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  • 索引就像是书的目录,是与或视图关联的磁盘上结构,可以加快从或视图中检索行的速度。索引中包含由或视图中的一列或多列生成的键。这些键存储在一个结构(BTree)中,使SQL可以快速有效地查找与键值关联的行。...

    Mysql优化汇总系列:https://blog.csdn.net/qq_32534441/article/details/86523894
    Mysql优化之三:数据库索引原理及优化:https://blog.csdn.net/qq_32534441/article/details/86493753
    Mysql优化系列:https://blog.csdn.net/qq_32534441/article/category/8610043

    1. 什么是索引:

    索引就像是书的目录,是与表或视图关联的磁盘上结构,可以加快从表或视图中检索行的速度。索引中包含由表或视图中的一列或多列生成的键。这些键存储在一个结构(BTree)中,使SQL可以快速有效地查找与键值关联的行。

    2. 索引的原理:

    索引的原理大致概括为以空间换时间,数据库在未添加索引的时候进行查询默认的是进行全量搜索,也就是进行全局扫描,有多少条数据就要进行多少次查询,然后找到相匹配的数据就把他放到结果集中,直到全表扫描完。而建立索引之后,会将建立索引的KEY值放在一个n叉树上(BTree)。因为B树的特点就是适合在磁盘等直接存储设备上组织动态查找表,每次以索引进行条件查询时,会去树上根据key值直接进行搜索,次数约为log总条数,底数为页面存储数,例如一个100万数据的表,页面存储数为100,那么有索引的查询次数为3次log1000000100,但是全量搜索为100万次搜索,这种方式类似于二分法,但是这个是n分法。



    3.为什么要创建索引呢?这是因为,创建索引可以大大提高系统的性能。

    第一,通过创建唯一性索引,可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。 
    第二,可以大大加快 数据的检索速度,这也是创建索引的最主要的原因。 
    第三,可以加速表和表之间的连接,特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。 
    第四,在使用分组和排序 子句进行数据检索时,同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。 
    第五,通过使用索引,可以在查询的过程中,使用优化隐藏器,提高系统的性能。 


    也许会有人要问:增加索引有如此多的优点,为什么不对表中的每一个列创建一个索引呢?这种想法固然有其合理性,然而也有其片面性。虽然,索引有许多优点,但是,为表中的每一个列都增加索引,是非常不明智的。这是因为,增加索引也有许多不利的一个方面。 

    第一,创建索引和维护索引要耗费时间,这种时间随着数据量的增加而增加。 
    第二,索引需要占物理空间,除了数据表占数据空间之外,每一个索引还要占一定的物理空间,如果要建立聚簇索引,那么需要的空间就会更大。 
    第三,当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候,索引也要动态的维护,这样就降低了数据的维护速度。 


    索引是建立在数据库表中的某些列的上面。因此,在创建索引的时候,应该仔细考虑在哪些列上可以创建索引,在哪些列上不能创建索引。一般来说,应该在这些列上创建索引,例如: 

    在经常需要搜索的列上可以加快搜索的速度; 
    在作为主键的列上强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构; 
    在经常用在连接的列上 些列主要是一些外键,可以加快连接的速度; 
    在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引因为索引已经排序,其指定的范围是连续的; 
    在经常需要排序的列上创 建索引因为索引已经排序,这样查询可以利用索引的排序,加快排序查询时间; 
    在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引加快条件的判断速度。 


    同样,对于有些列不应该创建索引。一般来说,不应该创建索引的的这些列具有下列特点: 

    第一,对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引这是因 为,既然这些列很少使用到,因此有索引或者无索引,并不能提高查询速度。相反,由于增加了索引,反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。 
    第二,对于那 些只有很少数据值的列也不应该增加索引。这是因为,由于这些列的取值很少,例如人事表的性别列,在查询的结果中,结果集的数据行占了表中数据行的很大比例,即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引,并不能明显加快检索速度。 
    第三,对于那些定义为text, image和bit数据类型的列不应该增加索引。这是因为,这些列的数据量要么相当大,要么取值很少。 
    第四,当修改性能远远大于检索性能时,不应该创建索 引。这是因为,修改性能和检索性能是互相矛盾的。当增加索引时,会提高检索性能,但是会降低修改性能。当减少索引时,会提高修改性能,降低检索性能。因 此,当修改性能远远大于检索性能时,不应该创建索引。 

