mysql 覆盖式索引_【MySQL】性能优化之 覆盖索引
一个包含查询所需的字段的索引称为 covering index 覆盖索引。MySQL只需要通过索引就可以返回查询所需要的数据,而不必在查到索引之后进行回表操作,减少IO,提供效率。
当你对一个sql 使用explain statement 查看一个sql的执行计划时,在EXPLAIN的Extra列出现Using Index提示时,就说明该select查询使用了覆盖索引。
【使用场景】
生产过程中遇到的一个例子,且先不讨论 count(字段)还是 count(*)
root@yang 06:38:34>select count(o.order_id) as cnt from `order` o WHERE o.settle_type = 2 and o.order_status = 2 and o.buyer_id=1979459339672858;
+------+
| cnt |
+------+
| 7574 |
+------+
1 row in set (0.22 sec)
root@yang 06:36:38>explain select count(o.order_id) as cnt from `order` o WHERE o.settle_type = 2 and o.order_status = 2 and o.buyer_id=1979459339672858;
+----+-------------+-------+-------------+-----------------------+-----------------------+---------+------+------+-----------------------------------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------------+-----------------------+-----------------------+---------+------+------+-----------------------------------------------------+
| 1 | SIMPLE | o | index_merge | buyer_id,order_status | buyer_id,order_status | 9,1 | NULL | 3852 | Using intersect(buyer_id,order_status); Using where |
+----+-------------+-------+-------------+-----------------------+-----------------------+---------+------+------+-----------------------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
上述select语句的执行计划使用了index_merge 索引聚合,整体sql执行花费0.22s 。根据查询条件对表结构进行如下调整:
root@yang 06:33:14>alter table `ordert` add key ind_od_bid_st_ty_oid(`buyer_id`,`order_status`,`settle_type`,`order_id`);
Query OK, 0 rows affected (3.00 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
root@yang 06:38:50>explain select count(o.order_id) as cnt from `ordert` o WHERE o.settle_type = 2 and o.order_status = 2 and o.buyer_id=1979459339672858;
+----+-------------+-------+------+----------------------+----------------------+---------+-------------------+-------+--------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+----------------------+----------------------+---------+-------------------+-------+--------------------------+
| 1 | SIMPLE | o | ref | ind_od_bid_st_ty_oid | ind_od_bid_st_ty_oid | 11 | const,const,const | 15242 | Using where; Using index |
+----+-------------+-------+------+----------------------+----------------------+---------+-------------------+-------+--------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
执行计划使用了 using index --覆盖索引而且执行时间由0.22s,下降到小于0.01s。
root@yang 06:39:06>select count(o.order_id) as cnt from `ordert` o WHERE o.settle_type = 2 and o.order_status = 2 and o.buyer_id=1979459339672858;
+------+
| cnt |
+------+
| 7574 |
+------+
1 row in set (0.00 sec)
【覆盖索引的限制】
遇到以下情况,执行计划不会选择覆盖查询:
1select选择的字段中含有不在索引中的字段 ,也即索引没有覆盖全部的列。
2 where 条件中不能含有对索引进行like的操作。
root@odbsyunying 08:18:15>explain select count(*) as cnt from `ordert` o WHERE o.settle_type = 2
> and o.order_status = 2
> and o.buyer_id like '1979459339672858' \G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: o
type: index
possible_keys: ind_od_bid_st_ty_oid
key: ind_od_bid_st_ty_oid
key_len: 19
ref: NULL
rows: 767466 ---覆盖索引扫描
Extra: Using where; Using index
1 row in set (0.00 sec)
MySQL之高效覆盖索引
2010-10-25 22:04:25
分类: Mysql/postgreSQL
mysql中的一种十分高效有用的索引---覆盖索引。
覆盖索引用通俗的话讲就是在select的时候只用去读取索引而取得数据,无需进行二次select相关表。这样的索引的叶子节点上面也包含了他们索引的数据。
select * from table_name;
select id,name from table_name;
在多数情况下,我们只应该去查询我们有必要知道的列,这样一来网络之间传送的数据包小了,减少了网络通信,你查询的速度自然会得到提升。
select a from table_name where b ·····;这样的一个查询,都知道索引应该加在b上面,
查询的处理过程:
首先去检索b索引找到与其对应的索引,
然后根据索引区检索正确的数据行。
这样一来一去就是两次检索,能不能通过一次检索而得到数据呢?
如果希望通过一次检索得到数据,那么索引上面就应该包含其索引相对的数据,这样可能吗?
读到这,当然知道可能.
