mysql 码农笔记之索引的使用
- 索引是创建在表上的,对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构,其作用主要在于提高查询的速度,降低数据库系统的性能开销
- 通过索引,查询数据不必读完记录的全部信息进行匹配,而是只查询索引列
- 索引相当于字典中的音序表,要查询某字时可以在音序表中找到,然后直接跳转到那一音序所在位置,而不必从字典第一页开始翻,逐字匹配
- 索引虽能提高查询速度,但在插入记录时会按照索引进行排序,因此降低了插入速度,最好的操作方式是先删除索引,插入大量记录后再创建索引
索引分类
1.普通索引:不附加任何限制条件,可创建在任何数据类型中
2.唯一性索引:使用unique参数可以设置索引为唯一性索引,在创建索引时,限制该索引的值必须唯一,主键就是一种唯一性索引
3.全文索引:使用fulltext参数可以设置索引为全文索引。全文索引只能创建在char、varchar或text类型的字段上。查询数据量较大的字符串类型字段时,效果明显。但只有MyISAM存储引擎支持全文检索
4.单列索引:在表中单个字段上创建的索引,单列索引可以是任何类型,只要保证索引只对应一个一个字段
5.多列索引:在表中多个字段上创建的索引,该索引指向创建时对应的多个字段
6.空间索引:使用spatial参数可以设置索引为空间索引,空间索引只能建立在空间数据类型上比如geometry,并且不能为空,目前只有MyISAM存储引擎支持
(1)在创建表时创建索引
创建普通索引
<code class="language-sql">mysql> create table index1( -> id int, -> name varchar(20), -> sex boolean, -> index(id) -> ); Query OK, 0 rows affected (0.11 sec)</code>
此处在id字段上创建索引,show create table可查看
创建唯一性索引
<code class="language-sql">mysql> create table index2( -> id int unique, -> name varchar(20), -> unique index index2_id(id ASC) -> ); Query OK, 0 rows affected (0.12 sec)</code>
此处使用id字段创建了一个名为index2_id的索引
这里的id字段可以不设置唯一性约束,但这样一来索引就没有作用
创建全文索引
<code class="language-sql">mysql> create table index3( -> id int, -> info varchar(20), -> fulltext index index3_info(info) -> )engine=MyISAM; Query OK, 0 rows affected (0.07 sec)</code>
要注意创建全文索引时只能使用MyISAM存储引擎
创建单列索引
<code class="language-sql">mysql> create table index4( -> id int, -> subject varchar(30), -> index index4_st(subject(10)) -> ); Query OK, 0 rows affected (0.12 sec)</code>
此处subject字段长度是30,而索引长度则是10
这么做的目的在于提高查询速度,对于字符型的数据不用查询全部信息
创建多列索引
<code class="language-sql">mysql> create table index5( -> id int, -> name varchar(20), -> sex char(4), -> index index5_ns(name,sex) -> ); Query OK, 0 rows affected (0.10 sec)</code>
可以看出,这里使用了name字段和sex字段创建索引列
创建空间索引
<code class="language-sql">mysql> create table index6( -> id int, -> space geometry not null, -> spatial index index6_sp(space) -> )engine=MyISAM; Query OK, 0 rows affected (0.07 sec)</code>
这里需要注意空间space字段不能为空,还有存储引擎
(2)在已经存在的表上创建索引
创建普通索引
<code class="language-sql">mysql> create index index7_id on example0(id); Query OK, 0 rows affected (0.07 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0</code>
这里在现有表的id字段上创建了一条名为index7_id的索引
创建唯一性索引
<code class="language-sql">mysql> create unique index index8_id on example1(course_id); Query OK, 0 rows affected (0.16 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0</code>
此处只需要在index关键字前面加上unique即可
至于表中的course_id字段,最要也设置唯一性约束条件
创建全文索引
<code class="language-sql">mysql> create fulltext index index9_info on example2(info); Query OK, 0 rows affected (0.07 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0</code>
fulltext关键字用来设置全文引擎,此处的表必须是MyISAM存储引擎
创建单列索引
<code class="language-sql">mysql> create index index10_addr on example3(address(4)); Query OK, 0 rows affected (0.16 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0</code>
此表中address字段的长度是20,这里只查询4字节,不需要全部查询
创建多列索引
<code class="language-sql">mysql> create index index11_na on example4(name,address); Query OK, 0 rows affected (0.16 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0</code>
索引创建好之后,查询中必须有name字段才能使用
创建空间索引
<code class="language-sql">mysql> create spatial index index12_line on example5(space); Query OK, 0 rows affected (0.07 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0</code>
这里需要注意存储引擎是MyISAM,还有空间数据类型
(3)用alter table语句来创建索引
创建普通索引
<code class="language-sql">mysql> alter table example6 add index index13_n(name(20)); Query OK, 0 rows affected (0.16 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0</code>
创建唯一性索引
<code class="language-sql">mysql> alter table example8 add fulltext index index15_info(info); Query OK, 0 rows affected (0.08 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0</code>
创建单列索引
<code class="language-sql">mysql> alter table example9 add index index16_addr(address(4)); Query OK, 0 rows affected (0.16 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0</code>
创建多列索引
<code class="language-sql">mysql> alter table example10 add index index17_in(id,name); Query OK, 0 rows affected (0.16 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0</code>
创建空间索引
<code class="language-sql">mysql> alter table example11 add spatial index index18_space(space); Query OK, 0 rows affected (0.06 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0</code>
到此,三种操作方式,每种索引类别的建立就都列举了
对于索引,重要的是理解索引的概念,明白索引的种类
更多的是自己的使用经验
最后来看看索引的删除
(4)删除索引
<code class="language-sql">mysql> drop index index18_space on example11; Query OK, 0 rows affected (0.08 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0</code>
这里是刚刚创建的一条索引
其中index18_space是索引名,example11是表名

