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MYSQL在创建索引后对索引的使用方式分为两种:
1 由数据库的查询优化器自动判断是否使用索引;
2 用户可在写SQL语句时强制使用索引
下面就两种索引使用方式进行说明
第一种,自动使用索引。数据库在收到查询语句后会查看where语句后面的查询条件,同时查看在表上面有哪些索引,然后根据查询条件和索引进行匹配。
查询条件和索引的匹配包括查询字段与索引字段的匹配和查询类型和索引类型的匹配。前者很好理解,就是查询条件的属性上要建有索引,后者则是说查询条件必须能够使用索引,比如等值判断和范围查询可以使用B+树索引,而hash索引只能适用于等值判断。
在找到与查询条件匹配的索引后,就是进行代价估计来决定是否使用索引,代价估计主要根据要访问的就数量,一般来说如果通过索引访问的记录数量占全表记录数量15%以上,则不会使用索引而是使用全表扫描,因为此时使用索引的代价更大。在大多数情况下使用索引是会提高效率的。
经过优化器的判断,最终会决定是否使用索引
第二种,强制使用索引,主要是通过SQL语句实现的
select * from table force index(PRI) limit 2;(强制使用主键)
select * from table force index(ziduan1_index) limit 2;(强制使用索引"ziduan1_index")
select * from table force index(PRI,ziduan1_index) limit 2;(强制使用索引"PRI和ziduan1_index")
也可以禁止索引的使用
select * from table ignore index(PRI) limit 2;(禁止使用主键)
select * from table ignore index(ziduan1_index) limit 2;(禁止使用索引"ziduan1_index")
select * from table ignore index(PRI,ziduan1_index) limit 2;(禁止使用索引"PRI,ziduan1_index")
1 由数据库的查询优化器自动判断是否使用索引;
2 用户可在写SQL语句时强制使用索引
下面就两种索引使用方式进行说明
第一种,自动使用索引。数据库在收到查询语句后会查看where语句后面的查询条件,同时查看在表上面有哪些索引,然后根据查询条件和索引进行匹配。
查询条件和索引的匹配包括查询字段与索引字段的匹配和查询类型和索引类型的匹配。前者很好理解,就是查询条件的属性上要建有索引,后者则是说查询条件必须能够使用索引,比如等值判断和范围查询可以使用B+树索引,而hash索引只能适用于等值判断。
在找到与查询条件匹配的索引后,就是进行代价估计来决定是否使用索引,代价估计主要根据要访问的就数量,一般来说如果通过索引访问的记录数量占全表记录数量15%以上,则不会使用索引而是使用全表扫描,因为此时使用索引的代价更大。在大多数情况下使用索引是会提高效率的。
经过优化器的判断,最终会决定是否使用索引
第二种,强制使用索引,主要是通过SQL语句实现的
select * from table force index(PRI) limit 2;(强制使用主键)
select * from table force index(ziduan1_index) limit 2;(强制使用索引"ziduan1_index")
select * from table force index(PRI,ziduan1_index) limit 2;(强制使用索引"PRI和ziduan1_index")
也可以禁止索引的使用
select * from table ignore index(PRI) limit 2;(禁止使用主键)
select * from table ignore index(ziduan1_index) limit 2;(禁止使用索引"ziduan1_index")
select * from table ignore index(PRI,ziduan1_index) limit 2;(禁止使用索引"PRI,ziduan1_index")
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假如你有一个表,
SQL> CREATE TABLE test_tab (
2 id INT,
3 name VARCHAR(10),
4 age INT,
5 val VARCHAR(10)
6 );
你的业务,有一个查询,是
SELECT * FROM test_tab WHERE name = 一个外部输入的数据
刚开始,数据不多的时候,执行效果还不错。
随着数据量的增加,这个查询,执行起来,越来越慢了。
然后在 name 上面 建立了索引
CREATE INDEX idx_test4_name ON test_tab (name );
这样, 可以加快前面那个查询的速度。
但是,某天,你执行了下面这个SQL, 发现速度又慢了
SELECT * FROM test_tab WHERE age = 25
为啥呢? 因为 age 字段上面,没有索引
索引只在 name 上面有
换句话说, 也就是 WHERE 里面的条件, 会自动判断,有没有 可用的索引,如果有, 该不该用。
多列索引,就是一个索引,包含了2个字段。
例如:
CREATE INDEX idx_test_name_age ON test_tab (name, age);
那么
SELECT * FROM test_tab
WHERE
name LIKE '张%'
AND age = 25
这样的查询,将能够使用上面的索引。
多列索引,还有一个可用的情况就是, 某些情况下,可能查询,只访问索引就足够了, 不需要再访问表了。例如:
SELECT
AVG( avg ) AS 平均年龄
FROM
test_tab
WHERE
name LIKE '张%'
这个时候, name 与 age 都包含在索引里面。 查询不需要去检索表中的数据。
SQL> CREATE TABLE test_tab (
2 id INT,
3 name VARCHAR(10),
4 age INT,
5 val VARCHAR(10)
6 );
你的业务,有一个查询,是
SELECT * FROM test_tab WHERE name = 一个外部输入的数据
刚开始,数据不多的时候,执行效果还不错。
随着数据量的增加,这个查询,执行起来,越来越慢了。
然后在 name 上面 建立了索引
CREATE INDEX idx_test4_name ON test_tab (name );
这样, 可以加快前面那个查询的速度。
但是,某天,你执行了下面这个SQL, 发现速度又慢了
SELECT * FROM test_tab WHERE age = 25
为啥呢? 因为 age 字段上面,没有索引
索引只在 name 上面有
换句话说, 也就是 WHERE 里面的条件, 会自动判断,有没有 可用的索引,如果有, 该不该用。
多列索引,就是一个索引,包含了2个字段。
例如:
CREATE INDEX idx_test_name_age ON test_tab (name, age);
那么
SELECT * FROM test_tab
WHERE
name LIKE '张%'
AND age = 25
这样的查询,将能够使用上面的索引。
多列索引,还有一个可用的情况就是, 某些情况下,可能查询,只访问索引就足够了, 不需要再访问表了。例如:
SELECT
AVG( avg ) AS 平均年龄
FROM
test_tab
WHERE
name LIKE '张%'
这个时候, name 与 age 都包含在索引里面。 查询不需要去检索表中的数据。
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