1、如果 A,B 两列都有索引,那么
select * from Table where A=a or B=b
会走索引码:
答案:会,因为 A,B都有索引;
2、如果 A,B有索引,但是C没有索引;
select * from Table where A=a or B=b or C =c;
会走索引吗?
答案:不会走,因为C是or的形式,且没有索引,看下面的分析:
3、如果 建了A B联合索引,但是查询的时候 是B A,会走索引吗?
select * from Table where B=b and A=a ;
答案: 会走索引,mysql会自动优化;
3、如果 建了A B联合索引,也建了 B,A 联合索引,但是查询的时候 是B A,会走那个索引吗?
select * from Table where B=b and A=a ;
答案: 不一定走 BA 索引,走那个索引,需要mysql会把sql优化,看 A列的数据过滤多,还是B的过滤多;,如果 A的列数据能过滤更多数据,那么会走AB,如果B的列能过滤更多数据,则走BA;
大家都知道,一条查询语句走了索引和没走索引的查询效率是非常大的,在我们建好了表,建好了索引后,但是一些不好的sql会导致我们的索引失效,下面介绍一下索引失效的几种情况
数据准备
新建一张学生表,并添加id为主键索引,name为普通索引,(name,age)为组合索引
CREATE TABLE `student` (
`id` int NOT NULL COMMENT 'id',
`name` varchar(255) COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL COMMENT '姓名',
`age` int DEFAULT NULL COMMENT '年龄',
`birthday` datetime DEFAULT NULL COMMENT '生日',
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `idx_name` (`name`) USING BTREE,
KEY `idx_name_age` (`name`,`age`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin
插入数据
INSERT INTO `student` VALUES (1, '张三', 18, '2021-12-23 17:12:44')
INSERT INTO `student` VALUES (2, '李四', 20, '2021-12-22 17:12:48')
1.查询条件中有or,即使有部分条件带索引也会失效
例:
explain SELECT * FROM `student` where id =1
此时命中主键索引,当查询语句带有or后
explain SELECT * FROM `student` where id =1 or birthday = "2021-12-23"
发现此时type=ALL,全表扫描,未命中索引
总结:查询条件中带有or,除非所有的查询条件都建有索引,否则索引失效
2.like查询是以%开头
例
explain select * from student where name = "张三"
非模糊查询,此时命中name索引,当使用模糊查询后
explain select * from student where name like "%三"
发现此时type=ALL,全表扫描,未命中索引
3.如果列类型是字符串,那在查询条件中需要将数据用引号引用起来,否则不走索引
例
explain select * from student where name = "张三"
此时命中name索引,当数据未携带引号后
explain select * from student where name = 2222
此时未命中name索引,全表扫描
总结:字符串的索引字段在查询是数据需要用引号引用
4.索引列上参与计算会导致索引失效
例
explain select * from student where id-1 = 1
查询条件为id,但是并没有命中主键索引,因为在索引列上参与了计算
正例
select * from student where id = 2
总结:将参与计算的数值先算好,再查询
5.违背最左匹配原则
例
explain select * from student where age =18
age的索引是和建立再(name,age)组合索引的基础上,当查询条件中没有第一个组合索引的字段(name)会导致索引失效
正例
explain select * from student where age =18 and name ="张三"
此时才会命中name和(name,age)这个索引
6.如果mysql估计全表扫描要比使用索引要快,会不适用索引
7.other
1) 没有查询条件,或者查询条件没有建立索引
2) 在查询条件上没有使用引导列
3) 查询的数量是大表的大部分,应该是30%以上。
4) 索引本身失效
5) 查询条件使用函数在索引列上,或者 对索引列进行运算, 运算包括(+,-,*,/,! 等) 错误的例子:select * from test where id-1=9正确的例子:select * from test where id=10
6) 对小表查询
7) 提示不使用索引
8) 统计数据不真实
9) CBO计算走索引花费过大的情况。其实也包含了上面的情况,这里指的是表占有的block要比索引小。
10)隐式转换导致索引失效.这一点应当引起重视.也是开发中经常会犯的错误. 由于表的字段tu_mdn定义为varchar2(20),但在查询时把该字段作为number类型以where条件传给Oracle,这样会导致索引失效. 错误的例子:select * from test where tu_mdn=13333333333正确的例子:select * from test where tu_mdn='13333333333'
12) 1,<>2,单独的>,<,(有时会用到,有时不会)
13,like "%_" 百分号在前.
4,表没分析.
15,单独引用复合索引里非第一位置的索引列.
16,字符型字段为数字时在where条件里不添加引号.
17,对索引列进行运算.需要建立函数索引.
18,not in ,not exist.
