MySQL多条件查询是否使用索引？

最新推荐文章于 2024-06-30 07:27:16 发布

纸飞机的轨迹

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文章标签： mysql android 数据库编程

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本文探讨了在MySQL中多条件查询如何使用索引的问题，指出查询条件需有对应索引且条件间为'AND'关系才能有效利用索引。通过示例展示了如何创建和使用索引来提升查询性能，并警告了'OR'操作符可能导致的性能下降问题。

索引在MySQL中是用于提高查询性能的重要工具。当我们在查询中使用多个条件时，是否能够使用索引取决于多个因素，包括表的结构、索引的类型以及查询条件的组合方式。下面我将详细解释在MySQL中多条件查询是否使用索引的情况，并提供相应的源代码进行演示。

在MySQL中，多条件查询可以使用索引，但是需要满足一些条件。首先，我们需要确保查询条件中的每个列都有适当的索引。其次，查询条件之间的逻辑关系也会影响索引的使用情况。

让我们通过一个示例来说明这些概念。假设我们有一个名为"users"的表，其中包含"id"、"name"和"age"三个列。我们希望查询年龄大于等于30岁并且名字以"J"开头的用户。为了使查询能够使用索引，我们需要在"age"和"name"列上创建相应的索引。

首先，让我们创建"age"列的索引：

CREATE INDEX idx_age ON users(age);

然后，创建"name"列的索引：

CREATE

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mysql索引详解

学Java，找哪吒

07-07

10万+

MySQL的存储引擎架构将查询处理与数据的存储/提取相分离

MySQL数据库之多条件查询索引实现（项目中经常用到）

weixin_33815613的博客

10-23

4666

为什么80%的码农都做不了架构师？>>> ...

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mysql多条件索引

02-23

数据库的索引可以加快查询速度，原因是索引使用特定的数据结构(B-Tree)对特定的列额外组织存放,加快存储引擎(索引是存储引擎实现)查找记录的速度。索引优化是数据库优化的最重要手段。如果查询语句使用索引（通常是where条件匹配索引)就会利用树的结构加快查找，索引会按值查找到要查找的行在表中位置，不需回表查询数据的就是聚簇索引(索引和数据存放在一起)。通常是需要回表再查数据，需要消耗额外的磁盘IO。所以有些时候（如按顺序读取数据）全表扫描会比使用索引快的原因就在于此。

mysql多条件查询索引吗_MySQL数据库之多条件查询索引实现（项目中经常用到）...

weixin_29948389的博客

01-19

630

案例：当我们在进行列表查询的时候，会有很多条件，但并不是所有条件我们都会在一起查询都使用到，也不知道有哪个条件一定会使用，这让mysql的以列的左前綴的索引方式显得有些力不从心，加入有六个条件，我们总不能写6*5*4*3*2*1个索引吧，这样太浪费资源，而且十分费事，如何解决呢。例子：加入我们有一个学生成绩表，有grade (1~6年级)，姓名(name)，学科(subject 数、语文、英语)，...

mysql多条件查询索引_通过添加索引提高多条件查询mysql单表大量数据的测试

weixin_29250573的博客

01-19

2185

今天线上mysql告警日志针对BBS点赞记录表发出了多次通知,提示没有添加索引。单表数据20w+,查询结果有做缓存处理,每查一次DB进行一次全表扫描,数据越多的情况下,查询效率越慢,超过了0.1m。添加索引之后,效率明显提升。之前对这块没过多关注, 想想就用实际的数据来测试一下吧。线上的慢sql为SELECT `cid` FROM `bbs_test` WHERE `origin` = 1 AND...

mysql多条件查询

06-26

对mysql中子查询的一个学习小总结，希望帮到各位同仁

MySQL|mysql-索引

11-19

344

1、索引是什么 1.1索引简介索引是表的目录，是数据库中专门用于帮助用户快速查询数据的一种数据结构。类似于字典中的目录，查找字典内容时可以根据目录查找到数据的存放位置，以及快速定位查询数据。对于索引，会保存在额外的文件中。 1.2主要注意的地方： (1).索引可以提高查询速度，会减慢写入速度，索引的缺点时创建和维护索引需要耗费时间。 (2).索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的select的效率，但同时也降低了insert及update的效率，因为insert或update是有可能会重建索引。 1.

