Apakah kelebihan dan kekurangan indeks berkelompok MySQL
1. Apakah itu indeks berkelompok
Indeks pangkalan data boleh dibahagikan kepada jenis yang berbeza dari perspektif yang berbeza, dan indeks berkelompok adalah salah satu daripadanya.
Indeks berkelompok dalam bahasa Inggeris ialah Indeks Berkelompok Kadangkala anda mungkin melihat sesetengah orang merujuknya sebagai indeks berkelompok, dll. Sebaliknya ialah indeks bukan berkelompok atau indeks sekunder.
Indeks berkelompok bukan jenis indeks yang berasingan, tetapi cara menyimpan data. Dalam enjin storan InnoDB MySQL, indeks berkelompok yang dipanggil sebenarnya menyimpan indeks dan baris data dalam B+Tree yang sama: Pada masa ini, data diletakkan dalam nod daun, berkelompok, bermakna Maksudnya, baris data dan nilai kunci yang sepadan wujud bersama-sama.
Andaikan saya mempunyai data berikut:
id(主键) | username | age | address | gender |
---|---|---|---|---|
1 | ab | 99 | 深圳 | 男 |
2 | ac | 98 | 广州 | 男 |
3 | af | 88 | 北京 | 女 |
4 | bc | 80 | 上海 | 女 |
5 | bg | 85 | 重庆 | 女 |
6 | bw | 95 | 天津 | 男 |
7 | bw | 99 | 海口 | 女 |
8 | cc | 92 | 武汉 | 男 |
9 | ck | 90 | 深圳 | 男 |
10 | cx | 93 | 深圳 | 男 |
Kemudian indeks berkelompoknya mungkin kelihatan seperti ini:
Kemudian anda boleh melihat bahawa terdapat kedua-dua nilai kunci utama (indeks) dan baris data pada daun. Terdapat hanya nilai kunci utama (indeks) pada nod.
Rakan-rakan, fikir-fikirkan, data dalam jadual MySQL hanya boleh disimpan dalam satu salinan pada cakera, dan adalah mustahil untuk menyimpan dua salinan Oleh itu, dalam jadual, hanya boleh ada satu kelompok indeks, dan adalah mustahil untuk mempunyai satu.
2. Indeks berkelompok dan kunci utama
Sesetengah rakan keliru tentang hubungan antara keduanya, malah menyamakan kedua-duanya.
Dalam sesetengah pangkalan data, pembangun dibenarkan untuk bebas memilih indeks mana yang hendak digunakan sebagai indeks berkelompok, tetapi MySQL tidak menyokong ciri ini.
Dalam MySQL, jika jadual itu sendiri mempunyai set kunci utama, maka kunci utama ialah indeks berkelompok jika jadual itu sendiri tidak mempunyai set kunci utama, indeks unik dan tidak kosong dalam jadual akan dipilih sebagai indeks berkelompok ; Jika tiada indeks bukan kosong yang unik dalam jadual, kunci utama tersirat dalam jadual akan dipilih secara automatik sebagai indeks berkelompok. Brother Song akan memperkenalkan anda kepada kunci utama tersirat jadual MySQL dalam artikel akan datang.
Walau bagaimanapun, secara amnya, adalah disyorkan agar anda menetapkan sendiri kunci utama untuk jadual, kerana kunci utama tersirat dinaikkan secara automatik dan terdapat masalah dengan kenaikan automatik: auto -nilai kenaikan akan menjadi sangat tinggi Untuk isu persaingan kunci, sempadan atas kunci utama dipanggil data panas Kerana semua operasi sisipan memerlukan kunci utama ditambah dan tidak boleh diulang, persaingan kunci akan berlaku dan prestasi akan berkurangan.
Menurut pengenalan di atas, kita boleh merumuskan hubungan antara indeks berkelompok dan indeks kunci utama dalam MySQL seperti berikut:
Indeks berkelompok tidak semestinya indeks kunci utama.
Indeks kunci utama mestilah indeks berkelompok.
3. Kelebihan dan kekurangan indeks berkelompok
Mula-mula mari kita bincangkan tentang kelebihan:
