mysql数据库索引语句_MySQL数据库之索引
索引是一种用于快速查询到匹配条件的数据的数据结构,是用来加快查询的技术。索引对良好的数据库性能来说,是一个非常重要的指标。当表中的数据量越来越大的时,其索引就越
一、什么是索引 索引是一种用于快速查询到匹配条件的数据的数据结构,是用来加快查询的技术。索引对良好的数据库性能来说,是一个非常重要的指标。当表中的数据量越来越大的时,其索引就越来越重要。 基本法则 索引应该构建在被用作《查询条件》的字段上 索引类型 1) B+ Tree索引 BTree树的特性:多路平衡树 树中每个节点最多包含m个子节点 每一个叶子节点到根节点的距离是相同的 B+ Tree树的特点: 有n棵子树的B+Tree最多含有n个key,而BTree最多含有n-1个key。 B+Tree的叶节点保存所有的key信息,依key大小顺序排列。 所有的非叶子节点都可以看作是key的索引部分,节点中只含有其子节点的最大(或最小)key。 适合B+Tree索引的查询类型:(全键值、最左前缀、匹配范围) 全值匹配:精确查找某个键的值,如name=“Jinjiao king” 匹配最左前缀: 只精确匹配起头部分 "Jin%" 匹配范围值: 从某个值到另一个值 精确匹配某列并范围匹配另一列 只访问索引的查询 不适合B+Tree索引的场景: 如果不从最左列开始,索引无效,如比如一个索引构建在(name、age)中,如果查询语句中,查询age>20的,这个索引就无效咯 不能跳过索引中的列 (StuID、Name、Age) 如果查询中某个列是范围查询,那边右侧的列都无法再使用索引优化查询 2)hash索引: 基于哈希表 不适用于顺序查询或模糊匹配的查询,只适合精确匹配的查询,只有memory存储引擎支持显示hash索引,其他的都不支持 3)空间索引(R-Tree) 只有MyISAM表支持空间索引 4)全文索引(FULLTEXT) 在文本中查找关键词 (开源搜索引擎:Lucene) 索引的优点 索引可以降低服务器需要扫描的数据量,减少IO次数 索引可以帮助服务器避免排序和使用临时表 索引可以帮助将随机I/O转为顺序I/O 高性能的索引策略 1)索引的字段,不要做算术运算,如果该列使用算术运算,那么该列就无法使用索引咯 2)左前缀索引;索引构建在字段的左侧的多少个字符,要通过索引选择性来评估 3) 多列索引 (and) 4)选择合适的索引列次序,将选择性最高的放在左侧,范围匹配的放右侧 5) 为用来搜索、分类、分组的数据列构建索引;意思就是说,适合索引的数据列是哪些where子句出现的、order by、group by子句中出现的列 二)通过explain分析索引的有效性 使用方式: EXPLAIN SELECT 获取查询执行计划信息 输出说明: id: 当前查询语句中,每个select语句的编号 select_type: 简单查询: SIMPLE 简单子查询: SUBQUERY 用于from中的子查询: DERIVED UNION语句的第一个之后的select语句: UNION table: 查询对应的表 type: 即MySQL决定如何去查询表中行的方式 ALL:全表扫描 index:根据索引的次序进行全表扫描 range:范围扫描,有范围限制的根据索引来扫描。扫描位置始于索引中的某一点mysql索引表,结束于另一点 ref:基于等值的方式,根据索引返回表中匹配某单个值得所有行 eq_ref: 仅返回一个行 const、system: 直接返回单个行(最佳的) possible_keys:查询可能会用到的索引 key: 查询中使用到的索引 key_len: 在索引中使用的字节数 ref: 在利用key字段所表示的索引完成查询时,所用的列或某常量值 rows: MySQL估计为找到所有的目标行而需要读取的行数(而不是最终的行数) extra: 额外信息 Using index: 使用覆盖索引 Using where: MySQL服务器将在存储引擎层检索后,在进行一次过滤 Using temporary: MySQL对结果排序时会使用临时表 Using filesort:对结果使用一个外部索引排序,基于文件排序 (性能最差) (编辑:威海站长网) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |