数据库 2023-07-29

优化查询速度，数据库索引的神奇效果where条件如何发挥其作用 (数据库索引 where)

优化查询速度，数据库索引的神奇效果——where条件如何发挥其作用

随着互联网的发展，数据量的增长呈现爆炸式增长。而在应用程序中，查询数据是最基本的操作之一。然而，当面对处理巨大数据量的时候，查询就变得非常耗时。在这种情况下，优化查询速度成为一个非常重要的问题。

在关系型数据库中，为了加快查询速度，引入了索引的概念。索引就是一种帮助数据库更快地搜索数据的数据结构。在大量数据中进行单个查询时，数据库引擎会通过查询索引获得需要的数据，从而减少了查找时间。

索引可以大大提高数据库查询的速度。这是因为在没有索引的情况下，数据库需要通过遍历整个表格才能找到需要的记录。而有了索引，数据库可以直接跳跃到满足条件的记录，大大缩短了查询时间。

但是，过多的索引也会让数据库变慢。每个索引都需要在内存中占用一定的空间，并且会占用更多的磁盘空间。当表格有太多的索引时，需要更多的时间才能在磁盘上读取完整的表格数据。因此，使用索引时需要权衡分析，合理设计索引。

除了索引，where条件也是优化数据库查询速度的一个非常关键的方面。where语句可以帮助我们筛选出需要的数据。在提高查询速度方面，where条件可以发挥巨大的作用。以下是一些where条件的优化建议。

1.使用简单的条件

在where条件中，更好使用简单的条件。比如常见的等于和不等于条件速度最快。而类似于“like”和“not like”的操作会慢一些。类似于全文搜索的”Match Agnst”条件会更加慢。如果是需要专业的全文搜索功能，可以考虑使用专业的全文搜索工具，比如Sphinx等。

2.避免在where条件中使用函数

在where条件中使用函数会大幅减慢查询速度。这是因为函数需要进行额外的处理才能得出结果。在实际应用中，可以提前计算需要的值，然后将结果保存在一个新的字段中，避免在查询过程中使用函数。

3.使用索引查询唯一性数据

当需要查询唯一性数据时，使用索引可以大大提高查询速度。一个常见的用例是查询用户ID是否在用户表中存在。使用where条件和索引，可以快速地检查用户ID是否在表格中并且没有重复。

4.使用索引查询范围数据

索引可以帮助我们找到一个范围内的数据，比如日期范围。这种查询需要在where条件中使用范围查询符号，比如“between”和“>”等符号。

在实际应用中，我们需要根据不同的实际场景合理选择使用合适的查询条件来优化查询速度。一个好的设计方案可以大大提高查询效率，从而提高应用程序的性能。

相关问题拓展阅读：

如何正确合理的建立MYSQL数据库索引

如何正确合理的建立MYSQL数据库索引

MySQL索引类型包括：

（1）普通索引

这是最基本的索引，它没有任何限制。它有以下几种创建方式：

◆创建索引

CREATE INDEX indexName ON mytable(username(length)); 如果是CHAR，VARCHAR类型，length可以小于字段实际长度；如果是BLOB和TEXT类型，必须指定 length，下同。

◆修改表结构

ALTER mytable ADD INDEX ON (username(length))

◆创建表的时候直接指定

CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, INDEX (username(length)) ); 删除索引的语法：

DROP INDEX ON mytable;

（2）唯一索引

与前面的普通索引类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。它有以下几种创建方式：

◆创建索引

CREATE UNIQUE INDEX indexName ON mytable(username(length))

◆修改表结构

ALTER mytable ADD UNIQUE ON (username(length))

◆创建表的时候直接指定

CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, UNIQUE (username(length)) );

（3）主键索引

它是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引：

CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, PRIMARY KEY(ID) ); 当然也可以用 ALTER 命令。记住：一个表只能有一个主键。

（4）组合索引

为了形象地对比单列索引和组合索引，为表添加多个字段：

CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, city VARCHAR(50) NOT NULL, age INT NOT NULL ); 为了进一步榨取MySQL的效率，就要考虑建立组合索引。就是将 name, city, age建到一个索引里：

