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

  1. 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

  1. show index from 表名;

(3)删除索引

  1. drop index 索引名称 on 表名;

7索引Demo

(1)创建测试表test_index

  1. create table test_index(title varchar(10));

(2)使用Python程序向表中添加十万条数据

  1. def main():
  2. # 创建Connections连接
  3. conn = connect(host='localhost',
  4. port=3306,
  5. database='jing_dong',
  6. user='root',
  7. password='',
  8. charset='utf8')
  9.  
  10. # 获得Cursor对象
  11. cursor = conn.cursor()
  12.  
  13. # 插入10万条数据
  14. for i in range(100000):
  15. cursor.execute('insert into test_index values("cc-%d")'%i)
  16.  
  17. # 提交数据
  18. conn.commit()
  19.  
  1. if __name__ == '__main__':
    main()

(3)查询

①开启时间监控

  1. set profiling=1;

②查询第十万条数据cc-9999

  1. select * from test_index where title='cc-99999';

③查看查看时间

  1. show profiles;

④为表test_index的title列创建索引

  1. create index title_index on test_index(title(10));

⑤执行查询语句

  1. select * from test_index where title='cc-99999';

⑥查看执行时间

  1. 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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