mysql索引顺序

mysql索引顺序相关知识

• MySQL索引之聚集索引介绍

  在MySQL里，聚集索引和非聚集索引分别是什么意思，有什么区别?在MySQL中，InnoDB引擎表是(聚集)索引组织表(clustered index organize table)，而MyISAM引擎表则是堆组织表(heap organize table)。也有人把聚集索引称为聚簇索引。当然了，聚集索引的概念不是MySQL里特有的，其他数据库系统也同样有。简言之，聚集索引是一种索引组织形式，索引的键值逻辑顺序决定了表数据行的物理存储顺序，而非聚集索引则就是普通索引了，仅仅只是对数据列创建相应的索引，不影响整个表的物理存储顺序。我们先来看看两种存储形式的不同之处：简单说，IOT表里数据物理存储顺序和主键索引的顺序一致，所以如果新增数据是离散的，会导致数据块趋于离散，而不是趋于顺序。而HOT表数据写入的顺序是按写入时间顺序存储的。IOT表相比HOT表的优势是：范围查询效率更高;数据频繁更新(聚集索引本身不更新)时，更不容易产生碎片;特别适合有一小部分热点数据频繁读写的场景;通过主键访问数据时快速可达;IOT表
• 探究MySQL优化器对索引和JOIN顺序的选择

  本文通过一个案例来看看MySQL优化器如何选择索引和JOIN顺序。表结构和数据准备参考本文最后部分"测试环境"。这里主要介绍MySQL优化器的主要执行流程，而不是介绍一个优化器的各个组件(这是另一个话题)。   我们知道，MySQL优化器只有两个自由度：顺序选择；单表访问方式；这里将详细剖析下面的SQL，看看MySQL优化器如何做出每一步的选择。?explainselect *from employee as A,department as Bwhere   A.LastName = 'zhou' and B.DepartmentID = A.DepartmentID and B.DepartmentName = 'TBX';1. 可能的选择   这里看到JOIN的顺序可以是A|B或者B|A，单表访问方式也有多种，对于A表可以选择：全表扫描和索引`IND_L
• mysql 索引及索引创建原则

  正文回到顶部是什么　　索引用于快速的查询某些特殊列的某些行。如果没有索引， MySQL 必须从第一行开始，然后通过搜索整个表来查询有关的行。表越大，查询的成本越大。如果表有了索引的话，那么 MySQL 可以很快的确定数据的位置，而不用查询整个表格。这比顺序的读取每一行要快的多。索引就像我们查字典时的目录一样，我们通过查询字典的目录，可以定位到某一行数据。　　大多数的 MySQL 的索引（主键索引，唯一索引，普通索引，全文索引）都是 B-trees  结构。例外的情况有：在空间数据类型使用 R-trees 结构。存储引擎为 MEMORY 的数据库，也可以支持哈希索引。InnoDB 存储引擎的全文索引使用反向列表结构。回到顶部使用场景　　MySQL 会使用到索引的场景如下：　　1.根据一个条件快速的匹配到对应的行。　　2.缩小查询影响行数。如果一个查询字段有多个索引，MySQL 通常选择使用影响行数最小的索引（选择性最高的索引）。索引的选择性的计算 select count(distinct
• MySQL中利用索引对数据进行排序的基础教程

  MySQL中，有两种方式生成有序结果集：一是使用filesort，二是按索引顺序扫描。利用索引进行排序操作是非常快的，而且可以利用同一索引同时进行查找和排序操作。当索引的顺序与ORDER BY中的列顺序相同且所有的列是同一方向(全部升序或者全部降序)时，可以使用索引来排序。如果查询是连接多个表，仅当ORDER BY中的所有列都是第一个表的列时才会使用索引。其它情况都会使用filesort。MySQL索引通常是被用于提高WHERE条件的数据行匹配或者执行联结操作时匹配其它表的数据行的搜索速度。MySQL也能利用索引来快速地执行ORDER BY和GROUP BY语句的排序和分组操作。通过索引优化来实现MySQL的ORDER BY语句优化：?create table actor( actor_id int unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, name   varchar(16) NOT NULL DEFAULT '',&nbs

