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  • 背景技术::索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或列的值进行排序的存储结构,提供指向存储在表的指定列中的数据值的指针,好的索引可以大大减少sql的查询时间,提高程序的响应速度。当前创建索引主要依赖...

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    本发明涉及一种基于mysql慢查询日志词频分析的索引智能推荐方法,属于数据索引推荐

    技术领域:

    背景技术:

    :索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的存储结构,提供指向存储在表的指定列中的数据值的指针,好的索引可以大大减少sql的查询时间,提高程序的响应速度。当前创建索引主要依赖于研发工程师的经验,研发工程师在实现系统功能的时候,通过项目中的sql、以及以往经验,在建表的时候同时创建索引,但是这里存在两个主要的问题:1.缺少项目实际运行数据,索引的创建偏主观,有时无法与实际sql执行很好的匹配;2.偏向于单列索引,无法充分发挥组合索引的优势。技术实现要素:本发明所要解决的技术问题是提供一种基于mysql慢查询日志词频分析的索引智能推荐方法,采用全新设计策略,能够有效提高索引的准确性与效率。本发明为了解决上述技术问题采用以下技术方案:本发明设计了一种基于mysql慢查询日志词频分析的索引智能推荐方法,用于针对mysql中需要推荐索引的目标表t,获得目标表t所对应的最优索引,包括如下步骤:步骤a.针对mysql慢查询日志中预设时间范围内的所有sql查询语句,获得其中所有包含目标表t字段的sql查询语句,构成集合r,其中,集合r中的sql查询语句的数目为n,然后进入步骤b;步骤b.获得集合r中的各查询字段,并获得各查询字段分别在集合r中出现的次数,以及获得各个分别包含两个查询字段的字段组合,且字段组合中的两个查询字段同时出现在集合r中的同一sql查询语句中,并获得各字段组合分别在集合r中出现的次数,然后进入步骤c;步骤c.以各查询字段作为节点、查询字段的出现次数作为节点的权重,同时以各字段组作为其所包含两查询字段分别所对应节点之间的边、字段组的出现次数作为边的权重,由此构成无向图,然后定义参数in表示第n组索引中的第i个访问点,并初始化n=1,i=1,然后进入步骤d;步骤d.选择无向图中最大权重所对应的节点,作为第n组索引中的第i个访问点in,并进入步骤e;步骤e.判断无向图中是否存在与in直接关联、且未被作为访问点的节点,是则进入步骤f;否则进入步骤h;步骤f.分别针对无向图中与in直接关联、且未被作为访问点的各个节点,应用in的权重减去其与节点之间边的权重,并用所获结果针对该节点的权重进行更新,完成该各个节点的权重的更新,然后进入步骤g;步骤g.针对i的值进行加1更新,并针对无向图中与in直接关联、且未被作为访问点的各个节点,选择其中最小权重的节点,作为第n组索引中的第i个访问点in,并返回步骤e;步骤h.针对第n组索引中的各个访问点in,获得其中第一个访问点权重与n的比值,并判断此比值是否大于预设覆盖率阈值,是则进入步骤i;否则索引智能推荐方法停止,所获各组最优索引即为目标表t所对应的各组最优索引;步骤i.第n组索引中各个访问点in所对应的各查询字段构成一组最优索引,并删除无向图中该组最优索引中的各个访问点,更新无向图,进入步骤j;步骤j.判断无向图中是否存在节点,是则针对n的值进行加1更新,并返回步骤d;否则即获得目标表t所对应的各组最优索引。作为本发明的一种优选技术方案:所述预设覆盖率阈值为15%。本发明所述一种基于mysql慢查询日志词频分析的索引智能推荐方法,采用以上技术方案与现有技术相比,具有以下技术效果:本发明所设计基于mysql慢查询日志词频分析的索引智能推荐方法,采用全新设计策略,基于mysql慢查询日志,对所记录的查询语句进行模式匹配、算出各查询字段、以及查询字段组合的出现次数,将查询字段作为无向图的节点,字段组合作为图的边,对生成的无向图进行改进的广度优先遍历,以寻找最长子序列作为最优索引;如此基于慢查询sql作分析,得到的索引更加客观、有效;并且通过所设计方法尽量寻找覆盖率最大的组合索引,可以尽量避免多单列索引的情况。附图说明图1是本发明设计实施例应用中原始无向图;图2是本发明设计实施例应用中第1组索引中第1个访问点相邻各节点权重更新示意图;图3是本发明设计实施例应用中第1组索引中第2个访问点相邻各节点权重更新示意图;图4是本发明设计实施例应用中获得第1组最优索引后更新的无向图。具体实施方式下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式作进一步详细的说明。