示例1。字段c.alias是唯一的。
Select c.* from category c where c.alias = 'some-alias'
示例2。字段c.alias只是编入索引。
Select c.* from category c where c.alias = 'some-alias' limit 1
这两个示例在查询性能方面是否有所不同？
答案 0 :(得分：1)
你的问题的答案是测试并找出答案。
但是，如果存在差异，我希望它非常非常小。在这两种情况下，where子句都应该使用索引。你真的在问MySQL和＃34;是否知道＆＃34;在第一场比赛后停止（由于唯一索引）。或者MySQL需要查看下一个值才能看出它是不同的。第二步的开销很小。
我还会提出，如果这是一个关于优化代码的严重问题，那么你可能会找错了地方。这种微观优化（在这种情况下可能是纳米）通常不会有用。
我应该注意，如果您将主键索引与常规索引进行比较，您可能会发现可衡量的差异。在MySQL中，主键是自动聚类的，可能是（小但可测量的）性能差异。
答案 1 :(得分：1)
（戈登的答案很好。但我有几个不同的话要说......）
SELECT ... WHERE unique_col = constant - 这将从表中读取一行（如果有的话）。除了简单的解析时间之外，LIMIT 1没有任何影响。
SELECT ... WHERE non_uniq_col = constant - 这将读取，直到找到不匹配的行。也就是说，它将读取N + 1行以传送N行。对于这种情况，LIMIT 1会阻止它。现在的问题不是关于性能（如果N很小则没有太大区别），而是关于功能（你想要1行还是N）。
在InnoDB中，PRIMARY KEY是＆＃34;群集＆＃34;与数据，隐含UNIQUE。所以它如上所述。
使用辅助键，还有一个额外的步骤。首先在索引 BTree中找到（col=const）行。在该BTree的叶子节点是所需行的PK。额外的步骤是向下钻取PK的BTree以找到该行。这需要额外的费用，但对于中小型桌子来说很少值得担心。 （LIMIT 1问题仍然适用，并且很小。）
如果 all SELECT中引用的列在同一个二级索引中（包括PK的隐式副本），则该索引被称为＆＃34;覆盖＆ ＃34 ;.因此，查询可以完全在二级索引的BTree中执行，从而避免了额外的步骤。同样，这通常很小，但值得做。 ＆＃34;覆盖＆＃34;在EXPLAIN中通过＆＃34;使用索引＆＃34; （不是＆＃34;使用索引条件＆＃34;，它指的是不同的东西）。
我建议你先学习Indexing Cookbook，而不是先学习血腥细节。我的文档为您提供了重要的性能，并省略了一些不太重要的细节，例如这个问题正在讨论什么。
对于小批量项目中的 tiny 表，这些都不重要 对于巨大的表，磁盘命中数是主要的性能指标;最小化成为目标。特别是，二级索引的额外步骤通常涉及N个磁盘命中（对于N行）。
但是...... SELECT ... GROUP BY ... ORDER BY ... LIMIT 1可能涉及获取一堆行，对它们进行排序，最后提供1行。 如果无法在索引中使用排序，则可能会多次操作N行。在此案例中，LIMIT 1仅在花费了99％的努力后才会采取行动。这是对新手LIMIT的常见误解。