1.索引：索引是对数据库表中的一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可以快速访问数据库表中的特定信息。B+tree:所有数据都保存在叶子结点中，双向链表结构，速度比b-tree快b-tree:所有里子结点都出现在同一层，叶子结点不包含任何关键字的信息 聚集索引和普通索引（B+tree）普通索引（非聚集索引）：创建方法：alter table table_name add index
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2023-07-04 16:31:07
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MySql性能优化，order by 不走索引的思考
2009-07-12 11:43
今天早上查看网站，发现非常慢！进linux 用top查看，发现mysql cpu到了100%。开始怀疑是mysql性能的问题，不会10万条数据就卡成这样吧？虽然我的linux是在服务器上放了个虚拟机，但也不至于10万条记录挂啊？ 网上找了一大把文章，my.cnf也设置了，我虚拟
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2023-08-06 08:27:38
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mysql的in查询的常规优化记录于2021年2月份，以后的mysql版本可能会有优化处理，但当前in相关的查询仍然存在索引失效等问题。 转载自： 《MySQL中使用IN会不会走索引分析》的结论：IN肯定会走索引，但是当IN的取值范围较大时会导致索引失效，走全表扫描。 By the way：如果使用了 not in，则不走索引。以下介绍两种常见场景的优化，不详述原理部分。和in相关的子查询优化 原
联合索引又叫复合索引。对于复合索引:Mysql从左到右的使用索引中的字段，一个查询可以只使用索引中的一部份，但只能是最左侧部分。例如索引是key index (a,b,c). 可以支持a | a,b| a,b,c 3种组合进行查找，但不支持 b,c进行查找 .当最左侧字段是常量引用时，索引就十分有效。
两个或更多个列上的索引被称作复合索引。
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2023-07-04 09:52:43
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在一些情况下，MySQL可以直接使用索引来满足一个 ORDER BY 或 GROUP BY 子句而无需做额外的排序。尽管 ORDER BY 不是和索引的顺序准确匹配，索引还是可以被用到，只要不用的索引部分和所有的额外的 ORDER BY 字段在 WHERE 子句中都被包括了。 使用索引的MySQL Order By 下列的几个查询都会使用索引来解决 ORDER BY 或 GROUP BY
(1)MySQL支持两种方式的排序filesort和index，Using index是指MySQL扫描索引本身完成排序。index效率高，filesort效率低。(2)order by满足两种情况会使用Using index。1.order by语句使用索引最左前列。2.使用where子句与order by子句条件列组合满足索引最左前列。(3)尽量在索引列上完成排序，遵循索引建立(索引创建的顺序
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2023-08-10 13:37:36
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# 如何实现 MySQL 索引排序
在数据库管理中，索引用于加速查询效率。然而，仅仅添加索引并不能保证查询的结果以特定顺序返回。在这篇文章中，我将教你如何在 MySQL 中实现索引排序的过程。通过以下几个步骤，我们将顺利实现这一目标，并通过代码示例和注释来解释每一步的操作。
## 流程概述
我们可以将整个实现过程分为以下几个步骤：
| 步骤编号 | 操作
# 实现"mysql order 索引"的步骤
在MySQL数据库中，为了优化查询速度，我们通常会使用索引来加快排序操作。下面我将详细介绍如何在MySQL中实现"mysql order 索引"。
## 流程图
```mermaid
journey
title 实现"mysql order 索引"的步骤
section 开始
开始 --> 创建索引
se
前言在mysql中满足order by的处理方式有两种：让索引满足排序，即扫描有序索引然后再找到对应的行结果，这样结果即是有序；使用索引查询出结果或者扫描表得到结果然后使用filesort排序；filesort排序：是针结果在内存中进行排序，如果待排结果较大，mysql可能会产生临时文件输入输出到磁盘。所以order by的优化思路优先使用索引满足排序；如果实在满足不了，再优化filesort排序
概述以下基于用户订单表t_order和订单清单条目表t_order_item来分析，二者通过order_id来建立外键约束。 1. 最左前戳匹配最左前戳匹配主要是innodb存储引擎的B+树索引的特性导致的，即对于联合索引中的多个索引列在WHERE中需要从左到右保持联合索引中的列的顺序出现，如(a,b,c)，则必须为where a=xx and b=xx等，如果是where b=xx an
mysql 的排序1.indexsort 利用有序索引获取有序数据原理：我们知道，mysql的基础数据结构是B+树，任何的一个表都是一颗B+树，你在表上建的索引也是一颗B+树，B+树的特别是在叶子节点上是有序，且前一个节点存在指向相邻节点的指针。那么在写SQL中的ORDER BY语句时候，若是ORDER BY的条件和返回的数据都在一颗树上，那么就可以利用B+树自身的特点来天然排序了，自
