比如您的某个表有一个时间列，恰好您把聚合索引建立在了该列，这时您查询2004年1月1日至2004年10月1日之间的全部数据时，这个速度就将是很快的，因为您的这本字典正文是按日期进行排序的，聚类索引只需要找到要检索的所有数据中的开头和结尾数据即可...从我们前面谈到的聚集索引的定义我们可以看出，使用聚集索引的最大好处就是能够根据查询要求，迅速缩小查询范围，避免全表扫描。...在实际应用中，因为ID号是自动生成的，我们并不知道每条记录的ID号，所以我们很难在实践中用ID号来进行查询。这就使让ID号这个主键作为聚集索引成为一种资源浪费。...3、把所有需要提高查询速度的字段都加进聚集索引，以提高查询速度 上面已经谈到：在进行数据查询时都离不开字段的是“日期”还有用户本身的“用户名”。...因为涉及子查询，我们试验这次用SQL SERVER自带的pubs数据库。
从我们前面谈到的聚集索引的定义我们可以看出，使用聚集索引的最大好处就是能够根据查询要求，迅速缩小查询范围，避免全表扫描。...3、把所有需要提高查询速度的字段都加进聚集索引，以提高查询速度 上面已经谈到：在进行数据查询时都离不开字段的是“日期”还有用户本身的“用户名”。...因为涉及子查询，我们试验这次用SQL SERVER自带的pubs数据库。...在前面的讨论中我们已经提到了，聚集索引有两个最大的优势： 1、以最快的速度缩小查询范围。 2、以最快的速度进行字段排序。 第1条多用在查询优化时，而第2条多用在进行分页时的数据排序。...用户在写入记录时，这个列自动写入当时的时间，时间精确到毫秒。即使这样，为了避免可能性很小的重合，还要在此列上创建UNIQUE约束。将此日期列作为聚集索引列。
这种方法的缺点是在重新组织数据方面没有聚集索引的除去/重新创建操作有效。 重新创建聚集索引将对数据进行重新组织，其结果是使数据页填满。填满程度可以使用 FILLFACTOR 选项进行配置。...，数据在物理上随机存放在数据页上，在范围查找时，必须执行一次表扫描才能找到这一范围内的全部行。...，数据在物理上按顺序在数据页上，重复值也排列在一起，因而在范围查找时，可以先找到这个范围的起末点，且只在这个范围内扫描数据页，避免了大范围扫描，提高了查询速度。...运行时逐列计算得到的，因此它不得不进行表搜索，而没有使用该列上面的索引； 如果这些结果在查询编译时就能得到，那么就可以被SQL优化器优化，使用索引，避免表搜索，因此将SQL重写成下面这样： select...从以上这些例子可以看出，SQL优化的实质就是在结果正确的前提下，用优化器可以识别的语句，充份利用索引，减少表扫描的I/O次数，尽量避免表搜索的发生。
与此类似，当执行下面这样一条SQL语句时，假如没有索引，数据库如何查找到相对应的记录呢？...这就是通常所说的回表或者二次查询：使用聚集索引查询可以直接定位到记录，而普通索引通常需要扫描两遍索引树，即先通过普通索引定位到主键值，在通过聚集索引定位到行记录，这就是所谓的回表查询，它的性能比扫描一遍索引树低...一目了然，当我们再执行SELECT score FROM student WHERE name='叶良辰';时，可以直接通过扫描非聚集索引直接获取score的值，而不再需要到聚集索引上二次扫描了。...在实现数据的参考完整性方面可以加速表与表之间的连接。 在使用分组和排序子句进行数据查询时也可以显著减少查询中分组和排序的时间。 既然索引这么好，那么我们是不是尽情使用索引呢？...基数根据被存储为整数的统计数据计数，所以即使对于小型表，该值也没有必要是精确的。基数越大，当进行联合时，MySQL 使用该索引的机会就越大。 Sub_part 表示列中被编入索引的字符的数量。
执行引擎中是如何执行的： 1)Sales表在ProductID列上有一个非聚集索引，因此它查找非聚集索引树找出ProductID=112的记录; 2)包含ProductID = 112记录的索引页也包括所有的聚集索引键...，数据在物理上随机存放在数据页上，在范围查找时，必须执行一次表扫描才能找到这一范围内的全部行。...，数据在物理上按顺序在数据页上，重复值也排列在一起，因而在范围查找时，可以先找到这个范围的起末点，且只在这个范围内扫描数据页，避免了大范围扫描，提高了查询速度。...运行时逐列计算得到的，因此它不得不进行表搜索，而没有使用该列上面的索引； 如果这些结果在查询编译时就能得到，那么就可以被SQL优化器优化，使用索引，避免表搜索，因此将SQL重写成下面这样： select...从以上这些例子可以看出，SQL优化的实质就是在结果正确的前提下，用优化器可以识别的语句，充份利用索引，减少表扫描的I/O次数，尽量避免表搜索的发生。