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• 3. 合适的索引列顺序 在一个多列 B-Tree 索引中，索引列的顺序表示索引首先要按照最左列进行排序，然后是第二列、第三列等。索引可以按照升序或降序进行扫描，以满足精确符合列顺序的 order by、group by 和 distinct 等的查询需求。索引的列顺序非常重要，在不考虑排序和分组的情况下，通常我们会将选择性最高的列放到索引最前面。以下查询，是应该创建一个 (last_name,first_name) 的索引，还是应该创建一个(first_name,last_name) 的索引？mysql> select * from customer where last_name = 'Allen' and first_name = 'Cuba'我们首先来计算下这两个列的选择性，看哪个列更高。mysql> select count(distinct last_name)/count(*) last_name_selectivity, count(distinct first_name)/count(*) first_name_selectivity from customer;+-----------------------+------------------------+| last_name_selectivity | first_name_selectivity |+-----------------------+------------------------+| 0.053 | 0.372 |+-----------------------+------------------------+很明显，列 first_name 的选择性更高，所以选择 first_name 作为索引列的第一列：mysql> alter table customer add index idx1_customer(first_name,last_name);
• 3.2 可以跟踪 Fortran 顺序的索引 在按照 F 顺序跟踪索引的时候，数组的索引可以按照下图来直观理解：F 顺序的索引F 顺序即列优先的顺序。案例想要实现该索引顺序，可以设置 flags=["f_index"]：fit = np.nditer(arr, flags=["f_index"])while not fit.finished: print("value:", fit[0], "index:<{}>".format(fit.index)) fit.iternext()打印结果为：value: 0 index:<0>value: 1 index:<2>value: 2 index:<4>value: 3 index:<1>value: 4 index:<3>value: 5 index:<5>可以发现，在顺序打印该索引结构的时候，默认是按照行优先的顺序打印的。也就是说，在打印索引结构的时候，打印的顺序是一样的，不同的地方在于，c_index和 f_index 索引标注的顺序不一样。
• 5. 使用索引实现排序 MySQL 可以通过排序操作，或者按照索引顺序扫描来生成有序的结果。如果 explain 的 type 列的值为index，说明该查询使用了索引扫描来做排序。order by 和查询的限制是一样的，需要满足索引的最左前缀要求，否则无法使用索引进行排序。只有当索引的列顺序和 order by 子句的顺序完全一致，并且所有列的排序方向（正序或倒序)都一致，MySQL才能使用索引来做排序。如果查询是多表关联，只有当 order by 子句引用的字段全部为第一个表时，才能使用索引来做排序。以表 customer 为例，我们来看看哪些查询可以通过索引进行排序。mysql> create table customer( id int, last_name varchar(30), first_name varchar(30), birth_date date, gender char(1), key idx_customer(last_name,first_name,birth_date) );
• 3.1 可以跟踪 C 顺序的索引 跟 list 类似，每个元素都对应有相应的 id。在按照 C 顺序跟踪索引的时候，数组的索引可以按照下图来直观理解：C 顺序的索引上述索引的标注是按照行优先的顺序进行的。案例设置 flags=["c_index"]，可以实现类似 list 的 enumerate 函数的效果：cit = np.nditer(arr, flags=["c_index"])while not cit.finished: print("value:", cit[0], "index:<{}>".format(cit.index)) cit.iternext()打印结果为：value: 0 index:<0>value: 1 index:<1>value: 2 index:<2>value: 3 index:<3>value: 4 index:<4>value: 5 index:<5>在上述代码中，同过 while 循环可以逐步打印出每个元素的值和索引。
• 2. 索引优点 索引最大的作用是快速查找数据，除此之外，索引还有其他的附加作用。B-Tree 是最常见的索引，按照顺序存储数据，它可以用来做 order by 和 group by 操作。因为 B-Tree 是有序的，将相关的值都存储在一起。因为索引存储了实际的列值，某些查询仅通过索引就可以完成查询，如覆盖查询。总的来说，索引三个优点如下：索引可以大大减少 MySQL 需要扫描的数据量；索引可以帮助 MySQL 避免排序和临时表；索引可以将随机 IO 变为顺序 IO。但是，索引是最好的解决方案吗？任何事物都是有两面性的，索引同样如此。索引并不总是最好的优化工具对于非常小的表，大多数情况，全表扫描会更高效；对于中大型表，索引就非常有效；对于特大型表，建索引和用索引的代价是日益增长，这时候可能需要和其他技术结合起来，如分区表。总的来说，只有当使用索引利大于弊时，索引才是最好的优化工具。
• 5.1 可以通过索引进行排序的查询 索引的列顺序和 order by 子句的顺序完全一致：mysql> explain select last_name,first_name from customer order by last_name, first_name, birth_date\G*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: customer partitions: NULL type: indexpossible_keys: NULL key: idx_customer key_len: 190 ref: NULL rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using index1 row in set, 1 warning (0.00 sec)索引的第一列指定为常量：从 explain 可以看到没有出现排序操作（filesort）：mysql> explain select * from customer where last_name = 'Allen' order by first_name, birth_date\G*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: customer partitions: NULL type: refpossible_keys: idx_customer key: idx_customer key_len: 93 ref: const rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using index condition1 row in set, 1 warning (0.00 sec)索引的第一列指定为常量，使用第二列排序：mysql> explain select * from customer where last_name = 'Allen' order by first_name desc\G*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: customer partitions: NULL type: refpossible_keys: idx_customer key: idx_customer key_len: 93 ref: const rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using where1 row in set, 1 warning (0.00 sec)索引的第一列为范围查询，order by 使用的两列为索引的最左前缀：mysql> explain select * from customer where last_name between 'Allen' and 'Bush' order by last_name,first_name\G*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: customer partitions: NULL type: rangepossible_keys: idx_customer key: idx_customer key_len: 93 ref: NULL rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using index condition1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

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