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기본 키는 데이터베이스의 각 행을 고유하게 식별하는 키 속성이기 때문에 MySQL 기본 키는 비어있을 수 없습니다. 기본 키가 비어 있으면 레코드를 고유하게 식별 할 수 없으므로 데이터 혼동으로 이어질 수 있습니다. 자체 점수 정수 열 또는 UUID를 기본 키로 사용하는 경우 효율성 및 우주 점유와 같은 요소를 고려하고 적절한 솔루션을 선택해야합니다.

MySQL은 JSON 데이터를 반환 할 수 있습니다. json_extract 함수는 필드 값을 추출합니다. 복잡한 쿼리의 경우 where 절을 사용하여 JSON 데이터를 필터링하지만 성능 영향에주의하십시오. JSON에 대한 MySQL의 지원은 지속적으로 증가하고 있으며 최신 버전 및 기능에주의를 기울이는 것이 좋습니다.

MySQL은 Android에서 직접 실행할 수는 없지만 다음 방법을 사용하여 간접적으로 구현할 수 있습니다. Android 시스템에 구축 된 Lightweight Database SQLite를 사용하여 별도의 서버가 필요하지 않으며 모바일 장치 애플리케이션에 매우 적합한 작은 리소스 사용량이 있습니다. MySQL 서버에 원격으로 연결하고 데이터 읽기 및 쓰기를 위해 네트워크를 통해 원격 서버의 MySQL 데이터베이스에 연결하지만 강력한 네트워크 종속성, 보안 문제 및 서버 비용과 같은 단점이 있습니다.

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MySQL은 여러 동시 연결을 처리하고 멀티 스레딩/다중 프로세싱을 사용하여 각 클라이언트 요청에 독립적 인 실행 환경을 할당하여 방해받지 않도록 할 수 있습니다. 그러나 동시 연결 수는 시스템 리소스, MySQL 구성, 쿼리 성능, 스토리지 엔진 및 네트워크 환경의 영향을받습니다. 최적화에는 코드 레벨 (효율적인 SQL), 구성 레벨 (Max_Connections 조정), 하드웨어 수준 (서버 구성 개선)과 같은 많은 요소를 고려해야합니다.

MySQL에는 무료 커뮤니티 버전과 유료 엔터프라이즈 버전이 있습니다. 커뮤니티 버전은 무료로 사용 및 수정할 수 있지만 지원은 제한되어 있으며 안정성이 낮은 응용 프로그램에 적합하며 기술 기능이 강합니다. Enterprise Edition은 안정적이고 신뢰할 수있는 고성능 데이터베이스가 필요하고 지원 비용을 기꺼이 지불하는 응용 프로그램에 대한 포괄적 인 상업적 지원을 제공합니다. 버전을 선택할 때 고려 된 요소에는 응용 프로그램 중요도, 예산 책정 및 기술 기술이 포함됩니다. 완벽한 옵션은없고 가장 적합한 옵션 만 있으므로 특정 상황에 따라 신중하게 선택해야합니다.

MySQL 데이터베이스 성능 최적화 안내서 리소스 집약적 응용 프로그램에서 MySQL 데이터베이스는 중요한 역할을 수행하며 대규모 트랜잭션 관리를 담당합니다. 그러나 응용 프로그램 규모가 확장됨에 따라 데이터베이스 성능 병목 현상은 종종 제약이됩니다. 이 기사는 일련의 효과적인 MySQL 성능 최적화 전략을 탐색하여 응용 프로그램이 고 부하에서 효율적이고 반응이 유지되도록합니다. 실제 사례를 결합하여 인덱싱, 쿼리 최적화, 데이터베이스 설계 및 캐싱과 같은 심층적 인 주요 기술을 설명합니다. 1. 데이터베이스 아키텍처 설계 및 최적화 된 데이터베이스 아키텍처는 MySQL 성능 최적화의 초석입니다. 몇 가지 핵심 원칙은 다음과 같습니다. 올바른 데이터 유형을 선택하고 요구 사항을 충족하는 가장 작은 데이터 유형을 선택하면 저장 공간을 절약 할 수있을뿐만 아니라 데이터 처리 속도를 향상시킬 수 있습니다.