ALTER TABLE mytable ADD INDEX name_city_age (name(10),city,age); 建表时，usernname长度为 16，这里用 10。这是因为一般情况下名字的长度不会超过10，这样会加速索引查询速度，还会减少索引文件的大小，提高INSERT的更新速度。

如果分别在 usernname，city，age上建立单列索引，让该表有3个单列索引，查询时和上述的组合索引效率也会大不一样，远远低于我们的组合索引。虽然此时有了三个索引，但MySQL只能用到其中的那个它认为似乎是最有效率的单列索引。

建立这样的组合索引，其实是相当于分别建立了下面三组组合索引：

usernname,city,age usernname,city usernname 为什么没有 city，age这样的组合索引呢？这是因为MySQL组合索引“最左前缀”的结果。简单的理解就是只从最左面的开始组合。并不是只要包含这三列的查询都会用到该组合索引，下面的几个SQL就会用到这个组合索引：

SELECT * FROM mytable WHREE username=”admin” AND city=”郑州” SELECT * FROM mytable WHREE username=”admin” 而下面几个则不会用到：

SELECT * FROM mytable WHREE age=20 AND city=”郑州” SELECT * FROM mytable WHREE city=”郑州”

（5）建立索引的时机

一般来说，在WHERE和JOIN中出现的列需要建立索引，但也不完全如此，因为MySQL只对，>=，BETWEEN，IN，以及某些时候的LIKE才会使用索引。例如：

SELECT t.Name FROM mytable t LEFT JOIN mytable m ON t.Name=m.username WHERE m.age=20 AND m.city=’郑州’ 此时就需要对city和age建立索引，由于mytable表的userame也出现在了JOIN子句中，也有对它建立索引的必要。

刚才提到只有某些时候的LIKE才需建立索引。因为在以通配符%和_开头作查询时，MySQL不会使用索引。例如下句会使用索引：

SELECT * FROM mytable WHERE username like’admin%’ 而下句就不会使用：

SELECT * FROM mytable WHEREt Name like’%admin’ 因此，在使用LIKE时应注意以上的区别。

（6）索引的不足之处

上面都在说使用索引的好处，但过多的使用索引将会造成滥用。因此索引也会有它的缺点：

◆虽然索引大大提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时，MySQL不仅要保存数据，还要保存一下索引文件。

◆建立索引会占用磁盘空间的索引文件。一般情况这个问题不太严重，但如果你在一个大表上创建了多种组合索引，索引文件的会膨胀很快。

索引只是提高效率的一个因素，如果你的MySQL有大数据量的表，就需要花时间研究建立更优秀的索引，或优化查询语句。

（7）使用索引的注意事项

使用索引时，有以下一些技巧和注意事项：

◆索引不会包含有NULL值的列

只要列中包含有NULL值都将不会被包含在索引中，复合索引中只要有一列含有NULL值，那么这一列对于此复合索引就是无效的。所以我们在数据库设计时不要让字段的默认值为NULL。

◆使用短索引

对串列进行索引，如果可能应该指定一个前缀长度。例如，如果有一个CHAR(255)的列，如果在前10个或20个字符内，多数值是惟一的，那么就不要对整个列进行索引。短索引不仅可以提高查询速度而且可以节省磁盘空间和I/O操作。

◆索引列排序

MySQL查询只使用一个索引，因此如果where子句中已经使用了索引的话，那么order by中的列是不会使用索引的。因此数据库默认排序可以符合要求的情况下不要使用排序操作；尽量不要包含多个列的排序，如果需要更好给这些列创建复合索引。

◆like语句操作

一般情况下不鼓励使用like操作，如果非使用不可，如何使用也是一个问题。like “%aaa%” 不会使用索引而like “aaa%”可以使用索引。

◆不要在列上进行运算

select * from users where YEAR(adddate)操作

如何正确合理的建立MYSQL数据库索引

索引是快速搜索的关键。MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的。下面介绍几种常见的MySQL索引类型。

在数据库表中，对字段建立索引可以大大提高查询速度。假如我们创建了一个 mytable表：

CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL

); 我们随机向里面插入了10000条记录，其中有一条：5555, admin。

在查找username=”admin”的记录 SELECT * FROM mytable WHERE

username=’admin’;时，如果在username上已经建立了索引，MySQL无须任何扫描，即准确可找到该记录。相反，MySQL会扫描所有记录，即要查询10000条记录。

