前言
之所以有这个最左前缀索引
归根结底是mysql的数据库结构 B+树
在实际问题中 比如
索引index (a,b,c)有三个字段,
使用查询语句select * from table where c = '1'
,sql语句不会走index索引的
select * from table where b =‘1’ and c ='2'
这个语句也不会走index索引
1. 定义
最左前缀匹配原则:在MySQL建立联合索引时会遵守最左前缀匹配原则,即最左优先,在检索数据时从联合索引的最左边开始匹配
为了更好辨别这种情况,通过建立表格以及索引的情况进行分析
2. 全索引顺序
建立一张表,建立一个联合索引,如果顺序颠倒,其实还是可以识别的,但是一定要有它的全部部分
建立表
CREATE TABLE staffs( id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, `name` VARCHAR(24) NOT NULL DEFAULT'' COMMENT'姓名', `age` INT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT'年龄', `pos` VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT'' COMMENT'职位', `add_time` TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT'入职时间' )CHARSET utf8 COMMENT'员工记录表'; INSERT INTO staffs(`name`,`age`,`pos`,`add_time`) VALUES('z3',22,'manager',NOW()); INSERT INTO staffs(`name`,`age`,`pos`,`add_time`) VALUES('July',23,'dev',NOW()); INSERT INTO staffs(`name`,`age`,`pos`,`add_time`) VALUES('2000',23,'dev',NOW());
建立索引ALTER TABLE staffs ADD INDEX index_staffs_nameAgePos(name,age,pos);
索引的顺序位name-age-pos
显示其索引有没有show index from staffs;
通过颠倒其左右顺序,其执行都是一样的
主要的语句是这三句
explain select *from staffs where name='z3'and age=22 and pos='manager';
explain select *from staffs where pos='manager' and name='z3'and age=22;
explain select *from staffs where age=22 and pos='manager' and name='z3';
以上三者的顺序颠倒,都使用到了联合索引
最主要是因为MySQL中有查询优化器explain,所以sql语句中字段的顺序不需要和联合索引定义的字段顺序相同,查询优化器会判断纠正这条SQL语句以什么样的顺序执行效率高,最后才能生成真正的执行计划
不论以何种顺序都可使用到联合索引
3. 部分索引顺序
3.1 正序
如果是按照顺序(缺胳膊断腿的),都是一样的
explain select *from staffs where name=‘z3’;
explain select *from staffs where name='z3’and age=22;
explain select *from staffs where name='z3’and age=22;
其type都是ref类型,但是其字段长度会有微小变化,也就是它定义的字长长度变化而已
3.2 乱序
如果部分索引的顺序打乱
只查第一个索引
explain select *from staffs where name='z3';
跳过中间的索引
explain select *from staffs where name='z3' and pos='manager';
只查最后的索引
explain select *from staffs where pos='manager';
可以发现正序的时候
如果缺胳膊少腿,也是按照正常的索引
即使跳过了中间的索引,也是可以使用到索引去查询
但是如果只查最后的索引
type就是all类型,直接整个表的查询了(这是因为没有从name一开始匹配,直接匹配pos的话,会显示无序,)
有些时候type就是index类型,这是因为还是可以通过索引进行查询
index是对所有索引树进行扫描,而all是对整个磁盘的数据进行全表扫描
4. 模糊索引
类似模糊索引就会使用到like的语句
所以下面的三条语句
如果复合最左前缀的话,会使用到range或者是index的类型进行索引
explain select *from staffs where name like '3%';
最左前缀索引,类型为index或者rangeexplain select *from staffs where name like '%3%';
类型为all,全表查询explain select *from staffs where name like '%3%';
,类型为all,全表查询
5. 范围索引
如果查询多个字段的时候,出现了中间是范围的话,建议删除该索引,剔除中间索引即可
具体思路如下
建立一张单表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS article( id INT(10) UNSIGNED NOT NULL PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, author_id INT(10) UNSIGNED NOT NULL, category_id INT(10) UNSIGNED NOT NULL, views INT(10) UNSIGNED NOT NULL, comments INT(10) UNSIGNED NOT NULL, title VARCHAR(255) NOT NULL, content TEXT NOT NULL ); INSERT INTO article(author_id,category_id,views,comments,title,content) VALUES (1,1,1,1,'1','1'), (2,2,2,2,'2','2'), (1,1,3,3,'3','3');
经过如下查询:
explain SELECT id, author_id FROM article WHERE category_id = 1 AND comments > 1 ORDER BY views DESC LIMIT 1;
发现其上面的单表查询,不是索引的话,他是进行了全表查询,而且在extra还出现了Using filesort等问题
所以思路可以有建立其复合索引
具体建立复合索引有两种方式:
create index idx_article_ccv on article(category_id,comments,views);
ALTER TABLE 'article' ADD INDEX idx_article_ccv ( 'category_id , 'comments', 'views' );
但这只是去除了它的范围,如果要去除Using filesort问题的话,还要将其中间的条件范围改为等于号才可满足
发现其思路不行,所以删除其索引 DROP INDEX idx_article_ccv ON article;
主要的原因是:
这是因为按照BTree索引的工作原理,先排序category_id,如果遇到相同的category_id则再排序comments,如果遇到相同的comments 则再排序views。
当comments字段在联合索引里处于中间位置时,因comments > 1条件是一个范围值(所谓range),MySQL无法利用索引再对后面的views部分进行检索,即range类型查询字段后面的索引无效。
所以建立复合索引是对的
但是其思路要避开中间那个范围的索引进去
只加入另外两个索引即可create index idx_article_cv on article(category_id, views);
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas ist das Präfixprinzip ganz links im MySQL-Index?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

