mysql索引怎么选 mysql索引原理
mysql为啥建选不了普通索引
mysql数据库索引是一种能够让mysql数据查询更加快速的数据结构,我们在新建数据库的时候,如果设置了某个字段的Primary key主键,那么数据库会默认为我们的主键字段创建一个唯一索引(Unique Index)的东西,所以你就不需要再为此字段创建mysql数据库索引了,当然了,如果你想设置别的字段索引,那么就要额外加入该字段的数据库索引了。
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一:Mysql数据库索引的创建
1)如何为我们的mysql数据库添加索引呢?很简单,请看下面的创建mysql普通索引格式:
CREATE INDEX [index name] ON [table name]([column name]);
参数说明:NameDescription
index name索引名称.
table name需要添加索引的表名称.
column name需要添加索引的列名称.
例如我们要创建一个索引,就可以使用如下的mysql命令运行即可:CREATE INDEX myindex ON mytable(aut_id);
2)唯一索引的创建,和mysql普通索引差不多,只需要在INDEX关键词前面加入UNIQUE关键词即可,mysql命令如下:CREATE UNIQUE INDEX myindex ON mytable(aut_id);
我们也可以使用USING BTREE关键字,B-tree算法减少定位记录时所经历的中间过程,从而加快存取速度,mysql命令如下:CREATE UNIQUE INDEX myindex ON mytable(aut_id) USING BTREE;
二:查看mysql数据库索引
我们可以使用以下命令查询刚刚新建的mysql数据库索引,“from mytable”代表查询该数据库表里面有哪些索引,mysql命令如下:show index from mytable;
创建成功之后,会在“key_name”字段中显示刚刚创建的数据库索引名称,如图所示:
三:删除mysql数据库索引
我们也可以使用mysql命令删除某张表的索引,命令如下:drop index english on mytable
四:查询sql语句是否使用了mysql索引
我们上面常见好mysql数据库索引之后,如果想要知道我们在执行sql语句时是否使用了数据库索引,就要在sql语句前面加入“EXPLAIN”关键词,命令如下所示:EXPLAIN SELECT * FROM `allword` where english='America';
如果使用到了我们创建的字段索引,就会看到如图所示的字段都不会是NULL空值,如下:
在有些情况下mysql索引会失效,也就是在执行到sql语句时没有使用到我们创建的数据库表字段索引,可能有以下这些情况:
1:使用了OR关键字查询
2:或者LOWER(),UPPER()函数,
3:还有一种就是使用了LIKE关键字查询,像(like '%XX'或者like '%XX%')这样的语句,但是像(like 'XX%')这种情况的mysql表索引是不会失效的。
MySql索引之哪些情况适合创建索引
说明:不要以为唯一索引影响了 insert 速度,这个速度损耗可以忽略,但提高查找速度是明显的。
某个字段在SELECT语句的 WHERE 条件中经常被使用到,那么就需要给这个字段创建索引了。尤其是在
数据量大的情况下,创建普通索引就可以大幅提升数据查询的效率。
比如student_info数据表(含100万条数据),假设我们想要查询 student_id=123110 的用户信息。
索引就是让数据按照某种顺序进行存储或检索,因此当我们使用 GROUP BY 对数据进行分组查询,或者
使用 ORDER BY 对数据进行排序的时候,就需要 对分组或者排序的字段进行索引 。如果待排序的列有多
个,那么可以在这些列上建立 组合索引 。
对数据按照某个条件进行查询后再进行 UPDATE 或 DELETE 的操作,如果对 WHERE 字段创建了索引,就
能大幅提升效率。原理是因为我们需要先根据 WHERE 条件列检索出来这条记录,然后再对它进行更新或
删除。如果进行更新的时候,更新的字段是非索引字段,提升的效率会更明显,这是因为非索引字段更
新不需要对索引进行维护。
有时候我们需要对某个字段进行去重,使用 DISTINCT,那么对这个字段创建索引,也会提升查询效率。
比如,我们想要查询课程表中不同的 student_id 都有哪些,如果我们没有对 student_id 创建索引,执行
SQL 语句:
运行结果(600637 条记录,运行时间 0.683s ):
如果我们对 student_id 创建索引,再执行 SQL 语句:
运行结果(600637 条记录,运行时间 0.010s ):
你能看到 SQL 查询效率有了提升,同时显示出来的 student_id 还是按照 递增的顺序 进行展示的。这是因
为索引会对数据按照某种顺序进行排序,所以在去重的时候也会快很多。
首先, 连接表的数量尽量不要超过 3 张 ,因为每增加一张表就相当于增加了一次嵌套的循环,数量级增
长会非常快,严重影响查询的效率。
其次, 对 WHERE 条件创建索引 ,因为 WHERE 才是对数据条件的过滤。如果在数据量非常大的情况下,
没有 WHERE 条件过滤是非常可怕的。
最后, 对用于连接的字段创建索引 ,并且该字段在多张表中的 类型必须一致 。比如 course_id 在
student_info 表和 course 表中都为 int(11) 类型,而不能一个为 int 另一个为 varchar 类型。
举个例子,如果我们只对 student_id 创建索引,执行 SQL 语句:
运行结果(1 条数据,运行时间 0.189s ):
这里我们对 name 创建索引,再执行上面的 SQL 语句,运行时间为 0.002s 。
创建一张商户表,因为地址字段比较长,在地址字段上建立前缀索引
问题是,截取多少呢?截取得多了,达不到节省索引存储空间的目的;截取得少了,重复内容太多,字
段的散列度(选择性)会降低。 怎么计算不同的长度的选择性呢?
