mysql的索引
关于索引的理解参考这篇博文:
http://www.cnblogs.com/newpanderking/p/3781043.html
索引的类型以及创建博文:
http://blog.csdn.net/xluren/article/details/32746183
mysql之索引的使用
http://blog.csdn.net/gzh0222/article/details/7564607
索引的优缺点:
mysql教程:索引的使用以及索引的优缺点 如何创建mysql索引以及索引的优缺点:
1. 索引(index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。 它对于高性能非常关键,但人们通常会忘记或误解它。 索引在数据越大的时候越重要。规模小、负载轻的数据库即使没有索引,也能有好的性能, 但是当数据增加的时候,性能就会下降很快。 Tip:蠕虫复制,可以快速复制大量的数据 例:insert into emp select * from emp;
2. MySQL中常见的索引
普通索引
唯一索引
主键索引
组合索引
全文索引
外键 (只有innodb存储引擎才支持)
2.1普通索引: 这是最基本的索引,它没有任何限制。有以下几种创建方式: 有以下几种创建方式:
创建索引 CREATE INDEX indexName ON tablename(username(length));
修改表结构 ALTER tablename ADD INDEX indexName (username(length)) Tip:length可以小于字段实际长度;如果是BLOB 和 TEXT 类型,必须指定length ,下同
创建表的时候直接指定 CREATE TABLE mytableuuu( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, INDEX indexName (username(length)) ); CREATE TABLE mytable(id INT NOT NULL,username VARCHAR(16) NOT NULL); create index index1 on mytable(id); //创建普通索引
删掉索引: drop index index1 on mytable; 有一个概念, 行定义:在声明字段(列)的时候定义的,比如primary key 表定义:在所有字段(列)声明完之后定义的,比如primary key,index CREATE TABLE mytable(id INT NOT NULL,username VARCHAR(16) NOT NULL,index index1(username)); 3.0唯一索引(unique) 索引列的值必须唯一,但允许有空值。 1)创建索引:Create UNIQUE INDEX indexName ON tableName(tableColumns(length)) 2)修改表结构:Alter tableName ADD UNIQUE [indexName] ON (tableColumns(length) 3)创建表的时候直接指定:Create TABLE tableName ( [...], UNIQUE [indexName](tableColumns(length)); 4.0主键索引(primary key) 它是一种特殊的唯一索引,不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引: CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, PRIMARY KEY(ID) ); 当然也可以用 ALTER 命令。 Tip:记住:一个表只能有一个主键。主键索引就是我们所说的主键。在一个表中,主键只能有一个,但是普通索引和唯一索引可以有多个。 5.0组合索引 5.1多列索引,由多个列共同来组成一个索引。 增加组合索引 alter table mytable add index name_city_age(username,city,age); 对于组合索引,必须以最左索引为前缀,依次排列的,才可以使用到组合索引,中间不能有间隔。 下面的可以使用到组合索引:
username,city,age
usernname,city
usernname 下面的不可以使用到组合索引:
city,age
city
age 注意组合索引,如果在某个表中,有多个索引,我们可以考虑一下,使用组合索引来优化。
5.2 Explain语句:可以查询sql 查询语句使用的索引类型 explain 语句
6. 为什么有索引,查询加快? 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。 6.1在MySQL中,BTREE,二叉树 二叉树排序 35 17 39 9 28 65 56 87 6.2索引的优点: 加快查询速度。 6.2 索引的缺点: 占用大量的磁盘空间。但是对插入、删除和更新有影响。 6.3使用索引时,有以下一些技巧和注意事项:
索引不会包含有NULL值的列 只要列中包含有NULL值都将不会被包含在索引中,复合索引中只要有一列含有NULL值,那么这一列对于此复合索引就是无效的。所以我们在数据库设计时不要让字段的默认值为NULL。
使用短索引 对串列进行索引,如果可能应该指定一个前缀长度。例如,如果有一个CHAR(255)的列,如果在前10个或20个字符内,多数值是惟一的,那么就不要对整个列进行索引。短索引不仅可以提高查询速度而且可以节省磁盘空间和I/O操作。
索引列排序 MySQL查询只使用一个索引,因此如果where子句中已经使用了索引的话,那么order by中的列是不会使用索引的。因此数据库默认排序可以符合要求的情况下不要使用排序操作;尽量不要包含多个列的排序,如果需要最好给这些列创建复合索引。
like语句操作 一般情况下不鼓励使用like操作,如果非使用不可,如何使用也是一个问题。like “?a%” 不会使用索引,而like “aaa%”可以使用索引。
不要在列上进行运算 select * from users where YEAR(adddate)<2007; 将在每个行上进行运算,这将导致索引失效而进行全表扫描,因此我们可以改成 select * from users where adddate<‘2007-01-01’;
不使用NOT IN和<>操作
最普通的情况,是为出现在where子句的字段建一个索引。为方便讲述,我们先建立一个如下的表。
Code代码如下: |