    4.创建索引的方法和索引的特征 
    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。直接创建索引,例如使用CREATE INDEX语句或者使用创建索引向导,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。 

    直接创建索引:
    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。 
    间接创建索引:
    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。 

    索引的特征 
    索引有两个特征,即唯一性索引和复合索引。
     
    唯一 性索引保证在索引列中的全部数据是唯一的,不会包含冗余数据。如果表中已经有一个主键约束或者唯一性键约束,那么当创建表或者修改表时,SQL Server自动创建一个唯一性索引。然而,如果必须保证唯一性,那么应该创建主键约束或者唯一性键约束,而不是创建一个唯一性索引。当创建唯一性索引 时,应该认真考虑这些规则:当在表中创建主键约束或者唯一性键约束时,SQL Server自动创建一个唯一性索引;如果表中已经包含有数据,那么当创建索引时,SQL Server检查表中已有数据的冗余性;每当使用插入语句插入数据或者使用修改语句修改数据时,SQL Server检查数据的冗余性:如果有冗余值,那么SQL Server取消该语句的执行,并且返回一个错误消息;确保表中的每一行数据都有一个唯一值,这样可以确保每一个实体都可以唯一确认;只能在可以保证实体 完整性的列上创建唯一性索引,例如,不能在人事表中的姓名列上创建唯一性索引,因为人们可以有相同的姓名。 

    复合索引就是一个索引创建
    在两个列或者多个列上。在搜索时,当两个或者多个列作为一个关键值时,最好在这些列上创建复合索引。当创建复合索引时,应该考虑这些规则:最多可以把16个列合并成一个单独的复合索引,构成复合索引的列的总长度不能超过900字节,也就是说复合列的长度不能太长;在复合索引中,所 有的列必须来自同一个表中,不能跨表建立复合列;在复合索引中,列的排列顺序是非常重要的,因此要认真排列列的顺序,原则上,应该首先定义最唯一的列,例 如在(COL1,COL2)上的索引与在(COL2,COL1)上的索引是不相同的,因为两个索引的列的顺序不同;为了使查询优化器使用复合索引,查询语 句中的WHERE子句必须参考复合索引中第一个列;当表中有多个关键列时,复合索引是非常有用的;使用复合索引可以提高查询性能,减少在一个表中所创建的 索引数量。

     

    5.索引的类型 
    根据索引的顺序与数据表的物理顺序是否相同,可以把索引分成两种类型。一种是数据表的物理顺序与索引顺序相同的聚簇索引,另一种是数据表的物理顺序与索引顺序不相同的非聚簇索引。 

    聚簇索引

    所谓聚簇索引,就是指主索引文件和数据文件为同一份文件,聚簇索引主要用在Innodb存储引擎中。在该索引实现方式中B+Tree的叶子节点上的data就是数据本身,key为主键,如果是一般索引的话,data便会指向对应的主索引,如下图所示:

    在B+Tree的每个叶子节点增加一个指向相邻叶子节点的指针,就形成了带有顺序访问指针的B+Tree。做这个优化的目的是为了提高区间访问的性能,例如图4中如果要查询key为从18到49的所有数据记录,当找到18后,只需顺着节点和指针顺序遍历就可以一次性访问到所有数据节点,极大提到了区间查询效率。

    非聚簇索

     

    非聚簇索引就是指B+Tree的叶子节点上的data,并不是数据本身,而是数据存放的地址。主索引和辅助索引没啥区别,只是主索引中的key一定得是唯一的。主要用在MyISAM存储引擎中,如下图:

