mysql 索引合并的使用

索引合并是mysql底层为我们提供的智能算法。了解索引合并的算法,有助于我们更好的创建索引。

索引合并是通过多个range类型的扫描并且合并它们的结果集来检索行的。仅合并来自单个表的索引扫描,而不是跨多个表的索引扫描。合并会产生底层扫描的三种形式:unions(合并)、intersections(交集)、unions-of-intersections(先取交集再合并)。

以下四个例子会产生索引合并:

SELECT * FROM tbl_name WHERE key1 = 10 OR key2 = 20;
SELECT * FROM tbl_name WHERE (key1 = 10 OR key2 = 20) AND non_key = 30;
SELECT * FROM t1, t2 WHERE (t1.key1 IN (1,2) OR t1.key2 LIKE 'value%') AND t2.key1 = t1.some_col;
SELECT * FROM t1, t2 WHERE t1.key1 = 1 AND (t2.key1 = t1.some_col OR t2.key2 = t1.some_col2);

索引合并有以下已知的局限性:

1、如果查询语句包含一个带有严重AND/OR嵌套的复杂的WHERE子句而MySQL没有选择最佳计划,那么可以尝试使用以下的标志符转换:

(x AND y) OR z => (x OR z) AND (y OR z)
(x OR y) AND z => (x AND z) OR (y AND z)

2、索引合并不适用于全文索引。

在 EXPLAIN 语句输出的信息中,索引合并在type列中表现为“index_merge”,在这种情况下,key列包含使用的索引列表。
索引合并访问方法有几种算法,表现在 EXPLAIN 语句输出的Extra字段中:

Using intersect(...)
Using union(...)
Using sort_union(...)

下面将更详细地描述这些算法。优化器根据各种可用选项的成本估计,在不同的索引合并算法和其他访问方法之间进行选择。

Index Merge Intersection算法

Index Merge Intersection算法对所有使用的索引执行同步扫描,并生成从合并的索引扫描接收到的行序列的交集。
这种算法适用于当WHERE子句被转换成多个使用AND连接的不同索引key上的范围条件,且条件是以下两种之一:

一、这种形式的N部分表达式,索引正好包括N个字段(所有索引字段都被覆盖),N>=1,N如果大于1就是复合索引:

key_part1 = const1 AND key_part2 = const2 ... AND key_partN = constN。

二、InnoDB表主键上的任何范围条件。

例子:

SELECT * FROM innodb_table
WHERE primary_key < 10 AND key_col1 = 20;
SELECT * FROM tbl_name
WHERE key1_part1 = 1 AND key1_part2 = 2 AND key2 = 2;

Index Merge Union算法

该算法类似于Index Merge Intersection算法,适用于当WHERE子句被转换成多个使用OR连接的不同索引key上的范围条件,且条件是以下三种之一:

一、这种形式的N部分表达式,索引正好包括N个字段(所有索引字段都被覆盖),N>=1,N如果大于1就是复合索引:

key_part1 = const1 AND key_part2 = const2 ... AND key_partN = constN。

二、InnoDB表主键上的任何范围条件。
三、符合Index Merge Intersection算法的条件。

例子:

SELECT * FROM t1
WHERE key1 = 1 OR key2 = 2 OR key3 = 3;
SELECT * FROM innodb_table
WHERE (key1 = 1 AND key2 = 2)
OR (key3 = 'foo' AND key4 = 'bar') AND key5 = 5;

Index Merge Sort-Union算法

该算法适用于当WHERE子句被转换成多个使用OR连接的不同索引key上的范围条件,但是不符合 Index Merge Union算法的。Index Merge Sort-Union和Index Merge Union算法的区别在于,Index Merge Sort-Union必须首先获取所有行的行id并在返回任何行之前对它们进行排序。

例子:

SELECT * FROM tbl_name
WHERE key_col1 < 10 OR key_col2 < 20;
SELECT * FROM tbl_name
WHERE (key_col1 > 10 OR key_col2 = 20) AND nonkey_col = 30;

到此这篇关于mysql 索引合并的使用的文章就介绍到这了,更多相关mysql 索引合并内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • mysql性能优化之索引优化

    作为免费又高效的数据库,mysql基本是首选.良好的安全连接,自带查询解析.sql语句优化,使用读写锁(细化到行).事物隔离和多版本并发控制提高并发,完备的事务日志记录,强大的存储引擎提供高效查询(表记录可达百万级),如果是InnoDB,还可在崩溃后进行完整的恢复,优点非常多.即使有这么多优点,仍依赖人去做点优化,看书后写个总结巩固下,有错请指正. 完整的mysql优化需要很深的功底,大公司甚至有专门写mysql内核的,sql优化攻城狮,mysql服务器的优化,各种参数常量设定,查询语句优化,主