本发明设计了一种基于mysql慢查询日志词频分析的索引智能推荐方法,用于针对mysql中需要推荐索引的目标表t,获得目标表t所对应的最优索引,包括如下步骤。步骤a.针对mysql慢查询日志中预设时间范围内的所有sql查询语句,获得其中所有包含目标表t字段的sql查询语句,构成集合r,其中,集合r中的sql查询语句的数目为n,然后进入步骤b。步骤b.获得集合r中的各查询字段,并获得各查询字段分别在集合r中出现的次数,以及获得各个分别包含两个查询字段的字段组合,且字段组合中的两个查询字段同时出现在集合r中的同一sql查询语句中,并获得各字段组合分别在集合r中出现的次数,然后进入步骤c。步骤c.以各查询字段作为节点、查询字段的出现次数作为节点的权重,同时以各字段组作为其所包含两查询字段分别所对应节点之间的边、字段组的出现次数作为边的权重,由此构成无向图,然后定义参数in表示第n组索引中的第i个访问点,并初始化n=1,i=1,然后进入步骤d。步骤d.选择无向图中最大权重所对应的节点,作为第n组索引中的第i个访问点in,并进入步骤e。步骤e.判断无向图中是否存在与in直接关联、且未被作为访问点的节点,是则进入步骤f;否则进入步骤h。步骤f.分别针对无向图中与in直接关联、且未被作为访问点的各个节点,应用in的权重减去其与节点之间边的权重,并用所获结果针对该节点的权重进行更新,完成该各个节点的权重的更新,然后进入步骤g。步骤g.针对i的值进行加1更新,并针对无向图中与in直接关联、且未被作为访问点的各个节点,选择其中最小权重的节点,作为第n组索引中的第i个访问点in,并返回步骤e。步骤h.针对第n组索引中的各个访问点in,获得其中第一个访问点权重与n的比值,并判断此比值是否大于预设覆盖率阈值,是则进入步骤i;否则索引智能推荐方法停止,所获各组最优索引即为目标表t所对应的各组最优索引;实际应用当中,预设覆盖率阈值为经验值,可以参考dba的建议,诸如设计预设覆盖率阈值为15%。步骤i.第n组索引中各个访问点in所对应的各查询字段构成一组最优索引,并删除无向图中该组最优索引中的各个访问点,更新无向图,进入步骤j。步骤j.判断无向图中是否存在节点,是则针对n的值进行加1更新,并返回步骤d;否则即获得目标表t所对应的各组最优索引。将上述所设计基于mysql慢查询日志词频分析的索引智能推荐方法,应用于实际当中,user表中出现的查询字段为c1,c2,c3,c4,c5,c6,c7(user表可以包含更多的字段),则收集mysql慢查询日志近一个月的所有sql查询语句,经过步骤a至步骤b,获得如下表1、表2所示。查询字段次数统计c155c265c328c425c520c610c738表1查询字段组合次数统计(c1,c2)55(c1,c4)25(c2,c4)25(c2,c6)10(c2,c7)10(c6,c7)10c3,c7)28表2接着执行步骤c,获得无向图如图1所示,然后执行步骤d至步骤j,具体首先c2的权重最大,选择c2作为第1组索引中的第1个访问点,更新与c2直接关联、且未被作为访问点的节点(c4,c1,c7,c6)的权重,结果如图2所示,可以看出,其中权重最小的是c1,即作为第1组索引中的第2个访问点。继续针对c1,更新与c1直接关联、且未被作为访问点的节点(c4)的权重,结果如图3所示,由于c4是唯一个,因此c4作为第1组索引中的第3个访问点,接下来,由于c4不存在与之直接关联、且未被作为访问点的节点,因此停止第1次索引,输出第1次索引从c2到本节点的索引(c2,c1,c4),计算其覆盖率为大于预设覆盖率阈值为15%,因此是一组最优索引。然后在无向图中删除(c2,c1,c4),针对无向图进行更新如图4所示,并针对更新后的无向图继续上述执行,得到第二组索引(c7,c3),并且其覆盖率为33.6%,因此同样也是一组最优索引;最后循环执行上述过程,获得剩余索引(c5),其覆盖率为17.7%,同样也是一组最优索引,所以最终获得user表所对应的各组最优索引。上述技术方案所设计基于mysql慢查询日志词频分析的索引智能推荐方法,采用全新设计策略,基于mysql慢查询日志,对所记录的查询语句进行模式匹配、算出各查询字段、以及查询字段组合的出现次数,将查询字段作为无向图的节点,字段组合作为图的边,对生成的无向图进行改进的广度优先遍历,以寻找最长子序列作为最优索引;如此基于慢查询sql作分析,得到的索引更加客观、有效;并且通过所设计方法尽量寻找覆盖率最大的组合索引,可以尽量避免多单列索引的情况。上面结合附图对本发明的实施方式作了详细说明,但是本发明并不限于上述实施方式,在本领域普通技术人员所具备的知识范围内,还可以在不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变化。当前第1页1&nbsp2&nbsp3&nbsp

