MySQL索引管理
一.索引介绍
1.什么是索引
1.索引好比一本书的目录,它能让你更快的找到自己想要的内容.
2.让获取的数据更有目的性,从而提高数据库索引数据的性能.
2.索引类型介绍
1.BTREE:B+树索引
2.HASH:HASH索引
3.FULLTEXT:全文索引
4.RTREE:R树索引
B+tree树索引
3.索引管理
索引建立在表的列上(字段)的。
在where后面的列建立索引才会加快查询速度。
pages<---索引(属性)<----查数据。
二.创建索引
1.索引分类
主键索引
普通索引*****
唯一索引
2.添加索引
#创建索引
alter table test add index index_name(name);
#创建索引
create index index_name on test(name);
#查看索引
desc table;
#查看索引
show index from table;
#删除索引
alter table test drop key index_name;
#添加主键索引(略)
#添加唯一性索引
alter table student add unique key uni_xxx(xxx);
#查看表中数据行数
select count(*) from city;
#查看去重数据行数
select count(distinct name) from city;
3. 前缀索引和联合索引
前缀索引
根据字符的前N个字符创建索引
alter table test add index idx_name(name(10));
避免对大列建索引
如果有,就使用前缀索引
联合索引
多个字段建立一个索引
例:
where a.女生 and b.身高 and c.体重 and d.身材好
index(a,b,c)
特点:前缀生效特性
a,ab,ac,abc,abcd 可以走索引或部分走索引
b bc bcd cd c d ba ... 不走索引
原则:把最常用来作为调节查询的列放在最前面
#创建people表
create table people (id int,name varchar(20),age tinyint,money int ,gender enum('m','f'));
#创建联合索引
alter table people add index idx_gam(gender,age,money);
三.explain详解
explain命令使用方法
mysql> explain select name,countrycode from city where id=1;
explain命令应用
查询数据的方式
1.全表扫描
1)在explain语句结果中type为ALL
2)什么时候出现全表扫描?
- 2.1 业务确实要获取所有数据
- 2.2 不走索引导致的全表扫描
- 2.2.1 没索引
- 2.2.2 索引创建有问题
- 2.2.3 语句有问题
生产中,mysql在使用全部扫描时的性能是极其差的,所以MySQL尽量避免出现全表扫描
2.索引扫描
2.1 常见的索引扫描类型:
1)index
2)range
3)ref
4)eq_ref
5)const
6)system
7)null
从上到下,性能从差到好,我们至少要达到range级别
index:Full Index Scan,index与ALL区别为index类型只遍历索引树。
range:索引范围扫描,对索引的扫描开始于某一点,返回匹配值域的行。显而易见的索引范围扫描是带有between或者where子句里带有<,>查询
mysql> alter table city add index idx_city(population);
mysql> explain select * from city where population>30000000;
ref: 使用非唯一索引扫描或者唯一索引的前缀扫描,返回匹配摸个单独值得记录
mysql> alter table city drop key idx_code;
mysql> explain select * from city where countrycode='chn';
mysql> explain select * from city where countrycode in ('CHN','USA');
mysql> explain select * from city where countrycode='CHN' union all select * from city where countrycode='USA';
eq_ref:类似ref,区别就在使用的索引是唯一索引,对于每个索引键值,表中只有一条记录匹配,简单来说,就是多表连接中使用primary key或者 unique key作为关联条件A
join B
on A.sid=B.sid
const、system:当MySQL对查询某部分进行优化,并转换为一个常量时,使用这类型访问.
如将主键置于where列表中,MySQL就能将该查询转换为一个常量
mysql> explain select * from city where id=1000;
NULL:MySQL在优化过程中分解语句,执行时甚至不用访问表或索引,例如从一个索引列里选取最小值可以通过单独索引查找完成。
mysql> explain select * from city where id=1000000000000000000000000000;
Extra(拓展)
Using temporary
Using filesort 使用了默认的文件排序(如果使用了索引,会避免这类排序)
Using join buffer
如果出现Using filesort请检查order by ,group by ,distinct,join 条件列上没有索引
mysql> explain select * from city where countrycode='CHN' order by population;
当order by语句中出现Using filesort,那就尽量让排序值在where条件中出现
mysql> explain select * from city where population>30000000 order by population;
mysql> select * from city where population=2870300 order by population;
key_len:越小越好
前缀索引去控制
rows:越小越好
四.建立索引的原则(规范)
为了使索引的使用效率更高,在创建索引时,必须考虑在哪些字段上创建索引和创建什么类型的索引。
那么索引设计原则又是怎样的?
