Explain工具介绍 使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL语句,分析你的查询语句或是结构的性能瓶颈 在 select 语句之前增加 explain 关键字,MySQL 会在查询上设置一个标记,执行查询会返回执行计划的信息,而不是执行这条SQL 注意:如果 from 中包含子查询,仍会执行该子查询,将结果放入临时表中 Explain分析示例 参考官方文档:https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/explain-output.html 示例表: -- ---------------------------- -- Table structure for actor -- ---------------------------- DROP TABLE IF EXISTS `actor`; CREATE TABLE `actor` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_.... 有更新! MySql-Explain工具介绍 mysql
一、索引定义 索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构。 二、索引数据结构 二叉树:单向递增时效果低 红黑树:每个节点只能存一个数据,树太深,意味着从磁盘读取数据的次数多 Hash表 B-Tree B+Tree B-Tree 叶节点具有相同的深度,叶节点的指针为空 所有索引元素不重复 节点中的数据索引从左到右递增排列 B+Tree(B-Tree变种) 非叶子节点不存储data,只存储索引(冗余),可以放更多的索引 叶子节点包含所有索引字段 叶子节点用指针连接,提高区间访问的性能 mysql每页大小为16KB,查询语句:show GLOBAL STATUS like 'Innodb_page_size'; 如果主键是BigInt,占8个字节,中间指针约6字节,那么一页可以存放16*1024/14 = 1170 假设数据为1KB,那么三层的树可以存放:1170*1170*16=21902400条数据。 Hash 对索引的key进行一次hash计算就可以定位出数据存储的位置 很多时候Hash索引要比B+ 树索引更高效 仅能满足 “=”,“IN”,不支持范围查询 h.... 有更新! MySql索引数据结构 mysql