mysql中索引使用一些优化方法与注意事项
本文章是从网上收集了大量的关于怎么用mysql中的索引来优化自己民的数据库吧,同时也介绍了索引列一些不能出现的情况等。
下边是在网上找到的一些资料,保留下来备用吧
1,创建索引
对于查询占主要的应用来说,索引显得尤为重要。很多时候性能问题很简单的就是因为我们忘了添加索引而造成的,或者说没有添加更为有效的索引导致。如果不加索引的话,那么查找任何哪怕只是一条特定的数据都会进行一次全表扫描,如果一张表的数据量很大而符合条件的结果又很少,那么不加索引会引起致命的性能下降。但是也不是什么情况都非得建索引不可,比如性别可能就只有两个值,建索引不仅没什么优势,还会影响到更新速度,这被称为过度索引。
2,复合索引
比如有一条语句是这样的:
代码如下 | 复制代码 |
* from users where area=’beijing’ and age=22; |
如果我们是在area和age上分别创建单个索引的话,由于查询每次只能使用一个索引,所以虽然这样已经相对不做索引时全表扫描提高了很多效率,但是如果在area、age两列上创建复合索引的话将带来更高的效率。如果我们创建了(area, age, salary)的复合索引,那么其实相当于创建了(area,age,salary)、(area,age)、(area)三个索引,这被称为最佳左前缀特性。因此我们在创建复合索引时应该将最常用作限制条件的列放在最左边,依次递减。
3,索引不会包含有NULL值的列
只要列中包含有NULL值都将不会被包含在索引中,复合索引中只要有一列含有NULL值,那么这一列对于此复合索引就是无效的。所以我们在设计时不要让字段的默认值为NULL。
4,使用短索引
对串列进行索引,如果可能应该指定一个前缀长度。例如,如果有一个CHAR(255)的 列,如果在前10 个或20 个字符内,多数值是惟一的,那么就不要对整个列进行索引。短索引不仅可以提高查询速度而且可以节省磁盘空间和I/O操作。
5,排序的索引问题
mysql查询只使用一个索引,因此如果where子句中已经使用了索引的话,那么order by中的列是不会使用索引的。因此数据库默认排序可以符合要求的情况下不要使用排序操作;尽量不要包含多个列的排序,如果需要最好给这些列创建复合索引。
6,like语句操作
一般情况下不鼓励使用like操作,如果非使用不可,如何使用也是一个问题。like “%aaa%” 不会使用索引而like “aaa%”可以使用索引。
7,不要在列上进行运算
代码如下 | 复制代码 |
select * from users where YEAR(adddate) |
将在每个行上进行运算,这将导致索引失效而进行全表扫描,因此我们可以改成
代码如下 | 复制代码 |
select * from users where adddate |
8,不使用NOT IN和操作
NOT IN和操作都不会使用索引将进行全表扫描。NOT IN可以NOT EXISTS代替,id3则可使用id>3 or id

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一般的な状況: 1. 関数または演算を使用する; 2. 暗黙的な型変換; 3. 等しくない (!= または <>) を使用する; 4. LIKE 演算子を使用し、ワイルドカードで始める; 5. OR 条件; 6. NULL値、7. 低いインデックス選択性、8. 複合インデックスの左端の接頭辞の原則、9. オプティマイザーの決定、10. FORCE INDEX および IGNORE INDEX。

MySQL の AVG 関数を最適化してパフォーマンスを向上させる方法 MySQL は、多くの強力な機能を備えた人気のあるリレーショナル データベース管理システムです。 AVG 関数は平均値の計算に広く使用されていますが、この関数はデータ セット全体を走査する必要があるため、大規模なデータの場合にはパフォーマンスの問題が発生します。この記事では、MySQL を通じて AVG 機能を最適化し、パフォーマンスを向上させる方法を詳しく紹介します。 1. インデックスの使用 インデックスは MySQL 最適化の最も重要な部分です。

MySQL インデックスは、インデックス カラムを使用せずにクエリを実行した場合、データ型が一致していない場合、プレフィックス インデックスが不適切に使用された場合、クエリに関数や式を使用した場合、インデックス カラムの順序が正しくない場合、データ更新が頻繁に行われる場合、インデックスが多すぎるか少なすぎる場合に失敗します。 1. クエリにはインデックス列を使用しないでください。この状況を回避するには、クエリで適切なインデックス列を使用する必要があります。2. データ型が一致しません。テーブル構造を設計するときは、インデックス列がクエリの構造と一致していることを確認する必要があります。クエリのデータ型; 3. 、プレフィックス インデックスの不適切な使用、プレフィックス インデックスを使用できます。

MySQL インデックスの左端の原則とコード例 MySQL では、インデックス作成はクエリ効率を向上させる重要な手段の 1 つです。その中でも、インデックスの左端の原則は、インデックスを使用してクエリを最適化するときに従う必要がある重要な原則です。この記事では、MySQL インデックスの左端の原則を紹介し、具体的なコード例をいくつか示します。 1. インデクス左端原則の原則 インデクス左端原則とは、インデクスにおいて問合せ条件が複数の列で構成される場合、問合せ条件を完全に満たすにはインデクスの左端の列のみを問合せできることを意味します。

MySQL インデックスは次のタイプに分類されます: 1. 通常のインデックス: 値、範囲、またはプレフィックスに一致します。 2. 固有のインデックス: 値が一意であることを確認します。 3. 主キー インデックス: 主キー列の一意のインデックス。キー インデックス: 別のテーブルの主キーを指します。 5. フルテキスト インデックス: 全文検索。 7. 空間インデックス: 地理空間検索。列。

MySQLは、Bツリー、ハッシュ、フルテキスト、および空間の4つのインデックスタイプをサポートしています。 1.B-Treeインデックスは、等しい値検索、範囲クエリ、ソートに適しています。 2。ハッシュインデックスは、等しい値検索に適していますが、範囲のクエリとソートをサポートしていません。 3.フルテキストインデックスは、フルテキスト検索に使用され、大量のテキストデータの処理に適しています。 4.空間インデックスは、地理空間データクエリに使用され、GISアプリケーションに適しています。

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PHP および MySQL インデックスのデータ更新とインデックス保守のためのパフォーマンス最適化戦略と、それらがパフォーマンスに与える影響 概要: PHP および MySQL の開発において、インデックスはデータベース クエリのパフォーマンスを最適化するための重要なツールです。この記事では、インデックスの基本原則と使用法を紹介し、データの更新とメンテナンスに対するインデックスのパフォーマンスへの影響を検討します。同時に、この記事では、開発者がインデックスをよりよく理解して適用できるように、いくつかのパフォーマンス最適化戦略と具体的なコード例も提供します。インデックスの基本原則と使用法 MySQL では、インデックスは特別な番号です。
