Menurut spesifikasi Alibaba, ia menunjukkan bahawa. terdapat keperluan perniagaan Medan dengan ciri unik, walaupun medan gabungan, mesti diindeks secara unik.
Contohnya, nombor pelajar dalam jadual pelajar ialah medan unik Mencipta indeks unik untuk medan ini boleh menanyakan maklumat pelajar tertentu Jika anda menggunakan nama Jika ya, mungkin terdapat kes dengan nama yang sama, yang akan memperlahankan kelajuan pertanyaan.
Medan tertentu sering digunakan dalam keadaan Where pada pernyataan Pilih, jadi anda perlu mencipta indeks untuk medan ini, terutamanya jika jumlah data adalah besar Dalam kes ini, mencipta indeks biasa boleh meningkatkan kecekapan pertanyaan.
Contohnya, jadual ujian student_info mempunyai 1 juta data Andaikan maklumat pengguna student_id=112322 disoal Jika tiada indeks dibuat pada medan student_id, hasil pertanyaan adalah seperti berikut:
select course_id, class_id, name, create_time,student_id from student_info where student_id = 112322;# 花费211ms
Selepas mencipta indeks untuk student_id, hasil pertanyaan adalah seperti berikut:
alter table student_info add index idx_sid(student_id); select course_id, class_id, name, create_time,student_id from student_info where student_id = 112322;# 花费3ms
Indeksnya ialah Biarkan data disimpan atau diambil dalam susunan tertentu, jadi apabila anda menggunakan Kumpulan mengikut untuk mengumpulkan data atau menggunakan Susun mengikut untuk mengisih data, anda perlu mengindeks medan yang dikumpulkan atau diisih. Jika terdapat berbilang lajur untuk diisih, indeks gabungan boleh dibina pada lajur ini.
Contohnya, kumpulkan kursus yang dipilih oleh pelajar mengikut student_id, paparkan student_id yang berbeza dan bilangan kursus, dan paparkan 100 item. Jika anda tidak membuat indeks untuk student_id, keputusan pertanyaan adalah seperti berikut:
select student_id,count(*) as num from student_info group by student_id limit 100;#花费2.466s
Selepas mencipta indeks untuk student_id, hasil pertanyaan adalah seperti berikut:
alter table student_info add index idx_sid(student_id); select student_id,count(*) as num from student_info group by student_id limit 100;#花费6ms
Untuk pernyataan pertanyaan yang merangkumi kedua-dua kumpulan mengikut dan susunan mengikut, adalah disyorkan untuk mencipta indeks bersama dan meletakkan medan dalam kumpulan oleh di hadapan susunan mengikut medan untuk memenuhi ‘prinsip Padanan awalan paling kiri', supaya kadar penggunaan indeks akan tinggi, dan kecekapan pertanyaan semula jadi akan tinggi pada masa yang sama, versi selepas 8.0 menyokong indeks menurun medan selepas tertib mengikut adalah dalam tertib menurun, anda boleh mempertimbangkan terus membuat indeks menurun, atau Akan meningkatkan kecekapan pertanyaan.
Soal data mengikut syarat tertentu dan kemudian lakukan operasi Kemas Kini atau Padam Jika indeks dibuat untuk medan Di mana , Boleh membalas untuk meningkatkan kecekapan. Sebabnya ialah rekod ini perlu diambil semula berdasarkan lajur keadaan Where dahulu, dan kemudian dikemas kini atau dipadamkan. Jika medan yang dikemas kini adalah medan bukan indeks semasa mengemas kini, peningkatan kecekapan akan menjadi lebih jelas Ini kerana kemas kini medan indeks tidak memerlukan penyelenggaraan.
Contohnya, jika medan nama dalam jadual student_info ialah sdfasdfas123123, student_id diubah suai kepada 110119. Tanpa mengindeks medan nama, situasi pelaksanaan adalah seperti berikut:
update student_info set student_id = 110119 where name = 'sdfasdfas123123';#花费549ms
Selepas menambah indeks, situasi pelaksanaan adalah seperti berikut:
alter table student_info add index idx_name(name); update student_info set student_id = 110119 where name = 'sdfasdfas123123';#花费2ms
Kadang-kadang anda perlu mengindeks yang tertentu Untuk menyahduplikasi medan dan menggunakan Distinct, mencipta indeks untuk medan ini juga akan meningkatkan kecekapan pertanyaan.