MySQL查询条件中in会用到索引吗

12-16

5. **其他查询条件**：如果有额外的WHERE条件与索引字段无关，那么即使`IN`使用了索引，整个查询可能仍然无法利用索引。为了验证`IN`是否使用了索引，可以使用`EXPLAIN`语句来查看查询的执行计划。例如： ```sql ...

MySQL中的查询多种条件【含代码示例】

一个做过前端开发的产品经理，经历过睿智产品的折磨导致脱发之后，励志要翻身"农奴"把歌唱，一边打入敌人内部一边持续提升自己，为我们广大开发同胞谋福祉，坚决抵制睿智产品折磨我们码农兄弟！

06-30

4445

通过本文的深入探讨，我们不仅了解了在MySQL中如何使用多种条件进行查询，还学习了如何组合使用不同的逻辑运算符和条件表达式，以实现复杂的数据筛选。掌握这些技巧将大大提高你在实际工作中的数据处理能力和查询效率。希望本文能够帮助你在数据库查询方面更加得心应手，为你的项目开发带来更大的价值。欢迎来到我的博客，很高兴能够在这里和您见面！希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围，不仅可以获得有趣的内容和知识，也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。DTcode7的博客首页。

MySQL查询不走索引的原因--最左匹配原则

蓝星部队的博客

05-20

1932

查询条件最左以通配符%开始，例如where a like '%xx' 查询条件使用IS NULL 或 IS NOT NULL 查询条件在字段上进行数据运算或函数运算（包括隐式数据转换）索引列不能参与计算，保持列“干净” 查询条件使用负向查询条件：NOT,!=,<>,!<,!>,NOT IN, NOT LIKE 等。

MySQL索引：让你的数据库查询快到起飞！

不能再留遗憾了的博客

06-14

2847

MySQL索引的查看、创建和删除以及索引的底层原理B+树

MySQL 索引使用（二）

qq_66292058的博客

05-31

1014

本篇继续介绍有关索引的使用。

多条件查询以及复合索引

weixin_44108542的博客

07-27

719

因此，对于简单的三个字段并非是需要abc、acb、bac、bca、cab、cba六个复合索引，经过简单的思考可得abc、bca、cab三个索引就够了。有需求需要按照ID、a、b、c、d三个字段进行多条件查询，往数据库里插入1000万条数据后，查询一次耗时约30s，首先是肯定需要添加索引的，但是添加什么索引能够适配各种条件组合输入。接下来4个怎么处理，由于数据库优化器的存在，输入abcd4个条件使用abcd索引和acbd索引其实是一样的，数据库优化器会自己选择合适的索引执行查询。

深入解读索引在查询中的使用

b379685397的博客

03-08

3450

索引在查询中的作用到底是什么？在我们的查询中发挥着什么样的作用呢？请记住： 1 、一个索引就是一个 B+树，索引让我们的查询可以快速定位和扫描到我们需要的数据记录上，加快查询的速度。 2 、一个 select 查询语句在执行过程中一般最多能使用一个二级索引，即使在 where 条件中用了多个二级索引。 3.2.3.1. 扫描区间对于某个查询来说，最简单粗暴的执行方案就是扫描表中的所有记录，判断每一条记录是否符合搜索条件。如果符合，就将其发送到客户端，否则就跳过该记录。这就是全表扫描。

