详细介绍MySQL的索引(下)

索引的使用

同一条数据在未创建索引的情况下耗时:

nick字段是未创建索引的

 select * from t_user WHERE nick = '邹丽';
 SHOW PROFILES;

耗时为:

user_account字段创建了唯一索引
 

 select * from t_user WHERE user_account = '13781945844';
 SHOW PROFILES;

查询耗时为:

当然以上的对比仍然是在表数据量较小的情况下,当表的数据量逐渐增多,创建索引的数据查询耗时是要远低于未创建索引的耗时。

索引失效 

如果索引了多列(联合索引),要遵守最左前缀法则。最左前缀法则指的是查询从索引的最左列开始,并且不跳过索引中的列。如果跳过了某一列,索引将部分失效(后面的字段索引失效)。

展示如下:

查看该表索引

show index FROM t_user;

可以看到为nick, authority,score这三个字段创建了联合索引,且创建顺序为nick,authority额,score。

按照索引正常查询
SELECT * from t_user WHERE nick = 'PIS' and authority = '1' and score = '11'

查看结果

查看索引覆盖情况

EXPLAIN SELECT * from t_user WHERE nick = 'PIS' and authority = '1' and score = '11';

观察可以发现,这里的索引并未失效。

当我们修改查询条件

EXPLAIN SELECT * from t_user WHERE nick = 'PIS' and authority = '1';

结果如下:

可以发现索引仍未失效。

当我们修改查询顺序

EXPLAIN SELECT * from t_user WHERE authority = '1' and score = '11' and nick = 'PIS';

 

MySQL会进行查询优化,当最左边的索引条件出现后,但可能不符合创建索引的顺序时,MySQL会自动优化查询,将查询条件重新组合。 

最左前缀法则
EXPLAIN SELECT * from t_user WHERE nick = 'PIS' and score = '11';

可以看到score索引发生了失效,这是因为没有符合最左前缀法则。

再举一个例子

EXPLAIN SELECT * from t_user WHERE authority = '1' and score = '11';

这里可以看到,索引全部都失效了。

范围查询

联合索引中,出现范围查询(>,<),范围查询右侧的列索引失效。

这里将authority字段类型改成int类型做测试
 

EXPLAIN SELECT * from t_user WHERE nick = 'PIS' and authority > 3 and score = '11';

 在业务允许的范围下,我们要进行范围查询最好带上等于号,比如>= 或者 <= 


EXPLAIN SELECT * from t_user WHERE nick = 'PIS' and authority >= 3 and score = '11';

 可以看到这样索引未失效。 

索引列运算

不要在索引列上进行运算操作,索引将失效。

查看索引情况

我们用user_account这个字段的唯一索引展示
正常未失效的情况如下:

explain SELECT * from t_user WHERE user_account = '17630150099';

 

在索引列上进行运算(包括函数运算)导致索引失效的情况如下:

explain SELECT * from t_user WHERE SUBSTRING(user_account,10,2) = '99';

 观察可知,索引发生了失效。

字符串不加引号

字符串类型字段使用时,不加引号,索引将失效。

explain SELECT * from t_user WHERE user_account = 17630150099;

可以发现,在唯一索引user_account中查询的时候未加引号,可以导致索引失效。

模糊查询

如果仅仅是尾部模糊匹配,索引不会失效。如果是头部模糊匹配,索引失效。

索引失效例子:

explain SELECT * from t_user WHERE nick LIKE '%I';

索引未失效例子:

explain SELECT * from t_user WHERE nick LIKE 'I%';

 

 OR连接的条件

用or分割开的条件,如果or前的条件中的列有索引,而后面的列中没有索引,那么涉及的索引都不会被用到。

 数据分布影响

如果MySQL评估使用索引比全表更慢,则不使用索引。

 SQL提示

SQL提示,是优化数据库的一个重要手段,简单来说,就是在SQL语句中加入一些人为的提示来达到优化操作的目的。

user index: 告知数据库要用哪个索引。

SELECT * from t_user USE INDEX(user_index) WHERE user_account = '17630151111';

ignore index: 告知数据库忽略哪个索引。

SELECT * from t_user IGNORE INDEX(user_index) WHERE user_account = '17630151111';

force index:  强制数据库必须用某个索引。

SELECT * from t_user FORCE INDEX(user_index) WHERE user_account = '17630151111';

覆盖索引

尽量使用覆盖索引(查询使用了索引,并且需要返回的列,在该索引中色经全部能够找到),减少select *。

因为如果在查询的字段中出现了非索引的字段,那么将会发生回表查询,即查询了两次,性能相对于查询一次的较差。

在explain执行计划中有一列是Extra


using index condition/ Null :查找使用了索引,但是需要回表查询数据。

using where; using index : 查找使用了索引,但是需要的数据都在索引列中能找到一所以不需要回表查询数据。

 前缀索引

当字段类型为字符串(varchar , text等),时,有时候需要索引很长的字符串,这会让索引变得很大,查询时,浪费大量的磁盘IO,影响查询效率。此时可以只将字符串的一部分前缀抽取出来,建立索引,这样可以大大节约索引空间,从而提高索引效率。

