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25 mysql like 是否使用索引

前言

这里主要是 探究一下 explain $sql 中各个 type 

诸如 const, ref, range, index, all 的查询的影响, 以及一个初步的效率的判断 

这里会调试源码来看一下 各个类型的查询 需要 lookUp 的记录 

以及 相关的差异 

此系列文章建议从 mysql const 查询 开始看

 

测试表结构信息如下 

 
CREATE TABLE `tz_test` (`id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,`field1` varchar(12) DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=3333343 DEFAULT CHARSET=utf8

 

测试数据为序列 1 – 99

eda96f7dd2a74b91817cba51a3827b8b.png

 

 

like 通配符的位置造成的影响 

执行 sql 如下 “select * from tz_test where field1 like '%field2';”

可以看出, 扫描的是全表 

043fedfc13884effbc855342b12c6c9c.png

 

执行 sql 如下 “select * from tz_test where field1 like 'field%2';”

可以看出, 扫描的是全表 

f3ed35bcf969419b9b76bf9076c55774.png

 

执行 sql 如下 “select * from tz_test where field1 like 'field2%';”

可以看出, 扫描的是部分索引, 这个也是结合了 索引是按照顺序存储的规则来计算的优化

67dec4a867cb47f48dfe4a0caed63ae6.png

 

 

“like 1%” 转换为了 range 查询 

这里从 key_tree 中将数据转换到 PARAM->max_key, 然后 之后更新到传入的 range 中, 以供后面查询使用 

d042606013e04a43b0c08cabd29f7081.png

 

具体的存储的地方是在这里, 将 key_tree 的数据存储到 PARAM->max_keys 中

b27ff0a0a9d9433ab6da9d05fea48c97.png 

数据从 PARAM 转换到 range 中, 后面的查询是使用的这个 range 

ba97df05e7444953a98e0f484e9e8c0d.png 

然后 key_tree 的数据来自于 条件的解析 1d9dfbb2f2814e449f7056231b837e1e.png 

具体的range最大最小边界的 padding 方式如下, 使用 c->min_sort_char, c->max_sort_char 来进行补齐, 这里 c 为 utf8_general_ci

c->max_sort_char 转换为字节序列是就是 0xefbfbf

a0ffe85b50d8482997ae1b1aefe7cc92.png

 

 

进而将如下模糊查询转换为了范围查询

select * from tz_test where field1 like 'field2%';

select * from tz_test where field1 >= 'field2\x0\x0...\x0' and field1 <= 'field2\xef\xbf...\xbf';

 

 

完 

 

 

 

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