MySQL数据的高效检索

数据库操作中,常常需要完成既定数据的检索。少量数据存放在表中,只需使用基本的SQL语句即可检索得到。但当数据量较大时,受MySQL数据库底层实现原理的限制,缺省的SQL语句,检索效率较低。

例如:当执行"select * from employee where empno= 520000"语句按员工号查询时,MySQL数据库默认的处理方式是从第一条记录开始依次向后遍历,直到找到id为520000的数据。这样,查找的效率随着数据量的增大,而逐步降低。为此,MySQL数据库在建表时允许通过创建索引来加快数据表的查询、排序等相关操作。

什么是索引

在MySQL数据库中,索引和表、视图、同义词等类似是数据库"对象"的一种。可看做字典的目录。是对数据库表中一列或者多了的值进行排序后的一种结构,其作用就是提高表中的数据查询速度。MySQL中的索引分为如下几种:

1. 普通索引

普通索引是由key或index定义个索引,它是MySQL中的基本索引类型,可以创建在任何数据类型中。其值是否唯一和非空有字段本身的约束条件所决定。例如,在student表的id字段上建立一个普通索引,查询记录时,就可以根据该索引查询,从而提高效率。

2. 唯一性索引

唯一性索引是指由unique定义个索引,该索引所在字段的值必须是唯一的。例如,在grade表的stu_id字段上建立唯一性索引,那么stu_id字段的值就必须是唯一的。

3. 全文索引

全文索引是由fulltext定义的索引,它只能创建在char、varchar或text类型的字段上。并且现在只有MyISAM存储引擎支持全文索引。

4. 单列索引

单列索引指的是在表中单个字段上创建索引,它可以是普通索引、唯一索引或者全文索引,只有保证该索引只对应表中一个字段即可。

5. 多列索引

多列索引是指在表的多个字段上创建索引,只有在查询条件中使用了这些字段中的第一个字段时,该索引才会被使用。如,在student表的id、name和score字段上创建一个多列索引,那么只有查询条件中使用了id字段时,该索引才会被使用。

相较于单列索引,当我们频繁的需要同时检索表中多列时,多列索引的效率会高很多。

6. 空间索引

空间索引是由spatial定义的索引,它只能创建在空间数据类型的字段上。MySQL中的空间数据类型有4种:geometry、point、linestring和polygon。需要注意的是,创建空间索引的字段,必须将其声明为NOT NULL,并且空间索引只能在存储引擎为MyISAM的表中创建。

需要注意的是,虽然索引可以提高数据的查询效率,但索引会占用一定的存储空间。并且创建和维护索引所消耗的时间,是随着数据量的增加而增加的。因此,使用索引时,应综合考虑其优缺点,不能肆意创建。

索引的生成

要想使用索引提高数据表的访问速度,首先要创建一个索引。创建索引的方式大致可分为三种。

创建表指定索引

在MySQL中,创建表时可以直接给表的指定字段指定索引,这种方式需在建表之初就预设了数据即将被频繁检索的场景,其基本语法格式如下所示:

create table 表名 (字段名 数据类型 [完整性约束条件],

字段名 数据类型 [完整性约束条件],

……

字段名 数据类型

[unique|fulltext|spatial] index|key

[别名] (字段名1 [(长度)]) [asc|desc]

);

相关语法解析:

1) unique:可选参数,表示唯一索引。

2) fulltext:可选参数,表示全文索引。

3) spatial:可选参数,表示空间索引

4) index和key:用来表示字段的索引, 二者选一即可。

5) 别名:可选参数,表示穿件的索引名称。

6) 字段名1:指定索引对应字段的名称。

7) 长度:可选参数,用于表示索引的长度。

8) asc和desc:可选参数。asc表升序,desc表降序排列。

MySQL中的6种索引类型,如下:

1) 创建普通索引

【例】在t1表中id字段上创建索引,SQL语句如下:

create table t1 ( id int,

name varchar(20),

score float,

index(id)

);

可使用explain语句查看索引是否被使用,SQL语句如下:

explain select * from t1 where id = 1 ;

2) 创建唯一性索引

【例】创建一个表名为t2的表,在表中的id字段上建立索引名为unique_id的唯一性索引,并按升序排列,SQL语句如下:

create table t2 ( id int not null,

name varchar(20) not null,

score float,

unique index unique_id(id asc)

);

这样,便在id字段上建立了一个名为unique_id的唯一性索引。

3) 创建全文索引

【例】创建一个表名为t3的表,在表中的name字段上建立索引名为fulltext_name的全文索引,SQL语句如下:

create table t3 ( id int not null,

name varchar(20) not null,

score float,

fulltext index fulltext_name(name)