按照主键B+树的排列方式存放，子节点存放的就是数据。 如果没有主键，以第一列为聚集索引. 只有一个聚集索引。 普通索引指向聚集索引。 非聚集索引： 属于MyIsam。...非聚集索引在查询的时候可以的话就避免二次查询，这样性能会大幅提升。 不是所有的表都适合建立索引，只有数据量大表才适合建立索引，且建立在选择性高的列上面性能会更好。...单路排序：从磁盘读取查询需要的所有列，按照order by列在buffer对它们进行排序，然后扫描排序后的列进行输出，效率更高一点，但是它会使用更多的空间，因为它把每一行都保存在内存中了 优化策略:...rows 这里是执行计划中估算的扫描行数，不是精确值。 Extra 关于MYSQL如何解析查询的额外信息。...loosescan(m..n) 5.6.x之后引入的优化子查询的新特性之一，在in()类型的子查询中，子查询返回的可能有重复记录时，就可能出现这个。
和 Key[i+1] 之间，则从 Son 所指的子结点继续查找，直到在某结点中查找成功；或直至找到叶结点且叶结点中的查找仍不成功时，查找过程失败。...接着，我们使用以下图片演示如何生成 B-Tree （ M=4 ，依次插入 1~6 ）： 从图可见，当我们插入关键字 4 时，由于原结点已经满了，故进行分裂，基本按一半的原则进行分裂，然后取出中间的关键字...多数查询可以仅扫描少量索引页及数据页，而不是遍历所有数据页。 B ） 对于非聚集索引，有些查询甚至可以不访问数据页。 C ） 聚集索引可以避免数据插入操作集中于表的最后一个数据页。 ...1 ）聚集索引与查询操作 如上图，我们在名字字段上建立聚集索引，当需要在根据 此字段 查找特定的记录时，数据库系统会根据 特定的系统表 查找的此索引的根，然后根据指针查找下一个，直到找到。...在索引覆盖的情况下，包含两种索引扫描： A） 匹配索引扫描 B） 非匹配索引扫描 1 ）匹配索引扫描 此类索引扫描可以让我们省去访问数据页的步骤，当查询仅返回一行数据时，性能提高是有限的，但在范围查询的情况下
因为innoDB引擎（OLTP联机事务处理），它不像MyISAM引擎（OLAP联机分析处理）那样内置了一个计数器，在count时，直接从计数器取数据。...表很小，大约少于10行，这个没有什么危害，因为即使你有索引，优化器也会判断在边读索引边取数据时，直接全表扫描快些 你在一个where字句中使用含有索引的列，但这个列的值很集中化，比如字段...cardinality)，因此可能会选择全表扫描 表编码不同 最左前缀匹配原则： 在mysql建立联合索引时会遵循最左前缀匹配的原则，即最左优先，在检索数据时从联合索引的最左边开始匹配 示例：对列col1...SELECT * FROM test WHERE col1=“1” AND clo2=“2” AND clo4=“4”这个查询语句执行时会依照最左前缀匹配原则，检索时会使用索引(col1,col2)进行数据匹配...AND clo1=“1” 只要不是其中某个过滤字段在大多数场景下能过滤90%以上的数据，而其他的过滤字段会频繁的更新，一般更倾向于创建组合索引 避免使用子查询，可用left join表连接取代之。
1]之间，则从Son[i]所指的子结点继续查找，直到在某结点中查找成功；或直至找到叶结点且叶结点中的查找仍不成功时，查找过程失败。...接着，我们使用以下图片演示如何生成B-Tree（M=4，依次插入1~6）： 从图可见，当我们插入关键字4时，由于原结点已经满了，故进行分裂，基本按一半的原则进行分裂，然后取出中间的关键字2，升级（这里是成为根结点...多数查询可以仅扫描少量索引页及数据页，而不是遍历所有数据页。 B）对于非聚集索引，有些查询甚至可以不访问数据页。 C）聚集索引可以避免数据插入操作集中于表的最后一个数据页。...1）聚集索引与查询操作 如上图，我们在名字字段上建立聚集索引，当需要在根据此字段查找特定的记录时，数据库系统会根据特定的系统表查找的此索引的根，然后根据指针查找下一个，直到找到。...在索引覆盖的情况下，包含两种索引扫描： A）匹配索引扫描 B）非匹配索引扫描 1）匹配索引扫描 此类索引扫描可以让我们省去访问数据页的步骤，当查询仅返回一行数据时，性能提高是有限的，但在范围查询的情况下
索引的定义 是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构 mysql的索引是存储引擎层而不是在服务器层实现的，所以并没有统一的索引标准 索引好比书的目录，通过目录可以快速搜索到想要查找的内容，要了解索引的利弊...1 主键索引和唯一索引 2 覆盖索引 (利用覆盖索引来进行查询操作，避免回表(开发手册索引规约)) 3 前缀索引 联合索引 联合索引又叫复合索引，是在表中2个或2个以上的列创建的索引，利用索引中的附加列可以缩小检索的段池范围...sex，status等） 很少查询的列不要使用索引 大数据类型字段不要使用索引 尽量避免使用Null，应该指定列为NOT NULL 使用不到索引的情况 1 联合索引中第一个查询条件不是最左索引列以及第一个查询条件不是最左前缀列...2 ❇️模糊查询条件列最左以通配符"%"开始(可以考虑放在子查询中) 3 查询字段上有索引，但是使用了函数运算 Mysql如何为表字段添加索引 1.添加PRIMARY KEY（主键索引） ALTER...3 全表扫描有哪些情况 3 当数据表中A、B字段做了组合索引，那么单独使用A或单独使用B会有索引效果吗？（使用like查询如何有索引效果）
