MySQL索引和查询优化
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了MySQL索引和查询优化相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
对于任何DBMS,索引都是进行优化的最主要的因素。对于少量的数据,没有合适的索引影响不是很大,但是,当随着数据量的增加,性能会急剧下降。
如果对多列进行索引(组合索引),列的顺序非常重要,MySQL仅能对索引最左边的前缀进行有效的查找。
例如:
假 设存在组合索引it1c1c2(c1,c2),查询语句select * from t1 where c1=1 and c2=2能够使用该索引。查询语句select * from t1 where c1=1也能够使用该索引。但是,查询语句select * from t1 where c2=2不能够使用该索引,因为没有组合索引的引导列,即,要想使用c2列进行查找,必需出现c1等于某值。
索引是快速搜索的关键。mysql索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的。
下面介绍几种常见的MySQL索引类型:
在数据库表中,对字段建立索引可以大大提高查询速度。假如我们创建了一个 mytable表:
- CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL );
我们随机向里面插入了10000条记录,其中有一条:5555, admin。
在查找username="admin"的记录
- SELECT * FROM mytable WHERE username=‘admin‘;
时,如果在username上已经建立了索引,MySQL无须任何扫描,即准确可找到该记录。相反,MySQL会扫描所有记录,即要查询10000条记录。
索引分单列索引和组合索引。单列索引,即一个索引只包含单个列,一个表可以有多个单列索引,但这不是组合索引。组合索引,即一个索包含多个列。
MySQL索引类型包括:
(1)普通索引
这是最基本的索引,它没有任何限制。它有以下几种创建方式:
创建索引
- CREATE INDEX indexName ON mytable(username(length));
如果是CHAR,VARCHAR类型,length可以小于字段实际长度;如果是BLOB和TEXT类型,必须指定 length,下同。
修改表结构
- ALTER mytable ADD INDEX [indexName] ON (username(length))
创建表的时候直接指定
- CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL,
username VARCHAR(16) NOT NULL, INDEX [indexName] (username(length)) );
删除索引的语法:
- DROP INDEX [indexName] ON mytable;
(2)MySQL索引类型:唯一索引
它与前面的普通索引类似,不同的就是:索引列的值必须唯一,但允许有空值。如果是组合索引,则列值的组合必须唯一。它有以下几种创建方式:
创建索引
- CREATE UNIQUE INDEX indexName ON mytable(username(length))
修改表结构
- ALTER mytable ADD UNIQUE [indexName] ON (username(length))
创建表的时候直接指定
- CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL,
username VARCHAR(16) NOT NULL, UNIQUE [indexName] (username(length)) );
(3)MySQL索引类型:主键索引
它是一种特殊的唯一索引,不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引:
- CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, PRIMARY KEY(ID) );
当然也可以用 ALTER 命令。记住:一个表只能有一个主键。
(4)组合索引
为了形象地对比单列索引和组合索引,为表添加多个字段:
- CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username
VARCHAR(16) NOT NULL, city VARCHAR(50) NOT NULL, age INT NOT NULL );
为了进一步榨取MySQL的效率,就要考虑建立组合索引。就是将 name, city, age建到一个索引里:
- ALTER TABLE mytable ADD INDEX name_city_age (name(10),city,age);
建表时,usernname长度为 16,这里用 10。这是因为一般情况下名字的长度不会超过10,这样会加速索引查询速度,还会减少索引文件的大小,提高INSERT的更新速度。
如果分别在 usernname,city,age上建立单列索引,让该表有3个单列索引,查询时和上述的组合索引效率也会大不一样,远远低于我们的组合索引。虽然此时有了三个索引,但MySQL只能用到其中的那个它认为似乎是最有效率的单列索引。
建立这样的组合索引,其实是相当于分别建立了下面三组组合索引:
- usernname , city, age usernname , city usernname
以上的相关内容就是对MySQL索引类型的部分内容的介绍,望你能有所收获。
使用索引的注意事项
使用索引时,有以下一些技巧和注意事项:
索引不会包含有NULL值的列
只要列中包含有NULL值都将不会被包含在MySQL索引中,复合索引中只要有一列含有NULL值,那么这一列对于此复合索引就是无效的。所以我们在数据库设计时不要让字段的默认值为NULL。
使用短索引
对串列进行索引,如果可能应该指定一个前缀长度。例如,如果有一个CHAR(255)的列,如果在前10个或20个字符内,多数值是惟一的,那么就不要对整个列进行索引。短索引不仅可以提高查询速度而且可以节省磁盘空间和I/O操作。
索引列排序
MySQL查询只使用一个索引,因此如果where子句中已经使用了索引的话,那么order by中的列是不会使用索引的。因此数据库默认排序可以符合要求的情况下不要使用排序操作;尽量不要包含多个列的排序,如果需要最好给这些列创建复合索引。
like语句操作
一般情况下不鼓励使用like操作,如果非使用不可,如何使用也是一个问题。like “%aaa%” 不会使用MySQL索引而like “aaa%”可以使用索引。
不要在列上进行运算
- select * from users where YEAR(adddate)<2007;
将在每个行上进行运算,这将导致索引失效而进行全表扫描,因此我们可以改成
- select * from users where adddate<‘2007-01-01’;
不使用NOT IN和<>操作
