当前位置: 首页 > article >正文

mysql 索引的使用

1、创建索引

CREATE INDEX index_name ON table_name(column);

2、查看索引

SHOW INDEX FROM table_name;

3、删除索引

DROP INDEX index_name ON table_name;

4、sql语句执行分析

explain SELECT m.id  FROM oms_order_master m LEFT JOIN oms_order_sub s ON m.id = s.order_master_id  WHERE m.enterprise_id = 60  and m.STATUS = 23     ORDER BY m.id desc  LIMIT 0, 10 ; 

在这里插入图片描述
执行计划输出的核心字段及含义:

id:查询子步骤的序号,相同 id 表示同级执行,id 越大优先级越高。

select_type:查询类型(如 SIMPLE 简单查询,SUBQUERY 子查询)。

table:涉及的表名。

partitions: 匹配的分区(若表已分区)。 p0, p1(使用的分区名)

type:数据访问方式(性能从优到差排序):

  1. system/const:通过主键或唯一索引查找。

  2. ref:非唯一索引扫描。

  3. range:索引范围扫描。

  4. index:全索引扫描。

  5. ALL:全表扫描(需优化)。

possible_keys:可能使用的索引。

key:实际使用的索引。

key_len: 使用的索引长度(字节数),反映索引中使用的字段数。

ref: 与索引比较的列或常量。

filtered: 查询条件过滤后剩余行的百分比(仅限WHERE子句)。

rows:预估扫描的行数(越少越好)。

Extra:附加信息(如 Using where 表示过滤数据,Using temporary 使用临时表)。

以下是 SQL 执行计划中 Extra 字段的常见信息及其解释(以 MySQL 为主,其他数据库类似):

一、索引相关

Using index
含义:查询仅通过索引即可完成(无需回表查数据)。

场景:查询的列全部包含在索引中(覆盖索引)。

优化建议:保持现有索引,或扩展索引字段以覆盖更多查询需求。

Using index condition

含义:使用索引条件下推(Index Condition Pushdown, ICP),在存储引擎层过滤数据。

场景:WHERE 条件部分字段可用索引,但需进一步筛选。

优化建议:无需额外优化,这是高效利用索引的表现。

Using where

含义:在存储引擎返回数据后,服务器层(Server)再次过滤数据。

场景:WHERE 条件中的字段未被索引完全覆盖。

优化建议:检查 WHERE 条件字段是否可添加索引。

二、排序与临时表

Using filesort

含义:需在内存或磁盘中对结果排序。

场景:ORDER BY 或 GROUP BY 的字段无索引。

优化建议:为排序字段添加索引,或减少排序数据量(如加 LIMIT)。

Using temporary

含义:使用临时表存储中间结果。

场景:复杂 GROUP BY、DISTINCT 或 UNION 操作。

优化建议:简化查询,或为 GROUP BY 字段添加索引。

三、连接与扫描

Using join buffer

含义:使用连接缓冲区(Join Buffer)加速表连接。

场景:JOIN 时未命中索引,需缓存驱动表数据。

优化建议:为连接字段添加索引,或调大 join_buffer_size 参数。

Full scan on NULL key

含义:子查询中的某个列可能为 NULL,导致全表扫描。

场景:如 col IN (SELECT …) 且 col 可为 NULL。

优化建议:避免 NULL 值,或优化子查询。

四、其他关键信息

Impossible WHERE

含义:WHERE 条件永远为假,未扫描任何数据(如 WHERE 1=0)。

场景:逻辑错误或动态生成的 SQL。

优化建议:检查查询条件逻辑。

Select tables optimized away

含义:查询已被优化,无需访问表(如使用聚合函数访问索引的最小值)。

场景:如 SELECT MIN(id) FROM table,且 id 为主键。

优化建议:无需优化。

Range checked for each record

含义:对每一行数据动态选择索引范围扫描。

场景:JOIN 时索引选择不稳定(如涉及不同列的对比)。

优化建议:统一 WHERE 条件的数据类型或重构查询。

五、需要警惕的负面信号

Using filesort 内存/磁盘排序效率低 → 为排序字段添加索引。
Using temporary 临时表可能拖慢性能 → 优化 GROUP BY/DISTINCT,或增加内存参数。
Using where; Using index 索引覆盖但需过滤 → 检查是否可扩展索引字段。
Using join buffer 未命中索引导致缓存 → 为 JOIN 字段添加索引。
Using where; Backward index scan 数据库正在反向扫描索引(从索引末尾向开头扫描),通常用于优化 ORDER BY DESC 或逆序范围查询。在反向扫描索引后,仍需在服务器层对数据进行过滤(索引未完全覆盖查询条件)。


http://www.kler.cn/a/592639.html

相关文章:

  • mapbox-gl源码中解析style加载地图过程详解
  • 线性规划的标准形式
  • Golang开发
  • 【Dive Into Stable Diffusion v3.5】1:开源项目正式发布——深入探索SDv3.5模型全参/LoRA/RLHF训练
  • 使用 Wireshark 在 Ubuntu 22.04 上抓包分析网络流量
  • 危化品经营单位考试:从基础夯实到能力提升的进阶之路​
  • Docker 存储
  • 麒麟服务器操作系统Node.js环境部署手册
  • 当今前沿技术:改变生活的创新趋势
  • 微信小程序检测滚动到某元素位置的计算方法
  • 黑马跟学.苍穹外卖.Day08
  • Android Launcher3 首屏图标锁定技术方案解析
  • docker登陆问题
  • Linux 安装apache服务
  • Spring Boot Bean 的生命周期管理:从创建到销毁
  • Eclipse 创建 Java 类
  • 【前端 vue 或者麦克风,智能语音识别和播放功能】
  • 利用flex布局写的一个样式
  • Python的内置函数 - min()
  • 英伟达“AI 超级碗”开幕