覆盖索引

在之前《mysql索引初识》这篇文章中提到过,mysql的innodb引擎通过搜索树方式实现索引,索引类型分为主键索引和二级索引(非主键索引),主键索引树中,叶子结点保存着主键即对应行的全部数据;而二级索引树中,叶子结点保存着索引值和主键值,当使用二级索引进行查询时,需要进行回表操作。假如我们现在有如下表结构

CREATE TABLE `user_table` (`id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,`username` varchar(255) NOT NULL,`password` varchar(255) DEFAULT NULL,`age` int(11) unsigned Not NULL,PRIMARY KEY (`id`),key (`username`)
) ENGINE=InnoDB  DEFAULT CHARSET=utf8

执行语句(A) select id from user_table where username = 'lzs'时,因为username索引树的叶子结点上保存有username和id的值,所以通过username索引树查找到id后,我们就已经得到所需的数据了,这时候就不需要再去主键索引上继续查找了。
执行语句(B) select password from user_table where username = 'lzs'时,流程如下

1、username索引树上找到username=lzs对应的主键id
2、通过回表在主键索引树上找到满足条件的数据

由上面可知,当sql语句的所求查询字段(select列)和查询条件字段(where子句)全都包含在一个索引中,可以直接使用索引查询而不需要回表。这就是覆盖索引,通过使用覆盖索引,可以减少搜索树的次数,是常用的性能优化手段。
例如上面的语句B是一个高频查询的语句,我们可以建立(username,password)的联合索引,这样,查询的时候就不需要再去回表操作了,可以提高查询效率。当然,添加索引是有维护代价的,所以添加时也要权衡一下。

联合索引

mysql的b+树索引遵循“最左前缀”原则,继续以上面的例子来说明,为了提高语句B的执行速度,我们添加了一个联合索引(username,password),特别注意这个联合索引的顺序,如果我们颠倒下顺序改成(password,username),这样查询能使用这个索引吗?答案是不能的!这是最左前缀的第一层含义:联合索引的多个字段中,只有当查询条件为联合索引的一个字段时,查询才能使用该索引。
现在,假设我们有一下三种查询情景:
1、查出用户名的第一个字是“张”开头的人的密码。即查询条件子句为"where username like '张%'"
2、查处用户名中含有“张”字的人的密码。即查询条件子句为"where username like '%张%'"
3、查出用户名以“张”字结尾的人的密码。即查询条件子句为"where username like '%张'"

以上三种情况下,只有第1种能够使用(username,password)联合索引来加快查询速度。这就是最左前缀的第二层含义:索引可以用于查询条件字段为索引字段,根据字段值最左若干个字符进行的模糊查询。

维护索引需要代价,所以有时候我们可以利用“最左前缀”原则减少索引数量,上面的(username,password)索引,也可用于根据username查询age的情况。当然,使用这个索引去查询age的时候是需要进行回表的,当这个需求(根据username查询age)也是高频请求时,我们可以创建(username,password,age)联合索引,这样,我们需要维护的索引数量不变。

创建索引时,我们也要考虑空间代价,使用较少的空间来创建索引
假设我们现在不需要通过username查询password了,相反,经常需要通过username查询age或通过age查询username,这时候,删掉(username,password)索引后,我们需要创建新的索引,我们有两种选择
1、(username,age)联合索引+age字段索引
2、(age,username)联合索引+username单字段索引
一般来说,username字段比age字段大的多,所以,我们应选择第一种,索引占用空间较小。

索引下推

对于user_table表,我们现在有(username,age)联合索引
如果现在有一个需求,查出名称中以“张”开头且年龄小于等于10的用户信息,语句C如下:"select * from user_table where username like '张%' and age > 10".
语句C有两种执行可能:
1、根据(username,age)联合索引查询所有满足名称以“张”开头的索引,然后回表查询出相应的全行数据,然后再筛选出满足年龄小于等于10的用户数据。过程如下图。

2、根据(username,age)联合索引查询所有满足名称以“张”开头的索引,然后直接再筛选出年龄小于等于10的索引,之后再回表查询全行数据。过程如下图。

明显的,第二种方式需要回表查询的全行数据比较少,这就是mysql的索引下推。mysql默认启用索引下推,我们也可以通过修改系统变量optimizer_switch的index_condition_pushdown标志来控制

SET optimizer_switch = 'index_condition_pushdown=off';
  • 注意点:
    1、innodb引擎的表,索引下推只能用于二级索引。

    就像之前提到的,innodb的主键索引树叶子结点上保存的是全行数据,所以这个时候索引下推并不会起到减少查询全行数据的效果。

    2、索引下推一般可用于所求查询字段(select列)不是/不全是联合索引的字段,查询条件为多条件查询且查询条件子句(where/order by)字段全是联合索引。

    假设表t有联合索引(a,b),下面语句可以使用索引下推提高效率
    select * from t where a > 2 and b > 10;

我们一般使用explain来查看语句是否使用索引

作者:跬步匠心
链接:https://www.jianshu.com/p/bdc9e57ccf8b
来源:简书
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

mysql索引篇之覆盖索引、联合索引、索引下推相关推荐

  1. 【MySQL高级篇】第06章_索引的数据结构

    第06章_索引的数据结构 1. 为什么使用索引 索引是存储引擎用于快速找到数据记录的一种数据结构,就好比一本教科书的目录部分,通过目录中找到对应文章的页码,便可快速定位到需要的文章.MySQL中也是一 ...

