Fork me on GitHub

MySql中的索引

索引基础

什么是索引

减少定位记录时所经历的中间过程, 从而加快存取速度。
索引好比是一本书的目录,能加快数据库的查询速度。
例如这样一个查询:

1
select * from temp where id=1000

如果没有索引,必须遍历整个表,直到ID等于1000的这一行被找到为止;有了索引之后(必须是在ID这一列上建立的索引),直接在索引里面找 1000(也就是在ID这一列找),就可以得知这一行的位置,也就是找到了这一行。可见,索引是用来定位的。

建立索引的目的是加快对表中记录的查找或排序。

为表设置索引要付出代价的:一是增加了数据库的存储空间,二是在插入和修改数据时要花费较多的时间(因为索引也要随之变动)。

索引类型

在创建索引时,可以规定索引能否包含重复值。如果不包含,则索引应该创建为PRIMARY KEY或UNIQUE索引。对于单列惟一性索引,这保证单列不包含重复的值。对于多列惟一性索引,保证多个值的组合不重复。

PRIMARY KEY索引和UNIQUE索引非常类似。事实上,PRIMARY KEY索引仅是一个具有名称PRIMARY的UNIQUE索引。这表示一个表只能包含一个PRIMARY KEY,因为一个表中不可能具有两个同名的索引。

为什么要创建索引

创建索引可以大大提高系统的性能。

第一,通过创建唯一性索引,可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。

第二,可以大大加快数据的检索速度,这也是创建索引的最主要的原因。

第三,可以加速表和表之间的连接,特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。

第四,在使用分组和排序子句进行数据检索时,同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。

第五,通过使用索引,可以在查询的过程中,使用优化隐藏器,提高系统的性能。

也许会有人要问:增加索引有如此多的优点,为什么不对表中的每一个列创建一个索引呢?因为,增加索引也有许多不利的方面。

第一,创建索引和维护索引要耗费时间,这种时间随着数据量的增加而增加。

第二,索引需要占物理空间,除了数据表占数据空间之外,每一个索引还要占一定的物理空间,如果要建立聚簇索引,那么需要的空间就会更大。

第三,当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候,索引也要动态的维护,这样就降低了数据的维护速度。

在哪建索引

索引是建立在数据库表中的某些列的上面。在创建索引的时候,应该考虑在哪些列上可以创建索引,在哪些列上不能创建索引。一般来说,应该在这些列上创建索引:

在经常需要搜索的列上,可以加快搜索的速度;

在作为主键的列上,强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构;

在经常用在连接的列上,这些列主要是一些外键,可以加快连接的速度;在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引,因为索引已经排序,其指定的范围是连续的;

在经常需要排序的列上创建索引,因为索引已经排序,这样查询可以利用索引的排序,加快排序查询时间;

在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引,加快条件的判断速度。

同样,对于有些列不应该创建索引。一般来说,不应该创建索引的的这些列具有下列特点:

第一,对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。这是因为,既然这些列很少使用到,因此有索引或者无索引,并不能提高查询速度。相反,由于增加了索引,反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。

第二,对于那些只有很少数据值的列也不应该增加索引。这是因为,由于这些列的取值很少,例如人事表的性别列,在查询的结果中,结果集的数据行占了表中数据行的很大比例,即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引,并不能明显加快检索速度。

第三,对于那些定义为text, image和bit数据类型的列不应该增加索引。这是因为,这些列的数据量要么相当大,要么取值很少,不利于使用索引。

第四,当修改性能远远大于检索性能时,不应该创建索引。这是因为,修改性能和检索性能是互相矛盾的。当增加索引时,会提高检索性能,但是会降低修改性能。当减少索引时,会提高修改性能,降低检索性能。因此,当修改操作远远多于检索操作时,不应该创建索引。

数据库优化

配置缓存

配置缓存是必不可少的,配置缓存可以有效的降低数据库查询读取次数,从而缓解数据库服务器压力,达到优化的目的,一定程度上来讲,这算是一个“围魏救赵”的办法。可配置的缓存包括索引缓存(key_buffer),排序缓存(sort_buffer),查询缓存(query_buffer),表描述符缓存(table_cache)。

切表

切表也是一种比较流行的数据库优化方法。分表包括两种方式:横向分表和纵向分表,其中,纵向分表比较有使用意义,但是分表会造成查询的负担,因此在数据库设计之初,要想好。

日志分析

日志分析,在数据库运行了较长一段时间以后,会积累大量的LOG日志,其实这里面的蕴涵的有用的信息量还是很大的。通过分析日志,可以找到系统性能的瓶颈,从而进一步寻找优化方案。

多节点,分布式数据库网络

扩展小问题:

select from emp where ename like ‘%zhang%’
select
from emp where ename like ‘zhang%’
select * from emp where ename like ‘%zhang’

这三条sql查询, 第二条索引有效,其他索引均无效

「真诚赞赏,手留余香」