mysql索引查询

mysql索引查询相关知识

• mysql索引查询，最全说明

      mysql查询索引状态的方法：通过“SHOW INDEX”语句，语法格式“SHOW INDEX FROM [ FROM ]”；通过该语句可以查看索引的名称、是否是唯一索引、字段在索引中的位置，定义索引的列字段名等等。    索引创建完成后，可以利用 SQL 语句查看已经存在的索引。在 MySQL 中，可以使用 SHOW INDEX 语句查看表中创建的索引。    查看索引的语法格式如下：SHOW INDEX FROM [ FROM ]语法说明如下：：指定需要查看索引的数据表名。：指定需要查看索引的数据表所在的数据库，可省略。比如，SHOW INDEX FROM student FROM test; 语句表示查看 test 数据库中 student 数据表的索引。示例SQL 语句和运行结果如下所示。mysql> SHOW INDEX FROM tb_stu_info2\G*************************** 1. row ***************************T
• MySQL查询优化之索引的应用详解

  糟糕的SQL查询语句可对整个应用程序的运行产生严重的影响，其不仅消耗掉更多的数据库时间，且它将对其他应用组件产生影响。如同其它学科，优化查询性能很大程度上决定于开发者的直觉。幸运的是，像MySQL这样的数据库自带有一些协助工具。本文简要讨论诸多工具之三种：使用索引，使用EXPLAIN分析查询以及调整MySQL的内部配置。MySQL允许对数据库表进行索引，以此能迅速查找记录，而无需一开始就扫描整个表，由此显著地加快查询速度。每个表最多可以做到16个索引，此外MySQL还支持多列索引及全文检索。给表添加一个索引非常简单，只需调用一个CREATE INDEX命令并为索引指定它的域即可。列表A给出了一个例子：复制代码 代码如下:mysql> CREATE INDEX idx_username ON users(username); 这里，对users表的username域做索引，以确保在WHERE或者HAVING子句中引用这一域的SELECT查询语句运行速度比没有添加索引时要快。通过SHOW INDEX命令可
• MySQL数据和索引占用空间查询

  MySQL数据和索引占用空间查询 查询所有数据库占用磁盘空间大小的SQL语句 SELECT table_schema, -- 数据库名称 concat( TRUNCATE ( sum( data_length ) / 1024 / 1024, 2 ), 'MB' ) AS data_size, -- 数据占用空间 concat( TRUNCATE ( sum( index_length ) / 1024 / 1024, 2 ), 'MB' ) AS index_size -- 索引占用空间 FROM information_schema.TABLES GROUP BY table_schema ORDER BY sum( data_length ) DESC; 查询单个库中所有表磁盘占用
• MySQL索引原理与慢查询优化

  索引目的索引的目的在于提高查询效率，可以类比字典，如果要查“mysql”这个单词，我们肯定需要定位到m字母，然后从下往下找到y字母，再找到剩下的sql。如果没有索引，那么你可能需要把所有单词看一遍才能找到你想要的，如果我想找到m开头的单词呢？或者w开头的单词呢？是不是觉得如果没有索引，这个事情根本无法完成？索引原理除了词典，生活中随处可见索引的例子，如火车站的车次表、图书的目录等。它们的原理都是一样的，通过不断的缩小想要获得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，也就是我们总是通过同一种查找方式来锁定数据。 数据库也是一样，但显然要复杂许多，因为不仅面临着等值查询，还有范围查询(>、<、between、in)、模糊查询(like)、并集查询(or)等等。数据库应该选择怎么样的方式来应对所有的问题呢？我们回想字典的例子，能不能把数据分成段，然后分段查询呢？最简单的如果1000条数据，1到100分成第一段，101到200分成第二段，201到300分成第三段……这样

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• 揭秘PHP模糊查询技术 在大数据时代，在繁杂的信息中，在PHP的开发过程中，通过什么技术能像“剪枝蔓，立主脑”一样快速准确地查找客户想要的信息？这技术就是PHP模糊查询技术，本课程就从本质上揭密PHP模糊查询技术。