创建前缀索引的语法

如下:

create index id_xxx on table_name(column(n))

column(n) 代表我要截取某个字段的钱n个字符来创建索引。

前缀索引的长度 

可以根据索引的选择性来决定,而选择性是指不重复的索引值(基数)和数据表的记录总数的比值,索引选择性越高则查询效率越高,唯一索引的选择性是1,这是最好的索引选择性,性能也是最好的。

计算公式 :

select count (distinct substring(column,x,y))/count(*) from table;

 算出来的值越趋近于一说明性能也是越好的,但是当y远大于x时,索引的存储空间也是一个需要考虑的问题。因此要根据实际的业务来选择。

单列索引&联合索引

单列索引:即一个索引只包含单个列。

联合索引:即一个索引包含了多个列。

在业务场景中,如果存在多个查询条件,考虑针对于查询字段建立索引时,建议建立联合索引,而非单列索引。

多条件联合查询时,MySOL优化器会评估哪个字段的索引效率更高,会选择该索引完成本次查询。

适当的覆盖索引使用可以避免回表查询,从而提升查询性能。

索引设计的原则

1.针对于数据量较大(超过一百多万),且查询比较频繁的表建立索引。

2.针对于常作为查询条件(where)、排序(order by)、分组(group by)操作的字段建立索引。

3.尽量选择区分度高的列作为索引,尽量建立唯一索引,区分度越高,使用索引的效率越高。

4.如果是字符串类型的字段,字段的长度较长,可以针对于字段的特点,建立前缀索引。

5.尽量使用联合索引,减少单列索引,查询时,联合索引很多时候可以覆盖索引,节省存储空间,避免回表,提高查询效率。

6.要控制索引的数量,索引并不是多多益善,索引越多,维护索引结构的代价也就越大,会影响增删改的效率。

7. 如果索引列不能存储NULL值,请在创建表时使用NOT NULL约束它。当优化器知道每列是否包含NULL值时,它可以更好地确定哪个索引最有效地用于查询。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mfbz.cn/a/759283.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

基于Vue3 + Typescript 封装 Element-Plus 组件

1. 课程简介 项目地址 git clone https://gitee.com/childe-jia/my-message.git 背景: 该课程是基于Vue3 Typescript Vite构建, 教会大家封装Element-Plus组件 具备能力: 最新的 Vue3 及相关技术组件的设计思想大厂的开发模式/代码规范 技术: Vue3 首次渲染 / diff 算法 …

5-linux文件路径与文件目录系统

目录 ①文件路径 目录跳转 绝对路径与相对路径 ②文件目录系统 目录系统组成 目录命名规则 命令补充 ls命令补充 file filename查看文件类型 less查看文本文件 ①文件路径 目录跳转 pwd:查看当前工作目录。 cd:改变目录。 ls:列出目录内容。 [root########## ~]# …

取证工作:怎样解锁 LUKS2 加密磁盘?

对于 LUKS2 密码进行恢复&#xff0c;Elcomsoft Distributed Password Recovery &#xff08;简称 EDPR&#xff09; 软件可以构建高性能集群&#xff0c;以更快地破解密码。EDPR 软件提供零开销的可扩展性&#xff0c;并支持 GPU 加速&#xff0c;以加快恢复速度。EDPR 可帮助…

下属无执行力,领导无能为力?用好这3大法则,打造一流行动力

下属无执行力&#xff0c;领导无能为力&#xff1f;用好这3大法则&#xff0c;打造一流行动力 第一个&#xff1a;漏斗法则 在沟通这个领域&#xff0c;有一个漏斗法则&#xff0c;意思就是指&#xff1a;如果你脑袋里面想表达的是100%&#xff0c;那你说出口的会只有80%&…

开发板以电脑为跳板连接互联网

标题 开发板以电脑为跳板连接互联网网络共享方式桥接方式 开发板以电脑为跳板连接互联网 分享下用网线直连电脑的开发板如何以电脑为跳板连接互联网的两个方法。 网络共享方式桥接方式 补充下&#xff0c;我的电脑连接的是无线网络&#xff0c;开发板和电脑是用网线进行连接的…

AI奏响未来乐章:音乐界的革命性变革

AI在创造还是毁掉音乐 引言 随着科技的飞速发展&#xff0c;人工智能&#xff08;AI&#xff09;正在逐渐渗透到我们生活的每一个角落&#xff0c;音乐领域也不例外。AI技术的引入&#xff0c;不仅为音乐创作、教育、体验带来了革命性的变革&#xff0c;更为整个音乐产业注入了…

昇思25天学习打卡营第7天|模型训练

模型训练 模型训练一般分为四个步骤&#xff1a; 构建数据集。定义神经网络模型。定义超参、损失函数及优化器。输入数据集进行训练与评估。 前面几天依次学习了前面几个步骤的操作&#xff0c;今天继续学习模型训练。 数据集和神经网络模型这个前面已经有详细的介绍。准确…