    非聚簇索引比聚簇索引多了一次读取数据的IO操作,所以查找性能上会差。

    MyisAM索引与InnoDB索引相比较

    • MyisAM支持全文索引(FULLTEXT)、压缩索引,InnoDB不支持;
    • InnoDB支持事务,MyisAM不支持;
    • MyisAM顺序储存数据,索引叶子节点保存对应数据行地址,辅助索引很主键索引相差无几;InnoDB主键节点同时保存数据行,其他辅助索引保存的是主键索引的值;
    • MyisAM键值分离,索引载入内存(key_buffer_size),数据缓存依赖操作系统;InnoDB键值一起保存,索引与数据一起载入InnoDB缓冲池;MyisAM主键(唯一)索引按升序来存储存储,InnoDB则不一定
    • MyisAM索引的基数值(Cardinality,show index 命令可以看见)是精确的,InnoDB则是估计值。这里涉及到信息统计的知识,MyisAM统计信息是保存磁盘中,在alter表或Analyze table操作更新此信息,而InnoDB则是在表第一次打开的时候估计值保存在缓存区内;
    • MyisAM处理字符串索引时用增量保存的方式,如第一个索引是‘preform’,第二个是‘preformence’,则第二个保存是‘7,ance’,这个明显的好处是缩短索引,但是缺陷就是不支持倒序提取索引,必须顺序遍历获取索引

    为什么选用B+/-Tree

    一般来说,索引本身也很大,不可能全部存储在内存中,因此索引往往以索引文件的形式存储的磁盘上。这样的话,索引查找过程中就要产生磁盘I/O消耗,相对于内存存取,I/O存取的消耗要高几个数量级,所以评价一个数据结构作为索引的优劣最重要的指标就是在查找过程中磁盘I/O操作次数的渐进复杂度。换句话说,索引的结构组织要尽量减少查找过程中磁盘I/O的存取次数。

    简单点说说内存读取,内存是由一系列的存储单元组成的,每个存储单元存储固定大小的数据,且有一个唯一地址。当需要读内存时,将地址信号放到地址总线上传给内存,内存解析信号并定位到存储单元,然后把该存储单元上的数据放到数据总线上,回传。

    写内存时,系统将要写入的数据和单元地址分别放到数据总线和地址总线上,内存读取两个总线的内容,做相应的写操作。

    内存存取效率,跟次数有关,先读取A数据还是后读取A数据不会影响存取效率。而磁盘存取就不一样了,磁盘I/O涉及机械操作。磁盘是由大小相同且同轴的圆形盘片组成,磁盘可以转动(各个磁盘须同时转动)。磁盘的一侧有磁头支架,磁头支架固定了一组磁头,每个磁头负责存取一个磁盘的内容。磁头不动,磁盘转动,但磁臂可以前后动,用于读取不同磁道上的数据。磁道就是以盘片为中心划分出来的一系列同心环(如图标红那圈)。磁道又划分为一个个小段,叫扇区,是磁盘的最小存储单元。

    磁盘读取时,系统将数据逻辑地址传给磁盘,磁盘的控制电路会解析出物理地址,即哪个磁道哪个扇区。于是磁头需要前后移动到对应的磁道,消耗的时间叫寻道时间,然后磁盘旋转将对应的扇区转到磁头下,消耗的时间叫旋转时间。所以,适当的操作顺序和数据存放可以减少寻道时间和旋转时间。
    为了尽量减少I/O操作,磁盘读取每次都会预读,大小通常为页的整数倍。即使只需要读取一个字节,磁盘也会读取一页的数据(通常为4K)放入内存,内存与磁盘以页为单位交换数据。因为局部性原理认为,通常一个数据被用到,其附近的数据也会立马被用到。

    B-Tree:如果一次检索需要访问4个节点,数据库系统设计者利用磁盘预读原理,把节点的大小设计为一个页,那读取一个节点只需要一次I/O操作,完成这次检索操作,最多需要3次I/O(根节点常驻内存)。数据记录越小,每个节点存放的数据就越多,树的高度也就越小,I/O操作就少了,检索效率也就上去了。

    B+Tree:非叶子节点只存key,大大滴减少了非叶子节点的大小,那么每个节点就可以存放更多的记录,树更矮了,I/O操作更少了。所以B+Tree拥有更好的性能。

     