索引优化 http://blog.codinglabs.org/articles/theory-of-mysql-index.html
最左前缀原理与相关优化 高效使用索引的首要条件是知道什么样的查询会使用到索引,这个问题和B+Tree中的“最左前缀原理”有关,下面通过例子说明最左前缀原理。 这里先说一下联合索引的概念。在上文中,我们都是假设索引只引用了单个的列,实际上,MySQL中的索引可以以一定顺序引用多个列,这种索引叫做联合索引,一般的,一个联合索引是一个有序元组<a1, a2, …, an>,其中各个元素均为数据表的一列,实际上要严格定义索引需要用到关系代数,但是这里我不想讨论太多关系代数的话题,因为那样会显得很枯燥,所以这里就不再做严格定义。另外,单列索引可以看成联合索引元素数为1的特例。 以employees.titles表为例,下面先查看其上都有哪些索引: SHOW INDEX FROM employees.titles; +--------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+------+------------+ | Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Null | Index_type | +--------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+------+------------+ | titles | 0 | PRIMARY | 1 | emp_no | A | NULL | | BTREE | | titles | 0 | PRIMARY | 2 | title | A | NULL | | BTREE | | titles | 0 | PRIMARY | 3 | from_date | A | 443308 | | BTREE | | titles | 1 | emp_no | 1 | emp_no | A | 443308 | | BTREE | +--------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+------+------------+ 从结果中可以到titles表的主索引为<emp_no, title, from_date>,还有一个辅助索引<emp_no>。为了避免多个索引使事情变复杂(MySQL的SQL优化器在多索引时行为比较复杂),这里我们将辅助索引drop掉: ALTER TABLE employees.titles DROP INDEX emp_no; 这样就可以专心分析索引PRIMARY的行为了。 情况一:全列匹配。 EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no=‘10001‘ AND title=‘Senior Engineer‘ AND from_date=‘1986-06-26‘; +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+-------------------+------+-------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+-------------------+------+-------+ | 1 | SIMPLE | titles | const | PRIMARY | PRIMARY | 59 | const,const,const | 1 | | +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+-------------------+------+-------+ 很明显,当按照索引中所有列进行精确匹配(这里精确匹配指“=”或“IN”匹配)时,索引可以被用到。这里有一点需要注意,理论上索引对顺序是敏感的,但是由于MySQL的查询优化器会自动调整where子句的条件顺序以使用适合的索引,例如我们将where中的条件顺序颠倒: EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE from_date=‘1986-06-26‘ AND emp_no=‘10001‘ AND title=‘Senior Engineer‘; +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+-------------------+------+-------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+-------------------+------+-------+ | 1 | SIMPLE | titles | const | PRIMARY | PRIMARY | 59 | const,const,const | 1 | | +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+-------------------+------+-------+ 效果是一样的。 情况二:最左前缀匹配。 EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no=‘10001‘; +----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+ | 1 | SIMPLE | titles | ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | const | 1 | | +----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+ 当查询条件精确匹配索引的左边连续一个或几个列时,如<emp_no>或<emp_no, title>,所以可以被用到,但是只能用到一部分,即条件所组成的最左前缀。上面的查询从分析结果看用到了PRIMARY索引,但是key_len为4,说明只用到了索引的第一列前缀。 情况三:查询条件用到了索引中列的精确匹配,但是中间某个条件未提供。 EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no=‘10001‘ AND from_date=‘1986-06-26‘; +----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+ | 1 | SIMPLE | titles | ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | const | 1 | Using where | +----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+ 此时索引使用情况和情况二相同,因为title未提供,所以查询只用到了索引的第一列,而后面的from_date虽然也在索引中,但是由于title不存在而无法和左前缀连接,因此需要对结果进行扫描过滤from_date(这里由于emp_no唯一,所以不存在扫描)。