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  • MYSQL数据库索引

    2017-11-13 01:23:51
    索引的定义:对数据库中某一列或者列(创建索引时指定)中值进行排序并与表中结构一一映射数据结构;索引生成具体数据结构,有可能各不相同;这属于索引的具体实现;不在此做讨论,具体类型查看将会在之后说到...

    索引的定义:对数据库中某一列或者多列(创建索引时指定)中的值进行排序并与表中结构一一映射的数据结构;索引生成的具体数据结构,有可能各不相同;这属于索引的具体实现;不在此做讨论,具体类型查看将会在之后说到

    创建索引的方法:
    创建索引有多种方法,这些方法包括直接创建索引的方法和间接创建索引的方法。
    第一, 直接创建索引,例如使用CREATE INDEX语句或者使用创建索引向导。
    第二, 间接创建索引,例如在表中定义主键约束或者唯一性键约束时,同时也创建了索引。
    虽然,这两种方法都可以创建索引,但是,它们创建索引的具体内容是有区别的。
    使 用CREATE INDEX语句或者使用创建索引向导来创建索引,这是最基本的索引创建方式,并且这种方法最具有柔性,可以定制创建出符合自己需要的索引。在使用这种方式 创建索引时,可以使用许多选项,例如指定数据页的充满度、进行排序、整理统计信息等,这样可以优化索引。使用这种方法,可以指定索引的类型、唯一性和复合 性,也就是说,既可以创建聚簇索引,也可以创建非聚簇索引,既可以在一个列上创建索引,也可以在两个或者两个以上的列上创建索引。
    通过定义主 键约束或者唯一性键约束,也可以间接创建索引。主键约束是一种保持数据完整性的逻辑,它限制表中的记录有相同的主键记录。在创建主键约束时,系统自动创建 了一个唯一性的聚簇索引。虽然,在逻辑上,主键约束是一种重要的结构,但是,在物理结构上,与主键约束相对应的结构是唯一性的聚簇索引。换句话说,在物理 实现上,不存在主键约束,而只存在唯一性的聚簇索引。同样,在创建唯一性键约束时,也同时创建了索引,这种索引则是唯一性的非聚簇索引。因此,当使用约束 创建索引时,索引的类型和特征基本上都已经确定了,由用户定制的余地比较小。
    当在表上定义主键或者唯一性键约束时,如果表中已经有了使用 CREATE INDEX语句创建的标准索引时,那么主键约束或者唯一性键约束创建的索引覆盖以前创建的标准索引。也就是说,主键约束或者唯一性键约束创建的索引的优先 级高于使用CREATE INDEX语句创建的索引。

     

     

     

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  • 人们时常把索引比作是书本...索引的定义:对数据库中某一列或者列(创建索引时指定)中值进行排序并与表中结构一一映射数据结构;索引生成具体数据结构,有可能各不相同;这属于索引的具体实现;不在此做讨论...