对于返回有序结果集的查询，搜索那些无序的索引页需要进行额外处理。...查询可能需要进行额外的页切换，虽然一个额外的页切换在一个长时间运行里是无关紧要的，但是如果有个好几百页偏离顺序的非常大的表的情形，这就很糟糕了。 2....虽然在一个有频繁数据插入的应用程序里这也许有帮助，但是设置一个fill factor(填充因子)会在索引页上留下空间，服务器内部碎片会导致索引尺寸增加，从而在返回需要的数据时要执行额外的读操作，这些额外的读操作会降低查询的性能...另外，用DROP INDEX和CREATE INDEX重建聚集索引时会引起非聚集索引重建两次。删除聚集索引时非聚集索引的行指针会指向数据堆，聚集索引重建时非聚集索引的行指针又会指回聚集索引的行位置。...使用DROP_EXISTING子句重建索引 为了避免在重建聚集索引时表上的非聚集索引重建两次，可以使用带DROP_EXISTING子句的CREATE INDEX语句。
但结果确实有顺序的，一定在某个时刻进行了排序 那么是在什么时候进行的排序，是在插入的时候，还是在查询的时候？...那么MySQL是如何存储这些数据的呢，还记得B+数的节点吗，在Innodb的这颗B+树中，节点被称为页，一页是16kb，而MySQL在进行数据检索时，每一次进行磁盘IO都会拉取一页的数据，也就是一次读取...一张表只有一个聚集索引，不过可以有多个非聚集索引。 在查询时，尽量走聚集索引，聚集索引的速度快。而在走非聚集索引时，尽量控制查询的字段就是非聚集索引的列，避免去回表。...在插入时，二者都会进行重新计算排序，这也是聚集索引推荐自增主键的原因，数据往后添加即可，避免重新计算排序。 6）索引失效的场景 在平常使用查询时，还常常会出现一些不走索引的场景，也就是全表扫描。...所以在范围查询除去主键的普通列时，尽量避免查询所有列，也就是select * 不信就来试试，这次只查索引中有的字段，select b, c, d from test where b >= 1 隐式转换
3.应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： 1select id from t where num=10 or num=20 可以这样查询...num=@num 7.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。...8.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。...从我们前面谈到的聚集索引的定义我们可以看出，使用聚集索引的最大好处就是能够根据查询要求，迅速缩小查询范围，避免全表扫描。...3、把所有需要提高查询速度的字段都加进聚集索引，以提高查询速度 上面已经谈到：在进行数据查询时都离不开字段的是“日期”还有用户本身的“用户名”。
覆盖索引：就是在索引中包含的数据列（非索引列，SELECT需要的列），这样在使用该索引查询数据时就不会再进行键查找（也叫书签查找）了。...； 应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描； 应尽量避免在 where 子句中使用!...； 应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描； 应尽量避免在 where 子句中使用!...=或操作符，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描； 4. 索引碎片是如何产生的？有什么危害？又该如何处理？...如果查询语句使用了not in，那么对内外表都进行全表扫描，没有用到索引；而not exists的子查询依然能用到表上的索引。所以无论哪个表大，用not exists都比not in 要快。
索引条目的优点是在顺序 索引的条目按索引键值进行排序，所以SQL Server可以在任一方向上快速遍历条目。 顺序条目的扫描可以从索引的开始，索引的结尾或索引内的任何条目开始。...例如，如果一个请求通过姓氏询问联系人的数量，SQL Server可以从第一个条目开始计数，然后沿索引继续。每次更改姓氏的值时，SQL Server都会输出当前计数并开始新的计数。...实际上，一个指数的好处可能会比统计数据显示的好。 表2.5：运行非覆盖聚合查询时的执行结果 结论 我们现在知道非聚集索引具有以下特征。非聚集索引： 是一组有序的条目。 基础表的每行有一个条目。...当请求到达您的数据库时，SQL Server只有三种可能的方式来访问该语句所请求的数据： 只访问非聚集索引并避免访问表。...在即将到来的级别中，我们将展示如何提高索引覆盖广受欢迎的查询的可能性，以及如何确定您的非覆盖查询是否具有足够的选择性以从您的索引中受益。但是，这将需要比我们尚未提出的更详细的索引内部结构信息。