  • Mysql索引会失效的几种情况分析

    索引并不是时时都会生效的,比如以下几种情况,将导致索引失效: 1.如果条件中有or,即使其中有条件带索引也不会使用(这也是为什么尽量少用or的原因) 注意:要想使用or,又想让索引生效,只能将or条件中的每个列都加上索引 2.对于多列索引,不是使用的第一部分,则不会使用索引 3.like查询是以%开头 4.如果列类型是字符串,那一定要在条件中将数据使用引号引用起来,否则不使用索引 5.如果mysql估计使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引 此外,查看索引的使用情况show status li

  • MySQL索引类型总结和使用技巧以及注意事项

    在数据库表中,对字段建立索引可以大大提高查询速度.假如我们创建了一个 mytable表: 复制代码 代码如下: CREATE TABLE mytable(   ID INT NOT NULL,    username VARCHAR(16) NOT NULL  ); 我们随机向里面插入了10000条记录,其中有一条:5555, admin. 在查找username="admin"的记录 SELECT * FROM mytable WHERE username='admin';时,如果在

  • MySQL 索引分析和优化

    一.什么是索引? 索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录,所有MySQL索引都以B-树的形式保存.如果没有索引,执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记录,直至找到符合要求的记录.表里面的记录数量越多,这个操作的代价就越高.如果作为搜索条件的列上已经创建了索引,MySQL无需扫描任何记录即可迅速得到目标记录所在的位置.如果表有1000个记录,通过索引查找记录至少要比顺序扫描记录快100倍. 假设我们创建了一个名为people的表: CREATE TABLE people ( p

  • mysql 添加索引 mysql 如何创建索引

    1.添加PRIMARY KEY(主键索引) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY ( `column` ) 2.添加UNIQUE(唯一索引) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE ( `column` ) 3.添加INDEX(普通索引) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column` ) 4.添加FULLTEX

  • 基于mysql全文索引的深入理解

    前言:本文简单讲述全文索引的应用实例,MYSQL演示版本5.5.24. Q:全文索引适用于什么场合? A:全文索引是目前实现大数据搜索的关键技术. 至于更详细的介绍请自行百度,本文不再阐述. -------------------------------------------------------------------------------- 一.如何设置? 如图点击结尾处的{全文搜索}即可设置全文索引,不同MYSQL版本名字可能不同. 二.设置条件 1.表的存储引擎是MyISAM,默认

  • MYSQL中常用的强制性操作(例如强制索引)

    其他强制操作,优先操作如下: mysql常用的hint 对于经常使用oracle的朋友可能知道,oracle的hint功能种类很多,对于优化sql语句提供了很多方法.同样,在mysql里,也有类似的hint功能.下面介绍一些常用的. 强制索引 FORCE INDEX 复制代码 代码如下: SELECT * FROM TABLE1 FORCE INDEX (FIELD1) - 以上的SQL语句只使用建立在FIELD1上的索引,而不使用其它字段上的索引. 忽略索引 IGNORE INDEX 复制代码

  • MySQL查看、创建和删除索引的方法

    本文实例讲述了MySQL查看.创建和删除索引的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: 1.索引作用 在索引列上,除了上面提到的有序查找之外,数据库利用各种各样的快速定位技术,能够大大提高查询效率.特别是当数据量非常大,查询涉及多个表时,使用索引往往能使查询速度加快成千上万倍. 例如,有3个未索引的表t1.t2.t3,分别只包含列c1.c2.c3,每个表分别含有1000行数据组成,指为1-1000的数值,查找对应值相等行的查询如下所示. SELECT c1,c2,c3 FROM t1,t2,t3

  • mysql 索引合并的使用

    索引合并是mysql底层为我们提供的智能算法.了解索引合并的算法,有助于我们更好的创建索引. 索引合并是通过多个range类型的扫描并且合并它们的结果集来检索行的.仅合并来自单个表的索引扫描,而不是跨多个表的索引扫描.合并会产生底层扫描的三种形式:unions(合并).intersections(交集).unions-of-intersections(先取交集再合并). 以下四个例子会产生索引合并: SELECT * FROM tbl_name WHERE key1 = 10 OR key2 =

  • Mysql执行原理之索引合并详解

    Mysql执行原理之索引合并详解 我们前边说过MySQL在一般情况下执行一个查询时最多只会用到单个二级索引,但存在有特殊情况,在这些特殊情况下也可能在一个查询中使用到多个二级索引,MySQL中这种使用到多个索引来完成一次查询的执行方法称之为:索引合并/index merge,在前面的成本计算中我们说到过这个概念:“我们需要分别分析单独使用这些索引执行查询的成本,最后还要分析是否可能使用到索引合并”.其实optimizer trace输出的文本中就有这个片段: 具体的索引合并算法有下边三种. In