    人们时常把索引比作是书本的目录,是一种用来提高数据库查询效率的方法,通过在指定字段上创建索引来提高查询效率;那么为什么使用索引可以提高效率,以及如何添加,删除和查询索引,查询创建的索引是否真正起作用,注意事项等,一一说明:

    索引的定义:对数据库中某一列或者多列(创建索引时指定)中的值进行排序并与表中结构一一映射的数据结构;索引生成的具体数据结构,有可能各不相同;这属于索引的具体实现;不在此做讨论,具体类型查看将会在之后说到;

     

    索引的高效率主要体现在两点;

    1)数据一般情况都是有顺序的,减少了查询扫描的行数;

    2)索引数据结构一般采用各种二叉树的升级版来生成,这样的话查询比较更高效,二分比较法;

    B树索引:已B树为数据结构而创建的索引,B树的特点是每个叶子节点到树根节点的距离都是相等的;B树结构如下图;

    红色箭头表示,根到叶子节点的距离,判断一次距离+1;

    索引的创建:

    create index 索引名称 on 表名(列名,。。。);//其中列名可以是单一列或者多列;

    如表结构如下:

     

    CREATE TABLE IF NOT EXISTS `vip_broadcastor` (
    `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    `employ_id` char(32) NULL COMMENT '关联的员工信息表id',
    `code` VARCHAR(50) NULL  COMMENT '播主编码',
    `room_id` int NULL COMMENT '播间ID',
    `online_time` int NULL CoMMENT '在线时长',
    `created_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
    `creator_id` char(32) NULL COMMENT '创建人customerId',
    `status` tinyint(4) DEFAULT '0' COMMENT '是否启用,停用(0--启用,1--停用)',
    `modify_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '修改时间',
    `notes` VARCHAR(150) NULL COMMENT '一句话简介',
    `introduction` VARCHAR(500) NULL COMMENT '备注',
    `type` int DEFAULT 0 COMMENT '用户类型(0--分析师,1--主持人,2--嘉宾)',
    `orders` int NULL COMMENT '排序',
    `big_photo` VARCHAR(150)  NULL COMMENT '大图,分析师的小图在employee中存储',
    PRIMARY KEY (`id`)
    );
    
     
    对该表做查询如下:
    select * from vip_broadcastor where employ_id ='D0290BB581054CE7A94404E807BA3CC0';
    
    如果没有索引,该查询执行全表扫描,可以通过explain语句查询执行过程展示;
    EXPLAIN select * from vip_broadcastor where employ_id='D0290BB581054CE7A94404E807BA3CC0';
    
    如下图:
    
     
    从图中的rows中可以看出共计扫描22行,是因为我表中只有22行数据;
    如果要给employ_id创建索引,则语句如下:
    create index v_b_e on vip_broadcastor(employ_id);
    
    之后再次执行上述查询语句并展示具体结果如下:
    
     
    EXPLAIN select * from vip_broadcastor where employ_id='D0290BB581054CE7A94404E807BA3CC0';

     

    
     
    从结果图中可以看出该次查询执行的行数rows为2行,效率提高了10倍多;
    上述展示了索引的创建,以及查询所走的索引(possible_keys,key)和查询所走的列数(rows);

    索引的维护:

    查询当前表中全部的索引:

    show index from vip_broadcastor;

    结果如下图:

    从结果图中可以看出当前表中索引数为2,包括主键索引数据库自动创建和手动创建v_b_e索引,其中Column_name 表示了索引创建的列,而index_type表示了索引底层实现的数据结构;

    删除索引:

    既然创建了索引,就应该去删除掉已经不再使用的索引:

    命令如下:

    drop index 索引名称 on 索引所在表名;

    如删除前期创建的索引:drop index v_b_e on vip_broadcastor;

    索引失效的场合总结:

    索引创建了,但是不一定生效,有些查询语句会使得索引失效;常用的主要包括如下几种:

    1)使用like%模糊查询的时候,包括‘%aaa’和‘%aaa%’,则不会走索引,但是‘aaa%’可以走索引;

    2)查询语句中使用了is not null 或者 <>不等于比较运算符也会导致索引失效;

    3)对索引列使用了运算/函数的场合使得索引失效;如year(create_time)='2017';