1.选择唯一性索引
唯一性索引的值是唯一的,可以更快速的通过该索引来确定某条记录。
例如:
学生表中学号是具有唯一性的字段。为该字段建立唯一性索引可以很快的确定某个学生的信息。
如果使用姓名的话,可能存在同名现象,从而降低查询速度。
主键索引和唯一键索引,在查询中使用是效率最高的。
select count(*) from world.city;
select count(distinct countrycode) from world.city;
select count(distinct countrycode,population ) from world.city;
注意:如果重复值较多,可以考录采用联合索引
2.为经常需要排序,分组和联合操作的字段建立索引
例如:
经常需要ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT和UNION等操作的字段,排序操作会浪费很多时间。
如果为其建立索引,可以有效地避免排序操作
3.为常作为查询条件的字段建立索引
如果某个字段经常用来做查询条件,那么该字段的查询速度会影响整个表的查询速度。
因此,为这样的字段建立索引,可以提高整个表的查询速度。
- 3.1 经常查询
- 3.2 列值的重复值少
注:如果经常作为条件的列,重复值特别多,可以建立联合索引
4.尽量使用前缀来索引
如果索引字段的值很长,最好使用值的前缀来索引。例如,TEXT和BLOG类型的字段,进行全文检索
会很浪费时间。如果只检索字段的前面的若干个字符,这样可以提高检索速度。
5.限制索引的数目
索引的数目不是越多越好。每个索引都需要占用磁盘空间,索引越多,需要的磁盘空间就越大。
修改表时,对索引的重构和更新很麻烦。越多的索引,会使更新表变得很浪费时间。
6.删除不再使用或者很少使用的索引
表中的数据被大量更新,或者数据的使用方式被改变后,原有的一些索引可能不再需要。数据库管理
员应当定期找出这些索引,将它们删除,从而减少索引对更新操作的影响。
重点关注:
1.没有查询条件,或者查询条件没有建立索引
#全表扫描
select * from table;
select * from tab where 1=1;
在业务数据库中,特别是数据量比较大的表,是没有全表扫描这种需求。
1)对用户查看是非常痛苦的。
2)对服务器来讲毁灭性的。
3)SQL改写成以下语句:
#情况1
#全表扫描
select * from table;
#需要在price列上建立索引
selec * from tab order by price limit 10;
#情况2
#name列没有索引
select * from table where name='zhangsan';
1、换成有索引的列作为查询条件
2、将name列建立索引
2.查询结果集是原表中的大部分数据,应该是25%以上
mysql> explain select * from city where population>3000 order by population;
1)如果业务允许,可以使用limit控制。
2)结合业务判断,有没有更好的方式。如果没有更好的改写方案就尽量不要在mysql存放这个数据了,放到redis里面。
3.索引本身失效,统计数据不真实
索引有自我维护的能力。
对于表内容变化比较频繁的情况下,有可能会出现索引失效。
重建索引就可以解决
4.查询条件使用函数在索引列上或者对索引列进行运算,运算包括(+,-,*等)
#例子
错误的例子:select * from test where id-1=9;
正确的例子:select * from test where id=10;
5.隐式转换导致索引失效.这一点应当引起重视.也是开发中经常会犯的错误
mysql> create table test (id int ,name varchar(20),telnum varchar(10));
mysql> insert into test values(1,'zs',''),(2,'l4',120),(3,'w5',119),(4,'z4',112);
mysql> explain select * from test where telnum=120;
mysql> alter table test add index idx_tel(telnum);
mysql> explain select * from test where telnum=120;
mysql> explain select * from test where telnum=120;
mysql> explain select * from test where telnum='';
6. <> ,not in 不走索引
mysql> select * from tab where telnum <> '';
mysql> explain select * from tab where telnum <> '';
单独的>,<,in 有可能走,也有可能不走,和结果集有关,尽量结合业务添加limit
or或in尽量改成union
EXPLAIN SELECT * FROM teltab WHERE telnum IN ('','');
#改写成
EXPLAIN SELECT * FROM teltab WHERE telnum=''
UNION ALL
SELECT * FROM teltab WHERE telnum=''
7.like "%_" 百分号在最前面不走
#走range索引扫描
EXPLAIN SELECT * FROM teltab WHERE telnum LIKE '31%';
#不走索引
EXPLAIN SELECT * FROM teltab WHERE telnum LIKE '%110';
%linux%类的搜索需求,可以使用Elasticsearch -------> ELK
8.单独引用联合索引里非第一位置的索引列
CREATE TABLE t1 (id INT,NAME VARCHAR(20),age INT ,sex ENUM('m','f'),money INT);
ALTER TABLE t1 ADD INDEX t1_idx(money,age,sex);
DESC t1
SHOW INDEX FROM t1
#走索引的情况测试
EXPLAIN SELECT NAME,age,sex,money FROM t1 WHERE money=30 AND age=30 AND sex='m';
#部分走索引
EXPLAIN SELECT NAME,age,sex,money FROM t1 WHERE money=30 AND age=30;
EXPLAIN SELECT NAME,age,sex,money FROM t1 WHERE money=30 AND sex='m';
#不走索引
EXPLAIN SELECT NAME,age,sex,money FROM t1 WHERE age=20
EXPLAIN SELECT NAME,age,sex,money FROM t1 WHERE age=30 AND sex='m';
EXPLAIN SELECT NAME,age,sex,money FROM t1 WHERE sex='m';
MySQL索引管理的更多相关文章
- MySQL 索引管理与执行计划
1.1 索引的介绍 索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构,使用索引可快速访问数据库表中的特定信息.如果想按特定职员的姓来查找他或她,则与在表中搜索所有的行相比,索引有助于更快地获取信息. ...
