1.索引
为何要有索引?
一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,
在生产环境中,我们遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,
因此对查询语句的优化显然是重中之重。说起加速查询,就不得不提到索引了。 聚集索引
叶子节点整个行中的额数据
辅助索引
叶子节点存储的是索引字段 和主键值
覆盖索引
回表
联合索引 正确使用索引
1.区分度高字段
2.索引的字段数据量应该尽可能小
3.优先使用聚集索引
4.联合索引 创建时 把区分度高放左边
查询时 尽可能使用最左边的索引 索引越多越好?
索引能够提升效率
同时降低了写入速度
增加额外的磁盘占用 2.元类
用于创建类的类 叫元类 默认元类都是type
主要控制类的创建__init__ 类的实例化__call__ 3.单例
一个类只有一个实例
什么时候用,大家公用一个打印机,没有必要每个人创建新的打印机对象 共用一个对象即可

应该被索引的字段

需要排序操作的字段(order_by)
需要比较操作的字段(> < >= <=)
需要过滤操作的字段( filter exclude)

不应该索引的字段

经常更新和删除 的字段不应该被索引

默认索引的规则

主键必定是索引

外键 默认是索引 (可以不配置)

添加索引的方法:

属性中定义
meta中定义

from django.db import models
from apis.models import App # Create your models here.
class User(models.Model):
# open_id
open_id = models.CharField(max_length=64, unique=True)
# 昵称
nickname = models.CharField(max_length=256, db_index=True)
# 关注的城市
focus_cities = models.TextField(default='[]')
# 关注的星座
focus_constellations = models.TextField(default='[]')
# 关注的股票
focus_stocks = models.TextField(default='[]') # 菜单app
menu = models.ManyToManyField(App)
  
class Meta:
indexes = [
# models.Index(fields=['nickname'])
models.Index(fields=['open_id', 'nickname'])
] def __str__(self):
return self.nickname def __repr__(self):
return self.nickname

  


