Jadual Kandungan
Pengenalan
Semak pengetahuan asas
Konsep teras atau analisis fungsi
Definisi dan fungsi indeks komposit dan indeks lajur tunggal
Bagaimana ia berfungsi
Contoh penggunaan
Penggunaan asas
Penggunaan lanjutan
Kesilapan biasa dan tip debugging
Pengoptimuman prestasi dan amalan terbaik
Rumah pangkalan data tutorial mysql Bilakah anda harus menggunakan indeks komposit berbanding indeks lajur tunggal?

Bilakah anda harus menggunakan indeks komposit berbanding indeks lajur tunggal?

Apr 11, 2025 am 12:06 AM
Pengoptimuman indeks Prestasi pangkalan data

Dalam pengoptimuman pangkalan data, strategi pengindeksan hendaklah dipilih mengikut keperluan pertanyaan: 1. Apabila pertanyaan melibatkan pelbagai lajur dan urutan syarat tetap, gunakan indeks komposit; 2. Apabila pertanyaan melibatkan pelbagai lajur tetapi urutan syarat tidak ditetapkan, gunakan pelbagai indeks lajur tunggal. Indeks komposit sesuai untuk mengoptimumkan pertanyaan berbilang lajur, manakala indeks lajur tunggal sesuai untuk pertanyaan tunggal lajur.

Bilakah anda harus menggunakan indeks komposit berbanding indeks lajur tunggal?

Pengenalan

Dalam pengoptimuman pangkalan data, pengindeksan adalah alat utama untuk meningkatkan prestasi pertanyaan, dan memilih strategi pengindeksan yang betul adalah keutamaan. Apa yang akan kita pelajari hari ini adalah dalam keadaan apa yang harus kita gunakan indeks komposit dan dalam keadaan apa kita harus menggunakan pelbagai indeks lajur tunggal. Melalui artikel ini, anda akan belajar bagaimana memilih strategi pengindeksan terbaik berdasarkan keperluan pertanyaan khusus dan memahami kelebihan dan kekurangan kedua -dua strategi pengindeksan ini.

Semak pengetahuan asas

Sebelum membincangkan indeks komposit dan indeks lajur tunggal, kita perlu memahami konsep asas indeks. Indeks adalah seperti direktori buku, yang dapat membantu pangkalan data dengan cepat mencari baris data tertentu, dengan itu meningkatkan kecekapan pertanyaan. Indeks lajur tunggal adalah indeks yang dibuat pada lajur tunggal, manakala indeks komposit adalah indeks yang dibuat pada pelbagai lajur.

Dalam perkembangan sebenar, kita sering menghadapi situasi di mana kita perlu menanyakan pelbagai lajur. Pada masa ini, kita perlu mempertimbangkan sama ada menggunakan indeks komposit atau indeks lajur tunggal.

Konsep teras atau analisis fungsi

Definisi dan fungsi indeks komposit dan indeks lajur tunggal

Indeks komposit, juga dikenali sebagai indeks bersama, adalah indeks yang dibuat berdasarkan pelbagai lajur. Fungsi utamanya adalah untuk mengoptimumkan operasi pertanyaan yang melibatkan pelbagai lajur. Sebagai contoh, jika anda sering perlu pertanyaan SELECT * FROM users WHERE last_name = 'Smith' AND first_name = 'John' , kemudian membuat indeks komposit pada last_name dan first_name dapat meningkatkan prestasi pertanyaan dengan ketara.

Indeks lajur tunggal adalah indeks yang dibuat pada lajur tunggal, sesuai untuk mengoptimumkan pertanyaan tunggal lajur. Sebagai contoh, SELECT * FROM users WHERE last_name = 'Smith' .

Berikut adalah contoh kod mudah yang menunjukkan cara membuat indeks lajur komposit dan tunggal di MySQL:

 - Buat indeks komposit Buat indeks idx_last_name_first_name pada pengguna (last_name, first_name);

- Buat indeks lajur tunggal Buat indeks idx_last_name pada pengguna (last_name);
Buat indeks idx_first_name pada pengguna (first_name);
Salin selepas log masuk

Bagaimana ia berfungsi

Prinsip kerja indeks komposit adalah untuk menggabungkan nilai -nilai pelbagai lajur untuk membentuk struktur data yang diperintahkan, supaya baris data yang memenuhi kriteria dapat diposisikan dengan cepat semasa pertanyaan. Kecekapan indeks komposit bergantung kepada urutan syarat pertanyaan. Jika urutan syarat pertanyaan adalah konsisten dengan urutan lajur indeks, kecekapan pertanyaan akan lebih tinggi.