    4) 如果索引为复合索引,如果创建索引的第一列没有保护在where条件语句中,则查询不会走索引;

    只要查询中包含了索引的列,或者复合索引中的第一列,并且不在上述四种情况,则查询会走索引,

    比方查询如下语句:

    EXPLAIN select * from vip_broadcastor where employ_id ='67930DFA68B94CA88A54C415224AE23E' and room_id='27';

    展示结果如下图:

     

    从结果图中可以看出,查询确实走了索引;
    另外:普通索引中存储的是排序后的与数据表中数据一一对应的指针数组,即索引的叶子节点中保存了当前记录在数据库表中的具体位置信息;通过索引
    可以定位到数据信息。而丛生索引:随数据库创建而生成的主键索引,其叶子节点中存储的就是数据本身,而不是指针,所以对于查询来说;
    通过主键查询一定是最快的,比通过其他索引,而通过其他普通索引的查询效率要高于全表扫描的自然查询;
    
     
    总结:索引的创建也许由数据库维护人员而来,但是业务的查询效率,确实一个开发人员必须要关心的,而你的查询语句是否缺一个索引,或者是你的查询
    有没有走自己本应该走的索引来提高效率,我们可以通过自己来搞定,而不是询问其他相关人员。
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  • mysql数据库索引学习总结

    千次阅读 2017-03-20 16:11:32
    人们时常把索引比作是书本...索引的定义:对数据库中某一列或者列(创建索引时指定)中值进行排序并与表中结构一一映射数据结构;索引生成具体数据结构,有可能各不相同;这属于索引的具体实现;不在此做讨论

    人们时常把索引比作是书本的目录,是一种用来提高数据库查询效率的方法,通过在指定字段上创建索引来提高查询效率;那么为什么使用索引可以提高效率,以及如何添加,删除和查询索引,查询创建的索引是否真正起作用,注意事项等,一一说明:

    索引的定义:对数据库中某一列或者多列(创建索引时指定)中的值进行排序并与表中结构一一映射的数据结构;索引生成的具体数据结构,有可能各不相同;这属于索引的具体实现;不在此做讨论,具体类型查看将会在之后说到;


    索引的高效率主要体现在两点;

    1)数据一般情况都是有顺序的,减少了查询扫描的行数;

    2)索引数据结构一般采用各种二叉树的升级版来生成,这样的话查询比较更高效,二分比较法;

    B树索引:已B树为数据结构而创建的索引,B树的特点是每个叶子节点到树根节点的距离都是相等的;B树结构如下图;


    红色箭头表示,根到叶子节点的距离,判断一次距离+1;

    索引的创建:

    create index 索引名称 on 表名(列名,。。。);//其中列名可以是单一列或者多列;

    如表结构如下:

    CREATE TABLE IF NOT EXISTS `vip_broadcastor` (
    `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    `employ_id` char(32) NULL COMMENT '关联的员工信息表id',
    `code` VARCHAR(50) NULL  COMMENT '播主编码',
    `room_id` int NULL COMMENT '播间ID',
    `online_time` int NULL CoMMENT '在线时长',
    `created_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
    `creator_id` char(32) NULL COMMENT '创建人customerId',
    `status` tinyint(4) DEFAULT '0' COMMENT '是否启用,停用(0--启用,1--停用)',
    `modify_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '修改时间',
    `notes` VARCHAR(150) NULL COMMENT '一句话简介',
    `introduction` VARCHAR(500) NULL COMMENT '备注',
    `type` int DEFAULT 0 COMMENT '用户类型(0--分析师,1--主持人,2--嘉宾)',
    `orders` int NULL COMMENT '排序',
    `big_photo` VARCHAR(150)  NULL COMMENT '大图,分析师的小图在employee中存储',
    PRIMARY KEY (`id`)
    );
    
    
    对该表做查询如下:
    select * from vip_broadcastor where employ_id ='D0290BB581054CE7A94404E807BA3CC0';
    
    如果没有索引,该查询执行全表扫描,可以通过explain语句查询执行过程展示;
    EXPLAIN select * from vip_broadcastor where employ_id='D0290BB581054CE7A94404E807BA3CC0';
    
    如下图:
    