  2. MySQL进阶篇(03):合理的使用索引结构和查询

    本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.高性能索引 1.查询性能问题 在MySQL使用的过程中,所谓的性能问题,在大部分的场景下都是指查询的性能,导致查询缓慢的根本原因是数据量的 ...

  3. mysql 创建表普通索引_MySQL索引篇,创建表时创建索引

    索引对于MySQL数据库查询速度具有无可取代的作用,一个合适的索引能给数据查询的效率带来巨大的提升,本文来给大家讲讲如何创建索引,索引的最佳创建方式是在建表的时候就确定好要索引的字段并建立好索引. 索 ...

  4. mysql使用联合唯一索引会影响查询效率吗_想进大厂,这些Mysql索引底层知识你是必须知道的。...

    前言 上一篇总结了Mysql的锁机制,通过读者的反映和阅读量显示,总体还是不错的,感兴趣的可以阅读一下[]. 写了那么多的Mysql文章,有读者问我是不是dba,工作真的需要掌握那么深吗.我想说的是: ...

  5. mysql索引优化原则:覆盖索引、最左前缀原则、索引下推

    文章目录 前言 round1:覆盖索引 round2:最左前缀原则 round3:索引下推 小结 前言 在文章开始前,小编提出几个问题,读者可以思考一下如何回答.如果对于以下的问题,回答的模棱两可甚至 ...

  6. 【MySQL进阶-03】深入理解mysql的索引分类,覆盖索引,覆盖索引失效,回表,MRR

    MySql系列整体栏目 内容 链接地址 [一]深入理解mysql索引本质 https://blog.csdn.net/zhenghuishengq/article/details/121027025 ...

  7. mysql高级篇(二)mysql索引优化分析

    mysql高级篇笔记 mysql高级篇(一)mysql的安装配置.架构介绍及SQL语句的复习. mysql高级篇(二)mysql索引优化分析. mysql高级篇(三)查询截取分析(慢查询日志).主从复 ...

  8. MySQL高级篇知识点——索引优化与查询优化

    目录 1.数据准备 1.1.建库建表 1.2.创建相关函数 1.3.创建存储过程 1.4.调用存储过程 1.5.删除某表上的索引 2.索引失效案例 2.1.全值匹配 2.2.最佳左前缀匹配原则 2.3 ...

  9. mysql 回表 覆盖索引_MySQL 的覆盖索引与回表的使用方法

    两大类索引 使用的存储引擎:MySQL5.7 InnoDB 聚簇索引 * 如果表设置了主键,则主键就是聚簇索引 * 如果表没有主键,则会默认第一个NOT NULL,且唯一(UNIQUE)的列作为聚簇索 ...

最新文章

  1. 【重磅】马斯克遇终极麻烦:被起诉欺诈罪 或丢掉CEO职位 特斯拉暴跌约13%
  2. 第十五届全国大学生智能车竞赛线上竞赛方案(草案)
  3. 深入理解cookie和session
  4. 嵌入式软件架构设计分层思路
  5. 互联网日报 | 美团门票单日入园人次破500万;蔚来用户累计换电百万次;2020诺贝尔生理学或医学奖揭晓...
  6. 8月20日全球六大国际域名解析量变化情况统计报告
  7. 直播平台实现视频监控
  8. openpyxl 列 插入_openpyxl3.0.3 中文手册--插入删除行和列、移动单元格
  9. 【C语言数据结构】数组
  10. CPU的工作原理浅析
  11. PLC与7种常见输入输出设备的连接方式
  12. 基于python的RGB图像转灰度图
  13. Informix 错误码小结
  14. C++Primer 第8章IO流
  15. NFT是登记在区块链上的所有权证书
  16. 利用RunLoop空闲时间执行预缓存任务
  17. 电脑安装破解软件跟杀毒软件冲突怎么办
  18. 110配线架打法图解_配线架打线的方法以及110配线架的按照流程
  19. easy excel date 类型解析报错_【今日真题】鼓楼小学教师招聘2017年考试真题及答案解析(上)...
  20. MAC JDK 卸载方法(彻底卸载)

热门文章

  1. flask执行python脚本_如何在Flask中运行python脚本
  2. load和pageshow的区别
  3. Web应用_Tomcat部署及优化
  4. mysql榨包是什么意思_模块与包 Mysql与Oracle区别
  5. 城市地区级联二级下拉选择菜单js特效
  6. python数据可视化的特点_Python数据可视化 pyecharts实现各种统计图表过程详解
  7. word排版案例报告_停工不停学丨项目部开展Word办公软件使用技能培训
  8. ssdp协议 upnp_SSDP 简单服务发现协议
  9. python 正则表达式语法大全_Python 之父撰文回忆:为什么要创造 pgen 解析器?
  10. 2个红外传感器循迹原理_红外线光学气体浓度传感器作用原理