)engine=MyISAM;

这样,即可在name字段上建立一个名为fulltext_name的全文索引。

需要注意的是,由于目前只有MyISAM存储引擎支持全文索引,默认的InnoDB存储引擎不支持全文索引。因此,在建立全文索引时,一定要注意表存储引擎的类型,对于经常需要索引的字符串、文字数据等信息,可以考虑存储到MyISAM存储引擎的表中。

4) 创建单列索引

【例】创建一个表名为t4的表,在表中的name字段上建立索引名为single_name的单列索引,SQL语句如下:

create table t4 ( id int not null,

name varchar(20) not null,

score float,

index single_name(name(20))

);

这样,即可在name字段上建立一个名称为single_name的单列索引,并且索引的长度为20。

5) 创建多列索引

【例】创建一个表名为 t5的表,在表中的id和name字段上建立索引名为multi的多列索引,SQL语句如下:

create table t5 ( id int not null,

name varchar(20) not null,

score float,

index nulti(id, name(20))

);

这样,即可在id和name字段上建立一个名为multi的多列索引。

需要注意的是,在多列索引中,只有查询条件中使用了这些字段中的第一个字段时多列索引才会被使用。

为了验证这个说法是否正确,将id字段作为查询条件,通过explain语句查可看索引的使用情况,SQL语句如下:

explain select * from t5 where id = 1;

但是,如果只使用name字段作为查询条件,multi索引不会被使用。

6) 创建空间索引

【例】创建一个表名为t6的表,在空间类型为geometry的字段上创建空间索引,SQL语句如下:

create table t6 ( id int,

space geometry not null,

spatial index sp(space)

) engine=MyISAM;

这样,即可在t6表中的space字段上建立名称为sp的空间索引了。

需要注意的是,创建空间索引时,所在字段的值不能为空值,并且表的存储引擎为MyISAM。

已有表创建索引

若想在一个已经存在的表上创建索引,可以使用 create index语句,其创建索引的具体语法格式如下所示:

create [unique|fulltext|spatial] index 索引名

on 表名 (字段名 [(长度)] [asc|desc]);

在上述语法格式中,unique、fulltext和spatial都是可选参数,分别用于表示唯一性索引、全文索引和空间索引;index用于指明字段为索引。

为了更好的展示如何使用create index语句在已经存在的表上创建索引,接下来创建一个book表,该表中没有建立任何索引,创建book表的SQL语句如下:

create table book (

bookid int not null,

bookname varchar(255) not null,

authors varchar(255) not null,

info varchar(255) null,

comment varchar(255) null,

publicyear year not null

);

创建好数据表book后,通过具体案例演示如何使用create index语句在已经存在的数据表中创建索引,具体如下:

1) 创建普通索引

【例】在book表中的bookid字段上建立一个名称为index_id的普通索引,SQL语句如下:

create index index_id on book (bookid);

这样,即可在book表中,为bookid字段建立一个名称为index_id的普通索引。

2) 创建唯一性索引

【例】在book表中的bookid字段上建立一个名称为uniqueidx的唯一性索引,SQL语句如下:

create unique index uniqueidx on book (bookid);

这样,即可在book表中,为bookid字段建立一个名称为uniqueidx的唯一性索引。

3) 创建单列索引

【例】在book表中的comment字段上建立一个名称为singleidx的单列索引,SQL语句如下所示:

create index singleidx on book (comment);

这样,即可在book表中,为comment字段建立一个名称为singleidx的单列索引。

4) 创建多列索引

【例】在book表中的authors字段和info字段上建立一个名称为mulitidx的多列索引,SQL语句如下所示:

create index mulitidx on book (authors(20), info(20));

这样,即可在book表中,为authors和info字段建立一个名称为mulitidx的多列索引。

5) 创建全文索引

【例】删除表book,重新创建表book, 在book表中的info字段上建立全文索引。首先删除book表。SQL语句如下所示:

drop table book;

然后重新创建表book,SQL语句如下所示:

create table book (

bookid int not null,

bookname varchar(255) not null,

authors varchar(255) not null,

info varchar(255) null,

comment varchar(255) null,

publicyear year not null

)engine=MyISAM;

接下来使用create index 语句在book表的info字段上创建名称为fulltextidx的全文索引,SQL语句如下所示:

create fulltext index fulltextidx on book (info);

这样,即可在book表中,为info字段建立一个名称为fulltextidx的全文索引。

6) 创建空间索引

【例】创建表t7,在表中的g字段上创建名称为spatialidx的空间索引。

首先创建数据表t7,SQL语句如下所示:

create table t7 (g geometry not null) engine=MyISAM;