如果想让from_date也使用索引而不是where过滤,可以增加一个辅助索引<emp_no, from_date>,此时上面的查询会使用这个索引。除此之外,还可以使用一种称之为“隔离列”的优化方法,将emp_no与from_date之间的“坑”填上。 首先我们看下title一共有几种不同的值: SELECT DISTINCT(title) FROM employees.titles; +--------------------+ | title | +--------------------+ | Senior Engineer | | Staff | | Engineer | | Senior Staff | | Assistant Engineer | | Technique Leader | | Manager | +--------------------+ 只有7种。在这种成为“坑”的列值比较少的情况下,可以考虑用“IN”来填补这个“坑”从而形成最左前缀: EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no=‘10001‘ AND title IN (‘Senior Engineer‘, ‘Staff‘, ‘Engineer‘, ‘Senior Staff‘, ‘Assistant Engineer‘, ‘Technique Leader‘, ‘Manager‘) AND from_date=‘1986-06-26‘; +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+ | 1 | SIMPLE | titles | range | PRIMARY | PRIMARY | 59 | NULL | 7 | Using where | +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+ 这次key_len为59,说明索引被用全了,但是从type和rows看出IN实际上执行了一个range查询,这里检查了7个key。看下两种查询的性能比较: SHOW PROFILES; +----------+------------+-------------------------------------------------------------------------------+ | Query_ID | Duration | Query | +----------+------------+-------------------------------------------------------------------------------+ | 10 | 0.00058000 | SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no=‘10001‘ AND from_date=‘1986-06-26‘| | 11 | 0.00052500 | SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no=‘10001‘ AND title IN ... | +----------+------------+-------------------------------------------------------------------------------+ “填坑”后性能提升了一点。如果经过emp_no筛选后余下很多数据,则后者性能优势会更加明显。当然,如果title的值很多,用填坑就不合适了,必须建立辅助索引。 情况四:查询条件没有指定索引第一列。 EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE from_date=‘1986-06-26‘; +----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+ | 1 | SIMPLE | titles | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 443308 | Using where | +----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+ 由于不是最左前缀,索引这样的查询显然用不到索引。 情况五:匹配某列的前缀字符串。 EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no=‘10001‘ AND title LIKE ‘Senior%‘; +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+ | 1 | SIMPLE | titles | range | PRIMARY | PRIMARY | 56 | NULL | 1 | Using where | +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+ 此时可以用到索引,但是如果通配符不是只出现在末尾,则无法使用索引。(原文表述有误,如果通配符%不出现在开头,则可以用到索引,但根据具体情况不同可能只会用其中一个前缀) 情况六:范围查询。 EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no < ‘10010‘ and title=‘Senior Engineer‘; +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+ | 1 | SIMPLE | titles | range | PRIMARY | PRIMARY | 4 | NULL | 16 | Using where | +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+ 范围列可以用到索引(必须是最左前缀),但是范围列后面的列无法用到索引。同时,索引最多用于一个范围列,因此如果查询条件中有两个范围列则无法全用到索引。 EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no < ‘10010‘ AND title=‘Senior Engineer‘ AND from_date BETWEEN ‘1986-01-01‘ AND ‘1986-12-31‘; +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+ | 1 | SIMPLE | titles | range | PRIMARY | PRIMARY | 4 | NULL | 16 | Using where | +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+ 可以看到索引对第二个范围索引无能为力。这里特别要说明MySQL一个有意思的地方,那就是仅用explain可能无法区分范围索引和多值匹配,因为在type中这两者都显示为range。