36代表的是索引的键值，后面那个64代表的是数据的主键。所以说我们找到36后，并没有拿到数据，还要根据它对应的主键去到聚集索引表中去查找数据。...用前面概述那节的test表做测试： mysql> explain select * from test where a=88888; +----+-------------+-------+------
那为什么mysql选择的是idx_user_query（id_user,category）索引呢？...这个索引用了个寂寞，幸好mysql没听信tddl的谗言。那mysql怎么知道使用idx_user索引会更好？ mysql如何选择索引 选择索引是优化器的工作。...5.索引的覆盖度：如果一个查询可以使用覆盖索引来满足，则 MySQL 通常会优先选择使用覆盖索引。覆盖索引是指查询语句中需要的列都包含在索引中，不需要再到表中读取数据。...（该改动较为费时，待后期排期解决QAQ） 总结 本文从遇到的问题出发，分析了tddl优化器、MySQL索引、分表拆分键的选择相关知识，以下是知识总结： 1.tlld在Matrix层会对mysql进行解析与优化...对于优化器误判的情况，可以在应用端用force index来强行指定索引，也可以通过修改语句来引导优化器，还可以通过增加或者删除索引来绕过这个问题。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 灵魂3连问： 什么是前缀索引？ 前缀索引也叫局部索引，比如给身份证的前 10 位添加索引，类似这种给某列部分信息添加索引的方式叫做前缀索引。...为什么要用前缀索引？ 前缀索引能有效减小索引文件的大小，让每个索引页可以保存更多的索引值，从而提高了索引查询的速度。...但前缀索引也有它的缺点，不能在 order by 或者 group by 中触发前缀索引，也不能把它们用于覆盖索引。 什么情况下适合使用前缀索引？...当字符串本身可能比较长，而且前几个字符就开始不相同，适合使用前缀索引；相反情况下不适合使用前缀索引，比如，整个字段的长度为 20，索引选择性为 0.9，而我们对前 10 个字符建立前缀索引其选择性也只有...举例说明： 当要索引的列字符很多时 索引则会很大且变慢 ( 可以只索引列开始的部分字符串 节约索引空间 从而提高索引效率 ) 原则： 降低重复的索引值 例如现在有一个地区表 areagdpcode chinaShanghai
可以使用SHOW INDEX FROM table_name来查看表的索引，从而查看字段的索引； 查询结果中table为表名，key_name为索引名，Column_name为列名 发布者：全栈程序员栈长
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 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。...Tips：主键索引和唯一索引的索引值是不可能重复的，索引的选择性就很高，查询效率也最好。 选择足够长的前缀可以更好的保证高选择性，但又不能太长，需要一个合适的长度。怎么选？...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
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 可以像普通索引一样使用mysql前缀索引吗？...解决方法: 如果你想一下,MySQL仍会给你正确的答案,即使没有索引…它只是不会那么快……所以,是的,你仍然会得到一个正确的答案前缀索引....BY,否则返回行的顺序是未定义的.在任何查询中都不要依赖巧合行为,因为不仅前缀索引匹配的行不一定是任何特定顺序……但事实上,排序不明确的任何结果集的顺序是主题随时改变....并且,前缀索引不能用作覆盖索引.覆盖索引是指SELECT中的所有列恰好包含在一个索引中的情况(加上可选的主键,因为它也总是存在).优化器将直接从索引读取数据,而不是使用索引来标识要在主表数据中查找的行....但是除了性能,优化和查询隐含地做你期望的事情(你不应该期待)之外,没有与前缀索引想到的逻辑相关的警告.结果仍然是正确的.
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。...(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) 覆盖索引必须要存储索引列的值，而哈希索引、空间索引和全文索引不存储索引列的值，所以mysql...mysql能在索引中做最左前缀匹配的like比较，但是如果是通配符开头的like查询，存储引擎就无法做比较匹配。...5.5时API设计不允许mysql将过滤条件传到存储引擎层（是把数据从存储引擎拉到服务器层，在根据条件过滤），5.6之后由于ICP这个特性改善了查询执行方式 译者介绍：家华，从事mysqlDBA的工作，
这是Mysql系列第21篇。 本文开始连续3篇详解mysql索引： 第1篇来说说什么是索引？...第2篇详解Mysql中索引的原理 第3篇结合索引详解关键字explain 本文为索引第一篇：我们来了解一下什么是索引？...路人告诉领导： 将1万户划分为100栋楼，每栋楼有25层，每层有4户人家，总共1万户 给每栋楼一个编号，范围是[001,100]，将栋号贴在每栋楼最显眼的位置 给每栋楼中的每层一个编号，编号范围是[01,25...索引是什么？ 通过上面的示例，我们可以概况一下索引的定义：索引是依靠某些数据结构和算法来组织数据，最终引导用户快速检索出所需要的数据。...索引有2个特点： 通过数据结构和算法来对原始的数据进行一些有效的组织 通过这些有效的组织，可以引导使用者对原始数据进行快速检索 mysql为了快速检索数据，也用到了一些好的数据结构和算法，来组织表中的数据
IO 3.去磁盘读取数据，是用多少读取多少吗？...，当进行范围查询的时候，必须挨个遍历 3.对于内存空间的要求比较高 * * * 优点： 如果是等值查询，非常快 * * * 在mysql中有没有hash索引?...叶子节点中才放数据 非叶子节点中不存储数据 B+树每个节点包含更多个节点，这样做的好处，可以降低树的高度，同时将数据范围变成多个区间，区间越多查询越快 问题： 创建索引时用int还是varchar？...6字节的rowid myisam： 非聚簇索引 MySQL—innodb----B+树 索引和数据存储在一起，找到索引即可读取对应的数据 [在这里插入图片描述] MySQL—myisam----B+树...，id是主键，name，age是组合索引列 -- 组合索引使用的时候必须先匹配name，然后匹配age select * from table where name = ?