索引分单列索引和组合索引。单列索引，即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引，但这不是组合索引。组合索引，即一个索包含多个列。

MySQL索引类型包括：

（1）普通索引

这是最基本的索引，它没有任何限制。它有以下几种创建方式：

◆创建索引

CREATE INDEX indexName ON mytable(username(length));

如果是CHAR，VARCHAR类型，length可以小于字段实际长度；如果是BLOB和TEXT类型，必须指定 length，下同。

◆修改表结构

ALTER mytable ADD INDEX ON (username(length))

◆创建表的时候直接指定

CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL,

INDEX (username(length)) ); 删除索引的语法：

DROP INDEX ON mytable;

（2）唯一索引

它与前面的普通索引类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。它有以下几种创建方式：

◆创建索引

CREATE UNIQUE INDEX indexName ON mytable(username(length))

◆修改表结构

ALTER mytable ADD UNIQUE ON (username(length))

◆创建表的时候直接指定

CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL,

UNIQUE (username(length)) );

（3）主键索引

它是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引：

CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL,

PRIMARY KEY(ID) ); 当然也可以用 ALTER 命令。记住：一个表只能有一个主键。

（4）组合索引

为了形象地对比单列索引和组合索引，为表添加多个字段：

CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL,

city VARCHAR(50) NOT NULL, age INT NOT NULL );

为了进一步榨取MySQL的效率，就要考虑建立组合索引。就是将 name, city, age建到一个索引里：

ALTER TABLE mytable ADD INDEX name_city_age (name(10),city,age);

建表时，usernname长度为 16，这里用

10。这是因为一般情况下名字的长度不会超过10，这样会加速索引查询速度，还会减少索引文件的大小，提高INSERT的更新速度。

如果分别在

usernname，city，age上建立单列索引，让该表有3个单列索引，查询时和上述的组合索引效率也会大不一样，远远低于我们的组合索引。虽然此时有了三个索引，但MySQL只能用到其中的那个它认为似乎是最有效率的单列索引。

建立这样的组合索引，其实是相当于分别建立了下面三组组合索引：

usernname,city,age usernname,city usernname 为什么没有

city，age这样的组合索引呢？这是因为MySQL组合索引“最左前缀”的结果。简单的理解就是只从最左面的开始组合。并不是只要包含这三列的查询都会用到该组合索引，下面的几个SQL就会用到这个组合索引：

SELECT * FROM mytable WHREE username=”admin” AND city=”郑州” SELECT * FROM

mytable WHREE username=”admin” 而下面几个则不会用到：

SELECT * FROM mytable WHREE age=20 AND city=”郑州” SELECT * FROM mytable WHREE

city=”郑州”

（5）建立索引的时机

到这里我们已经学会了建立索引，那么我们需要在什么情况下建立索引呢？一般来说，在WHERE和JOIN中出现的列需要建立索引，但也不完全如此，因为MySQL只对，>=，BETWEEN，IN，以及某些时候的LIKE才会使用索引。例如：

SELECT t.Name FROM mytable t LEFT JOIN mytable m ON t.Name=m.username

WHERE m.age=20 AND m.city=’郑州’