    • 索引分类
    ○ 直接创建索引和间接创建索引
    ○ 普通索引和唯一性索引
    ○ 单个索引和复合索引
    ○ 聚簇索引和非聚簇索引

    • 索引失效

    1. 如果条件中有or,即使其中有条件带索引也不会使用(这就是为什么尽量少使用or的原因)(注意:要想使用or,又想让索引生效,只能将or条件中的每个列都加上索引)
    2. 对于多列索引,不是使用的第一部分(不符合最左前缀原则),则不会使用索引,例子如下:
      如果select * from key1=1 and key2= 2;则建立组合索引(key1,key2);
      select * from key1 = 1;组合索引有效;
      select * from key1 = 1 and key2= 2;组合索引有效;
      select * from key2 = 2;组合索引失效;不符合最左前缀原则
    3. like查询是以%开头
    4. 如果列类型是字符串,那一定要在条件中使用引号引起来,否则不会使用索引
    5. 如果mysql估计使用全表扫描比使用索引快,则不使用索引
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  • 索引什么? MySQL官方对索引的定义为:索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。 可以得到索引的本质:索引是数据结构。 你可以理解为“排好序的快速查找的数据结构”。一般来说索引本身也很大,不可能...

    索引是什么?

    MySQL官方对索引的定义为:索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。
    可以得到索引的本质:索引是数据结构。
    你可以理解为“排好序的快速查找的数据结构”。一般来说索引本身也很大,不可能全部存储在内存中,因此索引往往以索引文件的形式存储在磁盘上。

    优势

    • 类似大学图书馆建数目索引,提高数据检索的效率,降低数据库的IO成本。
    • 通过索引列对数据进行排序,降低数据排序的成本,降低了CPU的消耗。

    劣势

    虽然索引大大提高了查询速度,同时却会降低更新表的速度,如对表进行INSERT,UPDATE和DELETE。因为更新表时,MySQL不仅要保存数据,还要保存一下索引文件每次更新添加了索引的字段。(实际上,索引也是一张表,该表保存了主键与索引字段,并指向实体表的记录,所以索引列也是要占用空间的。)

    哪些情况下需要创建索引:

    • 主键自动建立唯一索引。
    • 频繁作为查询条件的字段应该创建索引。
    • 查询中与其他表关联的字段,外键关系建立索引。
    • 单键/组合索引的选择问题,组合索引性价比更高。
    • 查询中排序的字段,排序字段若通过索引去访问将大大提高排序速度。
    • 查询中统计或者分组字段。

    哪些情况不适合建索引:

    • 表记录太少。
    • 经常增删改的表或者字段。
    • Where条件里用不到的字段不创建索引。
    • 过滤性不好的不适合建索引。
    展开全文
  • MYSQL为表添加索引

    千次阅读 2019-06-20 09:27:18
    特别是当数据量特别大的时候,查询设计多个时,使用索引往往能够使查询速冻加快成千上万倍。 例如:有三个为索引t1、t2、t3,分别只包含列c1、c2、c3,每个分别含有1000行数据组成,指为1~1000的数值,查...

    MYSQL为表添加索引

    (樂楽最近做开发,看到一篇比较全的MYSQL添加索引的文章,在这里儿分享给lees们!)
    1.索引作用
    数据库利用各种各样的快速定位技术,能够大大提高查询效率。特别是当数据量特别大的时候,查询设计多个表时,使用索引往往能够使查询速冻加快成千上万倍。
    例如:有三个为索引的表t1、t2、t3,分别只包含列c1、c2、c3,每个表分别含有1000行数据组成,指为1~1000的数值,查询对应值相等行的查询如下所示。

    SELECT c1,c2,c3 FROM t1,t2,t3 WHERE c1=c2 AND c1=c3
    

    此查询结果应该为1000行,每行包含3个相等的值。在无索引的情况下处理此查询,必须寻找3个表所有的组合,以便得出与WHERE子句相配的那些行。而可能的组合数目为1000×1000×1000(十亿),显然查询将会非常慢。

    如果对每个表进行索引,就能极大地加速查询进程。利用索引的查询处理如下。

    (1)从表t1中选择第一行,查看此行所包含的数据。
    (2)使用表t2上的索引,直接定位t2中与t1的值匹配的行。类似,利用表t3上的索引,直接定位t3中与来自t1的值匹配的行。
    (3)扫描表t1的下一行并重复前面的过程,直到遍历t1中所有的行。

