指数
インデックスとは何ですか
可以理解为: 搜索引导,索引是一个特殊的数据结构,其存储的是数据的关键信息与详细信息的位置对应关系
例如:书本的目录なぜインデックス
クエリをスピードアップ、データの量が非常に大きい場合、1件のクエリデータが非常に遅いです
インデックスの影響
1.不是说有了索引就能加速,得看你的查询语句有没有正确使用索引
2.索引也需要占用额外的数据空间
3.添加索引后 将导致,增减删除修改变慢 (写入)
什么样的数据应该添加索引:
查询操作较多写入较少并且数据量很大时
查询与写入操作的占比,10:1 或者查询更多
本质上索引原理是尽可能的减小搜索范围 ディスクIO
平均検索は、少なくともデータて9msをとり、これはCPUで他のプログラムに切り替えます
私たちは、クエリをスピードアップしたい、数が少ないIO操作でなければなりません
インデックスのデータ構造
B +ツリー
B +ツリーのリーフノードでIO数の増加、その結果、ツリーのレベルリーフの数より多く、より高い、実際のデータに格納されます。
リーフノードにできるだけ多くのデータを格納し、この問題を回避するために、それはインデックスフィールドなど、少量のデータでなければなりません
左端の費用収益対応の原則
データ項目は、（マルチカラム関節指数）、B +ツリー探索木は、例えば、チャン（場合として、左から順に設置される場合、そのような（名前、年齢、性別）として、化合物B +ツリーデータ構造である場合20、F）データを取得するための時間は、B +ツリー名優先度比較は、次の探索方向を決定する順番に同じ名前と年齢性別比較場合、最終的に得られたデータが取得するように;）が、（20、Fそのようなデータは、探索木の名を確立するための時間は、第1の比較要因であるので、時間、B +ツリーのノードは、捜査にどのような次のステップを知らない名前を付けることはない、あなたは最初に次に行くために知っておくために、検索クエリに応じて名前を付ける必要がありますされます。例えば、（張、F）、このようなデータを取得するために、B +ツリー名が検索方向を指定するために使用することができますが、年齢の欠如次のフィールドなので、名前だけは、データが発見され、その後、マッチングセックスの座席に等しく、データのF、これは非常に重要な特性である、インデックスのつまり、一番左のマッチング特性。
クラスタ化インデックス
聚集索引中包含了所有字段的值,如果拟制定了主键,主键就是聚集索引,如果没有则找一个非空且唯一的字段作为聚集索引,如果也找不着,自动生成一个字段作为聚集索引
聚集索引中存储了所有的数据セカンダリインデックス
除了聚集索引以外的都叫做辅助索引
辅助索引中只包含当前的索引字段和主键的值クエリをカバー
指得是在当前索引结构中就能找到所有需要的数据 ,如果使用的是聚集索引来查询那么一定覆盖查询,速度是最快的バックテーブル、クエリへ
指得是在当前索引结构中找不到所需的数据,需要通过id 去聚集索引中查询 ,速度慢与聚集索引結論インデックス
1.使用占用空间最小的字段来作为索引
2.不要再一行中存储太多的数据,例如小说,视频,如果字段太多可以分表
3.尽量使用覆盖查询
4.如果字段区分度低(重复度高),建立索引是没有意义,反过来说应该将区分度高的字段作为索引
5.模糊匹配中,百分号尽量不要写在前面
6.不要再等号的左边做运算
例如:select count(*) from usr where id * 3 = 6; 也会遍历所有记录
7.and语句中会自动找一个具备缩印的字段优先执行,所以我们应该在and语句中至少包含一个具备索引的字段
8.or语句要避免使用,如果要用则保证所有字段都有索引才能加速
9.联合索引中,顺序应该将区分度最高的放到左边,最低的放右边,
查询语句中必须保证最左边的索引出现在语句中
另外需要注意:如果要查询的数据量非常大 索引无法加速
总结: 不是添加了索引就能提速,需要考虑索引添加的是否合理,sql语句是否使用到了索引インデックスを作成するための構文
创建索引的语法:
create index 索引的名字 on 表名称(字段名)
联合索引
create index 索引的名字 on 表名称(字段名,字段名)
create index union_index on usr(id,email,name,gender);
删除索引:
drop index 索引名称 on 表名称;