此时就需要对city和age建立索引，由于mytable表的userame也出现在了JOIN子句中，也有对它建立索引的必要。

刚才提到只有某些时候的LIKE才需建立索引。因为在以通配符%和_开头作查询时，MySQL不会使用索引。例如下句会使用索引：

SELECT * FROM mytable WHERE username like’admin%’ 而下句就不会使用：

SELECT * FROM mytable WHEREt Name like’%admin’ 因此，在使用LIKE时应注意以上的区别。

（6）索引的不足之处

上面都在说使用索引的好处，但过多的使用索引将会造成滥用。因此索引也会有它的缺点：

◆建立索引会占用磁盘空间的索引文件。一般情况这个问题不太严重，但如果你在一个大表上创建了多种组合索引，索引文件的会膨胀很快。

索引只是提高效率的一个因素，如果你的MySQL有大数据量的表，就需要花时间研究建立更优秀的索引，或优化查询语句。

（7）使用索引的注意事项

使用索引时，有以下一些技巧和注意事项：

◆索引不会包含有NULL值的列

◆使用短索引

◆索引列排序

MySQL查询只使用一个索引，因此如果where子句中已经使用了索引的话，那么order

by中的列是不会使用索引的。因此数据库默认排序可以符合要求的情况下不要使用排序操作；尽量不要包含多个列的排序，如果需要更好给这些列创建复合索引。

◆like语句操作

一般情况下不鼓励使用like操作，如果非使用不可，如何使用也是一个问题。like “%aaa%” 不会使用索引而like

“aaa%”可以使用索引。

◆不要在列上进行运算

select * from users where YEAR(adddate)操作

以上，就对其中MySQL索引类型进行了介绍。

MySQL 数据库索引是可以提高数据库查询速度的重要因素之一，下面分享几个正确合理的建立 MYSQL 数据库索引的方法：1. 找到常用的查询语句可以通过慢查询日志等方式找出最常用的查询语句，然后对这些查询语句的字段建立索引。这样可以极大地加快这些经常使用的查询语句的速度。2. 考虑选择性索引的选择性是指索引字段的唯一性和重复性，选择性越高，查询效率越高。例如， Boolean 类型字段的选择性非常低，只有两个值，可能会降低索引效率。3. 对频繁修改的字段慎重建立索引频繁修改的字段如日期或订单状态等，会导致索引频繁变动，这会影响性能。建议对频繁修改的字段慎重建立索引。4. 联合索引适当使用联合索引可提高查询效率，因为多列联合索引可以让 WHERE 子句筛选数据更准确。5. 考虑多表关联当多个表关联查询时，可以使用外键约束来建立索引，以确保在关联查询时能够快速获取相关数据。6. 定期维护索引建立索引后也要对索引进行维护，例如定期使用 ANAZE TABLES 命令进行优化和修复。

MySQL索引类型包括：

（1）普通索引

这是最基本的索引，它没有任何限制。它有以下几种创建方式：

◆创建索引

CREATE INDEX indexName ON mytable(username(length)); 如果是CHAR，VARCHAR类型，length可以小于字段实际长度；如果是BLOB和TEXT类型，必须指定 length，下同。

◆修改表结构

ALTER mytable ADD INDEX ON (username(length))

◆创建表的时候直接指定

CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, INDEX (username(length)) ); 删除索引的语法：

DROP INDEX ON mytable;

（2）唯一索引

与前面的普通索引类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。它有以下几种创建方式：

◆创建索引

CREATE UNIQUE INDEX indexName ON mytable(username(length))

◆修改表结构

ALTER mytable ADD UNIQUE ON (username(length))

◆创建表的时候直接指定

CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, UNIQUE (username(length)) );

（3）主键索引

它是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引：

CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, PRIMARY KEY(ID) ); 当然也可以用 ALTER 命令。记住：一个表只能有一个主键。

（4）组合索引

为了形象地对比单列索引和组合索引，为表添加多个字段：

建立这样的组合索引，其实是相当于分别建立了下面三组组合索引：

SELECT * FROM mytable WHREE username=”admin” AND city=”郑州” SELECT * FROM mytable WHREE username=”admin” 而下面几个则不会用到：

SELECT * FROM mytable WHREE age=20 AND city=”郑州” SELECT * FROM mytable WHREE city=”郑州”

（5）建立索引的时机

一般来说，在WHERE和JOIN中出现的列需要建立索引，但也不完全如此，因为MySQL只对，>=，BETWEEN，IN，以及某些时候的LIKE才会使用索引。例如：