    在此情形下,仍然对表t1执行了一个完全扫描,但能够在表t2和t3上进行索引查找直接取出这些表中的行,比未用索引时要快一百万倍。
    利用索引,MySQL加速了WHERE子句满足条件行的搜索,而在多表连接查询时,在执行连接时加快了与其他表中的行匹配的速度。
    1.添加PRIMARY KEY(主键索引)

    ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY ( `column` ) 
    

    2.添加UNIQUE(唯一索引)

    ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE (
    column
    )

    3.添加INDEX(普通索引)

    ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column` ) 
    

    4.添加FULLTEXT(全文索引)

    ALTER TABLE `table_name` ADD FULLTEXT ( `column`) 
    

    5.添加多列索引

    ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column1`, `column2`, `column3` )
    

    下面是更加详细的方法

    MySQL中可以使用alter table这个SQL语句来为表中的字段添加索引。

    使用alter table语句来为表中的字段添加索引的基本语法是:

    ALTER TABLE <表名> ADD INDEX (<字段>);
    

    我们来尝试为test中t_name字段添加一个索引。

    mysql> alter table test add index(t_name);
    
    Query OK, 0 rows affected (0.17 sec)
    Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0
    

    执行成功后,我们来看看结果。

    mysql> describe test;
    +------------+-------------+------+-----+---------+-------+
    | Field      | Type        | Null | Key | Default | Extra |
    +------------+-------------+------+-----+---------+-------+
    | t_id       | int(11)     | YES  |     | NULL    |       |
    | t_name     | varchar(50) | NO   | MUL | NULL    |       |
    | t_password | char(32)    | YES  |     | NULL    |       |
    | t_birth    | date        | YES  |     | NULL    |       |
    +------------+-------------+------+-----+---------+-------+
    4 rows in set (0.00 sec)
    

    结果可以看出,t_name字段的Key这一栏由原来的空白变成了MUL。这个MUL是什么意思呢?简单解释一下:如果Key是MUL,那么该列的值可以重复,该列是一个非唯一索引的前导列(第一列)或者是一个唯一性索引的组成部分但是可以含有空值NULL。

    2. 创建索引

    在执行CREATE TABLE语句时可以创建索引,也可以单独用CREATE INDEX或ALTER TABLE来为表增加索引。

    1.ALTER TABLE

    ALTER TABLE用来创建普通索引、UNIQUE索引或PRIMARY KEY索引。

    1
    2
    3

    ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column_list)
    ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE (column_list)
    ALTER TABLE table_name ADD PRIMARY KEY (column_list)
    

    其中table_name是要增加索引的表名,column_list指出对哪些列进行索引,多列时各列之间用逗号分隔。索引名index_name可选,缺省时,MySQL将根据第一个索引列赋一个名称。另外,ALTER TABLE允许在单个语句中更改多个表,因此可以在同时创建多个索引。

    2.CREATE INDEX

    CREATE INDEX可对表增加普通索引或UNIQUE索引。

    1
    2

    CREATE INDEX index_name ON table_name (column_list)
    CREATE UNIQUE INDEX index_name ON table_name (column_list)
    

    table_name、index_name和column_list具有与ALTER TABLE语句中相同的含义,索引名不可选。另外,不能用CREATE INDEX语句创建PRIMARY KEY索引。

    3.索引类型

    在创建索引时,可以规定索引能否包含重复值。如果不包含,则索引应该创建为PRIMARY KEY或UNIQUE索引。对于单列惟一性索引,这保证单列不包含重复的值。对于多列惟一性索引,保证多个值的组合不重复。

    PRIMARY KEY索引和UNIQUE索引非常类似。事实上,PRIMARY KEY索引仅是一个具有名称PRIMARY的UNIQUE索引。这表示一个表只能包含一个PRIMARY KEY,因为一个表中不可能具有两个同名的索引。

    下面的SQL语句对students表在sid上添加PRIMARY KEY索引。

    复制代码代码如下:

    ALTER TABLE students ADD PRIMARY KEY (sid)
    

