Python学习：Mysql（三）索引

1、索引

索引是表的目录，在查找内容之前可以先在目录中查找索引位置，以此快速定位查询数据。对于索引，会保存在额外的文件中。

2、索引种类

  • 普通索引：仅加速查询
  • 唯一索引：加速查询 + 列值唯一（可以有null）
  • 主键索引：加速查询 + 列值唯一 +　表中只有一个（不可以有null）
  • 组合索引：多列值组成一个索引，
                      专门用于组合搜索，其效率大于索引合并
  • 全文索引：对文本的内容进行分词，进行搜索

索引合并，使用多个单列索引组合搜索

覆盖索引，select的数据列只用从索引中就能够取得，不必读取数据行，换句话说查询列要被所建的索引覆盖

3、相关命令

- 查看表结构
    desc 表名

- 查看生成表的SQL
    show create table 表名

- 查看索引
    show index from  表名

- 查看执行时间
    set profiling = 1;
    SQL...
    show profiles;

4、使用索引与不使用索引

由于索引是专门用于加速搜索而生，所以加上索引之后，查询效率比不使用索引快很多。

5、执行计划

explain + 查询SQL - 用于显示SQL执行信息参数，根据参考信息可以进行SQL优化

mysql> explain select * from tb2;
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+
|  1 | SIMPLE      | tb2   | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    2 | NULL  |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+
1 row in set (0.00 sec)

其中，type显示的是进行的什么类型的查找

    id
        查询顺序标识
            如：mysql> explain select * from (select nid,name from tb1 where nid < 10) as B;
            +----+-------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
            | id | select_type | table      | type  | possible_keys | key     | key_len | ref  | rows | Extra       |
            +----+-------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
            |  1 | PRIMARY     | <derived2> | ALL   | NULL          | NULL    | NULL    | NULL |    9 | NULL        |
            |  2 | DERIVED     | tb1        | range | PRIMARY       | PRIMARY | 8       | NULL |    9 | Using where |
            +----+-------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
        特别的：如果使用union连接气值可能为null

    select_type
        查询类型
            SIMPLE          简单查询
            PRIMARY         最外层查询
            SUBQUERY        映射为子查询
            DERIVED         子查询
            UNION           联合
            UNION RESULT    使用联合的结果
            ...
    table
        正在访问的表名

    type
        查询时的访问方式，性能：all < index < range < index_merge < ref_or_null < ref < eq_ref < system/const
            ALL             全表扫描，对于数据表从头到尾找一遍
                            select * from tb1;
                            特别的：如果有limit限制，则找到之后就不在继续向下扫描
                                   select * from tb1 where email = ‘[email protected]‘
                                   select * from tb1 where email = ‘[email protected]‘ limit 1;
                                   虽然上述两个语句都会进行全表扫描，第二句使用了limit，则找到一个后就不再继续扫描。

            INDEX           全索引扫描，对索引从头到尾找一遍
                            select nid from tb1;

            RANGE          对索引列进行范围查找
                            select *  from tb1 where name < ‘alex‘;
                            PS:
                                between and
                                in
                                >   >=  <   <=  操作
                                注意：!= 和 > 符号

            INDEX_MERGE     合并索引，使用多个单列索引搜索
                            select *  from tb1 where name = ‘alex‘ or nid in (11,22,33);

            REF             根据索引查找一个或多个值
                            select *  from tb1 where name = ‘seven‘;

            EQ_REF          连接时使用primary key 或 unique类型
                            select tb2.nid,tb1.name from tb2 left join tb1 on tb2.nid = tb1.nid;

            CONST           常量
                            表最多有一个匹配行,因为仅有一行,在这行的列值可被优化器剩余部分认为是常数,const表很快,因为它们只读取一次。
                            select nid from tb1 where nid = 2 ;

            SYSTEM          系统
                            表仅有一行(=系统表)。这是const联接类型的一个特例。
                            select * from (select nid from tb1 where nid = 1) as A;
    possible_keys
        可能使用的索引

    key
        真实使用的

    key_len
        MySQL中使用索引字节长度

    rows
        mysql估计为了找到所需的行而要读取的行数 ------ 只是预估值

    extra
        该列包含MySQL解决查询的详细信息
        “Using index”
            此值表示mysql将使用覆盖索引，以避免访问表。不要把覆盖索引和index访问类型弄混了。
        “Using where”
            这意味着mysql服务器将在存储引擎检索行后再进行过滤，许多where条件里涉及索引中的列，当（并且如果）它读取索引时，就能被存储引擎检验，因此不是所有带where子句的查询都会显示“Using where”。有时“Using where”的出现就是一个暗示：查询可受益于不同的索引。
        “Using temporary”
            这意味着mysql在对查询结果排序时会使用一个临时表。
        “Using filesort”
            这意味着mysql会对结果使用一个外部索引排序，而不是按索引次序从表里读取行。mysql有两种文件排序算法，这两种排序方式都可以在内存或者磁盘上完成，explain不会告诉你mysql将使用哪一种文件排序，也不会告诉你排序会在内存里还是磁盘上完成。
        “Range checked for each record(index map: N)”
            这个意味着没有好用的索引，新的索引将在联接的每一行上重新估算，N是显示在possible_keys列中索引的位图，并且是冗余的。