Prinsip kerja pengindeksan lajur tunggal agak mudah. Ia hanya jenis dan mencari lajur tunggal, yang sesuai untuk mengoptimumkan pertanyaan lajur tunggal.

Apabila menggunakan indeks komposit, anda perlu memberi perhatian kepada prinsip awalan paling kiri indeks, iaitu keadaan pertanyaan mesti bermula dari lajur pertama indeks, jika tidak, indeks komposit tidak akan berkuatkuasa. Sebagai contoh, indeks komposit di atas idx_last_name_first_name tidak boleh digunakan semasa pertanyaan SELECT * FROM users WHERE first_name = 'John' .

Contoh penggunaan

Penggunaan asas

Dalam kebanyakan kes, penggunaan asas indeks komposit adalah untuk mengoptimumkan pertanyaan pelbagai lajur. Sebagai contoh, jika anda sering perlu menanyakan nama dan nama belakang pengguna, anda boleh menggunakan pertanyaan berikut:

 Pilih * dari pengguna di mana last_name = 'smith' dan first_name = 'John';
Salin selepas log masuk

Pertanyaan ini boleh menggunakan sepenuhnya indeks komposit idx_last_name_first_name untuk meningkatkan kecekapan pertanyaan.

Penggunaan lanjutan

Dalam sesetengah kes, indeks komposit boleh digunakan untuk mengatasi indeks, iaitu pertanyaan hanya memerlukan lajur dalam indeks, tanpa mengakses data dalam jadual. Contohnya:

 Pilih last_name, first_name dari pengguna di mana last_name = 'smith' dan first_name = 'John';
Salin selepas log masuk

Pertanyaan ini hanya perlu mengakses indeks idx_last_name_first_name , bukannya mengakses data dalam jadual, dengan itu meningkatkan lagi kecekapan pertanyaan.

Kesilapan biasa dan tip debugging

Apabila menggunakan indeks komposit, kesilapan biasa adalah mengabaikan prinsip awalan paling kiri. Sebagai contoh, jika anda membuat indeks komposit idx_last_name_first_name tetapi hanya gunakan first_name semasa pertanyaan, indeks komposit tidak akan berkuatkuasa. Penyelesaian masalah ini adalah untuk memastikan keadaan pertanyaan bermula dengan lajur pertama indeks, atau untuk membuat pelbagai indeks lajur tunggal jika perlu.

Pengoptimuman prestasi dan amalan terbaik

Apabila memilih indeks komposit atau pelbagai indeks lajur tunggal, ia perlu diputuskan berdasarkan keperluan pertanyaan khusus. Jika pertanyaan anda sering melibatkan pelbagai lajur dan urutan syarat pertanyaan adalah konsisten dengan urutan lajur yang diindeks, maka indeks kompaun akan menjadi pilihan yang lebih baik. Sebagai contoh, jika anda sering perlu menanyakan nama dan nama belakang pengguna, mewujudkan indeks komposit idx_last_name_first_name dapat meningkatkan kecekapan pertanyaan dengan ketara.

Walau bagaimanapun, jika pertanyaan anda melibatkan lebih banyak lajur dan urutan syarat pertanyaan tidak ditetapkan, pelbagai indeks lajur tunggal mungkin lebih sesuai. Sebagai contoh, jika anda perlu menanyakan pelbagai lajur nama, nama, umur, dan lain-lain pengguna, dan urutan syarat pertanyaan tidak ditetapkan, kemudian membuat pelbagai indeks kolumn tunggal idx_last_name , idx_first_name , idx_age , dan lain-lain boleh memberikan fleksibiliti yang lebih besar.

Dalam aplikasi praktikal, kos penyelenggaraan indeks perlu dipertimbangkan. Indeks komposit mahal untuk dikekalkan kerana setiap memasukkan, mengemas kini, atau memadam operasi memerlukan mengemas kini nilai pelbagai lajur. Kos penyelenggaraan indeks lajur tunggal lebih rendah kerana hanya nilai lajur tunggal yang perlu dikemas kini.

Secara umum, sama ada untuk memilih indeks komposit atau pelbagai indeks lajur tunggal perlu ditentukan berdasarkan keperluan pertanyaan dan kos penyelenggaraan tertentu. Dalam pembangunan sebenar, strategi pengindeksan terbaik dapat ditentukan dengan menganalisis log pertanyaan dan alat pemantauan prestasi.

