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MySQL索引中的前缀索引和多列索引

正确地创建和使用索引是实现高性能查询的基础,本文笔者介绍MySQL中的前缀索引和多列索引。...不要对索引列进行计算 如果我们对索引列进行了计算,那么索引会失效,例如 explain select * from account_batch where id + 1 = 19298 复制代码 就会进行全表扫描...,因为MySQL无法解析id + 1 = 19298这个方程式进行等价转换,另外使用索引时还需注意字段类型的问题,如果字段类型不一致,同样需要进行索引列的计算,导致索引失效,例如 explain select...前缀字符个数 区分度 3 0.0546 4 0.3171 5 0.8190 6 0.9808 7 0.9977 8 0.9982 9 0.9996 10 0.9998 多列索引 MySQL支持“索引合并...); Using where 复制代码 如果是在AND操作中,说明有必要建立多列联合索引,如果是OR操作,会耗费大量CPU和内存资源在缓存、排序与合并上。

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MySQL ORDER BY主键id加LIMIT限制走错索引

by id这边时,MySQL改变了执行计划,选择了PRIMARY主键索引               "clause": "ORDER BY",               "index_order_summary...在order by 主键id时,limit值的大小达到了某个临界值后,改变了执行计划,选择了主键索引,但不知道具体的规则究竟是怎样。...where 总结 在order by id的情况下,MySQL由于自身的优化器选择,为了避免某些排序的消耗,可能会走非预期的PRIMARY主键索引; order by 和 limit 结合使用,如果where...字段,order by字段都是索引,那么有limit索引会使用order by字段所在的索引,没有limit会使用where 条件的索引; 对于数据量比较大,而且执行量很高的分页sql,尽可能将所有的查询字段包括在索引中...,同时使用索引来消除排序; 多用explain查看是否使用到了最优索引; 利用optimizer trace查看优化器执行过程; 观察mysql的slow_query_log,及时做排查优化。

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    「Mysql索引原理(五)」多列索引

    很多人对多列索引的理解都不够。一个常见的错误就是,为每个列创建独立的索引,或者按照错误的顺序创建多列索引。...三星系统: 一星:索引将相关的记录放到一起则获得一星 二星:如果索引中的数据顺序和查找中的排序顺序一致则获得二星 三星:如果索引中的列包含了查询中需要的全部列则获得三星 在多个列上创建独立的单列索引大部分情况下并不能提高...(分别演示actor_id=8, film_id=8,actor_id=8 or film_id=8) 在老版的MySQL版本中,MySQL对这个查询会使用全表扫描。...在一个多列BTree索引中,索引列的顺序意味着索引首先按照最左列进行排序,其次是第二列,等等。...所以,索引可以按照升序或者降序进行扫描,以精确满足符合列顺序的order by 、group by和distinct等子句的查询需求。

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    MySQL ORDER BY主键id加LIMIT限制走错索引

    背景及现象 report_product_sales_data表数据量2800万; 经测试,在当前数据量情况下,order by主键id,limit最大到49的时候可以用到索引report_product_sales_data_hq_code_orgz_id_index...by id这边时,MySQL改变了执行计划,选择了PRIMARY主键索引 "clause": "ORDER BY", "index_order_summary...在order by 主键id时,limit值的大小达到了某个临界值后,改变了执行计划,选择了主键索引,但不知道具体的规则究竟是怎样。...where 总结 在order by id的情况下,MySQL由于自身的优化器选择,为了避免某些排序的消耗,可能会走非预期的PRIMARY主键索引; 对于数据量比较大,而且执行量很高的分页sql,尽可能将所有的查询字段包括在索引中...,同时使用索引来消除排序; 多用explain查看是否使用到了最优索引; 利用optimizer trace查看优化器执行过程; 观察mysql的slow_query_log,及时做排查优化。

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    MySQL中count是怎样执行的?———count(1),count(id),count(非索引列),count(二级索引列)的分析

    经常会看到这样的例子: 当你需要统计表中有多少数据的时候,会经常使用如下语句 SELECT COUNT(*) FROM demo_info;   由于聚集索引和非聚集索引中的记录是一一对应的,而非聚集索引记录中包含的列...(索引列+主键id)是少于聚集索引(所有列)记录的,所以同样数量的非聚集索引记录比聚集索引记录占用更少的存储空间。...如果我们使用非聚集索引执行上述查询,即统计一下非聚集索引uk_key2中共有多少条记录,是比直接统计聚集索引中的记录数节省很多I/O成本。所以优化器会决定使用非聚集索引uk_key2执行上述查询。...---- 4. count(1),count(id),count(非索引列),count(二级索引列)的分析 来看看count(1) SELECT COUNT(1) FROM demo_info; 执行计划和...,所以其实读取任意一个索引中的记录都可以获取到id字段,此时优化器也会选择占用存储空间最小的那个索引来执行查询。

