在TABLE_SCAN 中,所有非空的数据页都会被扫描一次,无论被扫描的数据页是否包含所期望的记录, 但仅只会被扫描一次,然后可以对扫描的记录进行谓词比较,即可返回正确所期望的结果 2. INDEX_SCAN 索引扫描,根据索引不同(clustered key、second index key),可以衍生出多种扫描方式 clustered index 由于clustered index ...
2. 索引扫描(Index Scan) 基础概念:索引扫描是指MySQL通过索引来查找符合条件的记录。 类型: 普通索引扫描:通过普通索引查找数据。 覆盖索引扫描:查询的所有列都在索引中,不需要回表查询。 应用场景:当查询条件使用了索引时,MySQL会进行索引扫描。 优势:索引扫描比全表扫描更快,因为它只需要扫描索引而不是整个表。
B. Dense Index指向的数据可以是无序的,但是Sparse Index的数据必须是有序的。 C. Sparse Index 可以用来做索引的索引,但是Dense Index不可以。 D. 在数据是有序的时候,Sparse Index更有效。因此Dense Index仅用于无序的数据。 E. 索引扫描(Index Scan)实际上是对Dense Index层进行遍历。 - 簇索引(Clustered ...
Nonclustered index :Index scan (索引扫描) 准备测试数据 DROP TABLE Org_User DROP TABLE Org_User1 -- 创建测试表 CREATE TABLE Org_User(Id INT,UserName NVARCHAR(50),Age INT) CREATE TABLE Org_User1(Id INT,UserName NVARCHAR(50),Age INT) -- 创建聚集索引和非聚集索引 CREATE CLUSTERED INDEX Inde...
full index scan:全索引扫描,查询时,遍历索引树来获取数据行。如果数据不是密集的会产生随机IO 在执行计划中是Type列,index full table scan:通过读物理表获取数据,顺序读磁盘上的文件。这种情况会顺序读磁盘上的文件。 在执行计划中是Type列,all covering index:覆盖索引,如果where条件的列和返回的数据在一个索引...
使用此策略可减少访问的行数,因为MySQL会跳过不符合每个构造范围的行。 **此跳过扫描访问方法适用于以下情况:(8个条件)** ① Table T has at least one compound index with key parts of the form ([A_1, ...…
1、loose index scan(松散索引扫描) 执行计划必然出现Using index for group-by 实际上这种扫描方式源于B+树索引结构的,我们回顾一下索引叶子结点的结构 首先考虑语句 while i<20000 do insert into tgrploose(s_id1,s_id2,s_id3) values(FLOOR((RAND()*2)),FLOOR((RAND()*3)),FLOOR((RAND()*4)) ...
通过Explain的type属性可以看出是全表扫描还是全索引扫描。type从最好到最差依次:system>const>eq_ref>ref>range>index>ALL index为Full Index Scan,ALL为Full Table Scan,index 与 ALL区别为index类型只遍历索引树。这通常比ALL快,因为索引文件通常比数据文件小。一个是遍历整个索引,一个是遍历整张表。
这就是‘索引’的祖先Dense Index. 当进行定位操作时,不再进行表扫描。而是进行 索引扫描(Index Scan),依次读出所有的索引块,进行键值的匹配。当找到匹配的键值后, 根据该行的指针直接读取对应的数据块,进行操作。假设一个块中能存储100行数据, 10,000,000行的数据需要100,000个块的存储空间。假设键值列(+指针...
A query plan uses loose index scan if “Using index for group-by” appears in the “Extra” column of the EXPLAIN output. In some plans though, “Using index for group-by (scanning)” appears. What does “(scanning)” mean and how is it different from the regular loose index scan?