mysql前缀索引

mysql前缀索引相关知识

• MySQL前缀索引导致的慢查询分析总结

             前端时间跟一个DB相关的项目，alanc反馈有一个查询，使用索引比不使用索引慢很多倍，有点毁三观。所以跟进了一下，用explain，看了看2个查询不同的结果。 不用索引的查询的时候结果如下，实际查询中速度比较块。 复制代码 代码如下: mysql> explain select * from rosterusers limit 10000,3 ; +----+-------------+-------------+------+---------------+------+---------+------+---------+-------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------------+------+----------
• 前缀索引，中看也中用！

  @[toc] 最近几篇文章，都是在和大家聊索引的问题，今天我们来看看前缀索引。 1.什么是前缀索引 所谓前缀索引说白了就是对文本的前几个字符建立索引（具体是几个字符在建立索引时指定），这样建立起来的索引更小，所以查询更快。这有点类似于 Oracle 中对字段使用 Left 函数来建立函数索引，只不过 MySQL 的这个前缀索引在查询时是内部自动完成匹配的，并不需要使用 Left 函数。 那么为什么不对整个字段建立索引呢？一般来说使用前缀索引，可能都是因为整个字段的数据量太大，没有必
• Mysql索引详细介绍

  Mysql索引概述所有MySQL列类型可以被索引。对相关列使用索引是提高SELECT操作性能的最佳途径。根据存储引擎定义每个表的最大索引数和最大索引长度。所有存储引擎支持每个表至少16个索引，总索引长度至少为256字节。大多数存储引擎有更高的限制。在MySQL 5.1中，对于MyISAM和InnoDB表，前缀可以达到1000字节长。请注意前缀的限制应以字节为单位进行测量，而CREATE TABLE语句中的前缀长度解释为字符数。当为使用多字节字符集的列指定前缀长度时一定要加以考虑。还可以创建FULLTEXT索引。该索引可以用于全文搜索。只有MyISAM存储引擎支持FULLTEXT索引，并且只为CHAR、VARCHAR和TEXT列。索引总是对整个列进行，不支持局部(前缀)索引。也可以为空间列类型创建索引。只有MyISAM存储引擎支持空间类型。空间索引使用R-树。默认情况MEMORY(HEAP)存储引擎使用hash索引，但也支持B-树索引。设计索引的原则1) 搜索的索引列，不一定是所要选择的列。换句话说，最适合索
• Elasticsearch系列---前缀搜索和模糊搜索

  概要 本篇我们介绍一下部分搜索的几种玩法，我们经常使用的浏览器搜索框，输入时会弹出下拉提示，也是基于局部搜索原理实现的。 前缀搜索 我们在前面了解的搜索，词条是最小的匹配单位，也是倒排索引中存在的词，现在我们来聊聊部分匹配的话题，只匹配一个词条中的一部分内容，相当于mysql的"where content like '%love%'"，在数据库里一眼就能发现这种查询是不走索引的，效率非常低。 Elasticsearch对这种搜索有特殊的拆分处理，支持多种部分搜索格式，这次重点在于not_analyzed精确值字

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• 2. 前缀索引 有时候需要对很长的字符列创建索引，这会使得索引变得很占空间，效率也很低下。碰到这种情况，一般可以索引开始的部分字符，这样可以节省索引产生的空间，但同时也会降低索引的选择性。那我们就要选择足够长的前缀来保证较高的选择性，但是为了节省空间，前缀又不能太长，只要前缀的基数，接近于完整列的基数即可。Tips：索引的选择性指，不重复的索引值（也叫基数，cardinality）和数据表的记录总数的比值，索引的选择性越高表示查询效率越高。完整列的选择性：mysql> select count(distinct last_name)/count(*) from customer;+------------------------------------+| count(distinct last_name)/count(*) |+------------------------------------+| 0.053 |+------------------------------------+不同前缀长度的选择性：mysql> select count(distinct left(last_name,3))/count(*) left_3, count(distinct left(last_name,4))/count(*) left_4, count(distinct left(last_name,5))/count(*) left_5, count(distinct left(last_name,6))/count(*) left_6 from customer;+--------+--------+--------+--------+| left_3 | left_4 | left_5 | left_6 |+--------+--------+--------+--------+| 0.043| 0.046| 0.050| 0.051|+--------+--------+--------+--------+从上面的查询可以看出，当前缀长度为 6 时，前缀的选择性接近于完整列的选择性 0.053，再增加前缀长度，能够提升选择性的幅度也很小了。创建前缀长度为6的索引：mysql> alter table customer add index idx_last_name(last_name(6));前缀索引可以使索引更小更快，但同时也有缺点：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。
• 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。
• MySQL 索引详细解读 索引是数据库中用来提高性能的常用工具。本节主要介绍 MySQL 索引的概念，及其优点。
• 5. 使用索引实现排序 MySQL 可以通过排序操作，或者按照索引顺序扫描来生成有序的结果。如果 explain 的 type 列的值为index，说明该查询使用了索引扫描来做排序。order by 和查询的限制是一样的，需要满足索引的最左前缀要求，否则无法使用索引进行排序。只有当索引的列顺序和 order by 子句的顺序完全一致，并且所有列的排序方向（正序或倒序)都一致，MySQL才能使用索引来做排序。如果查询是多表关联，只有当 order by 子句引用的字段全部为第一个表时，才能使用索引来做排序。以表 customer 为例，我们来看看哪些查询可以通过索引进行排序。mysql> create table customer( id int, last_name varchar(30), first_name varchar(30), birth_date date, gender char(1), key idx_customer(last_name,first_name,birth_date) );
• 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
• 1.2 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。

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