索引优化

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MySQL —— explain 查看执行计划与 MySQL 优化使用 explain 关键字可以模拟优化器执行 SQL 查询语句，从而知道 MySQL 是如何处理 SQL 语句的。可以获得关于查询的执行计划的详细信息，分析查询语句或者表结构的性能瓶颈。在 5.6 以及以后的版本中，除了 select，其他比如 insert，update 和 delete 均可以使用 explain 查看执行计划，从而知道 mysql 是如何处理 sql 语句，分析查询语句或者表结构的性能瓶颈。

代码代码快快显灵

Mysql之索引优化当一个字段上既有单列索引，又有复合索引时，我们可以通过以下的SQL提示来要求该SQL语句执行时采用哪个索引：

MySQL之创建高性能的索引(六)当使用前缀索引的时候，在某些条件值的基数比正常值高的时候，问题就来了。例如，在某些应用程序中，对于没有登录的用户，都将其用户名记录为"guest"，在记录用户行为的会话(session)表和其他记录用户活动的表中"guest"就成为了一个特殊用户ID.一旦查询涉及这个用户，那么和对于正常用户的查询就大不同了，因为通常由很多会话都是没有登录的。系统账号也会导致类似的问题。一个应用通常都有一个特殊的管理员账号，和普通账号不同，它并不是一个具体的用户，系统中所有的其他用户都是这个用户的好友，所以系统往往通过它向

MySQL之创建高性能的索引(五)很多人对多列索引的理解都不够。一个常见的错误就是，为每个列创建独立的索引，或者按照错误的顺序创建多列索引。先来看第一个问题，为每个列创建独立的索引，从SHOW CREATE TABLE总很容易看到这种情况:

MySQL之创建高性能的索引(八)通常大家都会根据查询的WHERE条件来创建合适的索引，不过这只是索引优化的一个方面。设计优秀的索引应该考虑到整个查询，而不单单是WHERE条件部分。索引确实是一种查找数据的高效方式，但是MySQL也可以使用索引来直接获取列的数据，这样就不再需要读取数据行。如果索引的叶子几点钟已经包含要查询的数据，那么还有什么必要再回表查询呢？如果一个索引包含(或者说覆盖)所有需要查询的字段的值，我们就称之为"覆盖索引"。覆盖索引是非常有用的工具，能够极大地提高性能。考虑一下如果查询只需要扫描索引而无须回表，会带来多少好

MySQL之创建高性能的索引(四)MyISAM表支持空间索引，可以用作地理数据存储。和B-Tree索引不同，这类索引无须前缀查询。空间索引会从所有维度来索引数据。查询时，可以有效地使用任意维度来组合查询。必须使用MySQL的GIS相关函数如MBRCONTAINS()等来维护数据。MySQL的GIS支持并不完善，所以大部分人都不会使用这个特性。开源关系数据库系统中对GIS的解决方案做得比较好的是PostgreSQL的PostGIS.

MySQL之创建高性能的索引(三)哈希索引(hash index)基于哈希表实现，只有精确匹配索引所有的列的查询才有效。对于每一行数据，存储引擎都会对所有的索引列计算一个哈希码(hash code).哈希码是一个较小的值，并且不同键值的行计算出来的哈希码也不一样。哈希索引将所有的哈希码存储在索引中，同时哈希表中保存指向每个数据行的指针。在MySQL中，只有Memory引擎显式支持哈希索引。这也是Memory引擎表的默认索引类型，Memory引擎同时也支持B-Tree索引。值得一提的是，Memory引擎是支持非唯一哈希索引的，这在数据库世界

JavaEE技术之MySql高级(索引、索引优化、sql实战、View视图、Mysql日志和锁、多版本并发控制)MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB公司开发，目前属于Oracle公司。MySQL是一种关联数据库管理系统，将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。

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C/C++工程师面试题（数据库篇）索引是一种支持快速查找特定行的数据结构，如果没有索引，就需要遍历整个表进行查找。用于提高数据检索的速度和效率。

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浅析MySQL代价模型：告别盲目使用EXPLAIN，提前预知索引优化策略在 MySQL 中，当我们为表创建了一个或多个索引后，通常需要在索引定义完成后，根据具体的数据情况执行 EXPLAIN 命令，才能观察到数据库实际使用哪个索引、是否使用索引。这使得我们在添加新索引之前，无法提前预知数据库是否能使用期望的索引。更为糟糕的是，有时甚至在添加新的索引后，数据库在某些查询中会使用它，而在其他查询中则不会使用，这种情况下，我们无法确定索引是否发挥了预期的作用，让人感到非常苦恼。这种情况基本上意味着 MySQL 并没有为我们选择最优的索引，而我们不得不在茫茫数据中摸索，试图找到问题的