資料庫優化專題 9 索引優化

資料庫優化專題—1、表的主鍵用數字還是uuid

資料庫優化專題—2、邏輯刪除還是物理刪除

資料庫優化專題—3、千萬記錄如何快速分頁

資料庫優化專題—4、讀多寫少和讀多寫多

資料庫優化專題—5、刪改資料如何避免鎖表

資料庫優化專題—6、如何避免偷換交易中的商品資訊

資料庫優化專題—7、sql語句優化

資料庫優化專題—8、mysql引數優化

資料庫優化專題—9、索引優化

資料庫優化專題—10、儲存優化

資料庫優化專題—11、資料庫結構優化

這節主要講解下索引以及如何優化。

建立以下表：

create table `tb_table` ( 
`id` int(11
) not null auto_increment comment '主鍵'
, `name` varchar(20
) default null comment '姓名'
, `number` int(11
) default null comment '編號'
, primary key (`id`)
, key `number` (`number`)
) engine=innodb auto_increment=
1 default charset=utf8;

執行以下sql，批量新增10條資料：

drop procedure if exists tb_insert; 
create procedure tb_insert() 
begin 
declare i int; 
set i =0; 
start transaction; 
while i <
10 do --
10即插入10條資料 
insert into tb_table (`name`,`number`) values (
concat
("張 三"
,i),i)
; 
set i = i+1; 
end while; 
commit; 
end;
call tb_insert()
;

在表沒有新增索引和新增索引的時候，都執行以下查詢：

然後再新增資料庫的資料，插入100萬條，再次測試有索引和沒有索引的查詢語句。

通過上面的對比測試可以看出，索引是快速搜尋的關鍵。mysql索引的建立對於 mysql的高效執行是很重要的。對於少量的資料，沒有合適的索引影響不是很大，但是，當隨著資料量的增加，效能會急劇下降。

索引的目的在於提高查詢效率，大家可以回憶之前學習的全文檢索技術。類似使用字典，如果沒有目錄（索引），那麼我們要從字典的第乙個字開始查詢到後一個字才能有結果，可能要把字典中所有的字看一遍才能找到要結果，而目錄（索引）則能夠讓我們快速的定位到這個字的位置，從而找到我們要的結果。

primary key (`id`)

unique key `num` (`number`) using btree

key `num` (`number`) using btree

key `num` (`number`,`name`) using btree

注意，組合索引前面索引必須要先使用，後面的索引才能使用。

在前面的例子中我們看見有using btree，這個是什麼呢？這個就是mysql所使用的索引方案，mysql中普遍使用b+tree做索引，也就是btree。

特點：

使用的場景：

全值匹配的查詢，例如根據訂單號查詢 order_sn=『98764322119900』

聯合索引時會遵循左字首匹配的原則,即左優先

匹配列字首查詢，例如：order_sn like 『9876%』

匹配範圍值的查詢，例如：order_sn > 『98764322119900』

只訪問索引的查詢

memory儲存引擎中將hash索引作為預設的索引型別。所謂hash索引，實際上就是通過一定的hash演算法，將需要索引的鍵值進行hash運算，然後將得到的hash值存入乙個hash表中。然後每次需要檢索的時候，都會將檢索條件進行相同演算法的hash 運算，然後再和hash表中的hash值進行比較並得出相應的資訊。

特點：

full-text索引也就是我們常說的全文索引，mysql中僅有myisam和innodb儲存引擎支援。

對於文字的大物件，或者較大的char型別的資料，如果使用普通索引，那麼匹配文字前幾個字元還是可行的，但是想要匹配文字中間的幾個單詞，那麼就要使用 like %word%來匹配，這樣需要很長的時間來處理，響應時間會大大增加，這種情況，就可使用時fulltext索引了，在生成full-text索引時，會為文字生成乙份單詞的清單，在索引時根據這個單詞的清單來索引。

注意：

雖然索引能夠為查詢帶來速度上的提公升，但是也會對效能有一些損失。

使用索引的場景

不使用索引的場景

總結：

根據業務場景選擇是否新增索引，並選擇合理的索引，提公升查詢效率。

資料庫優化專題 9 索引優化

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資料庫優化索引

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