刚才提到只有某些时候的LIKE才需建立索引。因为在以通配符%和_开头作查询时，MySQL不会使用索引。例如下句会使用索引：

SELECT * FROM mytable WHERE username like’admin%’ 而下句就不会使用：

SELECT * FROM mytable WHEREt Name like’%admin’ 因此，在使用LIKE时应注意以上的区别。

（6）索引的不足之处

上面都在说使用索引的好处，但过多的使用索引将会造成滥用。因此索引也会有它的缺点：

◆建立索引会占用磁盘空间的索引文件。一般情况这个问题不太严重，但如果你在一个大表上创建了多种组合索引，索引文件的会膨胀很快。

索引只是提高效率的一个因素，如果你的MySQL有大数据量的表，就需要花时间研究建立更优秀的索引，或优化查询语句。

（7）使用索引的注意事项

使用索引时，有以下一些技巧和注意事项：

◆索引不会包含有NULL值的列

◆使用短索引

◆索引列排序

◆like语句操作

一般情况下不鼓励使用like操作，如果非使用不可，如何使用也是一个问题。like “%aaa%” 不会使用索引而like “aaa%”可以使用索引。

◆不要在列上进行运算

select * from users where YEAR(adddate)操作

在满足语句需求的情况下，尽量少的访问资源是数据库设计的重要原则，这和执行的 SQL 有直接的关系，索引问题又是 SQL 问题中出现频率更高的，常见的索引问题包括：无索引（失效）、隐式转换。

1. SQL 执行流程看一个问题，在下面这个表 T 中，如果我要执行 select * from T where k between 3 and 5; 需要执行几次树的搜索操作，会扫描多少行？mysql> create table T ( -> ID int primary key, -> k int NOT NULL DEFAULT 0, -> s varchar(16) NOT NULL DEFAULT ”, -> index k(k)) -> engine=InnoDB;mysql> insert into T values(100,1, ‘aa’),(200,2,’bb’),\ (300,3,’cc’),(500,5,’ee’),(600,6,’ff’),(700,7,’gg’);

这分别是 ID 字段索引树、k 字段索引树。

这条 SQL 语句的执行流程：

1. 在 k 索引树上找到 k=3，获得 ID=3002. 回表到 ID 索引树查找 ID=300 的记录，对应 R33. 在 k 索引树找到下一个值 k=5，ID=5004. 再回到 ID 索引树找到对应 ID=500 的 R4

5. 在 k 索引树去下一个值 k=6，不符合条件，循环结束

这个过程读取了 k 索引树的三条记录，回表了两次。因为查询结果所需要的数据只在主键索引上有，所以必须得回表。所以，我们该如何通过优化索引，来避免回表呢？

2. 常见索引优化2.1 覆盖索引覆盖索引，换言之就是索引要覆盖我们的查询请求，无需回表。

如果执行的语句是 select ID from T wherek between 3 and 5;，这样的话因为 ID 的值在 k 索引树上，就不需要回表了。

覆盖索引可以减少树的搜索次数，显著提升查询性能，是常用的性能优化手段。

但是，维护索引是有代价的，所以在建立冗余索引来支持覆盖索引时要权衡利弊。

2.2 最左前缀原则

B+ 树的数据项是复合的数据结构，比如 (name,sex，age) 的时候，B+ 树是按照从左到右的顺序来建立搜索树的，当 (张三,F,26) 这样的数据来检索的时候，B+ 树会优先比较 name 来确定下一步的检索方向，如果 name 相同再依次比较 sex 和 age，最后得到检索的数据。

# 有这样一个表 P

mysql> create table P (id int primary key, name varchar(10) not null, sex varchar(1), age int, index tl(name,sex,age)) engine=IInnoDB;

mysql> insert into P values(1,’张三’,’F’,26),(2,’张三’,’M’,27),(3,’李四’,’F’,28),(4,’乌兹’,’F’,22),(5,’张三’,’M’,21),(6,’王五’,’M’,28);

# 下面的语句结果相同

mysql> select * from P where name=’张三’ and sex=’F’; ## A1

mysql> select * from P where sex=’F’ and age=26;## A2

# explain 看一下

mysql> explain select * from P where name=’张三’ and sex=’F’;

+—-++++——+-+——+++——+++

+—-++++——+-+——+++——+++

| 1 | SIMPLE | P | NULL| ref | tl| tl || const,const | 1 | 100.00 | Using index |

+—-++++——+-+——+++——+++

mysql> explain select * from P where sex=’F’ and age=26;

+—-+++++-+——++——+——+++

+—-+++++-+——++——+——+++

| 1 | SIMPLE | P | NULL| index | NULL| tl || NULL | 6 | 16.67 | Using where; Using index |