Melalui kajian artikel ini, anda sepatutnya menguasai konsep asas dan kaedah penggunaan indeks komposit dan indeks lajur tunggal, dan dapat memilih strategi pengindeksan terbaik berdasarkan keperluan pertanyaan tertentu. Saya harap pengetahuan ini dapat membantu anda mencapai hasil yang lebih baik dalam pengoptimuman pangkalan data.

Atas ialah kandungan terperinci Bilakah anda harus menggunakan indeks komposit berbanding indeks lajur tunggal?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25: Cara Membuka Segala -galanya Di Myrise
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Bagaimana untuk mengoptimumkan prestasi pangkalan data MySQL? Bagaimana untuk mengoptimumkan prestasi pangkalan data MySQL? Sep 11, 2023 pm 06:10 PM

Bagaimana untuk mengoptimumkan prestasi pangkalan data MySQL? Dalam era maklumat moden, data telah menjadi aset penting untuk perniagaan dan organisasi. Sebagai salah satu sistem pengurusan pangkalan data hubungan yang paling biasa digunakan, MySQL digunakan secara meluas dalam semua lapisan masyarakat. Walau bagaimanapun, apabila jumlah data meningkat dan beban meningkat, masalah prestasi pangkalan data MySQL secara beransur-ansur menjadi jelas. Untuk meningkatkan kestabilan dan kelajuan tindak balas sistem, adalah penting untuk mengoptimumkan prestasi pangkalan data MySQL. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa kaedah pengoptimuman prestasi pangkalan data MySQL biasa untuk membantu pembaca

Bagaimana untuk mengoptimumkan pertanyaan silang jadual dan pertanyaan silang pangkalan data dalam PHP dan MySQL melalui indeks? Bagaimana untuk mengoptimumkan pertanyaan silang jadual dan pertanyaan silang pangkalan data dalam PHP dan MySQL melalui indeks? Oct 15, 2023 am 09:57 AM

Bagaimana untuk mengoptimumkan pertanyaan silang jadual dan pertanyaan silang pangkalan data dalam PHP dan MySQL melalui indeks? Pengenalan: Dalam pembangunan aplikasi yang perlu memproses sejumlah besar data, pertanyaan silang jadual dan pertanyaan silang pangkalan data adalah keperluan yang tidak dapat dielakkan. Walau bagaimanapun, operasi ini sangat intensif sumber untuk prestasi pangkalan data dan boleh menyebabkan aplikasi menjadi perlahan atau malah ranap. Artikel ini akan memperkenalkan cara mengoptimumkan pertanyaan silang jadual dan pertanyaan silang pangkalan data dalam PHP dan MySQL melalui indeks, dengan itu meningkatkan prestasi aplikasi. 1. Menggunakan indeks Indeks ialah struktur data dalam pangkalan data

Isu prestasi pangkalan data Linux dan kaedah pengoptimuman Isu prestasi pangkalan data Linux dan kaedah pengoptimuman Jun 29, 2023 pm 11:12 PM

Masalah Prestasi Pangkalan Data Biasa dan Kaedah Pengoptimuman dalam Sistem Linux Pengenalan Dengan perkembangan pesat Internet, pangkalan data telah menjadi bahagian yang amat diperlukan dalam pelbagai perusahaan dan organisasi. Walau bagaimanapun, dalam proses menggunakan pangkalan data, kami sering menghadapi masalah prestasi, yang membawa masalah kepada kestabilan aplikasi dan pengalaman pengguna. Artikel ini akan memperkenalkan masalah prestasi pangkalan data biasa dalam sistem Linux dan menyediakan beberapa kaedah pengoptimuman untuk menyelesaikan masalah ini. 1. Masalah IO Input dan output (IO) ialah penunjuk penting prestasi pangkalan data dan juga yang paling biasa

Bagaimana untuk meningkatkan kadar hit cache dan kecekapan pertanyaan pangkalan data PHP dan MySQL melalui indeks? Bagaimana untuk meningkatkan kadar hit cache dan kecekapan pertanyaan pangkalan data PHP dan MySQL melalui indeks? Oct 15, 2023 pm 01:15 PM