同时,用了“between”并不意味着就是范围查询,例如下面的查询: EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no BETWEEN ‘10001‘ AND ‘10010‘ AND title=‘Senior Engineer‘ AND from_date BETWEEN ‘1986-01-01‘ AND ‘1986-12-31‘; +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+ | 1 | SIMPLE | titles | range | PRIMARY | PRIMARY | 59 | NULL | 16 | Using where | +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+ 看起来是用了两个范围查询,但作用于emp_no上的“BETWEEN”实际上相当于“IN”,也就是说emp_no实际是多值精确匹配。可以看到这个查询用到了索引全部三个列。因此在MySQL中要谨慎地区分多值匹配和范围匹配,否则会对MySQL的行为产生困惑。 情况七:查询条件中含有函数或表达式。 很不幸,如果查询条件中含有函数或表达式,则MySQL不会为这列使用索引(虽然某些在数学意义上可以使用)。例如: EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no=‘10001‘ AND left(title, 6)=‘Senior‘; +----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+ | 1 | SIMPLE | titles | ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | const | 1 | Using where | +----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+ 虽然这个查询和情况五中功能相同,但是由于使用了函数left,则无法为title列应用索引,而情况五中用LIKE则可以。再如: EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no - 1=‘10000‘; +----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+ | 1 | SIMPLE | titles | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 443308 | Using where | +----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+ 显然这个查询等价于查询emp_no为10001的函数,但是由于查询条件是一个表达式,MySQL无法为其使用索引。看来MySQL还没有智能到自动优化常量表达式的程度,因此在写查询语句时尽量避免表达式出现在查询中,而是先手工私下代数运算,转换为无表达式的查询语句。 索引选择性与前缀索引 既然索引可以加快查询速度,那么是不是只要是查询语句需要,就建上索引?答案是否定的。因为索引虽然加快了查询速度,但索引也是有代价的:索引文件本身要消耗存储空间,同时索引会加重插入、删除和修改记录时的负担,另外,MySQL在运行时也要消耗资源维护索引,因此索引并不是越多越好。一般两种情况下不建议建索引。 第一种情况是表记录比较少,例如一两千条甚至只有几百条记录的表,没必要建索引,让查询做全表扫描就好了。至于多少条记录才算多,这个个人有个人的看法,我个人的经验是以2000作为分界线,记录数不超过 2000可以考虑不建索引,超过2000条可以酌情考虑索引。 另一种不建议建索引的情况是索引的选择性较低。所谓索引的选择性(Selectivity),是指不重复的索引值(也叫基数,Cardinality)与表记录数(#T)的比值: Index Selectivity = Cardinality / #T 显然选择性的取值范围为(0, 1],选择性越高的索引价值越大,这是由B+Tree的性质决定的。例如,上文用到的employees.titles表,如果title字段经常被单独查询,是否需要建索引,我们看一下它的选择性: SELECT count(DISTINCT(title))/count(*) AS Selectivity FROM employees.titles; +-------------+ | Selectivity | +-------------+ | 0.0000 | +-------------+ title的选择性不足0.0001(精确值为0.00001579),所以实在没有什么必要为其单独建索引。 有一种与索引选择性有关的索引优化策略叫做前缀索引,就是用列的前缀代替整个列作为索引key,当前缀长度合适时,可以做到既使得前缀索引的选择性接近全列索引,同时因为索引key变短而减少了索引文件的大小和维护开销。下面以employees.employees表为例介绍前缀索引的选择和使用。 从图12可以看到employees表只有一个索引<emp_no>,那么如果我们想按名字搜索一个人,就只能全表扫描了: EXPLAIN SELECT * FROM employees.employees WHERE first_name=‘Eric‘ AND last_name=‘Anido‘; +----+-------------+-----------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-----------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+ | 1 | SIMPLE | employees | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 300024 | Using where | +----+-------------+-----------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+ 如果频繁按名字搜索员工,这样显然效率很低,因此我们可以考虑建索引。有两种选择,建<first_name>或<first_name, last_name>,看下两个索引的选择性: SELECT count(DISTINCT(first_name))/count(*) AS Selectivity FROM employees.employees; +-------------+ | Selectivity | +-------------+ | 0.0042 | +-------------+ SELECT count(DISTINCT(concat(first_name, last_name)))/count(*) AS Selectivity FROM employees.employees; +-------------+ | Selectivity | +-------------+ | 0.9313 | +-------------+ <first_name>显然选择性太低,<first_name, last_name>选择性很好,但是first_name和last_name加起来长度为30,有没有兼顾长度和选择性的办法?