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MySQL 查找比需要更多的行(索引问题)

转载 作者:行者123 更新时间:2023-11-30 23:14:21 25 4
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在我们的 MySQL 5.5 数据库中,我们有以下具有 30M+ 行的 InnoDB 表:

+----------------+-------------+-----------------+--------+
| participant_id | question_id | given_answer_id | status |
+----------------+-------------+-----------------+--------+
| 500 | 12 | 25 | 0 |
+----------------+-------------+-----------------+--------+

participant_id + question_id + given_answer_id 的组合是唯一的。

目前我们有以下键:

主键(按此顺序)

  • 参与者编号
  • question_id
  • given_answer_id

索引键

  • question_id

对于这个表,我们的应用程序中有两种选择查询:

[...] WHERE participant_id = x AND question_id = y AND given_answer_id = z;

[...] WHERE question_id = x;

通常,每个 participant_id 都有 0 到 <100 行具有不同的 question_id。反过来,每个 question_id 可以有无限(通常不超过 100 000)行和不同的 participant_ids。第一个查询比第二个查询执行得更频繁。

当我们执行以下查询时,它会向我们显示查找到的32096 行:

EXPLAIN SELECT * FROM example WHERE question_id = 500;

+----+-------------+-----------+------+---------------+-------------+---------+-------+-------+-------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-----------+------+---------------+-------------+---------+-------+-------+-------+
| 1 | SIMPLE | example | ref | question_id | question_id | 8 | const | 32096 | |
+----+-------------+-----------+------+---------------+-------------+---------+-------+-------+-------+

然而,当我们执行相同的查询时,没有 EXPLAIN 仅返回 18732 行

我们需要在此表上使用哪些索引来防止这种开销,但仍能对两种查询执行?


下面是创建这个表的代码:

CREATE TABLE `example` (    `participant_id` BIGINT(20) UNSIGNED NOT NULL,    `question_id` BIGINT(20) UNSIGNED NOT NULL,    `given_answer_id` BIGINT(20) UNSIGNED NOT NULL,    `status` TINYINT(3) UNSIGNED NOT NULL DEFAULT '0',    PRIMARY KEY (`participant_id`, `question_id`, `given_answer_id`),    INDEX `question_id` (`question_id`))ENGINE=InnoDB;

最佳答案

我已按照推荐将此问题发布到 dba.stackexchange.com,并收到了全面的答复:https://dba.stackexchange.com/questions/49275/mysql-looking-up-more-rows-than-needed-indexing-issue

关于MySQL 查找比需要更多的行(索引问题),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/18617893/

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