    4. 删除索引

    可利用ALTER TABLE或DROP INDEX语句来删除索引。类似于CREATE INDEX语句,DROP INDEX可以在ALTER TABLE内部作为一条语句处理,语法如下。

    1
    2
    3

    DROP INDEX index_name ON talbe_name
    ALTER TABLE table_name DROP INDEX index_name
    ALTER TABLE table_name DROP PRIMARY KEY
    

    其中,前两条语句是等价的,删除掉table_name中的索引index_name。
    第3条语句只在删除PRIMARY KEY索引时使用,因为一个表只可能有一个PRIMARY KEY索引,因此不需要指定索引名。如果没有创建PRIMARY KEY索引,但表具有一个或多个UNIQUE索引,则MySQL将删除第一个UNIQUE索引。
    如果从表中删除了某列,则索引会受到影响。对于多列组合的索引,如果删除其中的某列,则该列也会从索引中删除。如果删除组成索引的所有列,则整个索引将被删除。

    5.查看索引

    1
    2

     show index from tblname;
     show keys from tblname;
    

    · Table
    表的名称。
    · Non_unique
    如果索引不能包括重复词,则为0。如果可以,则为1。
    · Key_name
    索引的名称。
    · Seq_in_index
    索引中的列序列号,从1开始。
    · Column_name
    列名称。
    · Collation
    列以什么方式存储在索引中。在MySQL中,有值‘A’(升序)或NULL(无分类)。
    · Cardinality
    索引中唯一值的数目的估计值。通过运行ANALYZE TABLE或myisamchk -a可以更新。基数根据被存储为整数的统计数据来计数,所以即使对于小型表,该值也没有必要是精确的。基数越大,当进行联合时,MySQL使用该索引的机会就越大。
    · Sub_part
    如果列只是被部分地编入索引,则为被编入索引的字符的数目。如果整列被编入索引,则为NULL。
    · Packed
    指示关键字如何被压缩。如果没有被压缩,则为NULL。
    · Null
    如果列含有NULL,则含有YES。如果没有,则该列含有NO。
    · Index_type
    用过的索引方法(BTREE, FULLTEXT, HASH, RTREE)。
    · Comment

    SQL代码在线格式化美化工具:http://tools.jb51.net/code/sqlcodeformat

    **樂楽的感谢

    ------感谢lees们看俺的boko,作为一个接触"大象"时间不长的开发户,希望樂楽可以帮助到你们。

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  •  一、什么索引?  索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录,所有MySQL索引都以B-树的形式保存。如果没有索引,执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描整个的所有记录,直至找到符合要求的记录。里面的...

    http://blog.csdn.net/hotdust/article/details/51525757


     一、什么是索引?
      索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录,所有MySQL索引都以B-树的形式保存。如果没有索引,执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记录,直至找到符合要求的记录。表里面的记录数量越多,这个操作的代价就越高。如果作为搜索条件的列上已经创建了索引,MySQL无需扫描任何记录即可迅速得到目标记录所在的位置。如果表有1000个记录,通过索引查找记录至少要比顺序扫描记录快100倍。

    假设我们创建了一个名为people的表:

    CREATE TABLE people ( peopleid SMALLINT NOT NULL, name CHAR(50) NOT NULL );

    然后,我们完全随机把1000个不同name值插入到people表。下图显示了people表所在数据文件的一小部分:

    可以看到,在数据文件中name列没有任何明确的次序。如果我们创建了name列的索引,MySQL将在索引中排序name列:

    对于索引中的每一项,MySQL在内部为它保存一个数据文件中实际记录所在位置的“指针”。因此,如果我们要查找name等于“Mike”记录的 peopleid(SQL命令为“SELECT peopleid FROM people WHERE name=’Mike’;”),MySQL能够在name的索引中查找“Mike”值,然后直接转到数据文件中相应的行,准确地返回该行的 peopleid(999)。在这个过程中,MySQL只需处理一个行就可以返回结果。如果没有“name”列的索引,MySQL要扫描数据文件中的所有记录,即1000个记录!显然,需要MySQL处理的记录数量越少,则它完成任务的速度就越快。

