mysql索引学习教程_MySQL
在mysql 中,索引可以分为两种类型 hash索引和 btree索引。
什么情况下可以用到B树索引?
1.全值匹配索引
比如:
orderID="123”
2.匹配最左前缀索引查询
比如:在userid 和 date字段上创建联合索引。
那么如果输入 userId作为条件,那么这个userid可以使用到索引,如果直接输入 date作为条件,那么将不能使用到索引。
3.匹配列前缀查询
比如: order_sn like ‘134%' 这样可以使用到索引。
4.匹配范围值查询
createTime>'2015-01-09' and createTime
5.精确匹配左前列并范围匹配另外一列
比如:
userId=1 and createTime>'2016-9-18'
6.只访问索引的查询,称为覆盖索引,及索引包括查询列的数据。
BTREE索引的限制
1.如果不是按照索引的最左列开始查找,则无法使用索引。
比如创建联合索引:
orderId ,createTime 字段创建联合索引,如果只是输入 createTIme的条件,没有orderid的条件,那么将不能使用此索引。
2.使用索引时不能跳过索引的列。
三列:
日期,姓名,电话 组成列和索引,如果查询时 只输入 日期 和电话,那么只能使用日期作为索引进行过滤。
3.NOT IN 和 操作无法使用索引。
4.如果查询中有某个列的范围查询,则其右边所有列都无法使用索引。
hash 索引的特点
hash索引是基于hash表实现的,只有查询条件精确匹配hash 索引中的所有列时,才能使用hash索引。只能是等值查询。
对于hash索引中的所有列,存储引擎都会为每一行计算一个hash码,hash索引中存储的就是hash码。
限制:
1.必须两次读取,先读取hash 找到对应的行,再读取对应的行数据。
2.hash索引无法用于排序。
3.只支持精确查找,不支持部分索引查找,也不支持范围查找。
hash冲突:
hash 索引不能使用于选择性很差的字段,而要用在比如 选择性强的列上创建hash索引。
比如:不要在性别字段上创建hash索引。
为什么要使用索引?
1.索引大大减少存储引擎需要扫描的数据量。索引小于数据大小。
2.索引可以帮助我们进行排序以避免使用临时表。索引是有顺序的。
3.索引可以把随机的I/0 变为 顺序的IO
索引是不是越多越好?
1.索引会增加写操作的成本
2.太多的索引会增加查询优化器和选择时间。
建立索引的策略
1.索引列上不能使用表达式或函数
比如:select * from product where to_days(out_date) –to_days(current_date)
改成:
select* from product where out_date
2.索引大小不能超过一定值。
inodb 索引列 大小为 200个长度。
3.前缀和索引列的选择性。
create index idx_NAME on table (account);
4.联合索引
如何选择索引列的顺序。
1.经常会被索引的列。
2.选择性高的里的列的优先。
3.对小的列创建索引。

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Situations courantes : 1. Utiliser des fonctions ou des opérations ; 2. Conversion de type implicite ; 3. Utiliser différent de (!= ou <>) ; 4. Utiliser l'opérateur LIKE et commencer par un caractère générique ; Valeur : 7. Faible sélectivité de l'indice ; 8. Principe du préfixe le plus à gauche de l'indice composite ; 9. Décision de l'optimiseur ;

Les index MySQL échoueront lors d'une requête sans utilisation de colonnes d'index, de types de données incompatibles, d'une utilisation inappropriée des index de préfixe, de l'utilisation de fonctions ou d'expressions pour les requêtes, d'un ordre incorrect des colonnes d'index, de mises à jour fréquentes des données et d'un trop grand ou trop peu d'index. 1. N'utilisez pas de colonnes d'index pour les requêtes. Afin d'éviter cette situation, vous devez utiliser des colonnes d'index appropriées dans la requête. 2. Les types de données ne correspondent pas. Lors de la conception de la structure de la table, vous devez vous assurer que les colonnes d'index correspondent. types de données de la requête ; 3. , Utilisation inappropriée de l'index de préfixe, vous pouvez utiliser l'index de préfixe.

La numérisation complète de la table peut être plus rapide dans MySQL que l'utilisation d'index. Les cas spécifiques comprennent: 1) le volume de données est petit; 2) Lorsque la requête renvoie une grande quantité de données; 3) Lorsque la colonne d'index n'est pas très sélective; 4) Lorsque la requête complexe. En analysant les plans de requête, en optimisant les index, en évitant le sur-index et en maintenant régulièrement des tables, vous pouvez faire les meilleurs choix dans les applications pratiques.

Les index MySQL sont divisés dans les types suivants : 1. Index ordinaire : correspond à la valeur, à la plage ou au préfixe ; 2. Index unique : garantit que la valeur est unique 3. Index de clé primaire : index unique de la colonne de clé primaire ; index clé : pointe vers la clé primaire d'une autre table ; 5. Index en texte intégral : recherche en texte intégral ; 6. Index de hachage : recherche par correspondance égale 7. Index spatial : recherche géospatiale 8. Index composite : recherche basée sur plusieurs ; Colonnes.

Principe de l'indexation MySQL le plus à gauche et exemples de code Dans MySQL, l'indexation est l'un des moyens importants pour améliorer l'efficacité des requêtes. Parmi eux, le principe de l'index le plus à gauche est un principe important que nous devons suivre lors de l'utilisation des index pour optimiser les requêtes. Cet article présentera le principe du principe le plus à gauche de l'index MySQL et donnera quelques exemples de code spécifiques. 1. Principe du principe de l'index le plus à gauche Le principe de l'index le plus à gauche signifie que dans un index, si la condition de requête est composée de plusieurs colonnes, alors seule la requête basée sur la colonne la plus à gauche de l'index peut satisfaire pleinement les conditions de requête.

MySQL prend en charge quatre types d'index: B-Tree, hachage, texte intégral et spatial. 1. L'indice de tree B est adapté à la recherche de valeur égale, à la requête de plage et au tri. 2. L'indice de hachage convient aux recherches de valeur égale, mais ne prend pas en charge la requête et le tri des plages. 3. L'index de texte complet est utilisé pour la recherche en texte intégral et convient pour le traitement de grandes quantités de données de texte. 4. L'indice spatial est utilisé pour la requête de données géospatiaux et convient aux applications SIG.

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