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在实际开发中使用数据库时,难免会遇到一些大表数据,对这些数据进行查询时,有时候SQL会查询得特别慢,这时候,有经验的老师傅会告诉你,你看一下哪几个字段查的多,加一个索引就好了。
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那么,怎么合理地建立索引呢?这里分享一下我的一些经验,如有不妥之处,欢迎批评指正。
1、不要盲目建立索引 , 先分析再创建
索引虽然能大幅度提升我们的查询性能,但也要知道,在你进行增删改时,索引树也要同样地进行维护。所以,索引不是越多越好,而是按需建立。最好是在一整块模块开发完成后,分析一下,去针对大多数的查询,建立联合索引。
2、使用联合索引尽量覆盖多的条件
这是说在一个慢sql里假如有五个where ,一个 order by ,那么我们的联合索引尽量覆盖到这五个查询条件,如果有必要,order by 也覆盖上 。
3、小基数字段不需要索引
这个意思是,如果一张表里某个字段的值只有那么几个,那么你针对这个字段建立的索引其实没什么意义,比如说,一个性别字段就两种结果,你建了索引,排序也没什么意思(也就是索引里把男女给分开了)
所以说,索引尽量选择基数大的数据去建立,能最大化地利用索引
4、长字符串可以使用前缀索引
我们建立索引的字段尽量选择字段类型较小的,比如一个varchar(20)和varchar(256)的,我们在20的上面建立的索引和在256上就有明显的差距(字符串那么长排序也不好排呀,唉)。
当然,如果一定是要对varchar(256)建立索引,我们可以选择里面的前20个字符放在索引树里(这里的20不绝对,选择能尽量分辨数据的最小字符字段设计),类似这样KEY index(name(20),age,job) ,索引只会对name的前20个字符进行搜索,但前缀索引无法适用于order by 和 group by。
5、对排序字段设计索引的优先级低
如果一个SQL里我们出现了范围查找,后边又跟着一个排序字段,那么我们优先给范围查找的字段设置索引,而不是优先排序。
6、如果出现慢SQL,可以设计一个只针对该条SQL的联合索引。
不过慢SQL的优化,需要一步步去进行分析,可以先用explain查看SQL语句的分析结果,再针对结果去做相应的改进。explain的东西我们下次再讲。
PS:在 select 语句之前增加 explain 关键字,MySQL 会在查询上设置一个标记,执行查询会返回执行计划的信息,而不是 执行这条SQL。
先确认自己的mysql服务进程mysqld在运行着,可以使用ps aux | grep mysql看看
Gemfile中加入gem 'mysql2'
确认mysql帐号密码正确,一般安装好的都是mysql默认都是用户名root,无密码,这样是可以直接登录的
你需要先使用mysql链接mysqld(第一步开启的服务端),之后手动创建blog_db数据库,rails是不会自动创建mysql的数据库的(里面的各个表你不需要创建,这是active_record的工作)。
看你error log应该是mysqld没运行!
MySQL的Innodb存储引擎的索引分为聚集索引和非聚集索引两大类
特点:B+树叶子节点存储行数据
一个表中,必须有一个聚集索引,只能有一个聚集索引,Innodb通常把一个表的主键索引作为聚集索引,如果没有主键InnoDB会选择一个唯一索引代替。如果没有这样的索引,InnoDB会隐式的定义一个主键来作为聚集索引,这个字段为6个字节,类型为长整形。
利用主键索引查找行数据是最快的,建议使用自增主键原因是利于索引树的构建(主键自增写入时新插入的数据不会影响到原有页,插入效率高;但是如果主键是无序的或者随机的,那每次的插入可能会导致原有页频繁的分裂,影响插入效率)
特点:B+树叶子节点存储主键ID
一个表中可以有多个非聚集索引,每个非聚集索引即是一棵B+树
通过非聚集索引查找数据时,需要先在非聚集索引上找到主键ID,再从聚集索引获取行数据,这个过程就称之为回表
B树索引中的B树实际上是B+树,至于为什么使用B+树而不使用B树或者红黑树的原因在另外的文章中有提及。
特点:
特点:类似JDK中的HashMap,但无法支持范围查询
特点:使用的算法仍然是B树索引,不同的就是索引列的值必须唯一
对于普通索引来说,查找到满足条件的第一个记录后,需要查找下一个记录,直到碰到第一个不满足条件的记录。
对于唯一索引来说,由于索引定义了唯一性,查找到第一个满足条件的记录后,就会停止继续检索,提升索引性能
另外插入行时会构建该唯一索引,假如索引值重复将插入失败,适合业务上做唯一性检验
通过建立倒排索引,可以极大的提升检索效率,解决判断字段是否包含的问题,但是业务上一般都不采用这种索引,而是使用ES处理全文搜索需求
仅对某个特定字段建立的索引,如(biz_id)
对多个字段建立的索引,如(biz_id,type)