8.MySQL高级之索引及查询优化

hutc_Alan的博客

05-09

925

MySQL的逻辑架构介绍和其他数据库相比，MySQL有点与众不同，它的架构可以在多种不同的场景中应用并发挥良好作用。主要体现在存储引擎的架构上，插件式的存储引擎架构将查询处理和其他的系统任务以及数据的存储提取相分离。这种架构可以根据业务的需求和实际需要选择合适的存储引擎。 1.连接层最上层是一些客户端和连接服务，包括本地sock通信和大多数基于客户端/服务器工具实现的类似于TCP/IP的通信。主要完成一些类似于连接处理、授权认证及相关的安全方案。在该层上引入了线程池的概念，为通过认证安全接入的客

mysql条件查询出现or连接时会使用索引的场景

qq_41941605的博客

12-14

4759

mysql条件查询出现or连接时会使用索引的场景

MySql索引

qq_20781075的博客

05-25

676

1、概述索引是存储引擎用于快速查找记录的一种数据结构，通过合理的使用数据库索引可以大大提高系统的访问性能，接下来主要介绍在MySql数据库中索引类型，以及如何创建出更加合理且高效的索引技巧。注：这里主要针对的是InnoDB存储引擎的B+Tree索引数据结构 2、索引的优点 1、大大减轻了服务器需要扫描的数据量，从而提高了数据的检索速度 2、帮助服务器避免排序和临时表 3、可以将随机I/O变为顺序I/O 3、索引的创建 3.1、主键索引 ALTER TABLE 'table_name'

MySQL数据库优化总结

weixin_30325971的博客

07-23

405

对于一个以数据为中心的应用，数据库的好坏直接影响到程序的性能，因此数据库性能至关重要。一般来说，要保证数据库的效率，要做好以下四个方面的工作：数据库设计、sql语句优化、数据库参数配置、恰当的硬件资源和操作系统，这个顺序也表现了这四个工作对性能影响的大小。下面我们逐个阐明：一、数据库设计　　适度的反范式,注意...