    
    从图中的rows中可以看出共计扫描22行,是因为我表中只有22行数据;
    如果要给employ_id创建索引,则语句如下:
    create index v_b_e on vip_broadcastor(employ_id);
    
    之后再次执行上述查询语句并展示具体结果如下:
    EXPLAIN select * from vip_broadcastor where employ_id='D0290BB581054CE7A94404E807BA3CC0';

    
    
    从结果图中可以看出该次查询执行的行数rows为2行,效率提高了10倍多;
    上述展示了索引的创建,以及查询所走的索引(possible_keys,key)和查询所走的列数(rows);

    索引的维护:

    查询当前表中全部的索引:
    show index from vip_broadcastor;
    结果如下图:

    从结果图中可以看出当前表中索引数为2,包括主键索引数据库自动创建和手动创建v_b_e索引,其中Column_name 表示了索引创建的列,而index_type表示了索引底层实现的数据结构;

    删除索引:

    既然创建了索引,就应该去删除掉已经不再使用的索引:
    命令如下:
    drop index 索引名称 on 索引所在表名;
    如删除前期创建的索引:drop index v_b_e on vip_broadcastor;

    索引失效的场合总结:

    索引创建了,但是不一定生效,有些查询语句会使得索引失效;常用的主要包括如下几种:
    1)使用like%模糊查询的时候,包括‘%aaa’和‘%aaa%’,则不会走索引,但是‘aaa%’可以走索引;
    2)查询语句中使用了is not null 或者 <>不等于比较运算符也会导致索引失效;
    3)对索引列使用了运算/函数的场合使得索引失效;如year(create_time)='2017';
    4) 如果索引为复合索引,如果创建索引的第一列没有保护在where条件语句中,则查询不会走索引;
    只要查询中包含了索引的列,或者复合索引中的第一列,并且不在上述四种情况,则查询会走索引,
    比方查询如下语句:
    EXPLAIN select * from vip_broadcastor where employ_id ='67930DFA68B94CA88A54C415224AE23E' and room_id='27';
    展示结果如下图:


    从结果图中可以看出,查询确实走了索引;
    另外:普通索引中存储的是排序后的与数据表中数据一一对应的指针数组,即索引的叶子节点中保存了当前记录在数据库表中的具体位置信息;通过索引
    可以定位到数据信息。而丛生索引:随数据库创建而生成的主键索引,其叶子节点中存储的就是数据本身,而不是指针,所以对于查询来说;
    通过主键查询一定是最快的,比通过其他索引,而通过其他普通索引的查询效率要高于全表扫描的自然查询;
    
    
    总结:索引的创建也许由数据库维护人员而来,但是业务的查询效率,确实一个开发人员必须要关心的,而你的查询语句是否缺一个索引,或者是你的查询
    有没有走自己本应该走的索引来提高效率,我们可以通过自己来搞定,而不是询问其他相关人员。
    
    
    
    
    
    
    
    








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    2013-07-31 22:33:26
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  • java课程实验

    热门讨论 2012-12-02 16:51:19
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  • asp.net知识库

    2015-06-18 08:45:45
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  • C#微软培训教材(高清PDF)

    千次下载 热门讨论 2009-07-30 08:51:17
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  • JAVA面试题最全集

    2010-03-13 13:09:10
    静态变量和静态方法的意义,如何引用一个类静态变量或者静态方法? 50.JAVA语言如何进行异常处理,关键字:thorws,throw,try,catch,finally 51.Object类(或者其子类)finalize()方法在什么情况下被调用? 52....
  • 31.公司要求开发一个继承System.Windows.Forms.ListView类的组件,要求达到以下的特殊功能:点击ListView各列列头时,能按照点击列的每行值进行重排视图中的所有行 (排序的方式如DataGrid相似)。根据您的知识,请...
  • C#微软培训资料

    2014-01-22 14:10:17
    11.3 静态和非静态的方法.129 11.4 方法的重载.130 11.5 操作符重载.134 11.6 小 结.137 第十二章 域 和 属 性 .139 12.1 域 .139 12.2 属 性 .143 12.3 小 结 .146 第十三章 事件和索引指示器 .148 ...
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空空如也

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属于多索引排序的排序方法