+—-+++++-+——++——+——+++

可以清楚的看到，A1 使用 tl 索引，A2 进行了全表扫描，虽然 A2 的两个条件都在 tl 索引中出现，但是没有使用到 name 列，不符合最左前缀原则，无法使用索引。所以在建立联合索引的时候，如何安排索引内的字段排序是关键。评估标准是索引的复用能力，因为支持最左前缀，所以当建立（a，b）这个联合索引之后，就不需要给 a 单独建立索引。原则上，如果通过调整顺序，可以少维护一个索引，那么这个顺序往往就是需要优先考虑采用的。上面这个例子中，如果查询条件里只有 b，就是没法利用（a，b）这个联合索引的，这时候就不得不维护另一个索引，也就是说要同时维护（a，b）、（b）两个索引。这样的话，就需要考虑空间占用了，比如，name 和 age 的联合索引，name 字段比 age 字段占用空间大，所以创建（name，age）联合索引和（age）索引占用空间是要小于（age，name）、(name）索引的。

2.3 索引下推

以人员表的联合索引（name, age）为例。如果现在有一个需求：检索出表中“名字之一个字是张，而且年龄是26岁的所有男性”。那么，SQL 语句是这么写的mysql> select * from tuser where name like ‘张%’ and age=26 and sex=M;

通过最左前缀索引规则，会找到 ID1，然后需要判断其他条件是否满足在 MySQL 5.6 之前，只能从 ID1 开始一个个回表。到主键索引上找出数据行，再对比字段值。而 MySQL 5.6 引入的索引下推优化(index condition pushdown)，可以在索引遍历过程中，对索引中包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表次数。这样，减少了回表次数和之后再次过滤的工作量，明显提高检索速度。

2.4 隐式类型转化

隐式类型转化主要原因是，表结构中指定的数据类型与传入的数据类型不同，导致索引无法使用。所以有两种方案：

修改表结构，修改字段数据类型。

修改应用，将应用中传入的字符类型改为与表结构相同类型。

3. 为什么会选错索引3.1 优化器选择索引是优化器的工作，其目的是找到一个更优的执行方案，用最小的代价去执行语句。在数据库中，扫描行数是影响执行代价的因素之一。扫描的行数越少，意味着访问磁盘数据的次数越少，消耗的 CPU 资源越少。当然，扫描行数并不是唯一的判断标准，优化器还会结合是否使用临时表、是否排序等因素进行综合判断。

3.2 扫描行数

MySQL 在真正开始执行语句之前，并不能精确的知道满足这个条件的记录有多少条，只能通过索引的区分度来判断。显然，一个索引上不同的值越多，索引的区分度就越好，而一个索引上不同值的个数我们称为“基数”，也就是说，这个基数越大，索引的区分度越好。# 通过 show index 方法，查看索引的基数mysql> show index from t;++++++++++——+++-+| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment |++++++++++——+++-+| t || PRIMARY || id| A|| NULL | NULL | | REE || || t || a|| a| A|| NULL | NULL | YES | REE || || t || b|| b| A|| NULL | NULL | YES | REE || |++++++++++——+++-+

MySQL 使用采样统计方法来估算基数：采样统计的时候，InnoDB 默认会选择 N 个数据页，统计这些页面上的不同值，得到一个平均值，然后乘以这个索引的页面数，就得到了这个索引的基数。而数据表是会持续更新的，索引统计信息也不会固定不变。所以，当变更的数据行数超过 1/M 的时候，会自动触发重新做一次索引统计。

在 MySQL 中，有两种存储索引统计的方式，可以通过设置参数 innodb_stats_persistent 的值来选择：

on 表示统计信息会持久化存储。默认 N = 20，M = 10。

off 表示统计信息只存储在内存中。默认 N = 8，M = 16。

由于是采样统计，所以不管 N 是 20 还是 8，这个基数都很容易不准确。所以，冤有头债有主，MySQL 选错索引，还得归咎到没能准确地判断出扫描行数。

可以用 yze table 来重新统计索引信息，进行修正。

ANAZE TABLE tbl_name …

关于数据库索引 where的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。

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