生成式AI如何赋能教育?商汤发布《2024生成式AI赋能教育未来》白皮书

生成式AI正在各个行业中展现出巨大的应用前景。在关系国计民生的教育行业&#xff0c;生成式AI能够催生哪些创新模式&#xff1f; 6月28日&#xff0c;商汤科技受邀参加2024中国AIGC应用与发展峰会&#xff0c;并在会上发布《2024生成式AI赋能教育未来》白皮书&#xff0c;提出…

Qt:5.QWidget属性介绍(isEnabled和geometry)

目录 一、 QWidget属性的介绍&#xff1a; 二、Enabled属性&#xff1a; 2.1Enabled属性的介绍&#xff1a; 2.2获取控件当前可用状态的api——isEnabled()&#xff1a; 2.3设置控件当前的可用状态的api—— setEnabled() &#xff1a; 2.4 实例&#xff1a;通过一个按钮&…

【人工智能学习之图像操作(六)】

【人工智能学习之图像操作&#xff08;六&#xff09;】 Hough变换直线检测圆检测 图像分割 Hough变换 在图像处理中&#xff0c;霍夫变换用来检测任意能够用数学公式表达的形状&#xff0c;即使这个形状被破坏或者有点扭曲 直线检测 import cv2 import numpy as np image …

Python 基础:用 json 模块存储和读取数据

目录 一、用 json 存储数据二、用 json 读取数据 遇到看不明白的地方&#xff0c;欢迎在评论中留言呐&#xff0c;一起讨论&#xff0c;一起进步&#xff01; 本文参考&#xff1a;《Python编程&#xff1a;从入门到实践&#xff08;第2版&#xff09;》 用户关闭程序时&#…

Redux实现Token持久化

业务背景: Token数据具有一定的时效时间&#xff0c;通常在几个小时&#xff0c;有效时间内无需重新获取&#xff0c;而基于Redux的存储方式又是基于内存的&#xff0c;刷新就会丢失&#xff0c;为了保持持久化&#xff0c;我们需要单独做处理 解决方案&#xff1a; 使用redu…

HTML图片链接缓存问题解决

关于解决HTML使用图片链接出现的缓存问题处理 1、项目上明明替换了图片却没发现更新&#xff0c;得去浏览器设置清除浏览器缓存或者其它一些操作才能解决&#xff0c;这也太麻烦了&#xff01;加载过一次不会再加载第二次&#xff0c;其实这时候就存在浏览器图片缓存情况&…

1-5题查询 - 高频 SQL 50 题基础版

目录 1. 相关知识点2. 例题2.1.可回收且低脂的产品2.2.寻找用户推荐人2.3.大的国家2.4. 文章浏览 I2.5. 无效的推文 1. 相关知识点 sql判断&#xff0c;不包含null&#xff0c;判断不出来distinct是通过查询的结果来去除重复记录ASC升序计算字符长度 CHAR_LENGTH() 或 LENGTH(…

cpu,缓存,辅存,主存之间的关系及特点

关系图 示意图&#xff1a; ------------------- | CPU | | ------------- | | | 寄存器 | | | ------------- | | | L1缓存 | | | ------------- | | | L2缓存 | | | ------------- | | | L3缓存 | | | ------------- | ----…

2095.删除链表的中间节点

给你一个链表的头节点 head 。删除链表的中间节点 &#xff0c;并返回修改后的链表的头节点 head。 长度为 n 链表的中间节点是从头数起第 ⌊n / 2⌋ 个节点&#xff08;下标从 0 开始&#xff09;&#xff0c;其中 ⌊x⌋ 表示小于或等于 x 的最大整数。 对于 n 1、2、3、4 和…

深入理解 Spring MVC:原理与架构解析

文章目录 前言一、MVC二、Spring MVC三、Spring MVC 工作流程四、小结推荐阅读 前言 Spring MVC 是一种基于 Java 的 Web 应用开发框架&#xff0c;它通过模型-视图-控制器&#xff08;Model-View-Controller, MVC&#xff09;的设计模式来组织和管理 Web 应用程序。本文将深入…

树莓派3B读写EEPROM芯片AT24C256

AT24C256是一个Atmel公司的EEPROM存储芯片&#xff0c;容量是256K个bit&#xff08;也就是32K字节&#xff09;&#xff0c;I2C接口&#xff0c;而树莓派正好有I2C接口&#xff0c;如下图蓝框中的4个IO口&#xff0c; 把AT24C256和这4个口接在一起&#xff0c;这样硬件就准备好…

Nginx的11个执行阶段

Nginx的11个执行阶段

ARCGIS添加在线地图

地图服务地址&#xff1a;http://map.geoq.cn/ArcGIS/rest/services 具体方法&#xff1a; 结果展示&#xff1a;