1.合理使用索引
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索引是数据库中重要的数据结构,它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。索引的使用要恰到好处,其使用原则如下:
●在经常进行连接,但是没有指定为外键的列上建立索引,而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。
●在频繁进行排序或分组(即进行group by或order by操作)的列上建立索引。
●在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索,在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇员表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值,因此就无必要建立索引。如果建立索引不但不会提高查询效率,反而会严重降低更新速度。
●如果待排序的列有多个,可以在这些列上建立复合索引(compound index)。
●使用系统工具。如Informix数据库有一个tbcheck工具,可以在可疑的索引上进行检查。在一些数据库服务器上,索引可能失效或者因为频繁操作而使得读取效率降低,如果一个使用索引的查询不明不白地慢下来,可以试着用tbcheck工具检查索引的完整性,必要时进行修复。另外,当数据库表更新大量数据后,删除并重建索引可以提高查询速度。
2.避免或简化排序
应当简化或避免对大型表进行重复的排序。当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时,优化器就避免了排序的步骤。以下是一些影响因素:
●索引中不包括一个或几个待排序的列;
●group by或order by子句中列的次序与索引的次序不一样;
●排序的列来自不同的表。
为了避免不必要的排序,就要正确地增建索引,合理地合并数据库表(尽管有时可能影响表的规范化,但相对于效率的提高是值得的)。如果排序不可避免,那么应当试图简化它,如缩小排序的列的范围等。
3.消除对大型表行数据的顺序存取
在嵌套查询中,对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。比如采用顺序存取策略,一个嵌套3层的查询,如果每层都查询1000行,那么这个查询就要查询10亿行数据。避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引。例如,两个表:学生表(学号、姓名、年龄……)和选课表(学号、课程号、成绩)。如果两个表要做连接,就要在“学号”这个连接字段上建立索引。
还可以使用并集来避免顺序存取。尽管在所有的检查列上都有索引,但某些形式的where子句强迫优化器使用顺序存取。下面的查询将强迫对orders表执行顺序操作:
SELECT * FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num;1001) OR order_num=1008
虽然在customer_num和order_num上建有索引,但是在上面的语句中优化器还是使用顺序存取路径扫描整个表。因为这个语句要检索的是分离的行的集合,所以应该改为如下语句:
SELECT * FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num;1001
UNION
SELECT * FROM orders WHERE order_num=1008
这样就能利用索引路径处理查询。
4.避免相关子查询
一个列的标签同时在主查询和where子句中的查询中出现,那么很可能当主查询中的列值改变之后,子查询必须重新查询一次。查询嵌套层次越多,效率越低,因此应当尽量避免子查询。如果子查询不可避免,那么要在子查询中过滤掉尽可能多的行。
5.避免困难的正规表达式
MATCHES和LIKE关键字支持通配符匹配,技术上叫正规表达式。但这种匹配特别耗费时间。例如:SELECT * FROM customer WHERE zipcode LIKE “98_ _ _”
即使在zipcode字段上建立了索引,在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。如果把语句改为SELECT * FROM customer WHERE zipcode ;“98000”,在执行查询时就会利用索引来查询,显然会大大提高速度。
另外,还要避免非开始的子串。例如语句:SELECT * FROM customer WHERE zipcode[2,3] ;“80”,在where子句中采用了非开始子串,因而这个语句也不会使用索引。
6.使用临时表加速查询
7.用排序来取代非顺序存取
索引是快速搜索的关键。MySQL索引的建立对于mysql的高效运行是很重要的。下面几种常见的MySQL索引类型。
在数据库表中,对字段建立索引可以大大提高查询速度。假如我们创建了一个 mytable表:
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL ); 我们随机向里面插入了10000条记录,其中有一条:5555,admin。
在查找username="admin"的记录 SELECT * FROMmytable WHERE username='admin';时,如果在username上已经建立了索引,MySQL无须任何扫描,即准确可找到该记录。相反,MySQL会扫描所有记录,即要查询10000条记录。
索引分单列索引和组合索引。单列索引,即一个索引只包含单个列,一个表可以有多个单列索引,但这不是组合索引。组合索引,即一个索包含多个列。
MySQL索引类型包括:
(1)普通索引
这是最基本的索引,它没有任何限制。它有以下几种创建方式:
◆创建索引
CREATE INDEX indexName ONmytable(username(length)); 如果是CHAR,VARCHAR类型,length可以小于字段实际长度;如果是BLOB和TEXT类型,必须指定 length,下同。
◆修改表结构
ALTER mytable ADD INDEX [indexName] ON(username(length)) ◆创建表的时候直接指定
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, INDEX [indexName] (username(length)) ); 删除索引的语法:
DROP INDEX [indexName] ON mytable;
(2)唯一索引
它与前面的普通索引类似,不同的就是:索引列的值必须唯一,但允许有空值。如果是组合索引,则列值的组合必须唯一。它有以下几种创建方式:
◆创建索引
CREATE UNIQUE INDEX indexName ONmytable(username(length)) ◆修改表结构
ALTER mytable ADD UNIQUE [indexName] ON(username(length)) ◆创建表的时候直接指定
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, UNIQUE [indexName] (username(length)) );
(3)主键索引
它是一种特殊的唯一索引,不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引:
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, PRIMARY KEY(ID) ); 当然也可以用 ALTER 命令。记住:一个表只能有一个主键。
(4)组合索引
为了形象地对比单列索引和组合索引,为表添加多个字段:
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, city VARCHAR(50) NOT NULL, age INT NOT NULL ); 为了进一步榨取MySQL的效率,就要考虑建立组合索引。就是将 name, city, age建到一个索引里:
ALTER TABLE mytable ADD INDEX name_city_age(name(10),city,age); 建表时,usernname长度为 16,这里用 10。这是因为一般情况下名字的长度不会超过10,这样会加速索引查询速度,还会减少索引文件的大小,提高INSERT的更新速度。
可以利用分区技术,将老数据按时间分区到一个分区里。新数据在新的分区了。
建立分区索引。利用分区索引查询还要快一些。