大家好，關于mysql索引為什么能提高查詢速度很多朋友都還不太明白，不過沒關系，因為今天小編就來為大家分享關于mysql索引為什么會加快速度的知識點，相信應該可以解決大家的一些困惑和問題，如果碰巧可以解決您的問題，還望關注下本站哦，希望對各位有所幫助！
mysql中的慢查詢會不會影響速度
是的，慢查詢會影響MYSQL的速度。當一個查詢的執行時間超過設定的閾值時，就會被認為是慢查詢。慢查詢可能導致性能下降，因為它占用了數據庫的資源和執行時間，導致其他查詢等待執行。慢查詢通常發生在沒有正確索引、復雜的查詢語句、大量數據操作等情況下。為了優化速度，需要對慢查詢進行優化，合理設計索引、簡化查詢語句、分批操作數據等方法，以減少對數據庫性能的影響。
mysql倒序索引原理
MySQL的倒序索引原理是通過將索引中的數據按照指定字段的倒序排序，從而實現倒序查詢的效果。當創建索引時，可以通過在字段后添加DESC關鍵字來指定倒序排序。這樣，在執行查詢語句時，MySQL會根據該倒序索引來快速定位并獲取所需的數據，從而提高查詢速度。倒序索引的實現原理與正序索引類似，只是在插入和刪除數據時會有一點性能損耗，但能夠滿足對數據按倒序進行查詢的需求。
mysql怎么調整索引
調整MySQL索引可以通過以下幾種方式：1.添加索引：可以使用ALTERTABLE語句添加索引。例如，要在表中添加一個名為index_name的索引，可以使用以下語法：ALTERTABLEtable_nameADDINDEXindex_name(column_name)。2.刪除索引：可以使用ALTERTABLE語句刪除索引。例如，要在表中刪除一個名為index_name的索引，可以使用以下語法：ALTERTABLEtable_nameDROPINDEXindex_name。3.優化索引：可以使用OPTIMIZETABLE語句來優化索引。該語句可以重新組織索引，提高查詢性能。例如，要優化表中的索引，可以使用以下語法：OPTIMIZETABLEtable_name。4.分析索引：可以使用ANALYZETABLE語句分析索引。該語句會更新表的索引統計信息，以便優化查詢性能。例如，要分析表中的索引，可以使用以下語法：ANALYZETABLEtable_name。5.使用索引提示：可以使用索引提示來指示MySQL使用特定的索引。例如，可以使用以下語法來提示MySQL使用名為index_name的索引：SELECT*FROMtable_nameUSEINDEX(index_name)WHEREcondition。請注意，在調整索引之前，建議先備份數據庫以防止數據丟失。并且，在進行索引調整時需要考慮表的大小、查詢頻率和數據改變頻率等因素，選擇合適的調整方式。
mySql為什么查詢時有時快，有時慢
主鍵約束。
當數據量達到百萬以上的時候，你用主鍵去搜索某一條數據時速度是極快的。但當你不用主鍵去搜索的時候速度就降了幾十倍甚至上百倍，這個是主鍵的好處。索引。當你的表字段設置有索引的時候，搜索速度比不創建索引要快幾倍至幾十倍。sql語句不夠優化。在查詢某數據的時候，能不用*就盡量不用，想要哪個字段就查哪個，多余的不要，這樣就能達到數據傳輸精簡化，讓查詢速度也能快上許多。多表聯合查詢。在大數據量的時候這個多表查詢盡量不用，畢竟是很耗內存的，寧愿用其他語言循環執行簡單的select字段from表名where條件這樣的簡單sql語句，這樣也能加快速度。mysql為什么千萬級別查詢比1000條數據的查詢慢
這是自然規律使然。
形象一點來講，有人將各一枚硬幣分別丟進一碗水里和一口水塘里，然后您要將它們撈出來，哪個任務完成的快？當然是前者了，因為工作量沒法比啊！數據庫查詢道理也是一樣的，數據越多從中檢索出記錄的速度越慢。你也許會說數據庫不是有索引嗎？咱不用從頭到尾逐條檢索呀。沒錯，有索引數據庫引擎可以直奔目標，檢索少量數據的時候，1千條記錄跟千萬條記錄比，從中檢索出記錄的耗時相差無幾，但是如果要檢索出所有記錄的話，兩者的系統和時間開銷可就不是一個數量級了，后者肯定慢得多。管理一個小倉庫跟管理一個巨型倉庫的人力、物力開銷肯定是不一樣的，數據庫表查詢也同理！mysql聯合索引最左匹配原因
最左前綴匹配原則
在mysql建立聯合索引時會遵循最左前綴匹配的原則，即最左優先，在檢索數據時從聯合索引的最左邊開始匹配，
示例：
對列Gid、列Cid和列Sid建一個聯合索引
聯合索引uni_Gid_Cid_SId實際建立了(Gid)、(Gid,Cid)、(Gid,Cid,SId)三個索引。
