MySQL的InnoDB引擎中范围查询是否走索引

最新推荐文章于 2024-08-21 15:37:43 发布
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分类专栏： 学习笔记 系统开发 文章标签： mysql 数据库 java
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hljjaaa/article/details/125670708
本文探讨了MySQL的InnoDB引擎在处理范围查询时如何使用索引。通过示例查询解释，说明当结果数占总数据量比例小于某个阈值（如0.3）时，MySQL优化器倾向于使用索引。对于`id>6`这样的查询，系统会从id为6的节点开始向右遍历索引。总结了范围查询并不总是避免索引，并阐述了索引在范围查找中的工作原理。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

MySQL的InnoDB引擎中范围查询是否走索引

表数据

在这里插入图片描述

范围查询①

explain select id from user where id > 1;

在这里插入图片描述

范围查询②

explain select id from user where id > 6;

在这里插入图片描述

总结

mysql的范围查询并不是不走索引，mysql优化器会进行计算，如果结果数 / 总数
<= 0.3,这个0.3不确定，版本不同值也不同。
对于下面的查询语句，先去寻找id = 1的节点，因为叶子节点是有序的并且是双向的，所以大于6的节点就是从6开始向右一直遍历叶子节点的链表。

explain select id from user where id > 6;
mysql 范围查询走索引吗？
chuxi8272的博客
08-23 4019
https://blog.youkuaiyun.com/LJFPHP/article/details/89156326 建索引的几大原则 1.最左前缀匹配原则，非常重要的原则， mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就...
mysql查询是否走索引_探索MySQL是否走索引(一)——范围查询一定走索引吗？
weixin_32848617的博客
01-19 6265
首先，准备4个版本的数据库，5.5/5.6/5.7/8.0然后，每个库中有一模一样的表，数据量一样，建立的索引一样，InnoDB引擎。先看一看，各个版本中，索引统计信息(Cardinality代表该列在总数据中有多少个不同的值，该值为估算值)MySQL5.5MySQL5.6MySQL5.7MySQL8.0对比可知，统计的数据量方面，基本都差不多。本文探索>,=,<=走索引的情况，首先回...
MySQL何时使用索引,何时不使用索引
10-21
MySQL何时使用索引,何时不使用索引，归纳的还算详细，可以看看。
Mysql 范围查询是否使用索引
m0_37992731的博客
12-05 879
>, < 查询，如果表中数据量很大的话，可能要回表去聚簇索引中查询，mysql 可能优化不走索引，直接在聚簇索引中扫描全表。走索引查询速度不一定比扫描全表更快。 or, in 查询，如果数据量很小的话，不走索引，不需要回表。如果数据量很大的话，可能会走索引。
MySQL范围查询的索引问题
weixin_40641900的博客
12-24 6699
首先声明，我使用的MySQL 8.0版本做的测试 1.当查询字段被索引覆盖时，会使用索引。 2.当查询字段未全部被索引覆盖时，like 查询%放前面不会走索引，% 放后面会走索引 3. 范围查询只有使用 ‘<>’ 或between 查询且非覆盖索引查询不走索引，其他如<，<=，>, >= 都是走索引的 ...
Mysql LIKE什么时候走索引，什么时候不走索引
Gemini1995的博客
07-10 1889
在 MySQL 中，LIKE查询是否走索引，主要取决于通配符的位置和使用的存储引擎。
mysql索引排序（innoDB引擎）
qq_43044376的博客
06-27 1803
本文介绍了mysql innodb存储引擎下索引排序规则以及排序优化
MySQL 中查询条件是is null ,is not null ,<> 是否走索引
choubo5758的博客
08-07 2040
前些时候在学习MySQL 索引的时候，看很多人的博客说查询条件中是is null ,is not null ,<> 的情况， 索引会失效，我本人没试，索引信以为真，后来别人提醒下，自己亲自测试了一下， 果然它是走索引的，所以不能盲目相信网上的博客，在此记录一下。 我这里有一...
谈一谈mysql innoDB索引与优化
qq_44793993的博客
08-01 971
文章目录理解索引索引的几种实现实现对比B树和B+树对比mysql innoDB的索引索引的物理存储结构聚簇索引和辅助索引回表索引覆盖最左前缀索引失效索引的选择change buffer索引与约束自增索引设计原则 理解索引 索引的几种实现 实现对比 B树和B+树对比 mysql innoDB的索引 索引的物理存储结构 聚簇索引和辅助索引 回表 索引覆盖 最左前缀 索引失效 索引的选择 change buffer 索引与约束 自增 索引设计原则 ...
