mysql 인덱스 적중 규칙 설명

우선 가장 왼쪽의 일치 원리를 다음과 같이 이해해 보겠습니다.

1 먼저 SQL의 쿼리 조건이 무엇인지, 어떤 것이 동등한지, 범위 조건을 찾습니다.

2. 동등한 조건을 사용하여 인덱스의 가장 왼쪽 필드를 적중한 다음 범위가 마지막에 오도록 왼쪽에서 오른쪽으로 적중합니다.

분석 및 설명

1. mysql의 인덱스는 클러스터형 인덱스와 비클러스터형 인덱스로 구분됩니다.

클러스터링 규칙은 다음과 같습니다. 기본 키가 있는 경우 기본 키 인덱스를 클러스터형 인덱스로 정의하고, 기본 키가 없는 경우 NULL을 허용하지 않는 첫 번째 고유 인덱스를 선택하고 innodb의 내장을 사용합니다. 클러스터형 인덱스인 rowid.

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비클러스터형 인덱스는 보조 인덱스, 보조 인덱스라고도 합니다.

2. MySQL의 인덱스는 클러스터형 인덱스이든 비클러스터형 인덱스이든 B+ 트리 구조입니다. 클러스터형 인덱스의 리프 노드에는 데이터가 저장되고, 비클러스터형 인덱스의 리프 노드에는 비클러스터형 인덱스의 키와 기본 키 값이 저장됩니다. B+ 트리의 높이는 인덱스의 높이입니다.

3. 인덱스 높이

클러스터형 인덱스의 높이는 기본 키를 기반으로 데이터를 검색하는 이론적 IO 수를 결정합니다. 비클러스터형 인덱스를 기반으로 데이터를 읽기 위한 이론적인 IO 시간은 클러스터형 인덱스에 액세스하기 위한 총 IO 횟수에 추가되어야 합니다. 실제로 그렇게 많은 IO가 필요하지 않을 수도 있습니다. 다중 읽기로 인해 인덱스의 분기 노드가 위치한 페이지가 mysql 메모리에 캐시되기 때문입니다.

MySQL의 기본 블록 크기는 16K입니다. 인덱스 열의 길이를 기준으로 인덱스 높이를 대략적으로 추정할 수 있습니다.

sql 최적화는

SQL 문의 where 조건을 기반으로 위의 추출 규칙을 사용하여 최종적으로 Index Key(First Key & Last Key), Index Filter, Table Filter로 추출됩니다.

Index First Key는 인덱스의 시작 범위를 찾는 데에만 사용되므로 첫 번째 검색 경로를 인덱싱할 때만 사용됩니다(인덱스 B+ 트리의 루트 노드를 따라 올바른 리프 노드 위치까지 탐색). index), 하나의 판단

Index Last Key는 index의 끝 범위를 찾는 데 사용됩니다. 따라서 시작 범위 이후에 읽혀지는 각 index 레코드에 대해 Index Last의 범위를 초과했는지 여부를 확인해야 합니다. 키. 이를 초과할 경우 현재 쿼리 종료

인덱스 필터를 사용하여 쿼리 조건을 충족하지 않는 인덱스 쿼리 범위의 레코드를 필터링합니다. 따라서 인덱스 범위의 각 레코드를 인덱스 필터와 비교해야 합니다. 인덱스 필터를 충족하지 않으면 직접 삭제됩니다. 계속 읽으세요. 인덱스에서 다음 레코드를 가져옵니다.

where 조건에 대한 마지막 방어선인 테이블 필터는 다음 레코드를 필터링하는 데 사용됩니다. 이전 인덱스 테스트를 통과한 레코드는 이미 Index First Key와 Index Last Key의 범위를 만족했으며, Index Filter의 조건을 만족하고, 전체 레코드를 다시 테이블로 읽어와서 완전한 레코드인지 여부를 판단합니다. Table Filter의 쿼리 조건을 충족합니다. 마찬가지로 조건을 충족하지 않으면 현재 레코드를 건너뛰고 인덱스의 다음 레코드를 계속 읽습니다. 만족하면 해당 레코드가 where의 모든 조건을 충족합니다. 프런트엔드 사용자에게 반환될 수 있습니다.

Analytic

SQL 문의 실행을 완료하려면 어떤 프로세스가 필요합니까?

쿼리를 위해 sql 문을 mysql 데이터베이스에 제출할 때 다음 단계를 거쳐야 합니다.

1 먼저 where 구문 분석 단계에서는 현재 쿼리 문의 쿼리 조건을 각각의 독립된 조건으로 분해합니다.

2. MySQL은 자동으로 SQL을 분할하고 재구성합니다.

3. 그런 다음 where 조건이 B-트리 인덱스 부분에서 인덱스 일치를 수행하면 지정된 테이블 레코드 위치가 찾습니다. 적중이 없으면 모든 스캔만 사용할 수 있습니다.

4. 현재 쿼리 필드를 기반으로 해당 데이터 값을 반환합니다.

아래와 같이:

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