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    MySQL的order by该如何避免“未命中索引“

    当然也有特例,如果优化器判断索引扫描+回表的代价相比全表扫描的代价更大,则主动放弃索引的使用。 如果explain中type列值为all,说明MySQL认为全表扫描是一种比较低的代价。...2-5、Using index condition 查询的列不全在索引中,where条件中是一个前导列的范围查询; 查询列不完全被索引覆盖,但查询条件可以使用到索引; 三、Order By的使用示例...BY price,联合索引左侧两列未使用,违反了最左原则,无法通过索引进行检索,但由于查询的各列构成覆盖索引,所以不用回表,可以直接拿索引文件中的数据进行二次重排序 → Using index; Using...` mysql> -- 未用到索引;因为多查了一列`sex`,当然,如果是select * 就更不用说了,无法构成覆盖索引,因此回表进行全表扫描+临 时表排序(Using filesort),最慢 mysql...示例6:   当出现where和order by的条件为联合索引(a,b,c)中的(a,c);   根据最左原则,只使用到了联合索引的hero_title列索引,后面两列被中断了,ORDER BY price

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    超多列的mysql表解析

    导读以前我们讲过mysql的sdi结构, innodb_file_per_table 和 general tablespace都讲过, 但是当某个表字段特别多的情况下, 我们就没有考虑到了....于是又来补充以前的坑了.前情提要sdi相当于一个特殊的索引, 也就是说它也是按照行存储的....当一个表的字段太多, 导致一个page放不下时, 就放到溢出页去.FIL_PAGE_SDI_BLOBsdi使用的溢出页和普通数据使用的溢出页不一样, 结构简单很多.zip_size是指压缩后的大小, 是整个...sdi的大小, 每个fil_page_sdi_blob都应该一样大.next_pageno是下一页的pageno, 因为这一页也可能放不下所有的数据zip_data zlib压缩后的数据超多列的表模拟演示我们使用...如果你使用旧版本的ibd2sql解析会得到报错zlib.error: Error -3 while decompressing data: unknown compression method虽然生产上一般不会出现这么多的字段

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    Mysql中的列类型

    Mysql中的列类型: 数字类型 字符串类型 布尔型 日期时间类型 数字类型: 1个字节=8比特,但数字里有一个比特用于符号占位 TINYINT 占用1个字节,表示范围:-128~127 SMALLINT...支持的范围是1000-01-01 ~ 9999-12-31 TIME 支持的范围是00:00:00 ~ 23:59:59 DATETIME 支持的范围是1000-01-01 00:00:00 ~ 9999...电话、手机号码:有格式要求 用户名:必须唯一 登录密码:密码不能为空字符串且长度不能少于N位 员工所在部门:可取值必须在部门表中存在过 主键约束: 列名 类型 PRIMARY KEY 声明为“...表中所有的记录行会自动按照主键列上的值进行排序。 一个表至多只能有一个主键列。 唯一约束: 列名 类型 UNIQUE 声明为“唯一”的列上不能出现重复值,但可以出现多个NULL值。...非空约束: 列名 类型 NOT NULL 声明为“非空”约束的列上不能出现NULL,但可以重复 检查约束对于Mysql不支持 默认值约束 列名 类型 Default 值 声明为“默认值”约束的列上没有值的将会默认采用默认设置的值

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    关于mysql给列加索引这个列值中有null的情况

    在需求中由于要批量查数据,且表中数据量挺大(2300万条记录) 且查询条件的这两个字段没有加索引,为了增加查询速度,现在需要去为这两个字段添加索引。...刚开始加索引想到的问题: 是否适合添加索引 我们都知道,添加索引都会降低插入和update的效率,现在由于这个是用户表所以说是数据update是不频繁的。...所以是可以加的 这个作引应该怎么加 由于每个字段的大小是256 所以说这个索引树建下来还是很浪费存储的,于是考虑前缀索引,和复合索引。...由于前缀索引的话这两个字段并不是有规律可寻的所以说加了的话 这玩意会增加扫描的行数的。 然后算了就加复合索引吧。 既然创建复合索引那么我们如何去吧那个索引放在前面呢?...于是带着疑问去查了查, 在innodb引擎是可以在为null的列里创建索引的,并且在当条件为is null 的时候也是会走索引的。