    二、索引的类型
    MySQL提供多种索引类型供选择:

    普通索引
    这是最基本的索引类型,而且它没有唯一性之类的限制。普通索引可以通过以下几种方式创建:
    创建索引,例如CREATE INDEX <索引的名字> ON tablename (列的列表);
    修改表,例如ALTER TABLE tablename ADD INDEX [索引的名字] (列的列表);
    创建表的时候指定索引,例如CREATE TABLE tablename ( [...], INDEX [索引的名字] (列的列表) );

    唯一性索引
    这种索引和前面的“普通索引”基本相同,但有一个区别:索引列的所有值都只能出现一次,即必须唯一。唯一性索引可以用以下几种方式创建:
    创建索引,例如CREATE UNIQUE INDEX <索引的名字> ON tablename (列的列表);
    修改表,例如ALTER TABLE tablename ADD UNIQUE [索引的名字] (列的列表);
    创建表的时候指定索引,例如CREATE TABLE tablename ( [...], UNIQUE [索引的名字] (列的列表) );

    主键
    主键是一种唯一性索引,但它必须指定为“PRIMARY KEY”。如果你曾经用过AUTO_INCREMENT类型的列,你可能已经熟悉主键之类的概念了。主键一般在创建表的时候指定,例如“CREATE TABLE tablename ( [...], PRIMARY KEY (列的列表) ); ”。但是,我们也可以通过修改表的方式加入主键,例如“ALTER TABLE tablename ADD PRIMARY KEY (列的列表); ”。每个表只能有一个主键。

    全文索引
    MySQL从3.23.23版开始支持全文索引和全文检索。在MySQL中,全文索引的索引类型为FULLTEXT。全文索引可以在VARCHAR或者TEXT类型的列上创建。它可以通过CREATE TABLE命令创建,也可以通过ALTER TABLE或CREATE INDEX命令创建。对于大规模的数据集,通过ALTER TABLE(或者CREATE INDEX)命令创建全文索引要比把记录插入带有全文索引的空表更快。本文下面的讨论不再涉及全文索引,要了解更多信息,请参见MySQL documentation。

    三、单列索引与多列索引
    索引可以是单列索引,也可以是多列索引。下面我们通过具体的例子来说明这两种索引的区别。假设有这样一个people表:

    CREATE TABLE people ( peopleid SMALLINT NOT NULL AUTO_INCREMENT, firstname CHAR(50) NOT NULL, lastname CHAR(50) NOT NULL, age SMALLINT NOT NULL, townid SMALLINT NOT NULL, PRIMARY KEY (peopleid) );

    下面是我们插入到这个people表的数据:

    这个数据片段中有四个名字为“Mikes”的人(其中两个姓Sullivans,两个姓McConnells),有两个年龄为17岁的人,还有一个名字与众不同的Joe Smith。

    这个表的主要用途是根据指定的用户姓、名以及年龄返回相应的peopleid。例如,我们可能需要查找姓名为Mike Sullivan、年龄17岁用户的peopleid(SQL命令为SELECT peopleid FROM people WHERE firstname=’Mike’ AND lastname=’Sullivan’ AND age=17;)。由于我们不想让MySQL每次执行查询就去扫描整个表,这里需要考虑运用索引。

    首先,我们可以考虑在单个列上创建索引,比如firstname、lastname或者age列。如果我们创建firstname列的索引(ALTER TABLE people ADD INDEX firstname (firstname);),MySQL将通过这个索引迅速把搜索范围限制到那些firstname=’Mike’的记录,然后再在这个“中间结果集”上进行其他条件的搜索:它首先排除那些lastname不等于“Sullivan”的记录,然后排除那些age不等于17的记录。当记录满足所有搜索条件之后,MySQL就返回最终的搜索结果。

    由于建立了firstname列的索引,与执行表的完全扫描相比,MySQL的效率提高了很多,但我们要求MySQL扫描的记录数量仍旧远远超过了实际所需要的。虽然我们可以删除firstname列上的索引,再创建lastname或者 age列的索引,但总地看来,不论在哪个列上创建索引搜索效率仍旧相似。

    为了提高搜索效率,我们需要考虑运用多列索引。如果为firstname、lastname和age这三个列创建一个多列索引,MySQL只需一次检索就能够找出正确的结果!下面是创建这个多列索引的SQL命令:

    ALTER TABLE people ADD INDEX fname_lname_age (firstname,lastname,age);

    由于索引文件以B-树格式保存,MySQL能够立即转到合适的firstname,然后再转到合适的lastname,最后转到合适的age。在没有扫描数据文件任何一个记录的情况下,MySQL就正确地找出了搜索的目标记录!