使用create index 语句在t7表的g字段上,创建名称为spatialidx的空间索引,SQL语句如下所示:

create spatial index spatialidx on t7 (g);

这样,即可在t7表中,为g字段建立一个名称为spatialidx的空间索引。

修改表追加索引

在一张已经存在的数据库表中创建索引,除了可以使用create index语句外,还可以使用alter table语句来完成。其语法格式:

alter table 表名 add [unique|fulltext|spatial] index

索引名 (字段名 [(长度)] [asc|desc])

在上述语法格式中,unique、fulltext和spatial都是可选参数,分别用于表示唯一性索引、全文索引和空间索引;add表示向表中添加字段。

接下来,同样以book表为例,对不同类型的索引进行说明, 为了使book表不包含任何索引,首先删除book表,SQL语句如下:

drop table book;

然后重新建立book表,SQL语句如下:

create table book (

bookid int not null,

bookname varchar(255) not null,

authors varchar(255) not null,

info varchar(255) null,

comment varchar(255) null,

publicyear year not null

);

创建好数据表book后,就可以使用alter table语句在已存在的数据表中创建索引了,具体如下:

1) 创建普通索引

【例】在表中的bookid字段上创建名称为index_id的普通索引,SQL语句如下:

alter table book add index index_id(bookid);

这样,即可在book表中,为bookid字段建立一个名称为index_id的普通索引。

2) 创建唯一性索引

【例】在book表中的bookid字段上建立一个名称为uniqueidx的唯一性索引,SQL语句如下:

alter table book add unique uniqueidx(bookid);

这样,即可在book表中,为bookid字段建立一个名称为uniqueidx的唯一性索引。

3) 创建单列索引

【例】在book表中的comment字段上建立一个名称为singleidx的单列索引,SQL语句如下所示:

alter table book add index singleidx(comment(50));

这样,即可在book表中,为comment字段建立一个名称为singleidx的单列索引。

4) 创建多列索引

【例】在book表中的authors字段和info字段上建立一个名称为mulitidx的多列索引,SQL语句如下所示:

alter table book add index multidx(authors(20), info(50));

这样,即可在book表中,为authors和info字段建立一个名称为mulitidx的多列索引。

5) 创建全文索引

【例】删除表book,重新创建表book, 在book表中的info字段上建立全文索引。首先删除book表。SQL语句如下所示:

drop table book;

然后重新创建表book,SQL语句如下所示:

create table book (

bookid int not null,

bookname varchar(255) not null,

authors varchar(255) not null,

info varchar(255) null,

comment varchar(255) null,

publicyear year not null

)engine=MyISAM;

接下来使用alter table 语句在book表的info字段上创建名称为fulltextidx的全文索引,SQL语句如下所示:

alter table book add fulltext index fulltextidx(info);

这样,即可在book表中,为info字段建立一个名称为fulltextidx的全文索引。

6) 创建空间索引

【例】创建表test,在表中的space字段上创建名称为spatialidx的空间索引。

首先创建数据表t8,SQL语句如下所示:

create table test (space geometry not null) engine=MyISAM;

使用alter table 语句在t8表的space字段上,创建名称为spatialidx的空间索引,SQL语句如下所示:

alter table testadd spatial index spatialidx (space);

这样,即可在t8表中,为space字段建立一个名称为spatialidx的空间索引。

索引的销毁

索引的维护需要消耗磁盘存储,因此,为了避免影响数据库性能,应该及时删除不再使用的索引。删除索引的方法有两种,如下:

修改表删除索引

使用alter table删除索引的基本语法格式如下所示:

alter table 表名 drop index 索引名

【例】删除student表中名称为tb_idx的全文索引

alter table student drop index tb_idx;

上述SQL语句执行后,可以使用show create table语句查看表结构,来确认索引是否已经成功被删除。

show create table student;

直接删除索引

使用drop index删除索引的基本语法格式如下所示:

drop index 索引名 on 表名;

【例】删除test1表中名称为tb_index的空间索引,SQL语句如下:

drop index tb_index on test1

再次使用show create table 语句查看表结构,发现,test1表中名称为tb_index的索引被成功删除。

原文地址:https://www.cnblogs.com/CQqfjy/p/12340870.html

时间: 2024-10-17 03:03:05

MySQL数据的高效检索的相关文章

使用Solr索引MySQL数据

环境搭建 1.到apache下载solr,地址:http://mirrors.hust.edu.cn/apache/lucene/solr/ 2.解压到某个目录 3.cd into D:\Solr\solr-4.10.3\example 4.Execute the server by “java -jar startup.jar”Solr会自动运行在自带的Jetty上 5.访问http://localhost:8983/solr/#/ 创建MySQL数据 DataBase Name: mybat

