1 Mysql查询优化器

一条SQL语句的查询,可以有不同的执行方案,至于最终选择哪种方案,需要通过优化器进行选择,选择执行成本最低的方案。 在一条单表查询语句真正执行之前,MySQL的查询优化器会找出执行该语句所有可能使用的方案,对比之后找出成本最低的方案。这个成本最低的方案就是所谓的执行计划。 优化过程大致如下:
1、根据搜索条件,找出所有可能使用的索引
2、计算全表扫描的代价
3、计算使用不同索引执行查询的代价
4、对比各种执行方案的代价,找出成本最低的那一个

2 回表查询和覆盖索引

在 InnoDB 里,索引B+ Tree的叶子节点存储了整行数据的是主键索引,也被称之为聚簇索引。而索引B+ Tree的叶子节点存储了主键的值的是非主键索引,也被称之为非聚簇索引;主键索引树的叶子节点直接就是我们要查询的整行数据了。而非主键索引的叶子节点是主键的值,查到主键的值以后,还需要再通过主键的值再进行一次查询;
覆盖索引(covering index)指一个查询语句的执行只用从索引中就能够取得,不必从数据表中读取。也可以称之为实现了索引覆盖。 当一条查询语句符合覆盖索引条件时,MySQL只需要通过索引就可以返回查询所需要的数据,这样避免了查到索引后再返回表操作,减少I/O提高效率;
如,表covering_index_sample中有一个普通索引 idx_key1_key2(key1,key2)。当我们通过SQL语句:select key2 from covering_index_sample where key1 = ‘keytest’;的时候,就可以通过覆盖索引查询,无需回表

3 MySQL 5.6中,对索引做了哪些优化

Index Condition Pushdown(索引下推) MySQL 5.6引入了索引下推优化,默认开启,使用SET optimizer_switch = ‘index_condition_pushdown=off’;可以将其关闭。官方文档中给的例子和解释如下: people表中(zipcode,lastname,firstname)构成一个索引;SELECT * FROM people WHERE zipcode=’95054′ AND lastname LIKE ‘%etrunia%’ AND address LIKE ‘%Main Street%’;
如果没有使用索引下推技术,则MySQL会通过zipcode=’95054’从存储引擎中查询对应的数据,返回到MySQL服务端,然后MySQL服务端基于lastname LIKE ‘%etrunia%’和address LIKE ‘%Main Street%’来判断数据是否符合条件。 如果使用了索引下推技术,则MYSQL首先会返回符合zipcode=’95054’的索引,然后根据lastname LIKE ‘%etrunia%’和address LIKE ‘%Main Street%’来判断索引是否符合条件。如果符合条件,则根据该索引来定位对应的数据,如果不符合,则直接reject掉。 有了索引下推优化,可以在有like条件查询的情况下,减少回表次数。

4 Explain关键字

5 B树索引和Hash索引的区别

1、因为Hash索引比较的是经过Hash计算的值,所以只能进行等式比较,不能用于范围查询

2、由于哈希值是按照顺序排列的,但是哈希值映射的真正数据在哈希表中就不一定按照顺序排列,所以无法利用Hash索引来加速任何排序操作

3、不能用部分索引键来搜索,因为组合索引在计算哈希值的时候是一起计算的。

4、当哈希值大量重复且数据量非常大时,其检索效率并没有Btree索引高的