先看一下字段在全部数据中的选择度:
通过不同长度去计算,与全表的选择性对比:
公式:
例如:
引申另一个问题:索引列前缀对排序的影响
拓展:Alibaba《Java开发手册》
【 强制 】在 varchar 字段上建立索引时,必须指定索引长度,没必要对全字段建立索引,根据实际文本
区分度决定索引长度。
说明:索引的长度与区分度是一对矛盾体,一般对字符串类型数据,长度为 20 的索引,区分度会 高达
90% 以上 ,可以使用 count(distinct left(列名, 索引长度))/count(*)的区分度来确定。
这样也可以较少的建立一些索引。同时,由于"最左前缀原则",可以增加联合索引的使用率。
结论:在数据表中的数据行数比较少的情况下,比如不到 1000 行,是不需要创建索引的。
举例1:要在 100 万行数据中查找其中的 50 万行(比如性别为男的数据),一旦创建了索引,你需要先
访问 50 万次索引,然后再访问 50 万次数据表,这样加起来的开销比不使用索引可能还要大。
举例2:假设有一个学生表,学生总数为 100 万人,男性只有 10 个人,也就是占总人口的 10 万分之 1。
学生表 student_gender 结构如下。其中数据表中的 student_gender 字段取值为 0 或 1,0 代表女性,1 代
表男性。
如果我们要筛选出这个学生表中的男性,可以使用:
运行结果(10 条数据,运行时间 0.696s ):
结论:当数据重复度大,比如 高于 10% 的时候,也不需要对这个字段使用索引。
例如身份证、UUID(在索引比较时需要转为ASCII,并且插入时可能造成页分裂)、MD5、HASH、无序长字
符串等。
① 冗余索引
举例:建表语句如下
我们知道,通过 idx_name_birthday_phone_number 索引就可以对 name 列进行快速搜索,再创建一
个专门针对 name 列的索引就算是一个 冗余索引 ,维护这个索引只会增加维护的成本,并不会对搜索有
什么好处。
② 重复索引
另一种情况,我们可能会对某个列 重复建立索引 ,比方说这样:
我们看到,col1 既是主键、又给它定义为一个唯一索引,还给它定义了一个普通索引,可是主键本身就
会生成聚簇索引,所以定义的唯一索引和普通索引是重复的,这种情况要避免。
欢迎共同进步:
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Mysql索引
建立索引,要使用离散度(选择度)更高的字段。
我们先来看一个重要的属性列的 离散度,
count(distinct(column_name)) : count(*) -- 列的全部不同值个数:所有数据行行数
数据行数相同的情况下,分子越大,列的离散度就越高。简单来说,如果列的重复值越多,离散度就越低,重复值越少,离散度就越高。
当字段值比较长的时候,建立索引会消耗很多的空间,搜索起来也会很慢。我们可以通过截取字段的前面一部分内容建立索引,这个就叫前缀索引。
创建一张商户表,因为地址字段比较长,在地址字段上建立前缀索引
create table shop(address varchar(120) not null);
alter table shop add key(address(12)); // 截取12个字符作为前缀索引是最优的吗?