    那么,如果在firstname、lastname、age这三个列上分别创建单列索引,效果是否和创建一个firstname、lastname、 age的多列索引一样呢?答案是否定的,两者完全不同。当我们执行查询的时候,MySQL只能使用一个索引。如果你有三个单列的索引,MySQL会试图选择一个限制最严格的索引。但是,即使是限制最严格的单列索引,它的限制能力也肯定远远低于firstname、lastname、age这三个列上的多列索引。

    四、最左前缀
    多列索引还有另外一个优点,它通过称为最左前缀(Leftmost Prefixing)的概念体现出来。继续考虑前面的例子,现在我们有一个firstname、lastname、age列上的多列索引,我们称这个索引为fname_lname_age。当搜索条件是以下各种列的组合时,MySQL将使用fname_lname_age索引:

    firstname,lastname,age
    firstname,lastname
    firstname
    从另一方面理解,它相当于我们创建了(firstname,lastname,age)、(firstname,lastname)以及(firstname)这些列组合上的索引。下面这些查询都能够使用这个fname_lname_age索引:

    SELECT peopleid FROM people WHERE firstname=’Mike’ AND lastname=’Sullivan’ AND age=’17′; SELECT peopleid FROM people WHERE firstname=’Mike’ AND lastname=’Sullivan’; SELECT peopleid FROM people WHERE firstname=’Mike’; The following queries cannot use the index at all: SELECT peopleid FROM people WHERE lastname=’Sullivan’; SELECT peopleid FROM people WHERE age=’17′; SELECT peopleid FROM people WHERE lastname=’Sullivan’ AND age=’17′;

    五、选择索引列
    在性能优化过程中,选择在哪些列上创建索引是最重要的步骤之一。可以考虑使用索引的主要有两种类型的列:在WHERE子句中出现的列,在join子句中出现的列。请看下面这个查询:

    SELECT age ## 不使用索引
    FROM people WHERE firstname=’Mike’ ## 考虑使用索引
    AND lastname=’Sullivan’ ## 考虑使用索引

    这个查询与前面的查询略有不同,但仍属于简单查询。由于age是在SELECT部分被引用,MySQL不会用它来限制列选择操作。因此,对于这个查询来说,创建age列的索引没有什么必要。下面是一个更复杂的例子:

    SELECT people.age, ##不使用索引
    town.name ##不使用索引
    FROM people LEFT JOIN town ON
    people.townid=town.townid ##考虑使用索引
    WHERE firstname=’Mike’ ##考虑使用索引
    AND lastname=’Sullivan’ ##考虑使用索引

    与前面的例子一样,由于firstname和lastname出现在WHERE子句中,因此这两个列仍旧有创建索引的必要。除此之外,由于town表的townid列出现在join子句中,因此我们需要考虑创建该列的索引。

    那么,我们是否可以简单地认为应该索引WHERE子句和join子句中出现的每一个列呢?差不多如此,但并不完全。我们还必须考虑到对列进行比较的操作符类型。MySQL只有对以下操作符才使用索引:<,<=,=,>,>=,BETWEEN,IN,以及某些时候的LIKE。可以在LIKE操作中使用索引的情形是指另一个操作数不是以通配符(%或者_)开头的情形。例如,“SELECT peopleid FROM people WHERE firstname LIKE ‘Mich%’;”这个查询将使用索引,但“SELECT peopleid FROM people WHERE firstname LIKE ‘%ike’;”这个查询不会使用索引。

    六、分析索引效率
    现在我们已经知道了一些如何选择索引列的知识,但还无法判断哪一个最有效。MySQL提供了一个内建的SQL命令帮助


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