CREATE TABLE mytable ( id serial primary key, category_id int not null default 0, user_id int not null default 0, adddate int not null default 0 ); |
很简单吧,不过对于要说明这个问题,已经足够了。如果你在查询时常用类似以下的语句:
SELECT * FROM mytable WHERE category_id=1;
最直接的应对之道,是为category_id建立一个简单的索引:
CREATE INDEX mytable_categoryid
ON mytable (category_id);
OK,搞定?先别高兴,如果你有不止一个选择条件呢?例如:
SELECT * FROM mytable WHERE category_id=1 AND user_id=2;
你的第一反应可能是,再给user_id建立一个索引。不好,这不是一个最佳的方法。你可以建立多重的索引。
CREATE INDEX mytable_categoryid_userid ON mytable (category_id,user_id);
注意到我在命名时的习惯了吗?我使用"表名_字段1名_字段2名"的方式。你很快就会知道我为什么这样做了。
现在你已经为适当的字段建立了索引,不过,还是有点不放心吧,你可能会问,数据库会真正用到这些索引吗?测试一下就OK,对于大多数的数据库来说,这是很容易的,只要使用EXPLAIN命令:
EXPLAIN
SELECT * FROM mytable
WHERE category_id=1 AND user_id=2;
This is what Postgres 7.1 returns (exactly as I expected)
NOTICE: QUERY PLAN:
Index Scan using mytable_categoryid_userid on
mytable (cost=0.00..2.02 rows=1 width=16)
EXPLAIN
以上是postgres的数据,可以看到该数据库在查询的时候使用了一个索引(一个好开始),而且它使用的是我创建的第二个索引。看到我上面命名的好处了吧,你马上知道它使用适当的索引了。
接着,来个稍微复杂一点的,如果有个ORDER BY字句呢?不管你信不信,大多数的数据库在使用order by的时候,都将会从索引中受益。
SELECT * FROM mytable
WHERE category_id=1 AND user_id=2
ORDER BY adddate DESC;
有点迷惑了吧?很简单,就象为where字句中的字段建立一个索引一样,也为ORDER BY的字句中的字段建立一个索引:
CREATE INDEX mytable_categoryid_userid_adddate
ON mytable (category_id,user_id,adddate);
注意: "mytable_categoryid_userid_adddate" 将会被截短为
"mytable_categoryid_userid_addda"
CREATE
EXPLAIN SELECT * FROM mytable
WHERE category_id=1 AND user_id=2
ORDER BY adddate DESC;
NOTICE: QUERY PLAN:
Sort (cost=2.03..2.03 rows=1 width=16)
-> Index Scan using mytable_categoryid_userid_addda
on mytable (cost=0.00..2.02 rows=1 width=16)
EXPLAIN
看看EXPLAIN的输出,好象有点恐怖啊,数据库多做了一个我们没有要求的排序,这下知道性能如何受损了吧,看来我们对于数据库的自身运作是有点过于乐观了,那么,给数据库多一点提示吧。
为了跳过排序这一步,我们并不需要其它另外的索引,只要将查询语句稍微改一下。这里用的是postgres,我们将给该数据库一个额外的提示--在ORDER BY语句中,加入where语句中的字段。这只是一个技术上的处理,并不是必须的,因为实际上在另外两个字段上,并不会有任何的排序操作,不过如果加入,postgres将会知道哪些是它应该做的。
EXPLAIN SELECT * FROM mytable
WHERE category_id=1 AND user_id=2
ORDER BY category_id DESC,user_id DESC,adddate DESC;
NOTICE: QUERY PLAN:
Index Scan Backward using
mytable_categoryid_userid_addda on mytable
(cost=0.00..2.02 rows=1 width=16)
EXPLAIN
现在使用我们料想的索引了,而且它还挺聪明,知道可以从索引后面开始读,从而避免了任何的排序。
以上说得细了一点,不过如果你的数据库非常巨大,并且每日的页面请求达上百万算,我想你会获益良多的。不过,如果你要做更为复杂的查询呢,例如将多张表结合起来查询,特别是where限制字句中的字段是来自不止一个表格时,应该怎样处理呢?我通常都尽量避免这种做法,因为这样数据库要将各个表中的东西都结合起来,然后再排除那些不合适的行,搞不好开销会很大。
如果不能避免,你应该查看每张要结合起来的表,并且使用以上的策略来建立索引,然后再用EXPLAIN命令验证一下是否使用了你料想中的索引。如果是的话,就OK。不是的话,你可能要建立临时的表来将他们结合在一起,并且使用适当的索引。
要注意的是,建立太多的索引将会影响更新和插入的速度,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字句单独建立索引了,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。
以上介绍的只是一些十分基本的东西,其实里面的学问也不少,单凭EXPLAIN我们是不能判定该方法是否就是最优化的,每个数据库都有自己的一些优化器,虽然可能还不太完善,但是它们都会在查询时对比过哪种方式较快,在某些情况下,建立索引的话也未必会快,例如索引放在一个不连续的存储空间时,这会增加读磁盘的负担,因此,哪个是最优,应该通过实际的使用环境来检验。
在刚开始的时候,如果表不大,没有必要作索引,我的意见是在需要的时候才作索引,也可用一些命令来优化表,例如MySQL可用"OPTIMIZE TABLE"。
综上所述,在如何为数据库建立恰当的索引方面,你应该有一些基本的概念了。