Contohnya, tanya student_id yang berbeza dalam jadual kursus Jika tiada indeks dibuat untuk student_id, situasi pelaksanaan adalah seperti berikut:
select distinct(student_id) from student_id;#花费2ms
alter table student_info add index idx_sid(student_id); select distinct(student_id) from student_id;#花费0.1ms
select course_id, name, student_info.student_id,course_name from student_info join course on student_info.course_id = course.course_id where name = 'aAAaAA'; #花费176ms
alter table student_info add index idx_name(name); select course_id, name, student_info.student_id,course_name from student_info join course on student_info.course_id = course.course_id where name = 'aAAaAA'; #花费2ms
这里所说的类型小值意思是该类型表示的数据范围的大小。比如在定义表结构的时候要显示的指定列的类型,以整数类型为例,有TINYINT、MEDIUMINT、INT、BIGINT等,他们占用的存储空间依次递增,能表示的数据范围也是一次递增。如果相对某个整数列建立索引的话,在表示的整数范围允许的情况下,尽量让索引列使用较小的类型,例如能使用INT不要使用BIGINT,能使用MEDIUMINT不使用INT,原因如下:
数据类型越小,在查询时进行的比较操作越快
数据类型越小,索引占用的空间就越少,在一个数据页内就可以存下更多的记录,从而减少磁盘I/O带来的性能损耗,也就意味着可以存储更多的数据在数据页中,提高读写效率。
上述对于主键来说很合适,因为在聚簇索引中既存储了数据,也存储了索引,可以很好的减少磁盘I/O;而对于二级索引来说,还需要一次回表操作才能查到完整的数据,也就能加了一次磁盘I/O。
根据Alibaba开发手册,在字符串上建立索引时,必须指定索引长度,没有必要对全字段建立索引。
比如有一张商品表,表中的商品描述字段较长,在描述字段上建立前缀索引如下:
create table product(id int, desc varchar(120) not null); alter table product add index(desc(12));
区分度的计算可以使用count(distinct left(列名, 索引长度))/count(*)来确定。
列的基数值得时某一列中不重复数据的个数,比如说某个列包含值2,5,3,6,2,7,2,虽然有7条记录,但该列的基数却是5,也就是说,在记录行数一定的情况下,列的基数越大,该列中的值就越分散;列的基数越小,该列中的值就越集中。这里列的基数指标非常重要,直接影响是否能有效利用索引。最好为列的基数大的列建立索引,为基数太小的列建立索引效果反而不好。
可以使用公式select count(distinct col)/count(*) from table
来计算区分度,越接近1区分度越好。
这条就是通常说的最左前缀匹配原则。 通俗来讲就是将Where条件后经常使用的条件字段放在索引的最左边,将使用频率相对低的放到右边。
通常索引的建立是有代价的,如果建立索引的字段没有出现在where条件(包括group by、order by)中,建议一开始就不要创建索引或将索引删除,因为索引的存在也会占用空间。
在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立索引,但字段中如果有大量重复数据,也不用创建索引。比如学生表中的性别字段,只有男和女两种值,因此无需建立索引。如果建立索引,不但不会提高查询效率,反而会严重降低数据更新速度。
4、避免对经常更新的表创建过多的索引
频繁更新的字段不一定要创建索引,因为更新数据的时候,索引也要跟着更新,如果索引太多,更新的时候会造成服务器压力,从而影响效率。
避免对经常更新的表创建过多的索引,并且索引中的列尽可能少。此时虽然提高了查询速度,同时也会降低更新表的速度。
例如身份证、UUID(在索引比较时需要转为ASCII,并且插入时可能造成页分裂)、MD5、HASH、无序长字符串等。
表中的数据被大量更新或者数据的使用方式被改变后,原有的一些索引可能不会被使用到。DBA应定期找出这些索引并将之删除,从而较少无用索引对更新操作的影响。
例如身份证、UUID(在索引比较时需要转为ASCII,并且插入时可能造成页分裂)、MD5、HASH、无序长字符串等。
表中的数据被大量更新或者数据的使用方式被改变后,原有的一些索引可能不会被使用到。DBA应定期找出这些索引并将之删除,从而较少无用索引对更新操作的影响。
Atas ialah kandungan terperinci Contoh analisis prinsip penciptaan indeks MySQL. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!