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• 4. 覆盖索引 如果一个索引包含所有需要查询的字段，称之为覆盖索引。由于覆盖索引无须回表，通过扫描索引即可拿到所有的值，它能极大地提高查询效率：索引条目一般比数据行小的多，只通过扫描索引即可满足查询需求，MySQL 可以极大地减少数据的访问量。表 customer 有一个多列索引 (first_name,last_name)，以下查询只需要访问 first_name 和last_name，这时就可以通过这个索引来实现覆盖索引。mysql> explain select last_name, first_name from customer\G*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: customer partitions: NULL type: indexpossible_keys: NULL key: idx1_customer key_len: 186 ref: NULL rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using index1 row in set, 1 warning (0.00 sec)当查询为覆盖索引查询时，在 explain 的 extra 列可以看到 Using index。
• 1.2 适合 B-Tree 索引的查询类型 全值匹配和索引中的所有列进行匹配，如查找姓名为 George Bush、1960-08-08 出生的客户。mysql> explain select * from customer where first_name='George' and last_name='Bush' and birth_date='1960-08-08'\G*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: customer partitions: NULL type: refpossible_keys: idx1_customer key: idx1_customer key_len: 190 ref: const,const,const rows: 1 filtered: 100.00 Extra: NULL1 row in set, 1 warning (0.00 sec)匹配最左前缀只使用索引的第一列，如查找所有姓氏为 Bush 的客户：mysql> explain select * from customer where last_name='Bush'\G*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: customer partitions: NULL type: refpossible_keys: idx1_customer key: idx1_customer key_len: 93 ref: const rows: 1 filtered: 100.00 Extra: NULL1 row in set, 1 warning (0.00 sec)匹配列前缀只匹配某一列的值的开头部分，如查找所有以 B 开头的姓氏的客户，这里使用了索引的第一列：mysql> explain select * from customer where last_name like 'B%'\G*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: customer partitions: NULL type: rangepossible_keys: idx1_customer key: idx1_customer key_len: 93 ref: NULL rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using index condition1 row in set, 1 warning (0.00 sec)匹配范围值查找所有姓氏在 Allen 和 Bush 之间的客户，这里使用了索引的第一列：mysql> explain select * from customer where last_name between 'Allen' and 'Bush'\G*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: customer partitions: NULL type: rangepossible_keys: idx1_customer key: idx1_customer key_len: 93 ref: NULL rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using index condition1 row in set, 1 warning (0.00 sec)精确匹配某一列，并范围匹配另一列第一列全匹配，第二列范围匹配，如查找姓氏为 Bush，名字以 G 开头的客户：mysql> explain select * from customer where last_name='Bush' and first_name like 'G'\G*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: customer partitions: NULL type: rangepossible_keys: idx1_customer key: idx1_customer key_len: 186 ref: NULL rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using index condition1 row in set, 1 warning (0.00 sec)只访问索引的查询只需要访问索引即可获取数据，不需要回表访问数据行，这种查询也叫覆盖索引：mysql> explain select last_name from customer where last_name='Bush'\G*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: customer partitions: NULL type: refpossible_keys: idx1_customer key: idx1_customer key_len: 93 ref: const rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using index1 row in set, 1 warning (0.00 sec)除了上述这些查询类型外，索引还可以用于 order by 排序操作，因为索引中的节点是有序的。如果 B-Tree 可以按照某种方式查找到数据，那么也可以按照这种方式进行排序。