Kita boleh menggabungkan data saling berkaitan Keep ia bersama-sama. Sebagai contoh, terdapat jadual pesanan pengguna Kami boleh mengagregatkan semua data berdasarkan ID Pengguna + ID Pesanan boleh diulang, tetapi ID pesanan tidak akan diulang data pesanan yang berkaitan dengan pengguna Semuanya disimpan bersama-sama Jika anda perlu menanyakan semua pesanan pengguna, ia akan menjadi sangat pantas dan hanya memerlukan sedikit IO cakera.
Tidak perlu memulangkan jadual, jadi akses data lebih cepat. Dalam indeks berkelompok, indeks dan data berada pada B+Tree yang sama, jadi mendapatkan data daripada indeks berkelompok adalah lebih cepat daripada mendapatkan data daripada indeks tidak berkelompok (indeks tidak berkelompok memerlukan sandaran jadual).
Untuk kes pertama, jika kita ingin menanyakan semua ID pesanan pengguna ini berdasarkan ID pengguna, maka tidak perlu pergi ke nod daun pada masa ini, kerana nod sokongan Terdapat data yang kita perlukan, jadi kita boleh terus menggunakan ciri-ciri indeks penutup untuk membaca data yang diperlukan.
Ini adalah beberapa kelebihan biasa indeks berkelompok Malah, kita harus menggunakan sepenuhnya kelebihan ini dalam reka bentuk jadual harian.
Mari kita lihat keburukan:
Rakan-rakan saya mendapati bahawa kelebihan indeks berkelompok yang kami nyatakan sebelum ini adalah terutamanya indeks berkelompok mengurangkan bilangan IO , dengan itu meningkatkan Prestasi pangkalan data, tetapi beberapa aplikasi intensif IO secara langsung boleh memuatkan memori yang cukup besar untuk membaca semua data ke dalam memori untuk operasi Dalam kes ini, indeks berkelompok tidak mempunyai kelebihan.
Kunci primer rawak akan menyebabkan masalah pemisahan halaman Jika kunci utama dimasukkan secara berurutan, ia akan menjadi lebih cekap, kerana dalam B+Tree, anda hanya perlu menambahkannya pada bahagian. belakang; tetapi kunci utama Jika ia adalah sisipan tidak berurutan, kecekapan akan menjadi lebih rendah kerana pemisahan halaman mungkin terlibat. Mengambil gambar di atas sebagai contoh, dengan mengandaikan bahawa setiap nod boleh menyimpan tiga keping data, dan sekarang kita ingin memasukkan rekod dengan kunci utama 4.5, maka kita perlu mengalihkan nilai kunci utama 5 kembali, yang mana akan menyebabkan nod dengan kunci utama 8 juga Bergerak kembali. Pemisahan halaman menghasilkan pemasukan data yang kurang cekap dan menggunakan lebih banyak ruang storan.
Apabila menanyakan indeks bukan berkelompok (indeks sekunder), anda perlu mengembalikan jadual. Oleh kerana indeks ialah pepohon indeks dan semua data berada pada indeks berkelompok, jadi jika anda menggunakan indeks bukan berkelompok untuk mencari, daun indeks bukan berkelompok menyimpan nilai kunci utama Cari nilai kunci primer terlebih dahulu , dan kemudian tahan Nilai kunci utama kemudiannya dicari pada indeks berkelompok, supaya sejumlah dua pokok indeks disoal, iaitu pulangan jadual.
Atas ialah kandungan terperinci Apakah kelebihan dan kekurangan indeks berkelompok MySQL. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Dalam pangkalan data MySQL, hubungan antara pengguna dan pangkalan data ditakrifkan oleh kebenaran dan jadual. Pengguna mempunyai nama pengguna dan kata laluan untuk mengakses pangkalan data. Kebenaran diberikan melalui perintah geran, sementara jadual dibuat oleh perintah membuat jadual. Untuk mewujudkan hubungan antara pengguna dan pangkalan data, anda perlu membuat pangkalan data, membuat pengguna, dan kemudian memberikan kebenaran.

