mysql 联合索引去查询的逻辑

根据名字去分组统计有多少个同名

select name,count(*) as num from demo.`user` group by name

在这里插入图片描述
剖析下这个sql语句的底层执行流程:

explain select name,count(*) as num from demo.`user` group by name

在这里插入图片描述
Using temporary:表示在执行分组的时候使用了临时表
Using filesort:表示使用了排序
参考:https://www.php.cn/mysql-tutorials-487665.html

group by + where 的执行流程

加入条件 年龄大于等于20的才进行统计

select name,count(*) as num from demo.`user` where age <= 20 group by name

再去剖析一下

explain select name,count(*) as num from demo.`user` where age <= 20 group by name

在这里插入图片描述
扫描了五条
我们给它加个条件,并且加个idx_age的索引,如下:

alter table demo.`user` add index idx_age(age)

再去剖析:
在这里插入图片描述
从explain 执行计划结果,可以发现查询条件命中了idx_age的索引,并且使用了临时表和排序

执行流程如下:
1、创建内存临时表,表里有两个字段citynum
2、扫描索引树idx_age,找到大于年龄大于30的主键ID
3、通过主键ID,回表找到city = ‘X’
判断临时表中是否有为 city='X’的行,没有就插入一个记录 (X,1);
如果临时表中有city='X’的行的行,就将x 这一行的num值加 1;
4、继续重复2,3步骤,找到所有满足条件的数据,
5、最后根据字段做排序,得到结果集返回给客户端。

如果想去除索引:

alter table demo.`user` drop index idx_age

group by + having的执行流程

select name,count(*) as num from demo.`user` group by name having num > 2

group by + where + having的执行顺序

select name,count(*) as num from demo.`user` where age <= 20 group by name having num > 1

·执行where子句查找符合年龄大于19的员工数据

·group by子句对员工数据,根据城市分组。

·对group by子句形成的城市组,运行聚集函数计算每一组的员工数量值;

·最后用having子句选出员工数量大于等于3的城市组。

### 创建和优化MySQL联合索引ABC #### 创建联合索引ABC 为了创建一个联合索引`abc`,可以在定义表结构时指定该索引。例如,在创建名为`test_models`的表时,可以按照如下方式设置: ```sql CREATE TABLE test_models ( id INT AUTO_INCREMENT, a INT(11), b INT(11), c INT(11), d INT(11), e INT(11), INDEX index_abc (a, b, c), -- 添加联合索引 abc PRIMARY KEY(id) ); ``` 此命令不仅建立了表的基本框架,还特别指定了由列`a`、`b`和`c`组成的联合索引`index_abc`[^3]。 #### 使用联合索引ABC 当执行涉及这些字段之一或多者的查询时,MySQL会尝试利用这个联合索引来加速检索过程。然而,值得注意的是,联合索引遵循最左前缀原则——这意味着只有当查询条件包含了索引的第一列(`a`)时才会被考虑用于查找;如果查询仅基于后续列(`b`或`c`)而忽略了前面的列,则不会触发对该联合索引的应用[^5]。 #### 优化联合索引ABC 对于已经存在的联合索引而言,可以通过调整查询逻辑来更好地发挥它的效能。具体来说: - **确保查询优先级**:尽量让那些能够充分利用到整个联合索引路径(即从第一个到最后一个属性)的查询成为主要访问模式。 - **避免不必要的覆盖**:减少在同一张表上建立过多冗余的单个独立索引,因为它们可能会削弱甚至抵消掉原本精心设计好的复合型多列组合所带来的优势。 - **定期维护统计信息**:保持最新的元数据有助于查询规划器做出最优决策,从而最大化地利用现有的索引资源。 另外,考虑到不同场景下的特殊需求,有时还需要进一步探索其他类型的高级特性,比如分区表或是全文搜索引擎插件等辅助工具,以便达到更加理想的效果[^2]。
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