因为聚集索引找到包含第一个值的行后，后续索引值的行在物理上毗连在一起而不必进一步搜索，避免大范围扫描，大大提高查询速度。...数据修改时，唯一索引在RR隔离级别下更容易出现死锁。 查询数据时，普通索引查到一条记录还需继续判断下一个记录，而唯一索引查到后直接返回。...system查询对象只有一会数据 ，最好的情况const基于注解或唯一索引查询，最多返回一条结果eq_ref表连接时基于主键或非NULL的唯一索引完成扫描ref基于普通索引的等值查询或表间等值连接fulltest...全文检索ref_or_null表连接类型是ref，但扫描的索引中可能包含NULL值index_merge利用多个索引unique_subquery子查询使用唯一索引index_subquery子查询使用普通索引...range利用索引进行范围查询index全索引扫描 extra（解决查询的详细信息） extra的值说明Using filesort用的外部排序而不是索引排序Using temporary需创建一个临时表来存储结构
） 3）B+Tree扫表和扫库能力更强（B-Tree树需要扫描整颗树，B+Tree树只需要扫描叶子节点） 聚集索引与非聚集索引的区别 一个表中只能拥有一个聚集索引，而非聚集索引一个表可以存在多个。...UUID 雪花算法 Redis生成ID 利用zookeeper生成唯一ID 在高并发情况下，如何做到安全的修改同一行数据？ 要安全的修改同一行数据，就要保证一个线程在修改时其它线程无法更新这行记录。...因此，它允许多个事务同时对数据进行变动。实现方式：乐观锁一般会使用版本号机制或CAS算法实现。 SQL优化的一般步骤是什么，怎么看执行计划（explain），如何理解其中各个字段的含义？...type: 连接类型或访问类型，表示 MySQL 在找到所需行时如何查找表中的数据。...常见的类型包括：ALL（全表扫描）、index（全索引扫描）、range（索引范围扫描）、ref（非唯一性索引扫描）、eq_ref（唯一性索引扫描，对于每个索引键，表中最多只有一条匹配行）、const/
mysql索引系统采用的数据结构是什么？ 为什么要使用B+树？ 聚集索引相对于非聚集索引的区别？ 什么是回表？ 什么是索引覆盖？ 什么是最左匹配原则？ 索引失效场景有哪些，如何避免？...因此，当我们执行以下SQL语句时： SELECT id,name FROM student WHERE name='叶良辰'; 整个查询过程与聚集索引的过程一样，只需要扫描一次索引树（n次磁盘I/O和内存查询...这就是通常所说的回表或者二次查询：使用聚集索引查询可以直接定位到记录，而普通索引通常需要扫描两遍索引树，即先通过普通索引定位到主键值，在通过聚集索引定位到行记录，这就是所谓的回表查询，它的性能比扫描一遍索引树低...一目了然，当我们再执行SELECT score FROM student WHERE name='叶良辰';时，可以直接通过扫描非聚集索引直接获取score的值，而不再需要到聚集索引上二次扫描了。...在实现数据的参考完整性方面可以加速表与表之间的连接。 在使用分组和排序子句进行数据查询时也可以显著减少查询中分组和排序的时间。 既然索引这么好，那么我们是不是尽情使用索引呢？
这样的话，这个联合索引就只能使用到key_part1这个索引列了，在['a', 'a']区间内的所有非聚集索引的记录进行依次扫描。 这里例子需要注意！...查询优化器会事先针对表中的记录计算一些统计数据，然后利用这些统计数据，或者访问表中少量记录来计算需要执行回表的记录数，如果需要回表的记录越多，查询优化器就越倾向于全表扫描，反之则使用非聚集索引+回表的方式...当你使用limit子句限制查询返回的记录数时，会让查询优化器更倾向于选择使用非聚集索引+回表的方式进行查询，因为回表的记录越少，性能提升越高。...如果没有idx_key_part索引，就得建立一个用于统计的临时表，在扫描聚集索引的记录时将统计的中间结果填入这个临时表。当记录扫描完毕后，再把临时表中的结果作为结果集发送给客户端。 ...所以结论就是：最好为不重复值的个数多的列建立索引，区分度低说明该列包含过多重复值，那么在非聚集索引+回表的方式执行查询时，就有可能执行太多回表操作，导致查询优化器选择全表扫描。
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