如何检测MySQL查询是否有效使用了索引？

最新发布

11-20

<think> 为了检测MySQL查询是否有效使用了索引，我们可以使用以下几种方法： 1. 使用EXPLAIN语句分析查询执行计划。 2. 使用性能模式（Performance Schema）监控索引使用情况。 3. 使用慢查询日志（Slow Query Log）识别未使用索引的查询。 4. 使用SHOW STATUS查看索引使用统计。下面我将详细介绍每种方法，并提供相应的代码示例。 ### 方法1：使用EXPLAIN分析查询计划 EXPLAIN是MySQL提供的一个命令，用于显示MySQL如何执行查询，包括是否使用了索引。示例代码： ```sql -- 分析查询执行计划 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE last_name = 'Smith' AND first_name = 'John'; ``` 关键字段解释： - **type**: 表示访问类型，从好到差依次为： - const/system：使用主键或唯一索引进行等值查询 - ref：使用非唯一索引或唯一索引的前缀进行查询 - range：索引范围扫描 - index：全索引扫描（遍历整个索引） - ALL：全表扫描（未使用索引） - **possible_keys**: 可能使用的索引 - **key**: 实际使用的索引 - **key_len**: 使用的索引长度（字节数） - **rows**: 预估扫描的行数 - **Extra**: 额外信息，如： - Using index：表示使用了覆盖索引（不需要回表） - Using where：表示在存储引擎检索行后再进行过滤 - Using filesort：表示需要额外排序 - Using temporary：表示使用了临时表如果发现`type`为`ALL`或`key`为`NULL`，则表示未使用索引。 ### 方法2：使用慢查询日志配置MySQL记录慢查询日志，可以捕获执行时间超过指定阈值的查询，并检查这些查询是否使用了索引。配置慢查询日志： ```sql -- 查看当前慢查询日志配置 SHOW VARIABLES LIKE 'slow_query%'; SHOW VARIABLES LIKE 'long_query_time'; -- 设置开启慢查询日志（重启后失效） SET GLOBAL slow_query_log = 'ON'; SET GLOBAL slow_query_log_file = '/var/log/mysql/slow.log'; SET GLOBAL long_query_time = 1; -- 设置慢查询阈值为1秒 -- 记录未使用索引的查询（即使执行时间不长） SET GLOBAL log_queries_not_using_indexes = 'ON'; ``` 分析慢查询日志：可以使用`mysqldumpslow`工具或Percona Toolkit中的`pt-query-digest`工具分析慢查询日志。 ### 方法3：使用SHOW INDEX和SHOW STATUS 通过查看索引的统计信息和使用情况来判断。查看表中索引的信息： ```sql SHOW INDEX FROM employees; ``` 查看索引使用统计： ```sql -- 重置索引使用统计 FLUSH STATUS; -- 执行查询 SELECT * FROM employees WHERE last_name = 'Smith'; -- 查看索引使用情况 SHOW STATUS LIKE 'Handler_read%'; ``` 关键状态变量： - `Handler_read_key`：通过索引读取行的请求数（值越高表示索引使用越多） - `Handler_read_next`：通过索引顺序读取下一行的请求数 - `Handler_read_prev`：通过索引顺序读取前一行的请求数 - `Handler_read_first`：读取索引第一个条目的请求数 - `Handler_read_last`：读取索引最后一个条目的请求数 - `Handler_read_rnd`：在数据文件中读取下一行的请求数（未使用索引） - `Handler_read_rnd_next`：在数据文件中读取下一行的请求数（全表扫描）如果`Handler_read_rnd`和`Handler_read_rnd_next`的值很高，说明进行了大量的全表扫描。 ### 方法4：使用Performance Schema MySQL 5.6+ 支持Performance Schema，可以监控索引使用情况。启用Performance Schema： ```sql -- 确保Performance Schema已启用 SHOW VARIABLES LIKE 'performance_schema'; -- 启用事件监视器 UPDATE performance_schema.setup_consumers SET ENABLED = 'YES' WHERE NAME LIKE 'events%'; -- 查看索引使用统计 SELECT * FROM performance_schema.table_io_waits_summary_by_index_usage WHERE OBJECT_SCHEMA = 'your_database' AND OBJECT_NAME = 'employees'; ``` 关键列： - `COUNT_STAR`：该索引被使用次数 - `COUNT_READ`：通过该索引读取的次数 - 如果索引从未被使用，则考虑是否可以删除。 ### 示例：综合检测索引使用假设我们有一个`employees`表，并创建了一个组合索引`idx_last_first`在`last_name`和`first_name`上。 ```sql CREATE TABLE employees ( id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, last_name VARCHAR(50) NOT NULL, first_name VARCHAR(50) NOT NULL, birth_date DATE, hire_date DATE ); CREATE INDEX idx_last_first ON employees (last_name, first_name); ``` 检查查询是否使用索引： ```sql EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE last_name = 'Smith' AND first_name = 'John'; ``` 预期结果：`type`为`ref`，`key`为`idx_last_first`，表示使用了该索引。如果我们使用不满足最左前缀的查询： ```sql EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE first_name = 'John'; ``` 预期结果：`type`为`ALL`，`key`为`NULL`，表示未使用索引（因为组合索引的最左前缀是`last_name`）。 ### 结论通过以上方法，我们可以检测MySQL查询是否有效使用了索引。