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先来看一个栗子 EXPLAIN select * from employees where name > 'a'; 如果用name索引查找数据需要遍历name字段联合索引树,然后根据遍历出来的主键值去主键索引树里再去查出最终数据,成本比全表扫描还高。 可以用覆盖索引优化,这样只需要遍历name字段的联合索引树就可以拿到所有的结果。 EXPLAIN select name,age,position from employees where name > 'a'; 可以看到通过select出的字段是覆盖索引,MySQL底层使用了索引优化。在看另一个case: EXPLAIN select
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MySQL如何选择合适的索引如何选择合适的索引
先来看一个栗子
EXPLAIN select * from employees where name > 'a';
如果用name索引查找数据需要遍历name字段联合索引树,然后根据遍历出来的主键值去主键索引树里再去查出最终数据,成本比全表
扫描还高。
可以用覆盖索引优化,这样只需要遍历name字段的联合索引树就可以拿到所有的结果。
EXPLAIN select name,age,position from employees where name > 'a';
可以看到通过select出的字段是覆盖索引,MySQL底层使用了索引优化。在看另一个case:
EXPLAIN select * from employees where name > 'zzz';
对于上面的这两种 name>’a’ 和 name>’zzz’的执行结果, mysql最终是否选择走索引或者一张表涉及多个索引, mysql最终如何选择索
引,可以通过trace工具来一查究竟,开启trace工具会影响mysql性能,所以只能临时分析sql使用,用完之后需要立即关闭。
SET SESSION optimizer_trace="enabled=on",end_markers_in_json=on; --开启trace
SELECT * FROM employees WHERE name > 'a' ORDER BY position;
SELECT * FROM information_schema.OPTIMIZER_TRACE;
看trace字段:
{
"steps": [
{
"join_preparation": { --第一阶段:SQl准备阶段
"select#": 1,
"steps": [
{
"expanded_query": "/* select#1 */ select `employees`.`id` AS `id`,`employees`.`name` AS `name`,`employees`.`age` AS `age`,`employees`.`position` AS
`position`,`employees`.`hire_time` AS `hire_time` from `employees` where (`employees`.`name` > 'a') order by `employees`.`position`"
}
] /* steps */
} /* join_preparation */
},
{
"join_optimization": { --第二阶段:SQL优化阶段
"select#": 1,
"steps": [
{
"condition_processing": { --条件处理
"condition": "WHERE",
"original_condition": "(`employees`.`name` > 'a')",
"steps": [
{
"transformation": "equality_propagation",
"resulting_condition": "(`employees`.`name` > 'a')"
},
{
"transformation": "constant_propagation",
"resulting_condition": "(`employees`.`name` > 'a')"
},
{
"transformation": "trivial_condition_removal",
"resulting_condition": "(`employees`.`name` > 'a')"
}
] /* steps */
} /* condition_processing */
},
{
"table_dependencies": [ --表依赖详情
{
"table": "`employees`",
"row_may_be_null": false,
"map_bit": 0,
"depends_on_map_bits": [
] /* depends_on_map_bits */
}
] /* table_dependencies */
},
{
"ref_optimizer_key_uses": [
] /* ref_optimizer_key_uses */
},
{
"rows_estimation": [ --预估标的访问成本
{
"table": "`employees`",
"range_analysis": {
"table_scan": { --全表扫描情况
"rows": 3, --扫描行数
"cost": 3.7 --查询成本
} /* table_scan */,
"potential_range_indices": [ --查询可能使用的索引
{
"index": "PRIMARY", --主键索引
"usable": false,
"cause": "not_applicable"
},
{
"index": "idx_name_age_position", --辅助索引
"usable": true,
"key_parts": [
"name",
"age",
"position",
"id"
] /* key_parts */
},
{
"index": "idx_age",
"usable": false,
"cause": "not_applicable"
}
] /* potential_range_indices */,
"setup_range_conditions": [
] /* setup_range_conditions */,
"group_index_range": {
"chosen": false,
"cause": "not_group_by_or_distinct"
} /* group_index_range */,
"analyzing_range_alternatives": { ‐‐分析各个索引使用成本
"range_scan_alternatives": [
{
"index": "idx_name_age_position",
"ranges": [
"a < name"
] /* ranges */,
"index_dives_for_eq_ranges": true,
"rowid_ordered": false,
"using_mrr": false,
"index_only": false, ‐‐是否使用覆盖索引
"rows": 3, --‐‐索引扫描行数
"cost": 4.61, --索引使用成本
"chosen": false, ‐‐是否选择该索引
"cause": "cost"
}
] /* range_scan_alternatives */,
"analyzing_roworder_intersect": {
"usable": false,
"cause": "too_few_roworder_scans"
} /* analyzing_roworder_intersect */
} /* analyzing_range_alternatives */
} /* range_analysis */
}
] /* rows_estimation */
},
{
"considered_execution_plans": [
{
"plan_prefix": [
] /* plan_prefix */,
"table": "`employees`",
"best_access_path": {
"considered_access_paths": [
{
"access_type": "scan",
"rows": 3,
"cost": 1.6,
"chosen": true,
"use_tmp_table": true
}
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