MySQL 中的覆盖索引、复合索引和列索引
了解不同类型的索引可以显着提高 MySQL 查询性能。在本文中,我们将深入研究覆盖索引、复合索引和列索引,并解决有关其使用的常见问题。
覆盖索引与列索引
A 覆盖索引 包括查询检索到的所有列,不包括 WHERE 子句中使用的列。它允许查询引擎直接从索引检索必要的数据,而无需访问表数据。另一方面,列索引是在单个列上创建的。
复合索引与列索引
复合索引是在多个列上创建的列。索引定义中列的顺序至关重要,因为只有复合索引的最左边部分可用于索引。如果复合索引定义为 (col3, col4) 并且查询在 WHERE 子句中仅使用 col3,则只会使用复合索引的一部分。
查询中的索引使用
MySQL通常为特定查询选择基数最高的索引。在不同列上存在单独索引的情况下,具有更多不同值的索引将是首选。通常不可能在单个查询中对同一个表使用多个索引。但是,可以使用子查询或复合索引作为解决方法。
性能影响
使用覆盖索引可以通过消除访问表数据的需要来显着提高性能。但是,创建过多的覆盖索引可能会导致索引膨胀和性能下降。当查询涉及多个列时,复合索引通常比列索引更有效。
MyISAM 与 InnoDB 差异
MyISAM 和 InnoDB 存储引擎之间的索引行为略有不同。在InnoDB中,主键隐式地包含在所有二级索引中,使它们成为有效的复合索引。因此,即使 WHERE 子句中未显式使用主键,InnoDB 也能有效地使用覆盖索引。另一方面,MyISAM 没有这种行为。
以上是覆盖索引、复合索引或列索引:我应该使用哪种 MySQL 索引?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

InnoDB使用redologs和undologs确保数据一致性和可靠性。1.redologs记录数据页修改,确保崩溃恢复和事务持久性。2.undologs记录数据原始值,支持事务回滚和MVCC。

EXPLAIN命令的关键指标包括type、key、rows和Extra。1)type反映查询的访问类型,值越高效率越高,如const优于ALL。2)key显示使用的索引,NULL表示无索引。3)rows预估扫描行数,影响查询性能。4)Extra提供额外信息,如Usingfilesort提示需要优化。

Usingtemporary在MySQL查询中表示需要创建临时表,常见于使用DISTINCT、GROUPBY或非索引列的ORDERBY。可以通过优化索引和重写查询避免其出现,提升查询性能。具体来说,Usingtemporary出现在EXPLAIN输出中时,意味着MySQL需要创建临时表来处理查询。这通常发生在以下情况:1)使用DISTINCT或GROUPBY时进行去重或分组;2)ORDERBY包含非索引列时进行排序;3)使用复杂的子查询或联接操作。优化方法包括:1)为ORDERBY和GROUPB

MySQL/InnoDB支持四种事务隔离级别:ReadUncommitted、ReadCommitted、RepeatableRead和Serializable。1.ReadUncommitted允许读取未提交数据,可能导致脏读。2.ReadCommitted避免脏读,但可能发生不可重复读。3.RepeatableRead是默认级别,避免脏读和不可重复读,但可能发生幻读。4.Serializable避免所有并发问题,但降低并发性。选择合适的隔离级别需平衡数据一致性和性能需求。

MySQL适合Web应用和内容管理系统,因其开源、高性能和易用性而受欢迎。1)与PostgreSQL相比,MySQL在简单查询和高并发读操作上表现更好。2)相较Oracle,MySQL因开源和低成本更受中小企业青睐。3)对比MicrosoftSQLServer,MySQL更适合跨平台应用。4)与MongoDB不同,MySQL更适用于结构化数据和事务处理。

MySQL索引基数对查询性能有显着影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。

MySQL学习路径包括基础知识、核心概念、使用示例和优化技巧。1)了解表、行、列、SQL查询等基础概念。2)学习MySQL的定义、工作原理和优势。3)掌握基本CRUD操作和高级用法,如索引和存储过程。4)熟悉常见错误调试和性能优化建议,如合理使用索引和优化查询。通过这些步骤,你将全面掌握MySQL的使用和优化。

MySQL在现实世界的应用包括基础数据库设计和复杂查询优化。1)基本用法:用于存储和管理用户数据,如插入、查询、更新和删除用户信息。2)高级用法:处理复杂业务逻辑,如电子商务平台的订单和库存管理。3)性能优化:通过合理使用索引、分区表和查询缓存来提升性能。


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