mysql索引怎么查数据 mysql如何使用索引查询

Mysql 索引覆盖及回表查询

在innoDB中,有两大索引类,分别是

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执行上述语句,执行过程如下图

从图中,我们可以看出,扫了两个索引树

(1)先从普通索引name找到lisi

(2)再根据主键值9,再在聚集索引中找到行记录。

这就是回表查询,先在普通索引中找到主键值,再在聚集索引中找到行记录。

很显然,在一棵索引树上就能获取SQL所需的所有列数据的,就是索引覆盖。

如下语句

很显然,我们可以直接在name索引上直接找到id,name,不用再去回表。

而且我们通过explain的extra属性也能观察到

像我们开头的SQL语句

我们只需要在name索引中再加个sex,name(name,sex),这样变成了联合索引,也是索引覆盖。

用mysql查询某字段是否有索引怎么做?

显示一个表所有索引的SQL语句是:

show index from 数据库名.表名

查看某表某一列上的索引使用下面的SQL语句:

show index from 数据库名.表名 where column_name like '列名'

下面的SQL语句在我的数据库上执行成功:

show index from web.clubuser where column_name like 'user'。

怎么查看表的索引mysql

查看索引的语法格式如下:

SHOW INDEX FROM 表名 [ FROM 数据库名]

语法说明如下:

表名:指定需要查看索引的数据表名。

数据库名:指定需要查看索引的数据表所在的数据库,可省略。比如,SHOW INDEX FROM student FROM test; 语句表示查看 test 数据库中 student 数据表的索引。

示例

使用 SHOW INDEX 语句查看《MySQL创建索引》一节中 tb_stu_info2 数据表的索引信息,SQL 语句和运行结果如下所示。

mysql SHOW INDEX FROM tb_stu_info2\G

1. row

Table: tb_stu_info2

Non_unique: 0

Key_name: height

Seq_in_index: 1

Column_name: height

Collation: A

Cardinality: 0

Sub_part: NULL

Packed: NULL

Null: YES

Index_type: BTREE

Comment:

Index_comment:

1 row in set (0.03 sec)

其中各主要参数说明如下:

参数 说明

Table 表示创建索引的数据表名,这里是 tb_stu_info2 数据表。

Non_unique 表示该索引是否是唯一索引。若不是唯一索引,则该列的值为 1;若是唯一索引,则该列的值为 0。

Key_name 表示索引的名称。

Seq_in_index 表示该列在索引中的位置,如果索引是单列的,则该列的值为 1;如果索引是组合索引,则该列的值为每列在索引定义中的顺序。

Column_name 表示定义索引的列字段。

Collation 表示列以何种顺序存储在索引中。在 MySQL 中,升序显示值“A”(升序),若显示为 NULL,则表示无分类。

Cardinality 索引中唯一值数目的估计值。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。若列只是部分被编入索引,则该列的值为被编入索引的字符的数目;若整列被编入索引,则该列的值为 NULL。

Packed 指示关键字如何被压缩。若没有被压缩,值为 NULL。

Null 用于显示索引列中是否包含 NULL。若列含有 NULL,该列的值为 YES。若没有,则该列的值为 NO。

Index_type 显示索引使用的类型和方法(BTREE、FULLTEXT、HASH、RTREE)。

Comment 显示评注。

MySQL——关于索引的总结

首先说说索引的 优点 :最大的好处无疑就是提高查询效率。有的索引还能保证数据的唯一性,比如唯一索引。

而它的 坏处 也很明显:索引也是文件,我们在创建索引时,也会创建额外的文件,所以会占用一些硬盘空间。其次,索引也需要维护,我们在增加删除数据的时候,索引也需要去变化维护。当一个表的索引多了以后,资源消耗是很大的,所以必须结合实际业务再去确定给哪些列加索引。

再说说索引的基本结构。一说到这里肯定会脱口而出:B+树!了解B+树前先要了解二叉查找树和二叉平衡树。 二叉查找树 :左节点比父节点小,右节点比父节点大,所以二叉查找树的中序遍历就是树的各个节点从小到大的排序。 二叉平衡树 :左右子树高度差不能大于1。B+树就是结合了它们的特点,当然,不一定是二叉树。

为什么要有二叉查找树的特点?? 因为查找效率快,二分查找在这种结构下,查找效率是很快的。 那为什么要有平衡树的特点呢? 试想,如果不维护一颗树的平衡性,当插入一些数据后,树的形态有可能变得很极端,比如左子树一个数据没有,而全在右子树上,这种情况下,二分查找和遍历有什么区别呢?而就是因为这些特点需要去维护,所以就有了上面提到的缺点,当索引很多后,反而增加了系统的负担。

接着说B+树。 它的结构如下 :

可以发现,叶子节点其实是一个 双向循环链表 ,这种结构的好处就是,在范围查询的时候,我只用找到一个数据,就可以直接返回剩余的数据了。比如找小于30的,只用找到30,其余的直接通过叶子节点间的指针就可以找到。再说说其他特点: 数据只存在于叶子节点 。当叶子节点满了,如果再添加数据,就会拆分叶子节点,父节点就多了个子节点。如果父节点的位置也满了,就会扩充高度,就是拆分父节点,如25 50 75拆分成:25为左子树,75为右子树,50变成新的头节点,此时B+树的高度变成了3。它们的扩充的规律如下表,Leaf Page是叶子节点,index Page是非叶子节点。