6、正确使用索引

数据库表中添加索引后确实会让查询速度起飞，但前提必须是正确的使用索引来查询，如果以错误的方式使用，则即使建立索引也会不奏效。

下面是一些即使建立索引，索引也不会生效的例子：

- like ‘%xx‘
    select * from tb1 where name like ‘%cn‘;    --将%写在了前面
- 使用函数
    select * from tb1 where reverse(name) = ‘wupeiqi‘;
- or
    select * from tb1 where nid = 1 or email = ‘[email protected]‘;
    特别的：当or条件中有未建立索引的列才失效，以下会走索引
            select * from tb1 where nid = 1 or name = ‘seven‘;
            select * from tb1 where nid = 1 or email = ‘[email protected]‘ and name = ‘alex‘
- 类型不一致
    如果列是字符串类型，传入条件是必须用引号引起来，不然...
    select * from tb1 where name = 999;
- !=
    select * from tb1 where name != ‘alex‘
    特别的：如果是主键，则还是会走索引
        select * from tb1 where nid != 123
- >
    select * from tb1 where name > ‘alex‘
    特别的：如果是主键或索引是整数类型，则还是会走索引
        select * from tb1 where nid > 123
        select * from tb1 where num > 123
- order by
    select email from tb1 order by name desc;
    当根据索引排序时候，选择的映射如果不是索引，则不走索引
    特别的：如果对主键排序，则还是走索引：
        select * from tb1 order by nid desc;

- 组合索引最左前缀
    如果组合索引为：(name,email)
    name and email       -- 使用索引
    name                 -- 使用索引
    email                -- 不使用索引

7、其他注意事项

- 避免使用select *
- count(1)或count(列) 代替 count(*)
- 创建表时尽量时 char 代替 varchar
- 表的字段顺序固定长度的字段优先
- 组合索引代替多个单列索引（经常使用多个条件查询时）
- 尽量使用短索引
- 使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries)
- 连表时注意条件类型需一致
- 索引散列值（重复少）不适合建索引，例：性别不适合

8、limit分页

无论是否有索引，limit分页是一个值得关注的问题。通过一些方法，可以显著提高效率。

每页显示10条：
当前 118 120， 125

倒序：
            大      小
   970  7 6  6 5  54  43  32
19 98
下一页：

    select
        *
    from
        tb1
    where
        nid < (select nid from (select nid from tb1 where nid < 当前页最小值 order by nid desc limit 每页数据 *【页码-当前页】) A order by A.nid asc limit 1)
    order by
        nid desc
    limit 10;

    select
        *
    from
        tb1
    where
        nid < (select nid from (select nid from tb1 where nid < 970  order by nid desc limit 40) A order by A.nid asc limit 1)
    order by
        nid desc
    limit 10;

上一页：

    select
        *
    from
        tb1
    where
        nid < (select nid from (select nid from tb1 where nid > 当前页最大值 order by nid asc limit 每页数据 *【当前页-页码】) A order by A.nid asc limit 1)
    order by
        nid desc
    limit 10;

    select
        *
    from
        tb1
    where
        nid < (select nid from (select nid from tb1 where nid > 980 order by nid asc limit 20) A order by A.nid desc limit 1)
    order by
        nid desc
    limit 10;

9、慢日志查询

slow_query_log = OFF                              是否开启慢日志记录
long_query_time = 2                                  时间限制，超过此时间，则记录
slow_query_log_file = /usr/slow.log           日志文件
log_queries_not_using_indexes = OFF     未使用索引的搜索是否记录

注：查看当前配置信息：
　　     show variables like ‘%query%‘
     修改当前配置：
　　　　set global 变量名 = 值

mysqldumpslow -s at -a  /usr/local/var/mysql/MacBook-Pro-3-slow.log
"""
--verbose    版本
--debug      调试
--help       帮助

-v           版本
-d           调试模式
-s ORDER     排序方式
             what to sort by (al, at, ar, c, l, r, t), ‘at‘ is default
              al: average lock time
              ar: average rows sent
              at: average query time
               c: count
               l: lock time
               r: rows sent
               t: query time
-r           反转顺序，默认文件倒序拍。reverse the sort order (largest last instead of first)
-t NUM       显示前N条just show the top n queries
-a           不要将SQL中数字转换成N，字符串转换成S。don‘t abstract all numbers to N and strings to ‘S‘
-n NUM       abstract numbers with at least n digits within names
-g PATTERN   正则匹配；grep: only consider stmts that include this string
-h HOSTNAME  mysql机器名或者IP；hostname of db server for *-slow.log filename (can be wildcard),
             default is ‘*‘, i.e. match all
-i NAME      name of server instance (if using mysql.server startup script)
-l           总时间中不减去锁定时间；don‘t subtract lock time from total time
"""

