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MYSQL索引

时间:2019-03-09 23:50:31      阅读:114      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:cal   空间   cursor   clas   logs   类型   www.   速度   有关   

  • 索引是什么?

索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分),它们包含着对数据表里所有记录的位置信息。

更通俗的说,数据库索引好比是一本书前面的目录,能加快数据库的查询速度。

  • 为什么需要索引

一般的应用系统对比数据库的读写比例在10:1左右(即有10次查询操作时有1次写的操作),而且插入操作和更新操作很少出现性能问题,遇到最多、最容易出问题还是一些复杂的查询操作,所以查询语句的优化显然是重中之重。当数据库中数据量很大时,查找数据会变得很慢,我们就可以使用索引来提高数据库的查询效率。

  • 索引原理

数据库应该选择怎么样的方式来应对所有的问题呢?我们回想字典的例子,能不能把数据分成段,然后分段查询呢?最简单的如果1000条数据,1到100分成第一段,101到200分成第二段,201到300分成第三段……这样查第250条数据,只要找第三段就可以了,一下子去除了90%的无效数据。

mysql默认的存储引擎是InnoDB,InnoDB引擎的索引默认用B+Tree算法。

有关于B+Tree算法可以自行搜索下。

  • 查看表中已有索引
show index from 表名;
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mysql> show index from student;
+---------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| Table   | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment |
+---------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| student |          0 | PRIMARY  |            1 | id          | A         |           6 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |               |
| student |          0 | id       |            1 | id          | A         |           6 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |               |
+---------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
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我并没有给专门给student表添加过索引,但是由于student表的主键是id,主键默认添加索引,所以id字段也是索引。

  • 创建索引
create index 索引名称 on 表名(字段名称(长度))
# 如果指定字段是字符串,需要指定长度,建议长度与定义字段时的长度一致
# 字段类型如果不是字符串,可以不填写长度部分
  • 删除索引
drop index 索引名称 on 表名;
  • 验证索引是否能提升查找性能

1.创建一个表

mysql> create table t_news(name varchar(10));

2.用python写个程序往表里插入10万条数据

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import pymysql


def main():
    conn = pymysql.connect(host=localhost‘,port=3306,
                           user=root‘,password=xxx,
                           database=text‘,charset=utf8)
    cur = conn.cursor()
    sql = insert into t_news value (%s)for i in range(1,100001):
        cur.execute(sql,[新闻%d‘ % i])
    conn.commit()
    cur.close()
    conn.close()


if __name__ == __main__:
    main()
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结果(部分):

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| 新闻99994    |
| 新闻99995    |
| 新闻99996    |
| 新闻99997    |
| 新闻99998    |
| 新闻99999    |
| 新闻100000   |
+--------------+
100000 rows in set (0.04 sec)
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3.测试有无索引情况下查询的时间

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mysql> set profiling=1;  # 开启时间监测

mysql> select * from t_news where name=新闻480916;

mysql> create index name_index on t_news(name(10));

mysql> select * from t_news where name=新闻480916;

mysql> show profiles;  # 查看时间监测结果
+----------+------------+------------------------------------------------+
| Query_ID | Duration   | Query                                          |
+----------+------------+------------------------------------------------+
|        1 | 0.04325925 | select * from t_news where name=新闻480916‘   |
|        2 | 1.64268400 | create index name_index on t_news(name(10))    |
|        3 | 0.00065225 | select * from t_news where name=新闻480916‘   |
|        4 | 0.00004275 | show profiling                                 |
+----------+------------+------------------------------------------------+
# 对比第1和第3。可知结果快了很多倍!查询性能得到了优化!!!
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  • 说在后面

索引虽然可以明显提高某些字段的查询效率。但是不要滥用,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。索引也会占用磁盘空间(财大气粗的可以忽略不计)

 

 

cp :https://www.cnblogs.com/chichung/p/9599741.html

MYSQL索引

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原文:https://www.cnblogs.com/icemonkey/p/10503599.html

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