InnoDB verwendet Redologs und undologische, um Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. 1.REDOLOogen zeichnen Datenseitenänderung auf, um die Wiederherstellung und die Durchführung der Crash -Wiederherstellung und der Transaktion sicherzustellen. 2.Strundologs zeichnet den ursprünglichen Datenwert auf und unterstützt Transaktionsrollback und MVCC.

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Die Verwendung von Temporary zeigt an, dass die Notwendigkeit, temporäre Tabellen in MySQL-Abfragen zu erstellen, die üblicherweise in der Reihenfolge mit unterschiedlichen, gruppby- oder nicht indizierten Spalten gefunden werden. Sie können das Auftreten von Indizes vermeiden und Abfragen umschreiben und die Abfrageleistung verbessern. Insbesondere bedeutet dies, dass MySQL temporäre Tabellen erstellen muss, um Abfragen zu verarbeiten. Dies tritt normalerweise auf, wenn: 1) Deduplizierung oder Gruppierung bei Verwendung von unterschiedlichem oder gruppy; 2) Sortieren Sie, wann OrderBy Nicht-Index-Spalten enthält. 3) Verwenden Sie eine komplexe Unterabfrage oder verbinden Sie Operationen. Optimierungsmethoden umfassen: 1) OrderBy und GroupB

MySQL/InnoDB unterstützt vier Transaktions -Isolationsstufen: ReadUnCommitt, Readcommidt, RepeatableAlead und Serializable. 1.Readuncommittes ermöglicht das Lesen von nicht übereinstimmenden Daten, was zu schmutzigem Lesen führen kann. 2. Readcommited vermeidet schmutziges Lesen, aber es kann nicht wiederholbare Lektüre auftreten. 3.Repeatableread ist die Standardebene, die schmutzige Lektüre und nicht wiederholbares Lesen vermeidet, aber Phantom-Lesen kann auftreten. V. Die Auswahl der geeigneten Isolationsstufe erfordert die Ausgleichsdatenkonsistenz und die Leistungsanforderungen.

MySQL eignet sich für Webanwendungen und Content -Management -Systeme und ist beliebt für Open Source, hohe Leistung und Benutzerfreundlichkeit. 1) Im Vergleich zu Postgresql führt MySQL in einfachen Abfragen und hohen gleichzeitigen Lesevorgängen besser ab. 2) Im Vergleich zu Oracle ist MySQL aufgrund seiner Open Source und niedrigen Kosten bei kleinen und mittleren Unternehmen beliebter. 3) Im Vergleich zu Microsoft SQL Server eignet sich MySQL besser für plattformübergreifende Anwendungen. 4) Im Gegensatz zu MongoDB eignet sich MySQL besser für strukturierte Daten und Transaktionsverarbeitung.

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

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