如果发现未使用索引的情况，应考虑优化查询语句或调整索引结构。 §§相关问题§§: 1. 如何优化MySQL查询以避免全表扫描？ 2. 在哪些情况下，即使存在索引，MySQL也不会使用索引？ 3. 如何选择复合索引的列顺序？ 4. 覆盖索引是什么？如何利用覆盖索引提高查询性能？ </think>### 如何检测MySQL查询是否有效使用了索引检测索引使用情况是SQL优化的重要环节。以下是多种检测方法的详细说明和代码示例： #### 方法1：使用EXPLAIN分析查询计划（最常用） ```sql -- 基本用法 EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 1001 AND order_date > '2023-01-01'; -- 输出格式优化（MySQL 8.0+） EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT * FROM employees WHERE department_id = 5 AND salary > 50000; ``` **关键字段解读**： 1. **type**（访问类型）： - `const`：主键或唯一索引等值查询 - `ref`：非唯一索引等值查询 - `range`：索引范围扫描 - `index`：全索引扫描 - `ALL`：全表扫描（未用索引） 2. **key**：实际使用的索引名称 3. **possible_keys**：可能使用的索引列表 4. **rows**：预估扫描行数 5. **Extra**： - `Using index`：覆盖索引 - `Using where`：索引后过滤 - `Using filesort`：额外排序操作 #### 方法2：使用SHOW STATUS分析索引使用情况 ```sql -- 重置状态计数器 FLUSH STATUS; -- 执行目标查询 SELECT * FROM products WHERE category_id = 7 AND price BETWEEN 50 AND 100; -- 查看索引使用统计 SHOW SESSION STATUS LIKE 'Handler_read%'; ``` **关键状态变量**： - `Handler_read_key`：索引读取次数（值越大越好） - `Handler_read_next`：索引顺序读取次数 - `Handler_read_prev`：索引逆序读取次数 - `Handler_read_rnd`：随机读次数（值小为好） - `Handler_read_rnd_next`：全表扫描次数（值小为好） #### 方法3：使用性能模式监控（MySQL 5.6+） ```sql -- 启用性能监控 UPDATE performance_schema.setup_consumers SET ENABLED = 'YES' WHERE NAME LIKE 'events_statements%'; -- 执行查询 SELECT * FROM users WHERE last_login < '2023-01-01'; -- 查看执行统计 SELECT * FROM performance_schema.events_statements_summary_by_digest WHERE DIGEST_TEXT LIKE '%last_login%'; ``` #### 方法4：使用慢查询日志分析 ```sql -- 启用慢查询日志 SET GLOBAL slow_query_log = 'ON'; SET GLOBAL long_query_time = 1; -- 记录超过1秒的查询 SET GLOBAL log_queries_not_using_indexes = 'ON'; -- 记录未用索引的查询 -- 查看日志位置 SHOW VARIABLES LIKE 'slow_query_log_file'; -- 示例日志条目 # Time: 2023-08-15T10:12:34.567890Z # Query_time: 2.345678 Lock_time: 0.000123 Rows_sent: 10 Rows_examined: 100000 SET timestamp=1692087154; SELECT * FROM orders WHERE status = 'pending'; ``` #### 方法5：使用INFORMATION_SCHEMA索引统计 ```sql -- 查看表索引统计信息 SELECT index_name, non_unique, seq_in_index, column_name, cardinality FROM information_schema.STATISTICS WHERE table_name = 'orders'; ``` #### 可视化工具推荐 1. **MySQL Workbench Visual EXPLAIN**： ```sql EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT ...; ``` - 生成图形化查询执行计划 2. **Percona Toolkit**： ```bash pt-index-usage mysql-slow.log ``` - 分析慢查询日志中的索引使用情况 3. **phpMyAdmin**： - 内置的EXPLAIN可视化界面 #### 索引未使用的常见原因 1. **数据类型不匹配**： ```sql -- 字符串列使用数字查询（索引失效） SELECT * FROM users WHERE phone = 123456; ``` 2. **函数操作索引列**： ```sql -- 索引列使用函数（索引失效） SELECT * FROM orders WHERE YEAR(order_date) = 2023; ``` 3. **隐式类型转换**： ```sql -- 日期列使用字符串比较（可能失效） SELECT * FROM events WHERE event_date = '2023-01-01'; ``` 4. **OR条件不当**： ```sql -- OR连接不同索引列（可能全表扫描） SELECT * FROM products WHERE category_id = 5 OR price > 100; ``` #### 索引优化示例优化前（未用索引）： ```sql EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE YEAR(hire_date) = 2020; -- type: ALL, key: NULL ``` 优化后（使用索引）： ```sql -- 添加虚拟列 ALTER TABLE employees ADD hire_year YEAR AS (YEAR(hire_date)) VIRTUAL, ADD INDEX idx_hire_year (hire_year); EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE hire_year = 2020; -- type: ref, key: idx_hire_year ```