MySQL索引原理及慢查询优化--转载

索引MySQL的原理主要使用B+树和其他数据结构来提高查询的效率。
请求的缓慢优化包括几个方面，包括选择合适的索引结构，使用解释来分析请求计划等。
以下是一个特定的解释：索引MySQL的原理：目的：提高请求的有效性并将随机访问转换为一致访问。
类比：与搜索字典中搜索单词的功能类似，可以通过创建索引快速找到数据。
数据结构：MySQL使用高通道多通道搜索树，例如B+树。
B+树在叶子的叶子上存储实际数据，并通过二进制搜索和指针指向下一个或上一个节点的有效请求。
请求的缓慢优化：原理：比较前缀的左原则：创建关节索引时，我们考虑请求中最常用的列的顺序。
列的高歧视：选择具有较高差异的列，因为索引可以更有效地过滤数据。
避免按索引计算出的列：在索引列上计算的将导致索引失败，应避免这种情况。
工具：解释命令：提供请求计划，帮助开发人员了解如何执行请求以及如何根据实施计划优化请求。
步骤：确定最慢的请求：使用工具（例如慢速请求的日志）确定最长的执行时间。
分析请求计划：使用Desplice命令分析请求计划并找出狭窄的性能地点。
合理地调整请求操作员：根据执行计划配置请求操作员，例如添加相关索引，更改请求条件等。
D。
支柱索引：根据索引原理构建合适的索引结构。
监视和优化的连续效果：连续监视优化的请求以确保性能提高。
摘要：MySQL索引原理和使用工具，例如“团队的解释缓慢查询优化”是提高数据库生产率的重要手段。
在优化过程中，有必要对业务情景有深入的了解，符合索引的请求和原则的计划，以确保优化计划的有效性和执行。
同时，应引起注意以避免过度优化并盲目添加索引以避免性能恶化。

MySQL表中使用IN命令优化索引提高查询效率mysql中in命中索引

现在，MySQL表是最受欢迎的数据库中最受欢迎的数据库之一，它可以容纳最受欢迎的数据和复杂问题。
但是，信息和数据复杂性的增加数量增加，问卷的有效性。
MySQL提供了一种改善订单索引游行的方法。
如果该订单与一个可以成为有价值的价值的值有关，则操作员使用SQL语言。
他的象征性格式如下：选择所需的列名称，表格表，表的名称，表格的名称。
例如，以汤姆（Tom），杰克（Jack）或玛丽（Mary）的名义以用户表上的信息的名义，信息表中的信息数量包括安装目录。
它可以使用户体验，例如，州到政府系统的问卷问题。
它是User_iid，主要密钥是适度的中等速率。
Project_ REBOG（1 01 ,1 02 ）。
在这里，UnionCentex的订单用于使用product_idid目录。
该方法可以用于突出信息流利度。
该顺序可以与命令顺序使用，以启用更复杂的问卷。
例如： *选择 * * *选择 * * *请求的描述确保订单表验证相同的用户ID，并确保从产品编号1 01 或1 02 购买产品。
同样，可以在User_did目录字段改进上设置目录。
在玻璃数据库中象征着象征的象征，提高请求的有效性，从而提高系统性能和用户体验。
如果我们想按顺序使用该目录，MySQL查询结果将是快速准确的。

MySQL 优化&索引原理面试

MySQL优化和索引原则的访谈的关键点如下。
MySQL优化过程：启用慢速查询日志并捕获慢速SQL。
使用描述，查看关注类型，可能的_key，高度，行和其他列的查询计划。
根据查询计划分析结果进行目标优化。
描述中的每一列的含义：类型：至少是SQL性能的重要参考指标，至少是索引级别。
在高到低时，性能是系统表，const，eq_ref，ref，fullText，ref_or_null，index_merge，unique _subquery，index_subquery，ranges，inanges，indexes等。
索引和两者之间的区别：索引还执行整个表扫描，但用索引扫描它以减少任何磁盘IO。
如果使用索引显示其他列，则只会扫描索引树。
可能的_keys：显示尽可能多的索引。
钥匙：显示实际使用的索引。
行：显示要读取的行数以找到必要的行。
补充：激动人心的时间耗尽了工作信息，例如文件对齐。
索引原理和功能：索引功能：提高查询速度并将任意磁盘IO更改为选择性磁盘IO。
索引数据结构：InnoDB存储引擎使用B+树数据结构来存储索引字段，保持二进制特性并具有快速的查询速度。
索引配置策略：适用于索引配置的字段：具有低重复数据的字段，例如用户手机号码，订单号等：不适合索引生产的字段：具有较高重复速度的字段等。
将导致大量的叶子节点对索引树，这将增加IO操作。
B+树的详细说明：结构特征：虽然仅叶子节点存储完整的数据，而VI Rive节点存储基本的核心值和指针。
查询过程：通过默认键找到带有记录的页面，然后使用内存读取，读取遍历并找到目标记录。
页面目录：此页面包含页面目录，用于二进制搜索以提高搜索效率。
索引故障方案：查询条件包括功能或表示形式。
隐含类型转换。
使用不等式或ISNULL/ISNOTNULL。
类似的查询从通配符开始。
或条件连接到多个字段，并且该字段未合并。
MySQL版本优化：MySQL5 .6 优化：MRR：随机磁盘访问和随机IO已更改为IO。
ICP：在索引条件下推动并在存储引擎级别执行条件过滤，以减少表格的数据查询量。

MySQL的3种索引合并优化⭐️or到底能不能用索引?

序言，MySQL⭐成型优化工具在索引条件下，在数千万数据中，性能​​增加了2 7 3 ％。
MySql⭐️Multirageread和CoveringIndex的优化工具如何优化表的返回？在MySQL中导致索引失败的八分之一的文章：使用或会导致索引失败，因此所有方案都会失败？考虑到这个问题，让我们看不起。
该案例使用座椅表作为上一篇文章，并创建了两个辅助索引，SE​​AT_CODE和Student_ID。
索引融合的优化分为三种方式：indexmerGeintersluct，indexmergeunion，indexmergeSortunion。
indexmergeintor用于合并交叉点的索引，这些索引通常是在请求条件下链接并在请求条件下链接的。
例如，在SQL中，当不使用索引融合的优化时，优化器可以选择SEAT_CODE索引或Student_ID索引。
当您使用seat_code索引时，首先找到满足seat_code = caiciaseat的录音，然后返回表格质疑集群中的索引以获得完整的记录。
激活交叉点索引融合，显示执行计划，使用这两个索引，并显示其他信息显示交叉点索引融合，并使用叠加索引而无需返回表。
indexmergeunion是工会使用的融合索引，工会通常与请求条件或。
例如，如果未使用indexmergeunion，它将直接分析完整表（集群索引）以确定记录是否符合条件，激活联合的优化并显示执行计划：已使用了indexmergeunion。
Unity索引与索引默格分类合并：将未订购的主要钥匙值的场景结合。
总而言之，默认情况下激活了索引指数合并的优化，并将其分为三种方法：相交，联合和联合trinion。
使用前键必须在使用前订购，因为主键被分解，然后需要交点 /联合，否则会有一个随机的IO。
由于或在indexmergeunion中可以通过认为桌子的背面很昂贵，因此可以轻松地导致优化器，然后将桌子的完整桌子的整个表格，并且主键顺序的满意度太严重了，因此请使用indexMergerGesortunion在非service primary密钥的情况下进行分类。