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2023-08-02 23:41:18
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MySQL有两种方式可以实现 ORDER BY：1.通过索引扫描生成有序的结果2.使用文件排序( filesort )围绕着这两种排序方式，我们试着理解一下 ORDER BY的执行过程以及回答一些常见的问题(下文仅讨论InnoDB存储引擎)。2 索引扫描排序和文件排序(filesort)简介我们知道InnoDB存储引擎以B+树作为索引的底层实现，B+树的 叶子节点存储着所有数据页而 内部节点不存放
文章目录一、索引问题1.1索引查询与非索引查询1.2辅助索引与主索引1.3索引的优化二、索引使用2.1索引分类2.2索引创建2.2使用实例三、索引注意事项 一、索引问题我们之前对索引操作有过介绍：如果不了解，可以先看看这篇文章。数据库：Mysql架构、索引、锁机制、事务、存储引擎今天我们再来看一看它们，这里有几个问题：1.1索引查询与非索引查询索引查询：这是我们在id字段建立了一个索引，crea
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2023-07-04 16:35:42
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在看高性能 mysql 时，里面有些总结写得很好，所以就记录下来，方便自己查询。如果发现有写得不对的，欢迎指出。数据表建立索引了，但如果查询方式不对，则不能正确使用索引的快速查询。CREATE TABLE people(
last_name VARCHAR(50) NOT NULL,
first_name VARCHAR(50) NOT NULL,
dob DATE NOT NU
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2023-08-07 21:30:20
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索引的优点： 1.索引大大减少了服务器需要扫描的数据量 2.索引可以帮助服务器避免排序和临时表 3.索引可以将随机I/O变为顺序I/OMySQL数据库中InnoDB存储引擎，B+树索引可以分为聚簇索引（也称聚集索引，clustered index）和辅助索引（有时也称非聚簇索引或二级索引，secondary index，non-clustered index）。这两种索引内部都是B+树，聚集索引的
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2023-08-26 17:04:54
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11、6.71、索引1、什么是索引及其作用？像是一个目录，用于加速查找的速度作用：1.约束 2、加速查找2、索引原理索引的本质是一张表，也就是我们创建索引相当于创建一个目录，也就是牺牲了存储空间加速了查找底层实现：哈希算法：根据要建索引的那一列，通过哈希算法计算出特定位置，然后存储原本表数据行的位置进行查找， 是无序的，对于单个查找很快，范围查找很慢B树：大多数也都是用B树的，性质像二叉搜索树，查
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2023-07-12 11:16:11
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下面分享的是我在工作中遇到的一个问题。有关 mysql 索引失效的问题。处于保密考虑，我拿一个类似的场景举例子。1、现象描述先说结论。我遇到的问题是，mysql varchar类型的字段，传入的查询条件没有加引号，导致索引失效。比如我有一张表，结构如下：CREATE TABLE `order_test` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMEN
通常而言，就我们自己想象一下，假设你有一个select * from table where xxx=xxx order by xxx这样 的一个SQL语句，似乎应该是基于where语句通过索引快速筛选出来一波数据，接着放到内存里，或者 放在一个临时磁盘文件里，然后通过排序算法按照某个字段走一个排序，最后把排序好的数据返回。但是这么搞通常速度有点慢，尤其是万一你要排序的数据量比较大的话，还不能用内
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2023-08-10 10:38:20
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使用数据库建立索引是必不可少的，面试中也会经常遇到一些有关于索引的问题，常见的就是问 Mysql什么时候会造成索引失效，一般回答就是没有遵守 b+ 树的最左原则，也有遇到过明明已经遵守了但是通过分析函数显示并没有走索引，这里就是使用 order by 有走索引的情况也有不走索引的情况。建表语句create table tag
(
id bigint auto_increme
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2023-08-02 10:36:43
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Mysql-索引失效 order by优化索引失效最佳左前缀法则如果索引了多列 要遵循最佳左前缀法则 指从查询索引的最左前列开始并且不跳过索引中的列不在索引列上做任何操作 会导致索引失效而转向全表扫描不能使用索引中范围条件右边的列尽量使用覆盖索引在使用不等于(!=或者<>)的时候 无法使用索引会导致全表扫描is null 和is not null也无法使用索引lile以通配符开头 会造