插入模擬數據
查詢實例：
上面這個查詢語句執行時會依照最左前綴匹配原則，檢索時會使用索引(Gid,Cid)進行數據匹配。
注意
索引的字段可以是任意順序的，如：
這兩個查詢語句都會用到索引(Gid,Cid)，mysql創建聯合索引的規則是首先會對聯合合索引的最左邊的，也就是第一個字段Gid的數據進行排序，在第一個字段的排序基礎上，然后再對后面第二個字段Cid進行排序。其實就相當于實現了類似orderbyGidCid這樣一種排序規則。
有人會疑惑第二個查詢語句不符合最左前綴匹配：首先可以肯定是兩個查詢語句都保函索引(Gid,Cid)中的Gid、Cid兩個字段，只是順序不一樣，查詢條件一樣，最后所查詢的結果肯定是一樣的。既然結果是一樣的，到底以何種順序的查詢方式最好呢？此時我們可以借助mysql查詢優化器explain，explain會糾正sql語句該以什么樣的順序執行效率最高，最后才生成真正的執行計劃。
那么問題產生了？既然結果是一樣的，到底以何種順序的查詢方式最好呢？
所以，而此時那就是我們的mysql查詢優化器該登場了，sql語句中字段的順序不需要和聯合索引中定義的字段順序一致，查詢優化器會自己調整順序，mysql查詢優化器會判斷糾正這條sql語句該以什么樣的順序執行效率最高，最后才生成真正的執行計劃。所以，當然是我們能盡量的利用到索引時的查詢順序效率最高咯，所以mysql查詢優化器會最終以這種順序進行查詢執行。
為什么要使用聯合索引
減少開銷。建一個聯合索引(Gid,Cid,SId)，實際相當于建了(Gid)、(Gid,Cid)、(Gid,Cid,SId)三個索引。每多一個索引，都會增加寫操作的開銷和磁盤空間的開銷。對于大量數據的表，使用聯合索引會大大的減少開銷！
覆蓋索引。對聯合索引(Gid,Cid,SId)，如果有如下的sql:selectGid,Cid,SIdfromstudentwhereGid=1andCid=2。那么MySQL可以直接通過遍歷索引取得數據，而無需回表，這減少了很多的隨機io操作。減少io操作，特別的隨機io其實是dba主要的優化策略。所以，在真正的實際應用中，覆蓋索引是主要的提升性能的優化手段之一。
效率高。索引列越多，通過索引篩選出的數據越少。有1000W條數據的表，有如下sql:selectfromtablewhereGid=1andCid=2andSId=3,假設假設每個條件可以篩選出10%的數據，如果只有單值索引，那么通過該索引能篩選出1000W10%=100w條數據，然后再回表從100w條數據中找到符合Gid=2andCid=3的數據，然后再排序，再分頁；如果是聯合索引，通過索引篩選出1000w10%10%*10%=1w，效率提升可想而知！
缺點。聯合索引越多，索引列越多，則創建的索引越多，索引都是存儲在磁盤里的，通過索引算法(Btree代表索引算法使用二叉樹的形式來做索引的)來查找數據，的確可以極大的提高查詢效率，但是與此同時增刪改的同時，需要更新索引，同樣是需要花時間的，并且索引所占的磁盤空間也不小。
建議。單表盡可能不要超過一個聯合索引，單個聯合索引不超過3個字段。
引申
對于聯合索引(Gid,Cid,SId)，查詢語句SELECT*FROMstudentWHERECid=465176354;是否能夠觸發索引？大多數人都會說NO，實際上卻是YES。
原因：
觀察上述兩個explain結果中的type字段。查詢中分別是：
type:index
type:ref
index：這種類型表示mysql會對整個該索引進行掃描。要想用到這種類型的索引，對這個索引并無特別要求，只要是索引，或者某個聯合索引的一部分，mysql都可能會采用index類型的方式掃描。但是呢，缺點是效率不高，mysql會從索引中的第一個數據一個個的查找到最后一個數據，直到找到符合判斷條件的某個索引。所以，上述語句會觸發索引。
ref：這種類型表示mysql會根據特定的算法快速查找到某個符合條件的索引，而不是會對索引中每一個數據都進行一一的掃描判斷，也就是所謂你平常理解的使用索引查詢會更快的取出數據。而要想實現這種查找，索引卻是有要求的，要實現這種能快速查找的算法，索引就要滿足特定的數據結構。簡單說，也就是索引字段的數據必須是有序的，才能實現這種類型的查找，才能利用到索引。
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