MySQL mempunyai versi komuniti percuma dan versi perusahaan berbayar. Versi komuniti boleh digunakan dan diubahsuai secara percuma, tetapi sokongannya terhad dan sesuai untuk aplikasi dengan keperluan kestabilan yang rendah dan keupayaan teknikal yang kuat. Edisi Enterprise menyediakan sokongan komersil yang komprehensif untuk aplikasi yang memerlukan pangkalan data yang stabil, boleh dipercayai, berprestasi tinggi dan bersedia membayar sokongan. Faktor yang dipertimbangkan apabila memilih versi termasuk kritikal aplikasi, belanjawan, dan kemahiran teknikal. Tidak ada pilihan yang sempurna, hanya pilihan yang paling sesuai, dan anda perlu memilih dengan teliti mengikut keadaan tertentu.

Penyederhanaan Integrasi Data: AmazonRDSMYSQL dan Integrasi Data Integrasi Zero ETL Redshift adalah di tengah-tengah organisasi yang didorong oleh data. Proses tradisional ETL (ekstrak, menukar, beban) adalah kompleks dan memakan masa, terutamanya apabila mengintegrasikan pangkalan data (seperti Amazonrdsmysql) dengan gudang data (seperti redshift). Walau bagaimanapun, AWS menyediakan penyelesaian integrasi ETL sifar yang telah mengubah keadaan ini sepenuhnya, menyediakan penyelesaian yang mudah, hampir-sebenar untuk penghijrahan data dari RDSMYSQL ke redshift. Artikel ini akan menyelam ke integrasi RDSMYSQL Zero ETL dengan redshift, menjelaskan bagaimana ia berfungsi dan kelebihan yang dibawa kepada jurutera dan pemaju data.

Untuk mengisi nama pengguna dan kata laluan MySQL: 1. Tentukan nama pengguna dan kata laluan; 2. Sambungkan ke pangkalan data; 3. Gunakan nama pengguna dan kata laluan untuk melaksanakan pertanyaan dan arahan.

MySQL sesuai untuk pemula kerana mudah dipasang, kuat dan mudah untuk menguruskan data. 1. Pemasangan dan konfigurasi mudah, sesuai untuk pelbagai sistem operasi. 2. Menyokong operasi asas seperti membuat pangkalan data dan jadual, memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam data. 3. Menyediakan fungsi lanjutan seperti menyertai operasi dan subqueries. 4. Prestasi boleh ditingkatkan melalui pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan dan pembahagian jadual. 5. Sokongan sokongan, pemulihan dan langkah keselamatan untuk memastikan keselamatan data dan konsistensi.

1. Gunakan indeks yang betul untuk mempercepatkan pengambilan data dengan mengurangkan jumlah data yang diimbas memilih*frommployeesWherElast_name = 'Smith'; Jika anda melihat lajur jadual beberapa kali, buat indeks untuk lajur tersebut. Jika anda atau aplikasi anda memerlukan data dari pelbagai lajur mengikut kriteria, buat indeks komposit 2. Elakkan pilih * Hanya lajur yang diperlukan, jika anda memilih semua lajur yang tidak diingini, ini hanya akan memakan lebih banyak pelayan dan menyebabkan pelayan melambatkan pada masa yang tinggi atau kekerapan misalnya, jadual anda

Panduan Pengoptimuman Prestasi Pangkalan Data MySQL Dalam aplikasi yang berintensifkan sumber, pangkalan data MySQL memainkan peranan penting dan bertanggungjawab untuk menguruskan urus niaga besar-besaran. Walau bagaimanapun, apabila skala aplikasi berkembang, kemunculan prestasi pangkalan data sering menjadi kekangan. Artikel ini akan meneroka satu siri strategi pengoptimuman prestasi MySQL yang berkesan untuk memastikan aplikasi anda tetap cekap dan responsif di bawah beban tinggi. Kami akan menggabungkan kes-kes sebenar untuk menerangkan teknologi utama yang mendalam seperti pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan, reka bentuk pangkalan data dan caching. 1. Reka bentuk seni bina pangkalan data dan seni bina pangkalan data yang dioptimumkan adalah asas pengoptimuman prestasi MySQL. Berikut adalah beberapa prinsip teras: Memilih jenis data yang betul dan memilih jenis data terkecil yang memenuhi keperluan bukan sahaja dapat menjimatkan ruang penyimpanan, tetapi juga meningkatkan kelajuan pemprosesan data.

Penjelasan terperinci mengenai atribut asid asid pangkalan data adalah satu set peraturan untuk memastikan kebolehpercayaan dan konsistensi urus niaga pangkalan data. Mereka menentukan bagaimana sistem pangkalan data mengendalikan urus niaga, dan memastikan integriti dan ketepatan data walaupun dalam hal kemalangan sistem, gangguan kuasa, atau pelbagai pengguna akses serentak. Gambaran keseluruhan atribut asid Atomicity: Transaksi dianggap sebagai unit yang tidak dapat dipisahkan. Mana -mana bahagian gagal, keseluruhan transaksi dilancarkan kembali, dan pangkalan data tidak mengekalkan sebarang perubahan. Sebagai contoh, jika pemindahan bank ditolak dari satu akaun tetapi tidak meningkat kepada yang lain, keseluruhan operasi dibatalkan. Begintransaction; UpdateAcCountSsetBalance = Balance-100Wh
