Mysql之索引(六)
1.思考
在图书馆是怎么找到一本书的?
一般的应用系统对比数据库的读写比例在10:1左右(即有10次查询有1次写操作),而且插入操作和更新操作很少出现性能问题。
遇到最多,最复杂的还是一些复杂的查询操作,所以查询语句的优化显然是重中之重。
2.解决方法
当数据库中的数据量很大时,查找数据会变得很慢
优化方案:索引
3.索引是什么
索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分),它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。更通俗来讲,数据库索引好比是一本书的目录,能加快数据库的查询速度。
4.索引的目的
索引的目的在于提高查询效率,可以类比字典,如果要查“mysql”这个单词,我们肯定需要定位到m字母,然后从下往下找到y字母,再找到剩下的sql。如果没有索引,那么你可能需要把所有单词看一遍才能找到你想要的,如果我想找到m开头的单词呢?或者ze开头的单词呢?是不是觉得如果没有索引,这个事情根本无法完成?
5.索引原理
除了词典,生活中随处可见索引的例子,如火车站的车次表、图书的目录等。它们的原理都是一样的,通过不断的缩小想要获得数据的范围来筛选出最终想要的结果,同时把随机的事件变成顺序的事件,也就是我们总是通过同一种查找方式来锁定数据。
数据库也是一样,但显然要复杂许多,因为不仅面临着等值查询,还有范围查询(>、<、between、in)、模糊查询(like)、并集查询(or)等等。数据库应该选择怎么样的方式来应对所有的问题呢?我们回想字典的例子,能不能把数据分成段,然后分段查询呢?最简单的如果1000条数据,1到100分成第一段,101到200分成第二段,201到300分成第三段……这样查第250条数据,只要找第三段就可以了,一下子去除了90%的无效数据。
6.索引使用
(1)创建索引
- create index 索引名称 on 表名(字段名称(长度))
如果指定字段是字符串,需要指定长度,建议长度与定义时的长度一样
如果指定字段类型不是字符串,则无需指定长度
(2)查看索引
- show index from 表名;
(3)删除索引
- drop index 索引名称 on 表名;
7索引Demo
(1)创建测试表test_index
- create table test_index(title varchar(10));
(2)使用Python程序向表中添加十万条数据
- def main():
- # 创建Connections连接
- conn = connect(host='localhost',
- port=3306,
- database='jing_dong',
- user='root',
- password='',
- charset='utf8')
- # 获得Cursor对象
- cursor = conn.cursor()
- # 插入10万条数据
- for i in range(100000):
- cursor.execute('insert into test_index values("cc-%d")'%i)
- # 提交数据
- conn.commit()
- if __name__ == '__main__':
main()
(3)查询
①开启时间监控
- set profiling=1;
②查询第十万条数据cc-9999
- select * from test_index where title='cc-99999';
③查看查看时间
- show profiles;
④为表test_index的title列创建索引
- create index title_index on test_index(title(10));
⑤执行查询语句
- select * from test_index where title='cc-99999';
⑥查看执行时间
- show profiles;
8:注意
建立太多的索引会影响插入和更新的速度,因为它需要同样更新每个索引文件,对于一个经常需要更新和插入的表格,就没有必要为一个很少使用的where字句单独建立索引,对于比较小的表,排序的开销不会很大,也没有必要建立另外的索引。
建立索引会占用磁盘空间。
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