  • MySQL索引用法实例分析

    本文实例分析了MySQL索引用法.分享给大家供大家参考,具体如下: MYSQL描述: 一个文章库,里面有两个表:category和article.category里面有10条分类数据.article里面有20万条.article里面有一个"article_category"字段是与category里的"category_id"字段相对应的.article表里面已经把 article_category字义为了索引.数据库大小为1.3G. 问题描述: 执行一个很普通的查

  • MySQL索引背后的数据结构及算法原理详解

    摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 文章主要内容分为三个部分. 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础. 第二部分结合MySQL数据库中My

  • mysql索引基数概念与用法示例

    本文实例讲述了mysql索引基数概念与用法.分享给大家供大家参考,具体如下: Cardinality(索引基数)是mysql索引很重要的一个概念 索引基数是数据列所包含的不同值的数量.例如,某个数据列包含值1.2.3.4.5.1,那么它的基数就是5.索引的基数相对于数据表行数较高(也就是说,列中包含很多不同的值,重复的值很少)的时候,它的工作效果最好.如果某数据列含有很多不同的年龄,索引会很快地分辨数据行.如果某个数据列用于记录性别(只有"M"和"F"两种值),那么

  • 新手学习MySQL索引

    前言 由于MySQL的索引中最重要的数据结构就是B+树,所以前面我们先大概讲讲B+树的原理 B+ Tree 原理 1. 数据结构 B Tree 指的是 Balance Tree,也就是平衡树.平衡树是一颗查找树,并且所有叶子节点位于同一层. B+ Tree 是基于 B Tree 和叶子节点顺序访问指针进行实现,它具有 B Tree 的平衡性,并且通过顺序访问指针来提高区间查询的性能. 在 B+ Tree 中,一个节点中的 key 从左到右非递减排列,如果某个指针的左右相邻 key 分别是 key

  • 简单谈谈Mysql索引与redis跳表

    摘要 面试时,交流有关mysql索引问题时,发现有些人能够涛涛不绝的说出B+树和B树,平衡二叉树的区别,却说不出B+树和hash索引的区别.这种一看就知道是死记硬背,没有理解索引的本质.本文旨在剖析这背后的原理,欢迎留言探讨 问题 如果对以下问题感到困惑或一知半解,请继续看下去,相信本文一定会对你有帮助 mysql 索引如何实现 mysql 索引结构B+树与hash有何区别.分别适用于什么场景 数据库的索引还能有其他实现吗 redis跳表是如何实现的 跳表和B+树,LSM树有和区别呢 解析 首先

  • 高效利用mysql索引指南

    前言 mysql 相信大部分人都用过,索引肯定也是用过的,但是你知道如何创建恰当的索引吗?在数据量小的时候,不合适的索引对性能并不会有太大的影响,但是当数据逐渐增大时,性能便会急剧的下降. 本篇是对 mysql 索引的一个归纳总结,如果有错误的地方,记得评论指出哦. 索引基础 我们都有都知道查字典的步骤,是先在索引页中找到这个字的页码,然后再到对应的页码中查看这个字的信息.mysql 的索引方法也是和这个类似的,先在索引中找到对应值,然后根据匹配的索引记录找到对应的数据行.假如有下面的 sql

  • Mysql索引选择以及优化详解

    索引模型 哈希表 适用于只有等值查询的场景,Memory引擎默认索引 InnoDB支持自适应哈希索引,不可干预,由引擎自行决定是否创建 有序数组:在等值查询和范围查询场景中的性能都非常优秀,但插入和删除数据需要进行数据移动,成本太高.因此,只适用于静态存储引擎 二叉平衡树:每个节点的左儿子小于父节点,父节点又小于右儿子,时间复杂度是 O(log(N)) 多叉平衡树:索引不止存在内存中,还要写到磁盘上.为了让一个查询尽量少地读磁盘,就必须让查询过程访问尽量少的数据块.因此,要使用"N 叉"

  • MySQL索引是啥?不懂就问

    目录 概述 从二叉树到B+树 聚集索引 非聚集索引 联合索引和覆盖索引 B+树索引VS哈希索引 普通索引和唯一索引 InnoDB VS MyISAM 用explain分析索引使用 总结 概述 以下是需要创建索引的常见场景,为了对比,创建测试表(a带索引.d无索引): mysql> create table test( --创建测试表 -> id int(10) not null AUTO_INCREMENT, -> a int(10) default null, -> b int(

随机推荐