alter table_name add index (b,a);
添加一个这样的索引就能实现了,
查看是否使用了覆盖索引;
explain select ·····;
·······
·······
······
extra:use index
如果出现了红色的字体部分,就表示使用了覆盖索引。
INNODB引擎在覆盖索引上面更进一步:
innodb引擎的所有储存了主键ID,事务ID,回滚指针,非主键ID,
他的查询就会是非主键ID也可覆盖来取得主键ID。
3.2、覆盖索引(Covering Indexes) 如果索引包含满足查询的所有数据,就称为覆盖索引。覆盖索引是一种非常强大的工具,能大大提高查询性能。只需要读取索引而不用读取数据有以下一些优点: (1)索引项通常比记录要小,所以MySQL访问更少的数据; (2)索引都按值的大小顺序存储,相对于随机访问记录,需要更少的I/O; (3)大多数据引擎能更好的缓存索引。比如MyISAM只缓存索引。 (4)覆盖索引对于InnoDB表尤其有用,因为InnoDB使用聚集索引组织数据,如果二级索引中包含查询所需的数据,就不再需要在聚集索引中查找了。 覆盖索引不能是任何索引,只有B-TREE索引存储相应的值。而且不同的存储引擎实现覆盖索引的方式都不同,并不是所有存储引擎都支持覆盖索引(Memory和Falcon就不支持)。 对于索引覆盖查询(index-covered query),使用EXPLAIN时,可以在Extra一列中看到“Using index”。例如,在sakila的inventory表中,有一个组合索引(store_id,film_id),对于只需要访问这两列的查询,MySQL就可以使用索引,如下:
mysql> EXPLAIN SELECT store_id, film_id FROM sakila.inventory\G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: inventory
type: index
possible_keys: NULL
key: idx_store_id_film_id
key_len: 3
ref: NULL
rows: 5007
Extra: Using index
1 row in set (0.17 sec)
在大多数引擎中,只有当查询语句所访问的列是索引的一部分时,索引才会覆盖。但是,InnoDB不限于此,InnoDB的二级索引在叶子节点中存储了primary key的值。因此,sakila.actor表使用InnoDB,而且对于是last_name上有索引,所以,索引能覆盖那些访问actor_id的查询,如:
mysql> EXPLAIN SELECT actor_id, last_name
-> FROM sakila.actor WHERE last_name = 'HOPPER'\G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: actor
type: ref
possible_keys: idx_actor_last_name
key: idx_actor_last_name
key_len: 137
ref: const
rows: 2
Extra: Using where; Using index
mysql 覆盖式索引_【MySQL】性能优化之 覆盖索引相关推荐
- 数据库查询性能优化之利器—索引(二)
数据库查询性能优化之利器-索引(二) 在前面一篇文章中谈到适当地建立索引能够大幅度地提升SQL语句查询速度,然而并不是在什么情况下都适合建立索引,下面来谈一下什么情况下适合建立索引.建立什么样的索引以 ...
- mysql 前索引_MySQL查询性能优化前,必须先掌握MySQL索引理论
数据库索引在平时的工作是必备的,怎么建好索引,怎么使用索引,可以提高数据的查询效率.而且在面试过程,数据库的索引也是必问的知识点,比如: 索引底层结构选型,那为什么选择B+树? 不同存储引擎的索引的体 ...
- mysql同时满足升序和降序_MySQL性能优化(三):索引
点击上方蓝色"码农架构",选择"设为星标" 专注于高可用.高性能.高并发类技术分享! 索引原理 如果一本新华字典假如没有目录,想要查找某个字,就不得不从第一页开 ...
- mysql 去掉复合索引_MySQL性能优化[实践篇]-复合索引实例
上篇文章最后提了个问题 假设某个表有一个**复合索引(c1,c2,c3,c4)**,问以下查询中只能使用该复合索引的c1,c2,c3部分的有那些 1. where c1=x and c2=x and ...
- mysql联合索引查找过程_(MYSQL)回表查询原理,利用联合索引实现索引覆盖
一.什么是回表查询? 这先要从InnoDB的索引实现说起,InnoDB有两大类索引: 聚集索引(clustered index) 普通索引(secondary index) InnoDB聚集索引和普通 ...
- mysql数据库容量估算_数据库性能与容量评估
一.数据库设计 1.表结构设计 -表中的自增列(auto_increment属性)推荐使用bigint类型 -首选使用非空的唯一键, 其次选择自增列或发号器 不使用更新频繁的列,尽量不选择字符串列,不 ...
- mysql版本不一致会导致uuid_MySQL性能优化和高可用架构建议
1.主从复制binlog_format要使用row,statement会导致主从数据不一致(基于语句,rand或uuid等函数没法恢复) 2.如果使用binlog恢复数据,标准做法是用mysqlbin ...
- 【MySQL】MySQL开发注意事项与SQL性能优化步骤
MySQL简介 地表最流行数据库 名副其实 什么是MySQL? 世界上应用最广泛且灵活的开源关系数据库 MySQL 是应用最广泛的开源关系数据库,是许多常见网站,应用程序和商业产品使用的主要关系数据存 ...
- mysql数据库前端缓存_MySQL数据库性能优化--缓存参数优化
在平时被问及最多的问题就是关于 MySQL 数据库性能优化方面的问题,所以最近打算写一个MySQL数据库性能优化方面的系列文章,希望对初中级 MySQL DBA 以及其他对 MySQL 性能优化感兴趣 ...
- mysql 非自然月统计_MySQL性能优化 — 实践篇1
点赞再看,养成习惯,微信搜一搜[一角钱小助手]关注更多原创技术文章. 本文 GitHub org_hejianhui/JavaStudy 已收录,有我的系列文章. 前言 MySQL索引底层数据结构与算 ...
最新文章
- 如何创建.gitignore文件,忽略git不必要提交的文件
- vue判断离开当前页面_js监听用户进入和离开当前页面
- ZLAN串口转接以太网ZLSN3003S
- 三种方式实现观察者模式 及 Spring中的事件编程模型
- echarts geo地图示例_干货|Pyecharts绘制好看的交互式地图教程
- __name__=='__main__'的理解和使用
- 剑指Offer_编程题 不用加减乘除做加法
- C++中private成员变量和protect成员变量的区别
- Redis宕机数据丢失解决方案,不吃透都对不起自己
- 数值计算方法(零)——运算的要求+基本算法
- 必备天气预报界面APP应用设计灵感,出门瞅一瞅~
- git pull命令模式
- docker容器和宿主机时间不一致的问题
- PDF格式分析(六十五) Text 文字——字体数据结构
- OpenCV 与 Matlab 中最小二乘法拟合直线数据不一致的问题
- 【软件开发规范五】《用户需求及规格说明书》
- VOC2007/2012数据集解析
- 国际云安全证书CCSK让他们在职场中脱颖而出
- 利用“顺丰速运”下发GuLoader恶意软件的风险分析
- 自动控制系统的时域分析法——一阶系统的时域分析