===============================
索引
01 为什么要用索引
因为项目运行中,查询操作非常频繁,为了提高用户体验,要提高查询的速度,
如何提高就靠索引(大多数性能问题都是慢查询 提到加速查,就必须用到索引)
作用:
- 约束
- 加速查找 02 什么是索引
搜索引导, 所以是一种单独的,物理的 有序的 存储结构,用于加速查询
例如: 字典 书的目录 车票上的车厢号 索引的本质原理就是通过不断地缩小查询范围,来降低io次数从而提升查询性能
强调:一旦为表创建了索引,以后的查询都会先查索引,再根据索引定位的结果去找数据 本质都是:通过不断地缩小想要获取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,
也就是说,有了这种索引机制,我们可以总是用同一种查找方式来锁定数据。 03 索引的影响
1.加速查询
2.降低写入(增加 删除 修改)速度
3.会额外占用磁盘空间 4.索引的分类
1.聚集索引 就是主键索引 (primary key )
- 主键索引:加速查找 + 不能为空 + 不能重复
行中的完整记录存在聚集索引的叶子节点上 2.辅助索引 (unique,index)
- 普通索引:加速查找
- 唯一索引:加速查找 + 不能重复 叶子节点 存储索引字段的值 还有 主键的值
使用辅助索引时 会产生两种现象
1.回表 要查的数据就不在辅助索引中 需要到聚集索引中查找
2.覆盖索引 要查的数据就在辅助索引中 - create index 索引名称 on 表名(列名,)
- drop index 索引名称 on 表名 - create unique index 索引名称 on 表名(列名)
- drop unique index 索引名称 on 表名 3 联合索引(多列):
- 联合主键索引
- 联合唯一索引
- 联合普通索引
为是什么使用它
降低资源的占用 , 降低增删改的时间 会比单个字段的索引快 建立联合索引时 应该把区分度高放最左边 区分度低的依次往右放
按照区分度的高低 从左往右 依次排列 查询中 应该优先使用左边的索引
使用and时 无所谓书写顺序 会自动找区分度最高的
注意联合索引在查询时 如果压根没用到最左侧索引 不能加速查询 组合索引(最左前缀匹配):
- create unique index 索引名称 on 表名(列名,列名)
- drop unique index 索引名称 on 表名 - create index ix_name_email on userinfo3(name,email,)
- 最左前缀匹配
select * from userinfo3 where name='alex';
select * from userinfo3 where name='alex' and email='asdf'; select * from userinfo3 where email='alex@qq.com'; 组合索引效率 > 索引合并
组合索引
- (name,email,)
select * from userinfo3 where name='alex' and email='asdf';
select * from userinfo3 where name='alex';
索引合并:
- name
- email
select * from userinfo3 where name='alex' and email='asdf';
select * from userinfo3 where name='alex';
select * from userinfo3 where email='alex';
名词:
覆盖索引:
- 在索引文件中直接获取数据 索引合并:
- 把多个单列索引合并使用 索引的正确使用姿势
命中索引 ,条件中有索引字段匹配上
1.无论索引如何设计 无法降低范围查询的查询速度
select count(*) from usr where id > 1;
即使命中索引也无法提高效率
2.索引不应该加在值重复度很高的字段上 应该加在重复度低的字段
3. 使用and时 当 条件中出现多个索引命中时 会自定找一个区分度最高的索引来使用
4.使用or的时候 如果两边都有索引 会使用索引,但是注意 or两边都要执行 顺序依然从左往右
只有一边有索引会不会使用索引? 不会使用 无法加速查询
5.优化查询 不仅仅要加索引,sql语句也需要优化 使其能命中索引
你的条件中应该使用区别度高的索引 正常开发时
优先使用聚集索引
再次 使用联合索引 如果你的条件不包含最左侧索引 不能加速查询 这时候就应该使用单个字段索引 创建索引:
create index 索引名称 on usr(索引字段); 索引未命中 详见49-2
并不是说我们创建了索引就一定会加快查询速度,
若想利用索引达到预想的提高查询速度的效果,我们在添加索引时,必须遵循以下问题 1 范围问题,或者说条件不明确,条件中出现这些符号或关键字:
>、>=、<、<=、!= 、between...and...、like、
大于号、小于号
不等于!=
between ...and...
like 2 尽量选择区分度高的列作为索引,区分度的公式是count(distinct col)/count(*),
表示字段不重复的比例,比例越大我们扫描的记录数越少,唯一键的区分度是1,
而一些状态、性别字段可能在大数据面前区分度就是0,那可能有人会问,
这个比例有什么经验值吗?使用场景不同,这个值也很难确定,
一般需要join的字段我们都要求是0.1以上,即平均1条扫描10条记录 3 =和in可以乱序,比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序,
mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式 4 索引列不能参与计算,保持列“干净”,比如from_unixtime(create_time) = ’2014-05-29’就不能使用到索引,
原因很简单,b+树中存的都是数据表中的字段值,但进行检索时,需要把所有元素都应用函数才能比较,
显然成本太大。所以语句应该写成create_time = unix_timestamp(’2014-05-29’)
5 and/or
6 最左前缀匹配原则(详见第八小节),非常重要的原则,对于组合索引mysql会一直
向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配(指的是范围大了,有索引速度也慢),
比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引,
d是用不到索引的,如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到,a,b,d的顺序可以任意调整。
7 其他情况 总结
#1. 一定是为搜索条件的字段创建索引,比如select * from s1 where id = 333;就需要为id加上索引 #2. 在表中已经有大量数据的情况下,建索引会很慢,且占用硬盘空间,建完后查询速度加快
比如create index idx on s1(id);会扫描表中所有的数据,