• 5.2 不能通过索引进行排序的查询 使用两种不同的排序方向：mysql> explain select * from customer where last_name = 'Allen' order by first_name desc, birth_date asc\G*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: customer partitions: NULL type: refpossible_keys: idx_customer key: idx_customer key_len: 93 ref: const rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using index condition; Using filesort1 row in set, 1 warning (0.00 sec)order by 子句引用了一个不在索引的列：mysql> explain select * from customer where last_name = 'Allen' order by first_name, gender\G*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: customer partitions: NULL type: refpossible_keys: idx_customer key: idx_customer key_len: 93 ref: const rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using index condition; Using filesort1 row in set, 1 warning (0.00 sec)where 条件和 order by 的列无法组成索引的最左前缀：mysql> explain select * from customer where last_name = 'Allen' order by birth_date\G第一列是范围查询，where 条件和 order by 的列无法组成索引的最左前缀：mysql> explain select * from customer where last_name between 'Allen' and 'Bush' order by first_name\G第一列是常量，第二列是范围查询（多个等于也是范围查询）：mysql> explain select * from customer where last_name = 'Allen' and first_name in ('Cuba','Kim') order by birth_date\G
• 1.索引概念 索引在 MySQL 中也叫“键（Key）”，是存储引擎用于快速查找记录的一种数据结构，这也是索引的基本功能。MySQL 索引的工作原理，类似一本书的目录，如果要在一本书中找到特定的知识点，先通过目录找到对应的页码。在 MySQL 中，存储引擎用类似的方法使用索引，先在索引找到对应值，再根据索引记录找到对应的数据行。简单总结，索引就是为了提高数据查询的效率，跟一本书的目录一样。以下查询假设字段 c2 上建有索引，则存储引擎将通过索引找到 c2 等于 测试01 的行。也就是说，存储引擎先在索引按值进行查找，再返回所有包含该值的数据行。mysql> select * from t1 where c2='测试01'\G*************************** 1. row ***************************c1: 1c2: 测试011 row in set (0.00 sec)从执行计划的角度，也可以看出索引 idx_c2 被使用：mysql> create table t1( -> c1 int not null auto_increment, -> c2 varchar(10) default null, -> primary key(c1) -> ) engine = innodb;Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)mysql> insert into t1() values(1,'测试01');Query OK, 1 row affected (0.00 sec)mysql> create index idx_c2 on t1(c2);Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0mysql> explain select * from t1 where c2='测试01'\G*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: t1 partitions: NULL type: refpossible_keys: idx_c2 key: idx_c2 key_len: 33 ref: const rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using index1 row in set, 1 warning (0.00 sec)常见的索引类型主要有 B-Tree 索引、哈希索引、空间数据索引（R-Tree）、全文索引，在后续小节将详细介绍。InnoDB 和 MyISAM 存储引擎可以创建 B-Tree 索引，单列或多列都可以创建索引；Memory 存储引擎可以创建哈希索引，同时也支持 B-Tree 索引；从 MySQL5.7 开始，InnoDB 和 MyISAM 存储引擎都可以支持空间类型索引；InnoDB 和 MyISAM 存储可以支持全文索引（FULLTEXT），该索引可以用于全文搜索，仅限于CHAR、VARCHAR、TEXT 列。
• 2.空间数据索引 R-Tree 常见的存储引擎中，MyISAM 存储引擎支持空间索引，主要用作地理数据存储。空间索引会从所有维度来索引数据，查询时，可以使用任意维度来组合查询。这点和 B-Tree 索引不同，空间索引不需要前缀查询。MySQL 的 GIS 支持其实并不完善，一般情况并不建议在 MySQL 中使用空间索引。
• 2. 索引优点 索引最大的作用是快速查找数据，除此之外，索引还有其他的附加作用。B-Tree 是最常见的索引，按照顺序存储数据，它可以用来做 order by 和 group by 操作。因为 B-Tree 是有序的，将相关的值都存储在一起。因为索引存储了实际的列值，某些查询仅通过索引就可以完成查询，如覆盖查询。总的来说，索引三个优点如下：索引可以大大减少 MySQL 需要扫描的数据量；索引可以帮助 MySQL 避免排序和临时表；索引可以将随机 IO 变为顺序 IO。但是，索引是最好的解决方案吗？任何事物都是有两面性的，索引同样如此。索引并不总是最好的优化工具对于非常小的表，大多数情况，全表扫描会更高效；对于中大型表，索引就非常有效；对于特大型表，建索引和用索引的代价是日益增长，这时候可能需要和其他技术结合起来，如分区表。总的来说，只有当使用索引利大于弊时，索引才是最好的优化工具。

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