原文地址：https://www.cnblogs.com/11wayne/p/9116400.html

时间： 2024-08-28 04:39:34

Python学习：Mysql（三）索引的相关文章

Python学习（三） 八大排序算法的实现（下）

本文Python实现了插入排序.基数排序.希尔排序.冒泡排序.高速排序.直接选择排序.堆排序.归并排序的后面四种. 上篇:Python学习(三) 八大排序算法的实现(上) 1.高速排序 描写叙述 通过一趟排序将要排序的数据切割成独立的两部分,当中一部分的全部数据都比另外一部分的全部数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行高速排序,整个排序过程能够递归进行,以此达到整个数据变成有序序列. 1．先从数列中取出一个数作为基准数. 2．分区过程,将比这个数大的数全放到它的右边,小于或等于它的数全

联合分组、子查询、视图、事务、python操作mysql、索引

目录 联合分组.子查询.视图.事务.python操作mysql.索引 一.联合分组 二.子查询 三.all 与any:区间修饰条件 四.视图:view 视图的增删改 五.事务 5.1.事务的概念 5.2.事务的四大特性 六.pymysql 模块:python操作mysql 6.1 安装pymysql 模块 6.2 python用pymysql 操作mysql步骤 6.3 游标操作 6.4 pymysql事务 6.5 sql注入 七.索引 联合分组.子查询.视图.事务.python操作mysql.

OpenCV for Python 学习笔记 三

给源图像增加边界 cv2.copyMakeBorder(src,top, bottom, left, right ,borderType,value) src:源图像 top,bottem,left,right: 分别表示四个方向上边界的长度 borderType: 边界的类型 有以下几种: BORDER_REFLICATE # 直接用边界的颜色填充, aaaaaa | abcdefg | gggg BORDER_REFLECT # 倒映,abcdefg | gfedcbamn | nmabcd

Python学习第三天--数据类型

数据类型: int()  整型 float()浮点型 e记法   (有点像数学中的科学计数法) 知识点概括: 字符相加,结果为和 >>> 520 + 5201040 2.字符串相加,结果为"拼接" >>> '520'+'1314''5201314' 3.逻辑运算,python认为True=1,False=0,(True和False第一个字母必须为大写) >>> True + True 2 >>> True - Tr

python 学习笔记 三 字典

字典 Python的高效的key/value哈希表结构叫做"dict", dict的内容可以写成一系列的key:value对并放入{ }中, 相当于: dict = {key1:value1, key2:value2, ...}, 一个空的字典就是俩个大括号{ }. 下面是从一个空字典创建字典以及一些关键点: 数字, 字符串和元组可以作为字典的key, value可以是任何类型(包括字典). ## Can build up a dict by starting with the the

Python学习（三）：入门篇：Python中怎么编写类

Python中怎么编写类 Last Edit 2013/5/2 先看一个例子: #person.py class person: """class to representaion a person""" def __init__(self,name,age): self.name=name if 0<age<=150: self.age=age else: print 'age is no valid!' def display(s

python学习笔记三---segmaphore信号量学习

# *-* coding=gb2312 *-* ''' 信号量semaphore 是一个变量,控制着对公共资源或者临界区的访问.信号量维护着一个计数器,指定可同时访问资源或者进入临界区的线程数. 每次有一个线程获得信号量时,计数器-1.若计数器为0,其他线程就停止访问信号量,直到另一个线程释放信号量. ''' import threading import random import time class MyThread(threading.Thread): availableTables=[

Python学习（三）数据结构

Python 数据结构 本章介绍 Python 主要的 built-type,包括如下: Numeric types          int float Text Sequence Type       str Boolean              bool Sequence  Types        list tuple range Mapping Types          dict Set Types             set type() 函数 type(object)

MySQL学习笔记(三)&mdash;索引

一.概述 1.基本概念       在大型数据库中,一张表中要容纳几万.几十万,甚至几百万的的数据,而当这些表与其他表连接后,所得到的新的数据数目更是要大大超出原来的表.当用户检索这么大量的数据时,经常会感觉慢.这个时候要提高数据库的检索性能,就必须要用到索引.给表追加合适的索引能极大的改善数据检索的效率,提供数据库性能.      索引是在存储引擎中实现的,因此每种存储引擎的索引都不一定完全相同,而且每种存储引擎也不一定支持所有的索引类型.      所有存储引擎支持每个表至多16个索引,总索

Python学习笔记三)

Python 基础语法(四) --------------------------------------------接 Python 基础语法(三)-------------------------------------------- 十.Python标准库 Python标准库是随Pthon附带安装的,包含了大量极其有用的模块. 1. sys模块 sys模块包含系统对应的功能 sys.argv ---包含命令行参数,第一个参数是py的文件名 sys.platform ---返回平台类型 sy