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...1.添加PRIMARY KEY（主键索引） mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY ( `column` ) 例：alter table yx_marketing_details...add index(id); 2.添加UNIQUE(唯一索引) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE (`column` ) 3.添加INDEX...(普通索引) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column` ) 4.添加FULLTEXT(全文索引) mysql...>ALTER TABLE `table_name` ADD FULLTEXT ( `column`) 5.添加多列索引 mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX
但是只知道索引能优化显然是不够的，我们更应该知道索引的原理，因为不是加了索引就一定会提升性能。那么接下来就一起探索MYSQL索引的原理吧。...什么是索引 索引其实是一种能高效帮助MYSQL获取数据的数据结构，通常保存在磁盘文件中，好比一本书的目录，能加快数据库的查询速度。除此之外，索引是有序的，所以也能提高数据的排序效率。...通常MYSQL的索引包括聚簇索引，覆盖索引，复合索引，唯一索引，普通索引，通常底层是B+树的数据结构。 总结一下，索引的优势在于： 提高查询效率。 降低数据排序的成本。...当我们用主键值去查询的时候，查询效率是很快的，因为可以直接返回数据。 ?...假设你需要查询的列是建立了索引，查询的结果在索引列上就能获取，那就可以用覆盖索引。 比如上面的例子，我们通过age=33查询，我需要查询的结果就只要age这一列，那就可以用到覆盖索引，如图所示： ?
昨天讲到了索引的基础知识，没看的小伙伴记得看： 《爱上面试官》系列-数据库索引 MySQL 的索引长什么样子？索引到底是怎么加速查询的？...，是如何分裂成两个的，这个也是 MySQL 页分裂的原理 …… 插句题外话，MySQL 里绝大多数索引都是 B+树，另外有少数情况会使用 Hash索引、R-tree等等，今天只讨论 B+树。...注意观察我用红色虚线框出来的那两个节点，这是这棵树和上面那棵只给 name 建索引的树的唯一区别，两个元素换了个位，因为排序时，是先用 name 比较大小，如果 name 相同，则用 age 比较。...别人都只会用公式，他却时刻牢记这些公式是怎么来的，别人考试就只会套用公式，他却可以用这些公式以外的知识解决问题。...MySQL 索引也是，很多人都知道索引就像字典的目录，索引是 B+树，但是如果只知道这些，又有什么用呢？
索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构 索引数据结构： 二叉树 红黑树 哈希 B-Tree 二叉树容易退化成链表 红黑树层数太高 哈希不满足范围查找 B-Tree 叶节点具有相同的深度，叶节点的指点为空...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 B+ Tree（B-Tree变种） 非叶子节点不存储data，只存储索引(冗余)， 可以放更多的索引 叶子节点包含所有索引字段 叶子节点用指针连接...，提高区间访问的性能 InnoDB 索引实现（聚集） 表数据文件本身就是按B+ Tree组织的一个索引结构文件 聚集索引-叶节点包含了完整的数据记录 为什么InnoDB表必须有主键，并且推荐使用整型的自增主键...（不推荐使用UUID作为主键，尽量用自增整型） 为什么非主键索引结构叶子节点存储的是主键值？（一致性和节省存储空间） 联合索引的底层存储结构长什么样？ 最左前缀法则
Without an index, MySQL must begin with the first row and then read through the entire table to find...索引实现原理 要搞清楚索引的实现原理，先看看索引的底层实现，MySQL索引大部分采用B-Tree实现，B-Tree又有B-树和B+树。还有一些使用Hash索引。...用一个被称为最小度数的固定整数t(t≥2)来表示这些界： 下界：除了根结点以外的每个结点必须至少有t−1个关键字。因此，除了根结点外的每个内部结点至少有t个孩子。...则MySQL自动为InnoDB表生成一个隐含字段作为主键，这个字段长度为6个字节，类型为长整形。...不建议用非单调的字段作为InnoDB的主键，因为InnoDB数据文件本身是一颗B+Tree，非单调的主键会造成在插入新记录时，数据文件为了维持B+Tree的特性而频繁的分裂调整，十分低效，所以一般使用自增字段作为主键
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