Bagaimana untuk meningkatkan kadar hit cache dan kecekapan pertanyaan pangkalan data PHP dan MySQL melalui indeks? Pengenalan: PHP dan MySQL adalah gabungan yang biasa digunakan semasa membangunkan laman web dan aplikasi. Walau bagaimanapun, untuk mengoptimumkan prestasi dan meningkatkan pengalaman pengguna, kami perlu menumpukan pada kecekapan pertanyaan pangkalan data dan kadar hit cache. Antaranya, pengindeksan adalah kunci untuk meningkatkan kelajuan pertanyaan dan kecekapan cache. Artikel ini akan memperkenalkan cara untuk meningkatkan kadar hit cache dan kecekapan pertanyaan pangkalan data PHP dan MySQL melalui pengindeksan, dan memberikan contoh kod khusus. 1. Kenapa guna

Bagaimana untuk mengoptimumkan kecekapan pengisihan data dan pengumpulan data dalam PHP dan MySQL melalui indeks? Bagaimana untuk mengoptimumkan kecekapan pengisihan data dan pengumpulan data dalam PHP dan MySQL melalui indeks? Oct 15, 2023 pm 04:00 PM

Bagaimana untuk mengoptimumkan kecekapan pengisihan data dan pengumpulan data dalam PHP dan MySQL melalui indeks? Dalam proses membangunkan aplikasi web, selalunya perlu mengisih dan mengumpulkan data. Untuk pengisihan data dan operasi pengumpulan data antara PHP dan MySQL, kami boleh mengoptimumkan kecekapannya melalui indeks. Indeks ialah struktur data yang digunakan untuk mempercepatkan pengambilan semula data. Ia mempercepatkan operasi pengisihan, pengumpulan dan carian pada data. Di bawah ini kami akan memperkenalkan cara mengoptimumkan pengisihan data dan pengumpulan data PHP dan MySQL melalui indeks.

Kemahiran pengoptimuman prestasi pangkalan data: perbandingan antara MySQL dan TiDB Kemahiran pengoptimuman prestasi pangkalan data: perbandingan antara MySQL dan TiDB Jul 11, 2023 pm 11:54 PM

Kemahiran pengoptimuman prestasi pangkalan data: Perbandingan antara MySQL dan TiDB Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, dengan pertumbuhan berterusan skala data dan keperluan perniagaan, pengoptimuman prestasi pangkalan data telah menjadi tumpuan banyak perusahaan. Di antara sistem pangkalan data, MySQL sentiasa digemari oleh pembangun kerana aplikasinya yang luas dan ciri-ciri matang dan stabil. TiDB, generasi baharu sistem pangkalan data teragih yang telah muncul dalam beberapa tahun kebelakangan ini, telah menarik banyak perhatian kerana kebolehskalaan mendatar yang berkuasa dan ketersediaan yang tinggi. Artikel ini akan membincangkan dua sistem pangkalan data biasa, MySQL dan TiDB.

Ketahui tentang teknologi caching RocksDB Ketahui tentang teknologi caching RocksDB Jun 20, 2023 am 09:03 AM

RocksDB ialah enjin storan berprestasi tinggi, yang merupakan versi sumber terbuka Facebook RocksDB. RocksDB menggunakan teknologi seperti pengisihan separa dan pemampatan tetingkap gelongsor, dan sesuai untuk pelbagai senario, seperti penyimpanan awan, pengindeksan, log, caching, dll. Dalam projek sebenar, teknologi caching RocksDB biasanya digunakan untuk membantu meningkatkan prestasi program Berikut akan memperkenalkan teknologi caching RocksDB dan aplikasinya secara terperinci. 1. Pengenalan kepada teknologi caching RocksDB Teknologi caching RocksDB ialah teknologi caching berprestasi tinggi.

Batasan teknologi MySQL: Mengapa ia tidak mencukupi untuk bersaing dengan Oracle? Batasan teknologi MySQL: Mengapa ia tidak mencukupi untuk bersaing dengan Oracle? Sep 08, 2023 pm 04:01 PM

Batasan teknologi MySQL: Mengapa ia tidak mencukupi untuk bersaing dengan Oracle? Pengenalan: MySQL dan Oracle adalah salah satu sistem pengurusan pangkalan data hubungan (RDBMS) yang paling popular di dunia hari ini. Walaupun MySQL sangat popular dalam pembangunan aplikasi web dan perniagaan kecil, Oracle sentiasa mendominasi dunia perusahaan besar dan pemprosesan data yang kompleks. Artikel ini akan meneroka batasan teknologi MySQL dan menerangkan mengapa ia tidak mencukupi untuk bersaing dengan Oracle. 1. Had prestasi dan skalabiliti: MySQL ialah

See all articles