可以考虑用first_name和last_name的前几个字符建立索引,例如<first_name, left(last_name, 3)>,看看其选择性: SELECT count(DISTINCT(concat(first_name, left(last_name, 3))))/count(*) AS Selectivity FROM employees.employees; +-------------+ | Selectivity | +-------------+ | 0.7879 | +-------------+ 选择性还不错,但离0.9313还是有点距离,那么把last_name前缀加到4: SELECT count(DISTINCT(concat(first_name, left(last_name, 4))))/count(*) AS Selectivity FROM employees.employees; +-------------+ | Selectivity | +-------------+ | 0.9007 | +-------------+ 这时选择性已经很理想了,而这个索引的长度只有18,比<first_name, last_name>短了接近一半,我们把这个前缀索引 建上: ALTER TABLE employees.employees ADD INDEX `first_name_last_name4` (first_name, last_name(4)); 此时再执行一遍按名字查询,比较分析一下与建索引前的结果: SHOW PROFILES; +----------+------------+---------------------------------------------------------------------------------+ | Query_ID | Duration | Query | +----------+------------+---------------------------------------------------------------------------------+ | 87 | 0.11941700 | SELECT * FROM employees.employees WHERE first_name=‘Eric‘ AND last_name=‘Anido‘ | | 90 | 0.00092400 | SELECT * FROM employees.employees WHERE first_name=‘Eric‘ AND last_name=‘Anido‘ | +----------+------------+---------------------------------------------------------------------------------+ 性能的提升是显著的,查询速度提高了120多倍。 前缀索引兼顾索引大小和查询速度,但是其缺点是不能用于ORDER BY和GROUP BY操作,也不能用于Covering index(即当索引本身包含查询所需全部数据时,不再访问数据文件本身)。
补充该节中的"范围查询"说明:
Mysql对于范围查询range分的优化为单字段优化和多元素优化:
单元素索引范围条件的定义如下: · 对于BTREE和HASH索引,当使用=、<=>、 IN 、 IS NULL 或者 IS NOT NULL 操作符时,关键元素与常量值的比较关系对应一个范围条件,即const范围。 · 对于BTREE索引,当使用>、<、>=、<=、 BETWEEN 、!=或者<>,或者 LIKE ‘pattern‘ (其中 ‘pattern‘ 不以通配符开始)操作符时,关键元素与常量值的比较关系对应一个范围条件。 · 对于所有类型的索引,多个范围条件结合 OR 或 AND 则产生一个范围条件。 前面描述的“常量值”系指: · 查询字符串中的常量 · 同一联接中的const或system表中的列 · 无关联子查询的结果 · 完全从前面类型的子表达式组成的表达式 |
多元素索引的范围条件: 1. ---------------- 对于BTREE索引,区间可以对结合 AND 的条件有用,其中每个条件用一个常量值通过=、<=>、 IS NULL 、>、<、>=、<=、!=、<>、 BETWEEN 或者 LIKE ‘pattern‘ (其中 ‘pattern‘ 不以通配符开头)比较一个关键元素。区间可以足够长以确定一个包含所有匹配条件(或如果使用<>或!=,为两个区间)的记录的单一的关键元组。例如,对于条件: key_part1 = ‘foo‘ AND key_part2 >= 10 AND key_part3 > 10 2. ----------- 对于HASH索引,可以使用包含相同值的每个区间。 key_part1 cmp const1 AND key_part2 cmp const2 AND ... AND key_partN cmp constN; 这里,const1,const2,...为常量,cmp是=、<=>或者 IS NULL 比较操作符之一,条件包括所有索引部分。(也就是说,有N 个条件,每一个对应N-元素索引的每个部分)。 3. ---------- 如果包含区间内的一系列记录的条件结合使用 OR ,则形成包括一系列包含在区间并集的记录的一个条件。如果条件结合使用了 AND ,则形成包括一系列包含在区间交集内的记录的一个条件。例如,对于两部分索引的条件: (key_part1 = 1 AND key_part2 < 2) OR (key_part1 > 5) 区间为: (1, -inf) < (key_part1, key_part2) < (1, 2) (5, -inf) < (key_part1, key_part2) |
Mysql检索时间查询 (版本要求: 5.0.37或以上)
开启profile 1 mysql> set profiling=1; 2 Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) eg: 1 mysql> select * from test_1; 2 mysql> show profiles; 3 +----------+------------+----------------------+ 4 | Query_ID | Duration | Query | 5 +----------+------------+----------------------+ 6 | 1 | 0.84718100 | select * from test_1 | 7 +----------+------------+----------------------+ 8 1 row in set (0.00 sec)
以上是关于MySQL索引和查询优化的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章