MySQL查询优化:索引、Extra与效率解析
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更新于2024-08-04
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在MySQL查询优化中,分号的使用和查询执行计划的解读至关重要。首先,查询语句中的分号通常表示逻辑分隔,但在某些情况下,如`Usingwhere;Usingindex`,它可能表明查询执行时的两个阶段。`Usingwhere`表明查询没有利用索引来优化,而`Usingindex`则意味着至少部分查询是通过索引进行的,这被称为“覆盖索引”。
案例4.1中,如果`Extra`列出现了三次分号,可能是因为额外的排序操作导致,这会影响查询性能。当`Usingwhere`与`Usingindex`同时存在,可能是因为虽然某个条件没有使用索引(如c5字段),但其他部分使用了。
`key_len`,即键的长度,反映了索引的效率。一般来说,较短的`key_len`意味着更优的索引,因为它占用空间较少且查询速度更快。然而,这并不意味着越短越好,要综合考虑索引设计、查询需求等因素。
在表连接中,如`LEFT JOIN`,如果连接条件是`in`或`exists`,通常不会遵循小表驱动大表的原则,但必须确保连接字段有适当的索引来提高性能。联合索引在表数据量大且需要多条件组合查询时非常有用,因为它们能减少查询所需的I/O操作。
MySQL的`FILESORT`通常涉及排序操作,分为单路和双路,具体实现取决于数据量和硬件配置。它可能导致额外的I/O,但通过合理设计索引,可以最小化这种情况。
当涉及到索引使用时,并非所有查询都仅依赖内存缓存,如果没有将所有索引加载到内存,数据库系统可能会进行磁盘I/O。然而,现代数据库设计倾向于减少I/O,提升查询速度。
SQL查询效率的问题在于查询顺序对表扫描的影响。例如,如果外层表(A)的大小远大于内层表(B),即使外层查询次数较多(如`A.id=1000`),由于关联操作后结果集较小,整体执行效率仍可能较高。这与Java中的循环相似,但SQL优化器根据表的大小和关联策略调整了查询顺序,从而达到更高的性能。因此,SQL语句的比对次数并不是简单的乘法关系,而是取决于查询的执行计划和数据分布。
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滕扬Lance
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