问题是,截取多少呢?截取得多了,达不到节省索引存储空间的目的,截取得少了,重复内容太多,字段的散列度(选择性)会降低。怎么计算不同的长度的选择性呢?
先看一下字段在全部数据中的选择度计算公式:
select count(distinct address) / count(*) from shop;
select count(distinct left(address, n)) / count(*) as subn from shop;
count(distinct left(address,n)) / count(*) 的结果是会随着 n 的变大而变大。举个例子,现在有两个address(东大街长兴小区,东大街福乐小区),那么 distinct(address,2) distinct(address,3)
==所以,截取的长度越长就会越接近字段在全部数据中的选择度
==所以,我们要权衡索引大小和查询速度。
举个例子,通过不同长度去计算,与全表的选择性对比:
SELECT COUNT(DISTINCT(address))/COUNT(*) sub, -- 字段在全部数据中的选择度
COUNT(DISTINCT(LEFT(address,5)))/COUNT(*) sub5, -- 截取前5个字符的选择度
COUNT(DISTINCT(LEFT(address,7)))/COUNT(*) sub7,
COUNT(DISTINCT(LEFT(address,9)))/COUNT(*) sub9,
COUNT(DISTINCT(LEFT(address,10)))/COUNT(*) sub10, -- 截取前10个字符的选择度
COUNT(DISTINCT(LEFT(address,11)))/COUNT(*) sub11,
COUNT(DISTINCT(LEFT(address,12)))/COUNT(*) sub12,
COUNT(DISTINCT(LEFT(address,13)))/COUNT(*) sub13,
COUNT(DISTINCT(LEFT(address,15)))/COUNT(*) sub15
FROM shop;
+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+
| sub | sub5 | sub7 | sub9 | sub10 | sub11 | sub12 | sub13 | sub15 |
+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+
| 0.9993 | 0.0225 | 0.4663 | 0.8618 | 0.9734 | 0.9914 | 0.9943 | 0.9943 | 0.9958 |
+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+
可以看到在截取 11 个字段时 sub11(0.9993) 就已经很接近字段在全部数据中的选择度 sub(0.9958)了,而且长度也相较后面更短一些, 综合考虑比较合适。
ALTER TABLE shop ADD KEY (address(11));
1.索引的个数不要过多(浪费空间,更新变慢)
2.在用于 where 判断 order 排序和 join 的(on)字段上创建索引
3.区分度低的字段,例如性别,不要建索引(离散度太低,导致扫描行数过多)
4.更新频繁的值,不要作为主键或者索引(页分裂)
5.不建议用无序的值作为索引,例如身份证、UUID(在索引比较时需要转为ASCII,并且插入时可能造成页分裂)
6.若在多个字段都要创建索引的情况下,联合索引优于单值索引
7.联合索引把散列性高(区分度高)的值放在前面
索引类型 mysql 用哪个好
MySQL索引类型包括:
一、普通索引
这是最基本的索引,它没有任何限制。有以下几种创建方式:
1.创建索引
代码如下:
CREATE INDEX indexName ON mytable(username(length));
如果是CHAR,VARCHAR类型,length可以小于字段实际长度;如果是BLOB和TEXT类型,必须指定 length,下同。
2.修改表结构
代码如下:
ALTER mytable ADD INDEX [indexName] ON (username(length)) -- 创建表的时候直接指定。
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, INDEX [indexName] (username(length)) );
-- 删除索引的语法:
DROP INDEX [indexName] ON mytable;
二、唯一索引
它与前面的普通索引类似,不同的就是:索引列的值必须唯一,但允许有空值。如果是组合索引,则列值的组合必须唯一。它有以下几种创建方式:
代码如下:
CREATE UNIQUE INDEX indexName ON mytable(username(length))
-- 修改表结构
ALTER mytable ADD UNIQUE [indexName] ON (username(length))
-- 创建表的时候直接指定
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, UNIQUE [indexName] (username(length)) );
三、主键索引
它是一种特殊的唯一索引,不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引:
代码如下:
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, PRIMARY KEY(ID) );
当然也可以用 ALTER 命令。记住:一个表只能有一个主键。
四、组合索引
为了形象地对比单列索引和组合索引,为表添加多个字段:
代码如下:
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, city VARCHAR(50) NOT NULL, age INT NOT NULL );
为了进一步榨取MySQL的效率,就要考虑建立组合索引。
本文题目:mysql索引怎么选 mysql索引原理
网站链接:http://scjbc.cn/article/ddeodgo.html