10.Solr4.10.3数据导入(DIH全量增量同步Mysql数据)

转载请出自出处:http://www.cnblogs.com/hd3013779515/ 1.创建MySQL数据 create database solr; use solr; DROP TABLE IF EXISTS student; CREATE TABLE student ( id char(10) NOT NULL, stu_name varchar(50) DEFAULT NULL, stu_sex int(1) DEFAULT NULL, stu_address varchar(20

MySQLl-更改生产线上MySQL数据字符集的方案

下面模拟将Latin1字符集的数据库修改为GBK字符集的实际过程 1,导出表结构 mysqldump -uroot -p --default-character-set=latin1 -d dbname >alltable.sql; --default-character-set=gbk  表示以GBK字符集进行连接 -d 只导出表结构 2,编辑alltable.sql 将Latin1改成GBK 可以sed批量替换 3,确保数据库不再更新,导出所有数据 mysqldump -uroot -p12

MySQL数据切分的相关概念和原理详解

对于数据切分,我们可能还不是很熟悉,但是它对于MySQL数据库来说也是相当重要的一门技术,本文我们就详细介绍一下MySQL数据库的数据切分的相关知识,接下来就让我们一起来了解一下这部分内容. 什么是数据切分 "Shard" 这个词英文的意思是"碎片",而作为数据库相关的技术用语,似乎最早见于大型多人在线角色扮演游戏中."Sharding" 姑且称之为"分片".Sharding 不是一门新技术,而是一个相对简朴的软件理念.众所周

如何正确选择MySQL数据列类型

MySQL数据列类型选择是在我们设计表的时候经常会遇到的问题,下面就教您如何正确选择MySQL数据列类型,供您参考学习. 选择正确的数据列类型能大大提高数据库的性能和使数据库具有高扩展性.在选择MySQL数据列类型时,请从以下几个方面考虑: 存放到数据列中的数据类型. 数据值的取值范围. 考虑性能和处理效率. 数值操作比字符操作快. 小类型的处理速度比大类型快. 不同数据表中固定长度类型和可变长度类型的处理效率是不同的. 可变长度类型在经过删除和修改操作后容易产生碎片,降低系统性能,需定期运行O

solr的DIH操作同步mysql数据

1.创建MySQL数据 CREATE TABLE `city` ( `id` INT(10) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '城市编号', `province_id` INT(10) UNSIGNED NOT NULL COMMENT '省份编号', `city_name` VARCHAR(25) NULL DEFAULT NULL COMMENT '城市名称', `description` VARCHAR(25) NULL DEFAULT N

web系列教程之php 与mysql 动态网站 。检索 与更新。

接着上次WEb 系列开发之php 与mysql动态网站入门. 个人觉得,学习技术就像一棵大树,主干很重要,枝叶其次.对于学习技术,我们应该分清主次关系.怎么学?为什么要学?有一个较好的分寸. 有时候觉得 国内有些教育,从一开始就从枝叶 细节说的很清楚.说了一大堆,就是很散的感觉,虽然有很多知识.但是学的人呢,并不清楚这个的实际应用, 这样会导致学习兴趣的缺失.个人觉得 就比如 php 和mysql吧,虽然我也不是高手,但就学习上面还是能评论几句的,比如我从表单开始 讲表单的注册,也就是 网站会员

logstash同步mysql数据到Elasticsearch

安装logstash查看我的另一篇文章  Docker 部署 logstash 同步数据我们首先需要安装好对应的插件,然后下载对应的数据库链接jar包,下面是具体的步骤 1.进入容器中 docker exec it logstash bash 2.进入到bin 目录下,我这里是/usr/share/logstash/bin,可以看到logstash-plugin文件,然后安装插件 logstash-plugin install logstash-input-jdbc 3.看到如下输出,则表示安装

【实战】使用 Kettle 工具将 mysql 数据增量导入到 MongoDB 中

最近有一个将 mysql 数据导入到 MongoDB 中的需求,打算使用 Kettle 工具实现.本文章记录了数据导入从0到1的过程,最终实现了每秒钟快速导入约 1200 条数据.一起来看吧~ 一.Kettle 连接图 简单说下该转换流程,增量导入数据: 1)根据 source 和 db 字段来获取 MongoDB 集合内 business_time 最大值. 2)设置 mysql 语句 3)对查询的字段进行改名 4)过滤数据:只往 MongoDB 里面导入 person_id,address,