MySQL组合索引与最左匹配原则详解
前言
之前在网上看到过很多关于mysql联合索引最左前缀匹配的文章,自以为就了解了其原理,最近面试时和面试官交流,发现遗漏了些东西,这里自己整理一下这方面的内容。
什么时候创建组合索引?
当我们的where查询存在多个条件查询的时候,我们需要对查询的列创建组合索引
为什么不对没一列创建索引
- 减少开销
- 覆盖索引
- 效率高
减少开销假如对col1、col2、col3创建组合索引,相当于创建了(col1)、(col1,col2)、(col1,col2,col3)3个索引
覆盖索引假如查询SELECT col1, col2, col3 FROM 表名,由于查询的字段存在索引页中,那么可以从索引中直接获取,而不需要回表查询
效率高对col1、col2、col3三列分别创建索引,MySQL只会选择辨识度高的一列作为索引。假设有100w的数据,一个索引筛选出10%的数据,那么可以筛选出10w的数据;对于组合索引而言,可以筛选出100w10%10%10%=1000条数据
最左匹配原则
假设我们创建(col1,col2,col3)这样的一个组合索引,那么相当于对col1列进行排序,也就是我们创建组合索引,以最左边的为准,只要查询条件中带有最左边的列,那么查询就会使用到索引
创建测试表
CREATE TABLE `student` ( `id` int(11) NOT NULL, `name` varchar(10) NOT NULL, `age` int(11) NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx_id_name_age` (`id`,`name`,`age`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
填充100w测试数据
DROP PROCEDURE pro10; CREATE PROCEDURE pro10() BEGIN DECLARE i INT; DECLARE char_str varchar(100) DEFAULT 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789'; DECLARE return_str varchar(255) DEFAULT ''; DECLARE age INT; SET i = 1; WHILE i < 5000000 do SET return_str = substring(char_str, FLOOR(1 + RAND()62), 8); SET i = i+1; SET age = FLOOR(RAND() 100); INSERT INTO student(id, name, age) values(i, return_str, age); END WHILE; END; CALL pro10();
场景测试
EXPLAIN SELECT FROM student WHERE id = 2;
可以看到该查询使用到了索引
EXPLAIN SELECT FROM student WHERE id = 2 AND name = 'defghijk';
可以看到该查询使用到了索引
EXPLAIN SELECT FROM student WHERE id = 2 AND name = 'defghijk' and age = 8;
可以看到该查询使用到了索引
EXPLAIN SELECT FROM student WHERE id = 2 AND age = 8;
可以看到该查询使用到了索引
EXPLAIN SELECT FROM student WHERE name = 'defghijk' AND age = 8;
可以看到该查询没有使用到索引,类型为index,查询行数为4989449,几乎进行了全表扫描,由于组合索引只针对最左边的列进行了排序,对于name、age只能进行全部扫描
EXPLAIN SELECT FROM student WHERE name = 'defghijk' AND id = 2; EXPLAIN SELECT FROM student WHERE age = 8 AND id = 2; EXPLAIN SELECT FROM student WHERE name = 'defghijk' and age = 8 AND id = 2;
可以看到如上查询也使用到了索引,id放前面和放后面查询到的结果是一样的,MySQL会找出执行效率最高的一种查询方式,就是先根据id进行查询
如上测试,可以看到只要查询条件的列中包含组合索引最左边的那一列,不管该列在查询条件中的位置,都会使用索引进行查询。
好了,以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对狼蚁SEO的支持。
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