mysql索引整理

一.索引:

1.创建一般索引 create index index_name on table_name(columnname[...]);

2.分析sql执行语句 在select 之前加explain eg:explain select * from table_name;

3.mysql从5.5.5之后默认采用innerdb为默认的存储引擎,该引擎支持的两种常见索引:b+树索引和hash索引,hash索引的效率高于b+树,但hash索引只支持=类型。

b+树可以支持范围的eg:>< ,b+树一般三层即可表示,即访问3次io可找到数值。

二.常见丢失索引的情况

1.左前缀法则:建立的联合索引,如果查询条件没有第一个带索引的列,则会丢失索引效果。

2.在索引的列表上有函数eg:max() left() avg(),则会丢失索引

3.使用<>或!=会无法使用索引 遇到不等于的情况,建议改用范围查询大于 or 小于

4.建议少用or

5.is null && is not null 会引起全表扫描

6.varchar类型字段加‘‘ 否则会出现2的场景,因为mysql会隐式转化,先将数字转成varchar

数据库中定义为日期类型的字段,查询时程序中用str_to_date转成日期在查询,否则mysql也会进行隐式转化

7.like ‘%_%‘ && like ‘%_‘ 会引起全表扫描,将%放在右边eg: like ‘_%‘能引用到索引,索引类型type=range

实际情况下如果左右两边都要加百分号,我们可以用覆盖索引来解决,eg: select name from table where name like ‘%name%‘; create index index_name on table(name,age);

要求所查询的字段必须被索引所覆盖到,在explain的时候,输出的extra信息中如果有“Using Index”,就表示这条查询使用了覆盖索引,这就是覆盖索引。

在mybatis持久层框架中我们可以用concat拼接的方式处理。

8.减少select * 的使用

时间: 2024-08-09 15:59:15

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Mysql索引整理总结

一.索引概述 1. 简介 索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构,使用索引可快速访问数据库表中的特定信息. 举例说明索引:如果把数据库中的某一张看成一本书,那么索引就像是书的目录,可以通过目录快速查找书中指定内容的位置,对于数据库表来说,可以通过索引快速查找表中的数据. 2. 索引的原理 索引一般以文件形式存在磁盘中(也可以存于内存中),存储的索引的原理大致概括为以空间换时间,数据库在未添加索引的时候进行查询默认的是进行全量搜索,也就是进行全局扫描,有多少条数据就要进行多少次查询,然

MySQL 索引知识整理(创建高性能的索引)

前言: 索引优化应该是对查询性能优化的最有效的手段了.索引能够轻易将查询性能提高几个数量级. // 固态硬盘驱动器有和机械硬盘启动器,有着完全不同的性能特性: 然而即使是固态硬盘,索引的原则依然成立, 只是那些需要尽量避免的糟糕索引对固态硬盘的影响没有机械硬盘那么糟糕. 现在很多公司都将数据库的优化工作都依托于 DBA 去完成,在我看来,这些都应该是程序员必备的技能, 有经验和没经验的程序员在数据库使用起来也有很大的差异,这些差异取决开发人员对索引内部的数据结构认识, 对所有负责的业务熟悉程度,

MySQL索引学习整理

创建索引 CREATE [ONLINE|OFFLINE] [UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL] INDEX index_name [index_type] ON tbl_name (index_col_name,...) [index_option] ... index_col_name: col_name [(length)] [ASC | DESC] index_type: USING {BTREE | HASH} index_option: KEY_BLOCK_SIZE [=

MySQL索引选择及规则整理

索引选择性 索引选择性就是结果个数与总个数的比值. 用sql语句表示为: SELECT COUNT(*) FROM table_name WHERE column_name/SELECT COUNT(*) FROM table_name 一般来说(例如书 “SQL Tuning“),如果选择性超过 20% 那么全表扫描比使用索引性能更优. 但MySQL是没有计算索引的选择性的,只是预测逻辑IO操作的数量,因此对于MySQL索引要慎重选择. 举个栗子,tinyint类型的列,用以保存性别,就算用上

转:由浅入深探究mysql索引结构原理、性能分析与优化

摘要: 第一部分:基础知识 第二部分:MYISAM和INNODB索引结构 1. 简单介绍B-tree B+ tree树 2. MyisAM索引结构 3. Annode索引结构 4. MyisAM索引与InnoDB索引相比较 第三部分:MYSQL优化 1.表数据类型选择 2.sql语句优化 (1)     最左前缀原则 (1.1)  能正确的利用索引 (1.2)  不能正确的利用索引 (1.3)  如果一个查询where子句中确实不需要password列,那就用“补洞”. (1.4)  like

【转】由浅入深探究mysql索引结构原理、性能分析与优化

摘要: 第一部分:基础知识 第二部分:MYISAM和INNODB索引结构 1.简单介绍B-tree B+ tree树 2.MyisAM索引结构 3.Annode索引结构 4.MyisAM索引与InnoDB索引相比较 第三部分:MYSQL优化 1.表数据类型选择 2.sql语句优化 (1)     最左前缀原则 (1.1)  能正确的利用索引 (1.2)  不能正确的利用索引 (1.3)  如果一个查询where子句中确实不需要password列,那就用“补洞”. (1.4)  like (2)

mysql索引需要了解的几个注意

板子之前做过2年web开发培训(入门?),获得挺多学生好评,这是蛮有成就感的一件事,准备花点时间根据当时的一些备课内容整理出一系列文章出来,希望能给更多人带来帮助,这是系列文章的第一篇 注:科普文章一篇,大牛绕道 索引是做什么的? 索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行.不使用索引,MySQL必须从第1条记录开始然后读完整个表直到找出相关的行.表越大,花费的时间越多.如果表中查询的列有一个索引,MySQL能快速到达一个位置去搜寻到数据文件的中间,没有必要看所有数据. 大多数MySQL索引(PR

我以为我对Mysql索引很了解,直到我遇到了阿里的面试官(转)

本文来自一位不愿意透露姓名的粉丝投稿 相信很多人对于MySQL的索引都不陌生,索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构. 因为索引是MySQL中比较重点的知识,相信很多人都有一定的了解,尤其是在面试中出现的频率特别高.楼主自认为自己对MySQL的索引相关知识有很多了解,而且因为最近在找工作面试,所以单独复习了很多关于索引的知识. 但是,我还是图样图森破,直到我被阿里的面试官虐过之后我才知道,自己在索引方面的知识,只是个小学生水平. 以下,是我总结的一次阿里面试中关于索引有关的问题

MySQL索引基本应用[转]

原文地址:http://www.php100.com/html/webkaifa/database/Mysql/2010/0409/4279.html 索引是快速搜索的关键.MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的.下面介绍几种常见的MySQL索引类型. 在数据库表中,对字段建立索引可以大大提高查询速度.假如我们创建了一个 mytable表: CREATE TABLE mytable(   ID INT NOT NULL,    username VARCHAR(16) NOT N