然后以id为数据项,创建索引结构,存放于硬盘的表中。建完以后,再查询就会很快了。 #3. 需要注意的是:innodb表的索引会存放于s1.ibd文件中,而myisam表的索引则会有单独的索引文件table1.MYI MySAM索引文件和数据文件是分离的,索引文件仅保存数据记录的地址。
而在innodb中,表数据文件本身就是按照B+Tree(BTree即Balance True)组织的一个索引结构,
这棵树的叶节点data域保存了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的主键,因此innodb表数据文件本身就是主索引。 因为inndob的数据文件要按照主键聚集,所以innodb要求表必须要有主键(Myisam可以没有),
如果没有显式定义,则mysql系统会自动选择一个可以唯一标识数据记录的列作为主键,
如果不存在这种列,则mysql会自动为innodb表生成一个隐含字段作为主键,这字段的长度为6个字节,类型为长整型. -----wusir
2. 频繁查找的列创建索引
- 创建索引
- 命中索引 *****
- like '%xx'
select * from tb1 where email like '%cn';
- 使用函数
select * from tb1 where reverse(email) = 'wupeiqi';
- or
select * from tb1 where nid = 1 or name = 'seven@live.com'; 特别的:当or条件中有未建立索引的列才失效,以下会走索引
select * from tb1 where nid = 1 or name = 'seven';
select * from tb1 where nid = 1 or name = 'seven@live.com' and email = 'alex' - 类型不一致
如果列是字符串类型,传入条件是必须用引号引起来,不然...
select * from tb1 where email = 999;
- !=
select * from tb1 where email != 'alex'
特别的:如果是主键,则还是会走索引
select * from tb1 where nid != 123
- >
select * from tb1 where email > 'alex'
特别的:如果是主键或索引是整数类型,则还是会走索引
select * from tb1 where nid > 123
select * from tb1 where num > 123
- order by
select name from tb1 order by email desc; 当根据索引排序时候,选择的映射如果不是索引,则不走索引
特别的:如果对主键排序,则还是走索引:
select * from tb1 order by nid desc;
- 组合索引最左前缀
如果组合索引为:(name,email)
name and email -- 使用索引
name -- 使用索引
email -- 不使用索引 3. 查询优化神器-explain
关于explain命令相信大家并不陌生,具体用法和字段含义可以参考官网explain-output,
这里需要强调rows是核心指标,绝大部分rows小的语句执行一定很快
(有例外,下面会讲到)。所以优化语句基本上都是在优化rows。 执行计划:让mysql预估执行操作(一般正确)
all < index < range < index_merge < ref_or_null < ref < eq_ref < system/const
id,email
慢:
select * from userinfo3 where name='alex' explain select * from userinfo3 where name='alex'
type: ALL(全表扫描)
select * from userinfo3 limit 1;
快:
select * from userinfo3 where email='alex'
type: const(走索引) 4. DBA工作 慢查询优化的基本步骤
0.先运行看看是否真的很慢,注意设置SQL_NO_CACHE
1.where条件单表查,锁定最小返回记录表。这句话的意思是把查询语句的where都应用到表中返回的记录数最小的表开始查起,单表每个字段分别查询,看哪个字段的区分度最高
2.explain查看执行计划,是否与1预期一致(从锁定记录较少的表开始查询)
3.order by limit 形式的sql语句让排序的表优先查
4.了解业务方使用场景
5.加索引时参照建索引的几大原则
6.观察结果,不符合预期继续从0分析 慢日志
- 执行时间 > 10
- 未命中索引
- 日志文件路径 配置:
- 内存
show variables like '%query%'
set global 变量名 = 值
- 配置文件
mysqld --defaults-file='E:\wupeiqi\mysql-5.7.16-winx64\mysql-5.7.16-winx64\my-default.ini' my.conf内容:
slow_query_log = ON
slow_query_log_file = D:/.... 注意:修改配置文件之后,需要重启服务 5. ******分页******* a. select * from userinfo3 limit 20,10;
b.
- 不让看
- 索引表中扫:
select * from userinfo3 where id in(select id from userinfo3 limit 200000,10)
- 方案:
记录当前页最大或最小ID
1. 页面只有上一页,下一页
# max_id
# min_id
下一页:
select * from userinfo3 where id > max_id limit 10;
上一页:
select * from userinfo3 where id < min_id order by id desc limit 10;
2. 上一页 192 193 [196] 197 198 199 下一页 select * from userinfo3 where id in (
select id from (select id from userinfo3 where id > max_id limit 30) as N order by N.id desc limit 10
) c. *****闫龙*****:
id不连续,所以无法直接使用id范围进行查找 1. ORM框架:SQLAlchemy
SQLAlchemy是Python编程语言下的一款ORM框架,该框架建立在数据库API之上,使用关系对象映射进行数据库操作,
简言之便是:将对象转换成SQL,然后使用数据API执行SQL并获取执行结果。 - 作用:
1. 提供简单的规则
2. 自动转换成SQL语句 - DB first: 手动创建数据库以及表 -> ORM框架 -> 自动生成类
- code first: 手动创建类、和数据库 -> ORM框架 -> 以及表 a. 功能
- 创建数据库表
- 连接数据库(非SQLAlchemy,pymyql,mysqldb,....)
- 类转换SQL语句
- 操作数据行



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