- 二十三、mysql索引管理详解
一.索引分类 分为聚集索引和非聚集索引. 聚集索引 每个表有且一定会有一个聚集索引,整个表的数据存储在聚集索引中,mysql索引是采用B+树结构保存在文件中,叶子节点存储主键的值以及对应记录的数据,非 ...
- 第六章· MySQL索引管理及执行计划
一.索引介绍 1.什么是索引 1)索引就好比一本书的目录,它能让你更快的找到自己想要的内容. 2)让获取的数据更有目的性,从而提高数据库检索数据的性能. 2.索引类型介绍 1)BTREE:B+树索引 ...
- MySQL索引管理及执行计划
一.索引介绍 二.explain详解 三.建立索引的原则(规范)
- 知识点:Mysql 索引原理完全手册(1)
知识点:Mysql 索引原理完全手册(1) 知识点:Mysql 索引原理完全手册(2) 知识点:Mysql 索引优化实战(3) 知识点:Mysql 数据库索引优化实战(4) Mysql-索引原理完全手 ...
- MySQL索引原理以及查询优化
转载自:https://www.cnblogs.com/bypp/p/7755307.html MySQL索引原理以及查询优化 一.介绍 1.什么是索引? 一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且 ...
- day 7-19 Mysql索引原理与查询优化
一,介绍 1.什么是索引? 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 ...
- 【mysql】索引原理-MySQL索引原理以及查询优化
转载:https://www.cnblogs.com/bypp/p/7755307.html 一.介绍 1.什么是索引? 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 ...
- mysql 索引原理及查询优化 -转载
转载自 mysql 索引原理及查询优化 https://www.cnblogs.com/panfb/p/8043681.html 潘红伟 mysql 索引原理及查询优化 一 介绍 为何要有索引? ...
随机推荐
- 十分钟(小时)学习pandas
十分钟学习pandas 一.导语 这篇文章从pandas官网翻译:链接,而且也有很多网友翻译过,而我为什么没去看他们的,而是去官网自己艰难翻译呢? 毕竟这是一个学习的过程,别人写的不如自己写的记忆深刻 ...
- QT信号槽connect的第五个参数
用过QT的小伙伴都知道连接信号槽的connect方法,但是这个方法有第五个参数,一般都是用的默认的 connect(th,SIGNAL(started()),tmpmyobject,SLOT(show ...
- 两种常用的全排列算法(java)
问题:给出一个字符串,输出所有可能的排列. 全排列有多种算法,此处仅介绍常用的两种:字典序法和递归法. 1.字典序法: 如何计算字符串的下一个排列了?来考虑"926520"这个字符 ...
- PJSUA2开发文档--第七章 呼叫 Calls类
7 呼叫Calls 呼叫由Call类处理 7.1 子类化Call类 要使用Call类,应用程序应创建子类,如: class MyCall : public Call { public: MyCal ...
- eclipse IDE使用git方法简单介绍
eclipse下使用git插件上传代码至github 1.eclipse下安装git eclipse git 插件的安装. 点击 Help->Install New Software-> ...
- errno 的使用
error是一个包含在<errno.h>中的预定义的外部int变量,用于表示最近一个函数调用是否产生了错误.若为0,则无错误,其它值均表示一类错误. perror()和strerror() ...
- 我的第一个python web开发框架(28)——定制ORM(四)
在数据库操作时,新增记录也是必不可少的,接下来我们应用字典的特性来组合sql语句 先上产品新增接口代码 @post('/api/product/') def callback(): "&qu ...
- 关于 pyspider Web预览界面太小的解决方法
本人最近在学习pyspider时,遇到Web预览界面太小而无法很好的进行开发,于是在网上搜索解决方法. 准备: css代码: body{margin:;padding:;height:%;overfl ...
- HBase Rowkey 设计指南
为什么Rowkey这么重要 RowKey 到底是什么 我们常说看一张 HBase 表设计的好不好,就看它的 RowKey 设计的好不好.可见 RowKey 在 HBase 中的地位.那么 RowKey ...
- Python总结(一)
从大学开始,就对python有了兴趣,毕业设计就是用python做的一个新闻爬取和关键字提取的程序.然而,毕业之后由于一直没有从事python相关的开发,所以就一直没有再使用,一直停留在偶尔看一些资料 ...