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    Mysql中的索引

    单列索引:索引中只包含一个列。 组合索引:在多个字段上建立的索引,只有在查询条件中顺序的使用了这些索引,索引才有效果。使用组合索引遵循最左前缀原则。...Unique(唯一索引):索引列必须唯一,但允许有空值,若是组合索引,则列值的组合必须保持唯一。 Key(普通索引),是MySQL中基本的索引类型,允许列中有空值,重复值。...FULLTEXT(全文索引):全文索引类型为FULLTEXT,在定义索引的列上支持值的全文查找,允许在这些索引列中插入重复值和空值。...(各种函数) having select distinct order by limit 所有的查询都是从from开始的,在执行过程中,每个步骤都会为下一个步骤生成一个虚拟表vt1(选择相对较小的表做基础表...从磁盘中读取数据时,都是按磁盘块来读取的,并不是一条一条读的,如果我们尽可能多的把数据放进磁盘块中,那么一次磁盘读取就会读取更多的数据,那么查询数据的时间也就会降低。

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    数据库实战:揭秘MySQL中WHERE id=123的索引失效之谜

    一条简单的SELECT * FROM orders WHERE order_id='10086'查询,在百万级数据表中竟需要3秒响应。...经过层层排查,最终发现元凶竟是这个看似普通的等号查询——数字类型的order_id字段与字符串格式的查询值发生了隐式类型转换。...一、原理剖析:隐式转换如何肢解你的索引1.1 MySQL的类型转换规则当比较字符与数字类型时,MySQL会按照以下规则处理:若一方为字符类型,会尝试将字符转换为数字转换规则:从左到右扫描字符串,直到遇到非数字字符停止转换示例...执行计划对比查询条件typekeyrowsemp_id = 1007constidx_emp_id1emp_id = '1007'ALLNULL10000 通过EXPLAIN观察type列:const/...);三、深度扩展:隐式转换的更多陷阱3.1 联合索引的致命打击当隐式转换发生在联合索引首列时,会导致整个索引失效:-- 联合索引INDEX (dept_id, emp_name)SELECT * FROM

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    在mysql中order by是怎样工作的?

    先举一个例子: 创建一张表: CREATE TABLE `t` ( `id` int(11) NOT NULL, `city` varchar(16) NOT NULL, `name`...KEY `city` (`city`) ) ENGINE=InnoDB; 通过这个下面这段sql 进行排序: select city,name,age from t where city='杭州' order...by name limit 1000 ; 排序过程: 初始化一个sort buffer 我们对 city进行了索引的创建所以通过索引将city为杭州的筛选出来;(减少全表扫描) 将筛选出来的 city...age name 字段放在内存中的 sortbuffer 中(sort buffer 为排序开辟的一块新内存) 直到不符合查询的条件。...(就算是limit等于1000 在这一步也会查出比1000多的数据 在这块分页是不起作用的 ) 一直重复第三步 将符合条件的在所有数据存入 sort buffer 中 通过name 进行快速排序。

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    MySQL多列字段去重的案例实践

    同事提了个需求,如下测试表,有code、cdate和ctotal三列,select * from tt;现在要得到code的唯一值,但同时带着cdate和ctotal两个字段。...distinct支持单列去重和多列去重,如果是单列去重,简明易懂,即相同值只保留1个,如下所示,select distinct code from tt;多列去重则是根据指定的去重列信息进行,即只有所有指定的列信息都相同...错误 [1064] [42000]: You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL...,不允许select部分出现group by中未出现的字段,也就是select查询的字段必须是group by中出现的或者使用聚合函数的,即校验更加严格。...MySQL不同版本sql_mode默认值可能是不同的,因此在数据库升级配合的应用迁移过程中,尤其要注意像only_full_group_by这种校验规则的改变,很可能是个坑。

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    搜索引擎中的URL散列

    散列(hash)也就是哈希,是信息存储和查询所用的一项基本技术。在搜索引擎中网络爬虫在抓取网页时为了对网页进行有效地排重必须对URL进行散列,这样才能快速地排除已经抓取过的网页。...虽然google、百度都是采用分布式的机群进行哈希排重,但实际上也是做不到所有的网页都分配一个唯一散列地址。但是可以通过多级哈希来尽可能地解决,但却要会出时间代价在解决哈希冲突问题。...所以这是一个空间和时间相互制约的问题,我们知道哈希地址空间如果足够大可以大大减少冲突次数,所以可以通过多台机器将哈希表根据一定的特征局部化,分散开来,每一台机器都是管理一个局部的散列地址。   ...所以我可以将原始的URL进行一次标准化处理后再做哈希这样就会有很大的改善,本人通过大量的实验发现先对URL进行一次MD5的加密,然后再对加密后的这个串再哈希这样大大提高了哈希的效率。...而采用MD5再哈希的方法明显对散列地址起到了一个均匀发布的作用。

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