19,当变量采用的是times变量,而表的字段采用的是date变量时.或相反情况。
20,B-tree索引 is null不会走,is not null会走,位图索引 is null,is not null 都会走
21,联合索引 is not null 只要在建立的索引列(不分先后)都会走, in null时 必须要和建立索引第一列一起使用,当建立索引第一位置条件是is null 时,其他建立索引的列可以是is null(但必须在所有列 都满足is null的时候),或者=一个值; 当建立索引的第一位置是=一个值时,其他索引列可以是任何情况(包括is null =一个值),以上两种情况索引都会走。其他情况不会走。
说明:不要以为唯一索引影响了 insert 速度,这个速度损耗可以忽略,但提高查找速度是明显的。
某个字段在SELECT语句的 WHERE 条件中经常被使用到,那么就需要给这个字段创建索引了。尤其是在
数据量大的情况下,创建普通索引就可以大幅提升数据查询的效率。
比如student_info数据表(含100万条数据),假设我们想要查询 student_id=123110 的用户信息。
索引就是让数据按照某种顺序进行存储或检索,因此当我们使用 GROUP BY 对数据进行分组查询,或者
使用 ORDER BY 对数据进行排序的时候,就需要 对分组或者排序的字段进行索引 。如果待排序的列有多
个,那么可以在这些列上建立 组合索引 。
对数据按照某个条件进行查询后再进行 UPDATE 或 DELETE 的 *** 作,如果对 WHERE 字段创建了索引,就
能大幅提升效率。原理是因为我们需要先根据 WHERE 条件列检索出来这条记录,然后再对它进行更新或
删除。如果进行更新的时候,更新的字段是非索引字段,提升的效率会更明显,这是因为非索引字段更
新不需要对索引进行维护。
有时候我们需要对某个字段进行去重,使用 DISTINCT,那么对这个字段创建索引,也会提升查询效率。
比如,我们想要查询课程表中不同的 student_id 都有哪些,如果我们没有对 student_id 创建索引,执行
SQL 语句:
运行结果(600637 条记录,运行时间 0.683s ):
如果我们对 student_id 创建索引,再执行 SQL 语句:
运行结果(600637 条记录,运行时间 0.010s ):
你能看到 SQL 查询效率有了提升,同时显示出来的 student_id 还是按照 递增的顺序 进行展示的。这是因
为索引会对数据按照某种顺序进行排序,所以在去重的时候也会快很多。
首先, 连接表的数量尽量不要超过 3 张 ,因为每增加一张表就相当于增加了一次嵌套的循环,数量级增
长会非常快,严重影响查询的效率。
其次, 对 WHERE 条件创建索引 ,因为 WHERE 才是对数据条件的过滤。如果在数据量非常大的情况下,
没有 WHERE 条件过滤是非常可怕的。
最后, 对用于连接的字段创建索引 ,并且该字段在多张表中的 类型必须一致 。比如 course_id 在
student_info 表和 course 表中都为 int(11) 类型,而不能一个为 int 另一个为 varchar 类型。
举个例子,如果我们只对 student_id 创建索引,执行 SQL 语句:
运行结果(1 条数据,运行时间 0.189s ):
这里我们对 name 创建索引,再执行上面的 SQL 语句,运行时间为 0.002s 。
创建一张商户表,因为地址字段比较长,在地址字段上建立前缀索引
问题是,截取多少呢?截取得多了,达不到节省索引存储空间的目的;截取得少了,重复内容太多,字
段的散列度(选择性)会降低。 怎么计算不同的长度的选择性呢?
先看一下字段在全部数据中的选择度:
通过不同长度去计算,与全表的选择性对比:
公式:
例如:
引申另一个问题:索引列前缀对排序的影响
拓展:Alibaba《Java开发手册》
【 强制 】在 varchar 字段上建立索引时,必须指定索引长度,没必要对全字段建立索引,根据实际文本
区分度决定索引长度。
说明:索引的长度与区分度是一对矛盾体,一般对字符串类型数据,长度为 20 的索引,区分度会 高达
90% 以上 ,可以使用 count(distinct left(列名, 索引长度))/count(*)的区分度来确定。
这样也可以较少的建立一些索引。同时,由于"最左前缀原则",可以增加联合索引的使用率。
结论:在数据表中的数据行数比较少的情况下,比如不到 1000 行,是不需要创建索引的。
举例1:要在 100 万行数据中查找其中的 50 万行(比如性别为男的数据),一旦创建了索引,你需要先
访问 50 万次索引,然后再访问 50 万次数据表,这样加起来的开销比不使用索引可能还要大。
举例2:假设有一个学生表,学生总数为 100 万人,男性只有 10 个人,也就是占总人口的 10 万分之 1。
学生表 student_gender 结构如下。其中数据表中的 student_gender 字段取值为 0 或 1,0 代表女性,1 代
表男性。
如果我们要筛选出这个学生表中的男性,可以使用:
运行结果(10 条数据,运行时间 0.696s ):
结论:当数据重复度大,比如 高于 10% 的时候,也不需要对这个字段使用索引。
例如身份z、UUID(在索引比较时需要转为ASCII,并且插入时可能造成页分裂)、MD5、HASH、无序长字
符串等。
① 冗余索引
举例:建表语句如下
我们知道,通过 idx_name_birthday_phone_number 索引就可以对 name 列进行快速搜索,再创建一
个专门针对 name 列的索引就算是一个 冗余索引 ,维护这个索引只会增加维护的成本,并不会对搜索有
什么好处。
② 重复索引
另一种情况,我们可能会对某个列 重复建立索引 ,比方说这样:
我们看到,col1 既是主键、又给它定义为一个唯一索引,还给它定义了一个普通索引,可是主键本身就
会生成聚簇索引,所以定义的唯一索引和普通索引是重复的,这种情况要避免。
欢迎共同进步:
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