MySQL 索引及查询优化
索引的类型 : Oslash; 普通索引 这是最基本的索引类型,没唯一性之类的限制。 Oslash; 唯一性索引 和普通索引基本相同,但
索引的类型 :
Ø 普通索引 这是最基本的索引类型,没唯一性之类的限制。
Ø 唯一性索引 和普通索引基本相同,但所有的索引列值保持唯一性。
Ø 主键索引 主键是一种唯一索引,但必须指定为”PRIMARY KEY”。
Ø 全文索引 MYSQL从3.23.23开始支持全文索引和全文检索。在MYSQL中,全文索引的索引类型为FULLTEXT。全文索引可以在VARCHAR或者TEXT类型的列上创建。
大多数MySQL索引(PRIMARY KEY、UNIQUE、INDEX和FULLTEXT)使用B树中存储。
空间列类型的索引使用R-树,MEMORY表支持hash索引。
单列索引和多列索引(复合索引):
索引可以是单列索引,也可以是多列索引。对相关的列使用索引是提高SELECT操作性能的最佳途径之一。
MySQL可以为多个列创建索引。一个索引可以包括15个列。对于某些列类型,可以索引列的左前缀,列的顺序非常重要。
多列索引可以视为包含通过连接索引列的值而创建的值的排序的数组。一般来说,即使是限制最严格的单列索引,它的限制能力也远远低于多列索引。
多列索引有一个特点,即最左前缀(Leftmost Prefixing)。假如有一个多列索引为key(firstname lastname age),当搜索条件是以下各种列的组合和顺序时,MySQL将使用该多列索引:
firstname,lastname,age
firstname,lastname
firstname
也就是说,相当于还建立了key(firstname lastname)和key(firstname)。
索引主要用于下面的操作:
Ø 快速找出匹配一个WHERE子句的行。
Ø 删除行。当执行联接时,从其它表检索行。
Ø 对具体有索引的列key_col找出MAX()或MIN()值。由预处理器进行优化,,检查是否对索引中在key_col之前发生所有关键字元素使用了WHERE key_part_# = constant。在这种情况下,MySQL为每个MIN()或MAX()表达式执行一次关键字查找,并用常数替换它。如果所有表达式替换为常量,查询立即返回。例如:
SELECT MIN(key2), MAX (key2) FROM tb WHERE key1=10;
Ø 如果对一个可用关键字的最左面的前缀进行了排序或分组(例如,ORDER BY key_part_1,key_part_2),排序或分组一个表。如果所有关键字元素后面有DESC,关键字以倒序被读取。
Ø 在一些情况中,可以对一个查询进行优化以便不用查询数据行即可以检索值。如果查询只使用来自某个表的数字型并且构成某些关键字的最左面前缀的列,为了更快,可以从索引树检索出值。
SELECT key_part3 FROM tb WHERE key_part1=1;
有时MySQL不使用索引,即使有可用的索引。一种情形是当优化器估计到使用索引将需要MySQL访问表中的大部分行时。(在这种情况下,表扫描可能会更快些)。然而,如果此类查询使用LIMIT只搜索部分行,MySQL则使用索引,因为它可以更快地找到几行并在结果中返回。例如:
合理的建立索引的建议:
(1) 越小的数据类型通常更好:越小的数据类型通常在磁盘、内存和CPU缓存中都需要更少的空间,处理起来更快。
(2) 简单的数据类型更好:整型数据比起字符,处理开销更小,因为字符串的比较更复杂。在MySQL中,应该用内置的日期和时间数据类型,而不是用字符串来存储时间;以及用整型数据类型存储IP地址。
(3) 尽量避免NULL:应该指定列为NOT NULL,除非你想存储NULL。在MySQL中,含有空值的列很难进行查询优化,因为它们使得索引、索引的统计信息以及比较运算更加复杂。你应该用0、一个特殊的值或者一个空串代替空值
这部分是关于索引和写SQL语句时应当注意的一些琐碎建议和注意点 :
1. 当结果集只有一行数据时使用LIMIT 1
2. 避免SELECT *,始终指定你需要的列
从表中读取越多的数据,查询会变得更慢。他增加了磁盘需要操作的时间,还是在数据库服务器与WEB服务器是独立分开的情况下。你将会经历非常漫长的网络延迟,仅仅是因为数据不必要的在服务器之间传输。
3. 使用连接(JOIN)来代替子查询(Sub-Queries)
连接(JOIN).. 之所以更有效率一些,是因为MySQL不需要在内存中创建临时表来完成这个逻辑上的需要两个步骤的查询工作。
4. 使用ENUM、CHAR 而不是VARCHAR,使用合理的字段属性长度
5. 尽可能的使用NOT NULL
6. 固定长度的表会更快
7. 拆分大的DELETE 或INSERT 语句
8. 查询的列越小越快
Where条件 :
在查询中,WHERE条件也是一个比较重要的因素,尽量少并且是合理的where条件是很重要的,尽量在多个条件的时候,把会提取尽量少数据量的条件放在前面,减少后一个where条件的查询时间。
有些where条件会导致索引无效:
Ø where子句的查询条件里有!=,MySQL将无法使用索引。
Ø where子句使用了Mysql函数的时候,索引将无效,比如:select * from tb where left(name, 4) = ‘xxx’
Ø 使用LIKE进行搜索匹配的时候,这样索引是有效的:select * from tbl1 where name like ‘xxx%’,而like ‘%xxx%’ 时索引无效
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일반적인 상황: 1. 함수 또는 연산 사용 2. 같지 않음(!= 또는 <>) 사용 4. 와일드카드로 시작 5. NULL 값 7. 낮은 인덱스 선택성 8. 복합 인덱스의 가장 왼쪽 접두사 원칙 9. FORCE INDEX 및 IGNORE INDEX.

