大橙子网站建设,新征程启航
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一、CREATE INDEX方法
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CREATE INDEX 索引名 ON 表名 (列名 [长度] [ ASC | DESC])
限制:只能增加普通索引INDEX和UNIQUE INDEX索引这两种;不能创建PRIMARY KEY索引
二、ALTER TABLE方法
ALTER TABLE 表名 ADD INDEX [索引名] (列名,…)
ALTER TABLE 表名 ADD UNIQUE [ INDEX | KEY] [索引名] (列名,…)
ALTER TABLE 表名 ADD PRIMARY KEY (列名,…)
ALTER TABLE 表名 ADD FOREIGN KEY [索引名] (列名,…)
三、CREATE TABLE时候指定
创建一般索引
CREATE TABLE tb_stu_info
(
id INT NOT NULL,
name CHAR(45) DEFAULT NULL,
dept_id INT DEFAULT NULL,
age INT DEFAULT NULL,
height INT DEFAULT NULL,
INDEX(height)
);
创建唯一索引
mysql CREATE TABLE tb_stu_info2
(
id INT NOT NULL,
name CHAR(45) DEFAULT NULL,
dept_id INT DEFAULT NULL,
age INT DEFAULT NULL,
height INT DEFAULT NULL,
UNIQUE INDEX(height)
);
创建主键(虽然ALTER TABLE也能创建,但主键一般都在创表时建立)
CREATE TABLE mytable(
ID INT NOT NULL,
username VARCHAR(16) NOT NULL,
PRIMARY KEY(ID)
);
1.最左前缀匹配原则,非常重要的原则,mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(、、between、like)就停止匹配,比如a = 1 and b = 2 and c 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引,d是用不到索引的,如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到,a,b,d的顺序可以任意调整。
2.=和in可以乱序,比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序,mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式。
3.尽量选择区分度高的列作为索引,区分度的公式是count(distinct col)/count(*),表示字段不重复的比例,比例越大我们扫描的记录数越少,唯一键的区分度是1,而一些状态、性别字段可能在大数据面前区分度就是0,那可能有人会问,这个比例有什么经验值吗?使用场景不同,这个值也很难确定,一般需要join的字段我们都要求是0.1以上,即平均1条扫描10条记录。
4.索引列不能参与计算,保持列“干净”,比如from_unixtime(create_time) = ’2014-05-29’就不能使用到索引,原因很简单,b+树中存的都是数据表中的字段值,但进行检索时,需要把所有元素都应用函数才能比较,显然成本太大。所以语句应该写成create_time = unix_timestamp(’2014-05-29’)。
5.尽量的扩展索引,不要新建索引。比如表中已经有a的索引,现在要加(a,b)的索引,那么只需要修改原来的索引即可。
1."一个顶三个"。建了一个(a,b,c)的复合索引,那么实际等于建了(a),(a,b),(a,b,c)三个索引,因为每多一个索引,都会增加写操作的开销和磁盘空间的开销。对于大量数据的表,这可是不小的开销!
