MySQL数据库高级 - 索引

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1. 思考

在图书馆中是如何找到一本书的?

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

2. 解决办法

当数据库中数据量很大时,查找数据会变得很慢

优化方案:索引

3. 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引用指针。

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

4. 索引目的

索引的目的在于提高查询效率,可以类比字典,如果要查“mysql”这个单词,我们肯定需要定位到m字母,然后从下往下找到y字母,再找到剩下的sql。如果没有索引,那么你可能需要把所有单词看一遍才能找到你想要的,如果我想找到m开头的单词呢?或者ze开头的单词呢?是不是觉得如果没有索引,这个事情根本无法完成?

5. 索引原理

除了词典,生活中随处可见索引的例子,如火车站的车次表、图书的目录等。它们的原理都是一样的,通过不断的缩小想要获得数据的范围来筛选出最终想要的结果,同时把随机的事件变成顺序的事件,也就是我们总是通过同一种查找方式来锁定数据。

数据库也是一样,但显然要复杂许多,因为不仅面临着等值查询,还有范围查询(>、<、between、in)、模糊查询(like)、并集查询(or)等等。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。

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6. 索引的使用

  • 查看索引
show index from 表名; 
  • 创建索引
    • 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
create index 索引名称 on 表名(字段名称(长度)) 
  • 删除索引:
drop index 索引名称 on 表名; 

7. 索引demo

7.1. 创建测试表testindex

create table test_index(title varchar(10)); 

7.2 使用python程序(ipython也可以)通过pymsql模块 向表中加入十万条数据

from pymysql import connect def main(): # 创建Connection连接 conn = connect(host='localhost',port=3306,database='jing_dong',user='root',password='mysql',charset='utf8') # 获得Cursor对象 cursor = conn.cursor() # 插入10万次数据 for i in range(100000):
        cursor.execute("insert into test_index values('ha-%d')" % i) # 提交数据 conn.commit() if __name__ == "__main__":
    main() 

7.3. 查询

  • 开启运行时间监测:
set profiling=1; 
  • 查找第1万条数据ha-99999
select * from test_index where title='ha-99999'; 
  • 查看执行的时间:
show profiles; 
  • 为表title_index的title列创建索引:
create index title_index on test_index(title(10)); 
  • 执行查询语句:
select * from test_index where title='ha-99999'; 
  • 再次查看执行的时间
show profiles; 

8. 注意:

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。

建立索引会占用磁盘空间

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