MySQL中使用IN会走索引吗
cxSmiles的博客
08-21 1755
当索引使用成本 > 全表扫描的成本时就会选择全表扫描，全表rows为26,索引rows为7,为什么不用索引？结论: MySQL优化器在发现执行全表扫描效率 > 索引的效率时,会选择全表扫描。从上面三个案例可以看出案例一、案例二走了索引，案例三没有走索引。
Mysql时间范围查询走不走索引问题
yzx3105的博客
10-26 6215
因此，在进行范围查询时，比如>、< 、>=、
mysql 一个字段走索引吗_mysql数据库--explain（查询表是否走索引）各个字段含义...
weixin_34180753的博客
01-19 165
1.1 id列数字越大越先执行，如果说数字一样大，那么就从上往下依次执行，id列为null的就表是这是一个结果集，不需要使用它来进行查询。1.2 select_type列常见的有：◆ simple：表示不需要union操作或者不包含子查询的简单select查询。有连接查询时，外层的查询为simple，且只有一个◆ primary：一个需要union操作或者含有子查询的select，位于最外层的单位...
Innodb存储引擎 索引优化查询管理
Yosigo_的博客
07-14 286
MySQL索引优化管理 实验环境 索引优化的实验效果需要在一张表中有海量数据的情况下，实验效果才会比较明显，我们在实验前需要先准备一张300万条数据的表。 # 创建表格 create table t1( id int, name varchar(20), gender char(6), email varchar(50) ); # 创建存储过程,插入3000000条数据 delimiter $$ create procedure auto_insert1() BEGIN declare
InnoDb索引机制
weixin_34082695的博客
09-05 149
1.概述 数据库的索引不是越多越好，索引会占用很大的空间，更多的索引维护，可能更多的查询，这需要达到一个平台， 推荐每个表的索引列在5个以下， 而且在创建表的过程中创建索引，扩展表时扩展索引， 后期增加索引会有相应的时间成本， 修改表结构都会导致锁表，导致业务中断INNODB 支持几种常见的索引：~B+树索引 B+树索引是磁盘管理使用的最多的索引方式， 是平衡二叉树的扩...
mysql innodb引擎--范围查询优化
weixin_33830216的博客
06-06 498
因为innodb引擎的索引是btree索引，特性之一是索引高度低，一般只需要两三次io操作就可以查到数据。 如果查询语句select * from t where a>0 and a<10; 意思是范围查询，是基于一条线的。其实可以优化为select * from t where a in (0,10);基于点的范围查询，这在大数据量下，性能差距...
范围查询一定会让索引失效吗
weixin_45953417的博客
12-13 958
索引的范围查询研究
mysql 自增算索引吗_Mysql索引 关于自增ID，你真的都了解透彻了吗？
weixin_34883093的博客
02-06 1264
前言：以下所有所述均针对Mysql InnerDB引擎一、建表采用自增ID为什么建表的时候建议创建自增ID，直接用唯一业务的标识ID不香吗？是的，不香。InnerDB使用的B+树模型，B+树的结构决定了 所有左节点< 节点< 右节点，这样带来的好处我就不详细说了，坏处就是当新增主键破坏了现有树形结构的时候，就需要将大于这个值得主键向后挪用。当需要挪动的数据页已经处于存满的状态，就会更加...
mysql索引失效，为什么范围查询索引失效，而＞=依然会走索引
qwecnsu的博客
05-30 2135
从这里我们可以发现，第一个符合条件的数可以在序号三和序号四之间，也可以在序号四序号五之间，也可以在序号5后面，我们要在检索时就找到第一个符合条件的数是非常困难的（事实上也需要逐个遍历），效率反而更低了。，很简单，当确定了序号3是第一个元素之后，由于b+树是有顺序的，所以mysql会从序号3开始，去遍历其右边所有的数据，找到所有符合条件的情况。先根据num找到序号1，然后找name=‘list’，发现也是序号1，然后找email=222，找到序号三，此时找到了第一个符合条件的值，我们就解决一个问题，
【MySQL】基于InnoDB的数据库索引
陈宝子的博客
12-21 1227
MySQL凭借着出色的性能、低廉的成本、丰富的资源，已经成为绝大多数互联网公司的首选关系型数据库。虽然性能出色，但所谓“好马配好鞍”，如何能够更好的使用它，已经成为开发工程师的必修课，我们经常会从职位描述上看到诸如“精通MySQL”、“SQL语句优化”、“了解数据库原理”等要求。我们知道一般的应用系统，读写比例在10:1左右，而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题，遇到最多的，也是最容易出问题的，还是一些复杂的查询操作，所以查询语句的优化显然是重中之重。
少量数据下,mysql的范围查找是不是比索引更快
最新发布
02-19