2.覆盖索引。同样的有复合索引(a,b,c),如果有如下的sql: select a,b,c from table where a=1 and b = 1。那么MySQL可以直接通过遍历索引取得数据,而无需回表,这减少了很多的随机io操作。减少io操作,特别的随机io其实是dba主要的优化策略。所以,在真正的实际应用中,覆盖索引是主要的提升性能的优化手段之一
3.索引列越多,通过索引筛选出的数据越少。有1000W条数据的表,有如下sql:select * from table where a = 1 and b =2 and c = 3,假设假设每个条件可以筛选出10%的数据,如果只有单值索引,那么通过该索引能筛选出1000W*10%=100w 条数据,然后再回表从100w条数据中找到符合b=2 and c= 3的数据,然后再排序,再分页;如果是复合索引,通过索引筛选出1000w *10% *10% *10%=1w,然后再排序、分页,哪个更高效,一眼便知
MySQL数据库建立索引步骤:
1、使用SQLPlus或者PLSQL登录MySQL数据库。
2、执行语句create
index
indexname
on
table(col)
tablespace
tablespacename;其中
"indexname"为需要建立索引的索引名;
"table"是需要建立索引的表;
"col"为需要建立索引的字段列;
”tablespacename“为建立索引存放的空间(如果不需要制定表空间则使用“create
index
indexname
on
table(col)”)。
CREATE TABLE `test` ('aaa' varchar(16) NOT NULL default '', 'bbb' varchar(16) NOT NULL default '', 'ccc' int(11) UNSIGNED NOT NULL default 0, KEY `sindex` (`aaa`,`bbb`,`ccc`) ) ENGINE=MyISAM COMMENT='';\x0d\x0a\x0d\x0a这样就在 aaa、bbb、ccc 3列上建立联合索引了。\x0d\x0a\x0d\x0a如果表已经建好了,那么就在phpmyadmin里面执行:\x0d\x0aalert table test add INDEX `sindex` (`aaa`,`bbb`,`ccc`) \x0d\x0a\x0d\x0a就可以在这3列上建立联合索引了。
1.选择唯一性索引
唯一性索引的值是唯一的,可以更快速的通过该索引来确定某条记录。例如,学生表中学号是具有唯一性的字段。为该字段建立唯一性索引可以很快的确定某个学生的信息。如果使用姓名的话,可能存在同名现象,从而降低查询速度。
2.为经常需要排序、分组和联合操作的字段建立索引
经常需要ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT和UNION等操作的字段,排序操作会浪费很多时间。如果为其建立索引,可以有效地避免排序操作。
3.为常作为查询条件的字段建立索引
如果某个字段经常用来做查询条件,那么该字段的查询速度会影响整个表的查询速度。因此,为这样的字段建立索引,可以提高整个表的查询速度。
4.限制索引的数目
索引的数目不是越多越好。每个索引都需要占用磁盘空间,索引越多,需要的磁盘空间就越大。修改表时,对索引的重构和更新很麻烦。越多的索引,会使更新表变得很浪费时间。
5.尽量使用数据量少的索引
如果索引的值很长,那么查询的速度会受到影响。例如,对一个CHAR(100)类型的字段进行全文检索需要的时间肯定要比对CHAR(10)类型的字段需要的时间要多。
6.尽量使用前缀来索引
如果索引字段的值很长,最好使用值的前缀来索引。例如,TEXT和BLOG类型的字段,进行全文检索会很浪费时间。如果只检索字段的前面的若干个字符,这样可以提高检索速度。
7.删除不再使用或者很少使用的索引
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再需要。数据库管理员应当定期找出这些索引,将它们删除,从而减少索引对更新操作的影响。
8 . 最左前缀匹配原则,非常重要的原则。
mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(、、between、like)就停止匹配,比如a 1=”” and=”” b=”2” c=”“ 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引,d是用不到索引的,如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到,a,b,d的顺序可以任意调整。
9 .=和in可以乱序。
比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序,mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式
。
10 . 尽量选择区分度高的列作为索引。
区分度的公式是count(distinct col)/count(*),表示字段不重复的比例,比例越大我们扫描的记录数越少,唯一键的区分度是1,而一些状态、性别字段可能在大数据面前区分度就 是0,那可能有人会问,这个比例有什么经验值吗?使用场景不同,这个值也很难确定,一般需要join的字段我们都要求是0.1以上,即平均1条扫描10条 记录
11 .索引列不能参与计算,保持列“干净”。
比如from_unixtime(create_time) = ’2014-05-29’就不能使用到索引,原因很简单,b+树中存的都是数据表中的字段值,但进行检索时,需要把所有元素都应用函数才能比较,显然成本 太大。所以语句应该写成create_time = unix_timestamp(’2014-05-29’);
12 .尽量的扩展索引,不要新建索引。
比如表中已经有a的索引,现在要加(a,b)的索引,那么只需要修改原来的索引即可
注意:选择索引的最终目的是为了使查询的速度变快。上面给出的原则是最基本的准则,但不能拘泥于上面的准则。读者要在以后的学习和工作中进行不断的实践。根据应用的实际情况进行分析和判断,选择最合适的索引方式。