再说说B树 ,B树相比较B+树,它所有节点都存放数据,所以在查找数据时,B树有可能没到达叶子节点就结束了。再者,B树的叶子节点间不存在指针。

最后说说Hash索引 ,相较于B+树,Hash索引最大的优点就是查找数据快。但是Hash索引最大的问题就是不支持范围查询。试想,如果查询小于30的数据,hash函数是根据数据的值找到其对应的位置,谁又知道小于30的有哪几个数据。而B+树正好相反,范围查询是它的强项。

附录: Hash到底是啥?? 哈希中文名散列,哈希只是它的音译。 为啥都说Hash快?? 首先有一块哈希表(散列表),它的数据结构是个数组,一个任意长度的数据通过hash函数都可以变成一个固定长度的数据,叫hash值。然后通过hash值确定在数组中的位置,相同数据的hash值是相同的,所以我们存储一个数据以后,只需O(1)的时间复杂度就可以找到数据。 那hash函数又是啥?? 算术运算或位运算,很多应用里都有hash函数,但实际运算过程大不一样。这是Java里String的hashCode方法:

publicint hashCode() {

}

还有一个问题,hash函数计算出来的hash值有可能存在碰撞,即两个不同的数据可能存在相同的hash值,在MySQL或其他的应用中,如Java的HashMap等,如果存在碰撞就会以当前数组位置为头节点,转变成一个链表。

说到这里也清楚了为啥Java中引用类型要同时重写hashCode和equals了。两个对象,实例就算一模一样,它们的hash值也不相等, 为啥不相等?? 默认的Object的hashCode方法会根据对象来计算hash值的,实例相同,但它们还是两个不同的对象啊,所以我们重写hashCode时,最简单的方法就是调用Object的hashCode方法,然后传入该引用类型的属性,让hashCode方法只根据这几个属性来计算,那么实例相同的话,它们的hash值也会相等。等hashCode比较完后,如果相等再比较实例内容,也就是equals,确保不是hash碰撞。

索引的分类

如果我们指定了一个主键,那么这个主键就是主键索引。如果我们没有指定,Mysql就会自动找一个非空的唯一索引当主键。如果没有这种字段,Mysql就会创建一个大小为6字节的自增主键。如果有多个非空的唯一索引,那么就让第一个定义为唯一索引的字段当主键,注意,是第一个定义,而不是建表时出现在前面的。

对于辅助索引来说,它们的B+树结构稍微有点特殊,它们的叶子节点存储的是主键,而不是整个数据。所以在大部分情况下,使用辅助索引查找数据,需要二次查找。但并不是所有情况都需要二次查找。比如查找的数据正好就是当前索引字段的值,那么直接返回就行。这里提一句,B+树的key就是对应索引字段的内容。

而辅助索引又有一些分类:唯一索引:不能出现重复的值,也算一种约束。普通索引:可以重复、可以为空,一般就是查询时用到。前缀索引:只适用于字符串类型数据,对字符串前几个字符创建索引。全文索引:作用是检测大文本数据中某个关键字,这也是搜索引擎的一种技术。

注意,聚集索引、非聚集索引和前面几个索引的分类并不是一个层面上的。上面的几个分类是从索引的作用来分析的。聚集、非聚集索引是从索引文件上区分的。主键索引就属于聚集索引,即索引和数据存放在一起,叶子节点存放的就是数据。数据表的.idb文件就是存放该表的索引和数据。

辅助索引属于非聚集索引,说到这也就明白了。索引和数据不存放在一起的就是非聚集索引。在MYISAM引擎中,数据表的.MYI文件包含了表的索引, 该表的 叶子节点存储索引和索引对应数据的指针,指向.MYD文件的数据。

索引的几点使用经验

经常被查询的字段;经常作为条件查询的字段;经常用于外键连接或普通的连表查询时进行相等比较字段;不为null的字段;如果是多条件查询,最好创建联合索引,因为联合索引只有一个索引文件。

经常被更新的字段、不经常被查询的字段、存在相同功能的字段

如何查看MySQL索引

查看索引

mysql show index from tblname;

mysql show keys from tblname;

· Table

表的名称。

· Non_unique

如果索引不能包括重复词,则为0。如果可以,则为1。

· Key_name

索引的名称。

· Seq_in_index

索引中的列序列号,从1开始。

· Column_name

列名称。

· Collation

列以什么方式存储在索引中。在MySQL中,有值‘A’(升序)或NULL(无分类)。

· Cardinality

索引中唯一值的数目的估计值。通过运行ANALYZE TABLE或myisamchk -a可以更新。基数根据被存储为整数的统计数据来计数,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

如果列只是被部分地编入索引,则为被编入索引的字符的数目。如果整列被编入索引,则为NULL。

· Packed

指示关键字如何被压缩。如果没有被压缩,则为NULL。

· Null

如果列含有NULL,则含有YES。如果没有,则该列含有NO。

· Index_type

用过的索引方法(BTREE, FULLTEXT, HASH, RTREE)。

· Comment

mysql 创建索引后怎么根据索引去查询

mysql 添加索引后 在查询的时候是mysql就自动从索引里面查询了。如果需要也可以单独根据索引查询,这个看使用场景

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

本文标题:mysql索引怎么查数据 mysql如何使用索引查询
文章源于:https://www.cdcxhl.com/article10/hgpcgo.html

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