mysql 优化之索引篇(一)-阿里云开发者社区

开发者社区> 数据库> 正文

mysql 优化之索引篇(一)

简介: 一、索引的优点: a.索引可以加快查询速度 b.索引是最有效的查询优化条件 c.使用索引可以不用全表扫描 二、索引的缺点 a.降低了写入的速度(insert、update): 写入时不仅要求写入到数据行,还要更新全部索引 索引的创建原则: a.尽量为用来搜索、分类或分组的数据列编制索引,不要为输出显示的列编制索引,为联表查询的关联列设置索引 b.综合考虑数据列的维度(非

一、索引的优点:

a.索引可以加快查询速度

b.索引是最有效的查询优化条件

c.使用索引可以不用全表扫描

二、索引的缺点

a.降低了写入的速度(insert、update): 写入时不仅要求写入到数据行,还要更新全部索引


索引的创建原则:

a.尽量为用来搜索、分类或分组的数据列编制索引,不要为输出显示的列编制索引,为联表查询的关联列设置索引

b.综合考虑数据列的维度(非重复数值的个数------最大个数等于行数),重复值越少,索引越有效,如果重复值过多(大于30%),就没有必要创建索引,因为此时mysql将会采用全表扫描

c.对短小值进行索引:短小值可以-----1.让操作更快的完成,加快查询速度 2.让索引的体积更小,减少IO

d.为字符串的前缀编写索引(前缀唯一),如果字符串的前缀是唯一的,那么就没必要为整个列创建索引

e.左边前缀原则:当建立复合索引时,比如A B C三列复合,那么实际可用的索引是 ABC AB A

f.适可而止,不要建立过多的索引

数据库引擎和索引

MyISAM数据表:数据行在数据文件里,索引值在索引文件里

大量的索引可能会使索引文件比数据文件更快的达到最大尺寸

INNODB数据表:使用表空间存储,它管理着所有INNODB类型的数据表的数据和索引的存储,我们也可以让INNODB为每个表分别创建表空间,即便如此,所选表的数据和索引页都是存在于同一个表空间文件里

不受操作系统文件大小控制,可以附加磁盘扩充空间-----1.操作系统文件大小是多少?如何扩充转载盘符?

INNODB使用的是聚集索引,让主键尽量短小将更有好处


索引类型:

a.聚集索引(cluster index):指把数据行和主键值集中保存在一起的情况,其他的索引都是二级索引——他们保存着主键值和二级索引值,先在二级索引里找到一个主键值,再通过它找到相应的数据

InnoDB   ——   B-Tree索引

MyISAM   ——   B-Tree索引,遇到空间数据类型时使用R-Tree索引

Memory   ——   默认散列索引,也支持B-Tree索引,如果要使用B-Tree需要在索引定义里加Using B-Tree

散列索引:有一个散列函数来依次处理每一个数据列值。结果散列值将被存入该索引并用来查询,散列索引在使用 “=”,“<=>”操作符进行精确匹配比较操作时速度极快,但是对范围比较表现较弱,如:id > 30; id between 10 and 100

B-Tree索引:在使用<, <=, =, >=, >, <>, != 和between 操作符进行的精确比较或者范围比较时都很有效率,还可以适用于单方向的like查询,如 like "abc%",注,仅仅是后方模糊


版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。

分享:
数据库
使用钉钉扫一扫加入圈子
+ 订阅

分享数据库前沿,解构实战干货,推动数据库技术变革

其他文章