高基数与低基数:范围索引中哪一列应该排在第一位?
范围索引中的高基数列排序
在数据库设计中,当在多个列上创建索引时,这些列的顺序可以显着影响范围查询的性能。特别是,对于同时涉及高基数列和低基数列的查询,索引中的最佳列排序可能是违反直觉的。
场景:
考虑具有以下架构的表:
CREATE TABLE `files` ( `did` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0', `filename` varbinary(200) NOT NULL, `ext` varbinary(5) DEFAULT NULL, `fsize` double DEFAULT NULL, `filetime` datetime DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`did`,`filename`), KEY `fe` (`filetime`,`ext`), -- This? KEY `ef` (`ext`,`filetime`) -- or This? ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ;
该表存储文件元数据,大约有 100 万行。 filetime 列大部分具有不同的值,表示高基数,而 ext 列具有有限数量的值,表示低基数。
查询:
以下查询用于根据 ext 和 filetime 检索文件信息:
WHERE ext = '...' AND filetime BETWEEN ... AND ...
最佳索引选择:
问题是哪个索引 fe 或 ef 更适合此查询。直观上,人们可能会认为首先具有高基数列(文件时间)的索引会更有效。然而,分析表明事实恰恰相反。
解释:
使用 EXPLAIN 命令,我们可以检查不同索引选择的查询计划:
-- Force index on fe (filetime first) EXPLAIN SELECT COUNT(*), AVG(fsize) FROM files FORCE INDEX(fe) WHERE ext = 'gif' AND filetime >= '2015-01-01' AND filetime < '2015-01-01' + INTERVAL 1 MONTH; -- Force index on ef (ext first) EXPLAIN SELECT COUNT(*), AVG(fsize) FROM files FORCE INDEX(ef) WHERE ext = 'gif' AND filetime >= '2015-01-01' AND filetime < '2015-01-01' + INTERVAL 1 MONTH;
结果表明,低基数 ext 列在前的索引 ef 的性能明显优于fe.
使用优化器跟踪的进一步分析表明,使用 fe 索引,优化器估计会扫描大量行 (16684) 以过滤 ext 值。通过 ef 索引,它可以有效地使用两个索引列并仅检索相关行 (538)。
结论:
创建复合索引以支持范围时查询时,建议首先放置参与相等性测试的列(在本例中为 ext),无论其基数如何。这使得索引可以在查询执行计划中更有效地使用,从而提高性能。
以上是高基数与低基数:范围索引中哪一列应该排在第一位?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

Video Face Swap
使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸!

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

MySQL在Web应用中的主要作用是存储和管理数据。1.MySQL高效处理用户信息、产品目录和交易记录等数据。2.通过SQL查询,开发者能从数据库提取信息生成动态内容。3.MySQL基于客户端-服务器模型工作,确保查询速度可接受。

InnoDB使用redologs和undologs确保数据一致性和可靠性。1.redologs记录数据页修改,确保崩溃恢复和事务持久性。2.undologs记录数据原始值,支持事务回滚和MVCC。

MySQL与其他编程语言相比,主要用于存储和管理数据,而其他语言如Python、Java、C 则用于逻辑处理和应用开发。 MySQL以其高性能、可扩展性和跨平台支持着称,适合数据管理需求,而其他语言在各自领域如数据分析、企业应用和系统编程中各有优势。

MySQL索引基数对查询性能有显着影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。

MySQL的基本操作包括创建数据库、表格,及使用SQL进行数据的CRUD操作。1.创建数据库:CREATEDATABASEmy_first_db;2.创建表格:CREATETABLEbooks(idINTAUTO_INCREMENTPRIMARYKEY,titleVARCHAR(100)NOTNULL,authorVARCHAR(100)NOTNULL,published_yearINT);3.插入数据:INSERTINTObooks(title,author,published_year)VA

MySQL适合Web应用和内容管理系统,因其开源、高性能和易用性而受欢迎。1)与PostgreSQL相比,MySQL在简单查询和高并发读操作上表现更好。2)相较Oracle,MySQL因开源和低成本更受中小企业青睐。3)对比MicrosoftSQLServer,MySQL更适合跨平台应用。4)与MongoDB不同,MySQL更适用于结构化数据和事务处理。

InnoDBBufferPool通过缓存数据和索引页来减少磁盘I/O,提升数据库性能。其工作原理包括:1.数据读取:从BufferPool中读取数据;2.数据写入:修改数据后写入BufferPool并定期刷新到磁盘;3.缓存管理:使用LRU算法管理缓存页;4.预读机制:提前加载相邻数据页。通过调整BufferPool大小和使用多个实例,可以优化数据库性能。

MySQL通过表结构和SQL查询高效管理结构化数据,并通过外键实现表间关系。1.创建表时定义数据格式和类型。2.使用外键建立表间关系。3.通过索引和查询优化提高性能。4.定期备份和监控数据库确保数据安全和性能优化。