<think>嗯，用户问的是在少量数据的情况下，MySQL的范围查找是否比使用索引更快。这需要仔细分析。首先，我需要理解范围查找和索引的基本机制。在MySQL中，索引通常使用B+树结构，能够加速查询，尤其是等值查询和范围查询。但索引本身也有开销，比如需要额外的磁盘I/O和CPU时间来遍历索引树。 当数据量少的时候，比如说只有几十条记录，全表扫描可能反而更快，因为不需要通过索引的多次查找。比如，如果数据全部在一个数据页里，直接扫描这个页可能比走索引再回表更快。索引查找需要从根节点到叶子节点的路径，然后根据叶子节点找到数据的位置，再回表获取数据。如果数据量少，这些步骤可能反而增加了开销。 不过，还要考虑范围查询的具体情况。比如，如果范围查询的条件能够有效利用索引，比如在索引列上进行范围筛选，那么即使数据量小，可能索引还是更快。但如果是全表扫描的话，可能数据量小的时候全表扫描更快。这时候优化器可能会根据统计信息选择执行计划。 还需要注意，覆盖索引的情况。如果查询的列都在索引中，那么不需要回表，这时候索引扫描可能更高效，即使数据量小。而如果查询需要回表，那么回表的次数可能会影响性能。 另外，内存中的缓存也是一个因素。如果数据已经被加载到内存的缓冲池中，全表扫描和索引查找都可能很快，但索引的结构可能使得范围查询更高效，因为B+树的叶子节点是链表连接，可以快速遍历范围。 不过用户的问题可能更关注于在数据量少的情况下，是否应该使用索引，或者是否全表扫描更快。这时候可能需要具体情况具体分析，比如索引的选择性、查询的覆盖情况、数据分布等。 总结来说，少量数据时，全表扫描可能比索引范围查找更快，因为避免索引查找和回表的开销。但这也取决于具体情况，比如是否有覆盖索引、数据是否在内存中等。需要实际测试或查看执行计划来确定。</think>在 **少量数据** 的场景下，MySQL 的 **范围查找是否比使用索引更快**，取决于具体场景和索引设计。以下是关键分析： --- ### **1. 核心结论** - **若数据量极小（如几十行）且无索引**：直接全表扫描（顺序读）可能更快，因为省去索引查询的额外开销。 - **若有高效索引（如覆盖索引或主键）**：即使数据量小，索引范围查找可能仍更快，尤其是需要过滤大部分数据时。 --- ### **2. 具体场景分析** #### **场景 1：无索引的全表扫描** - **优势**： - 数据量极小（如 100 行内）时，直接遍历所有数据可能更快，因为： - 无需通过 B+树逐层定位。 - 数据可能集中在一个磁盘页（如 InnoDB 的 16KB 页），单次 I/O 即可完成。 - **劣势**： - 随着数据量增长（如超过 1 万行），全表扫描效率急剧下降。 #### **场景 2：有索引的范围查询** - **优势**： - **覆盖索引**（查询字段全在索引中）：无需回表，直接通过索引完成查询，效率极高。 - **主键范围查询**（如 `WHERE id BETWEEN 10 AND 100`）：B+树叶子节点天然有序，可快速定位并遍历范围。 - **劣势**： - 若需回表（查询字段未完全覆盖索引），回表操作可能抵消索引优势。 - 索引维护成本（写入时需更新索引）对小表影响可忽略。 --- ### **3. 性能对比示例** | **场景** | **数据量** | **是否走索引** | **性能表现** | |-------------------------|------------|----------------|----------------------------------| | 无索引，全表扫描 | 100 行 | 否 | 极快（数据在内存，单页读取） | | 有索引，需回表 | 100 行 | 是 | 可能更慢（索引查询+回表开销） | | 覆盖索引，无需回表 | 100 行 | 是 | 极快（仅索引扫描） | | 主键范围查询 | 100 行 | 是 | 极快（B+树天然有序） | -- ### **4. 优化器如何选择？** MySQL 优化器会根据以下因素决定是否使用索引： - **数据分布**：若范围条件过滤大部分数据（如 `WHERE id > 0`），可能放弃索引。 - **索引选择性**：索引列的唯一性越高，越可能走索引。 - **回表代价**：若需回表且数据量小，可能倾向全表扫描。 - **统计信息**：表的 `rows`、`index selectivity` 等指标影响决策。 --- ### **5. 实践建议** 1. **优先为高频范围查询字段建索引**，尤其是主键或覆盖索引。 2. **少量数据时，观察执行计划**： ```sql EXPLAIN SELECT * FROM table WHERE indexed_column BETWEEN 10 AND 100; ``` - 若 `type=range` 且 `key=索引名`，说明优化器选择索引。 - 若 `type=ALL`，说明全表扫描。 3. **避免过度索引**：小表可适当舍弃索引，减少维护成本。 --- ### **总结** 在 **少量数据** 场景下： - **无索引或需回表时**，全表扫描可能更快。 - **有覆盖索引或主键范围查询时**，索引仍可能更优。 建议通过 `EXPLAIN` 分析具体查询，结合业务需求权衡是否使用索引。
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