인덱스 열을 사용하지 않고 쿼리하는 경우, 데이터 유형이 일치하지 않는 경우, 접두사 인덱스를 부적절하게 사용하는 경우, 쿼리에 함수나 표현식을 사용하는 경우, 인덱스 열의 잘못된 순서, 빈번한 데이터 업데이트, 인덱스가 너무 많거나 적은 경우에는 MySQL 인덱스가 실패합니다. 1. 이러한 상황을 방지하려면 쿼리에 인덱스 열을 사용하지 마십시오. 2. 테이블 구조를 설계할 때 인덱스 열이 일치하는지 확인해야 합니다. 3. 쿼리의 데이터 유형, 접두사 인덱스를 잘못 사용하면 접두사 인덱스를 사용할 수 있습니다.

MySQL 인덱스 가장 왼쪽 원리 원리 및 코드 예제 MySQL에서 인덱싱은 쿼리 효율성을 향상시키는 중요한 수단 중 하나입니다. 그 중 가장 왼쪽에 있는 인덱스 원칙은 인덱스를 사용하여 쿼리를 최적화할 때 따라야 할 중요한 원칙입니다. 이 기사에서는 MySQL 인덱스의 가장 왼쪽 원리를 소개하고 몇 가지 구체적인 코드 예제를 제공합니다. 1. 인덱스 최좌측 원칙의 원칙 인덱스 최좌측 원칙은 인덱스에서 쿼리 조건이 여러 열로 구성된 경우 인덱스의 가장 왼쪽 열을 기반으로 한 쿼리만이 쿼리 조건을 완전히 만족할 수 있다는 의미입니다.

MySQL 인덱스는 다음 유형으로 나뉩니다. 1. 일반 인덱스: 값, 범위 또는 접두사와 일치합니다. 2. 고유 인덱스: 값이 고유한지 확인합니다. 3. 기본 키 인덱스: 기본 키 열의 고유 인덱스입니다. 키 인덱스: 다른 테이블의 기본 키를 가리킴 5. 전체 텍스트 인덱스: 전체 텍스트 검색 6. 해시 인덱스: 동일 일치 검색 7. 공간 인덱스: 다중 기반 검색 열.

MySQL은 B-Tree, Hash, Full-Text 및 Spatial의 4 가지 인덱스 유형을 지원합니다. 1.B- 트리 색인은 동일한 값 검색, 범위 쿼리 및 정렬에 적합합니다. 2. 해시 인덱스는 동일한 값 검색에 적합하지만 범위 쿼리 및 정렬을 지원하지 않습니다. 3. 전체 텍스트 색인은 전체 텍스트 검색에 사용되며 다량의 텍스트 데이터를 처리하는 데 적합합니다. 4. 공간 지수는 지리 공간 데이터 쿼리에 사용되며 GIS 응용 프로그램에 적합합니다.

PHP 및 MySQL 인덱스의 데이터 업데이트 및 인덱스 유지 관리를 위한 성능 최적화 전략과 성능에 미치는 영향 요약: PHP 및 MySQL 개발에서 인덱스는 데이터베이스 쿼리 성능을 최적화하는 중요한 도구입니다. 이 기사에서는 인덱스의 기본 원칙과 사용법을 소개하고 인덱스가 데이터 업데이트 및 유지 관리에 미치는 성능 영향을 살펴봅니다. 동시에 이 문서에서는 개발자가 인덱스를 더 잘 이해하고 적용하는 데 도움이 되는 몇 가지 성능 최적화 전략과 특정 코드 예제도 제공합니다. 인덱스의 기본원리와 사용법 MySQL에서 인덱스는 특별한 숫자이다.

MySQL 인덱스를 합리적으로 사용하고 데이터베이스 성능을 최적화하는 방법은 무엇입니까? 기술학생이 꼭 알아야 할 디자인 프로토콜! 서론: 오늘날 인터넷 시대에는 데이터의 양이 계속해서 증가하고 있으며, 데이터베이스 성능 최적화는 매우 중요한 주제가 되었습니다. 가장 널리 사용되는 관계형 데이터베이스 중 하나인 MySQL의 합리적인 인덱스 사용은 데이터베이스 성능을 향상시키는 데 매우 중요합니다. 이 기사에서는 MySQL 인덱스를 합리적으로 사용하고 데이터베이스 성능을 최적화하는 방법을 소개하고 기술 학생을 위한 몇 가지 설계 규칙을 제공합니다. 1. 인덱스를 사용하는 이유는 무엇입니까? 인덱스는 다음을 사용하는 데이터 구조입니다.

전체 테이블 스캔은 MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 빠를 수 있습니다. 특정 사례는 다음과 같습니다. 1) 데이터 볼륨은 작습니다. 2) 쿼리가 많은 양의 데이터를 반환 할 때; 3) 인덱스 열이 매우 선택적이지 않은 경우; 4) 복잡한 쿼리시. 쿼리 계획을 분석하고 인덱스 최적화, 과도한 인덱스를 피하고 정기적으로 테이블을 유지 관리하면 실제 응용 프로그램에서 최상의 선택을 할 수 있습니다.
