1.UNIQUE 关键字建唯一索引\x0d\x0amysql CREATE TABLE `wb_blog` ( \x0d\x0a - `id` smallint(8) unsigned NOT NULL, \x0d\x0a - `catid` smallint(5) unsigned NOT NULL DEFAULT '0', \x0d\x0a - `title` varchar(80) NOT NULL DEFAULT '', \x0d\x0a - `content` text NOT NULL, \x0d\x0a - PRIMARY KEY (`id`), \x0d\x0a - UNIQUE KEY `catename` (`catid`) \x0d\x0a - ) ; \x0d\x0a如果建好表了,可以用以下语句建\x0d\x0a mysql CREATE UNIQUE INDEX catename ON wb_blog(catid); \x0d\x0a\x0d\x0a2.联合索引\x0d\x0aALTER TABLE `tasks`\x0d\x0aADD INDEX `testabc` (`title`, `created`) ;\x0d\x0a\x0d\x0a3联合唯一索引(假设有这个需求,在同一天内不能建两个tiltle一样的任务)\x0d\x0aALTER TABLE `tasks`\x0d\x0aADD UNIQUE INDEX `testabc` (`title`, `created`) ;\x0d\x0a\x0d\x0a数据库建索引的科学性事关数据库性能,索引也不是越多越好。
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1.最左前缀匹配原则,非常重要的原则,mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(、、between、like)就停止匹配,比如a = 1 and b = 2 and c 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引,d是用不到索引的,如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到,a,b,d的顺序可以任意调整。
2.=和in可以乱序,比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序,mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式。
3.尽量选择区分度高的列作为索引,区分度的公式是count(distinct col)/count(*),表示字段不重复的比例,比例越大我们扫描的记录数越少,唯一键的区分度是1,而一些状态、性别字段可能在大数据面前区分度就是0,那可能有人会问,这个比例有什么经验值吗?使用场景不同,这个值也很难确定,一般需要join的字段我们都要求是0.1以上,即平均1条扫描10条记录。
4.索引列不能参与计算,保持列“干净”,比如from_unixtime(create_time) = ’2014-05-29’就不能使用到索引,原因很简单,b+树中存的都是数据表中的字段值,但进行检索时,需要把所有元素都应用函数才能比较,显然成本太大。所以语句应该写成create_time = unix_timestamp(’2014-05-29’)。
5.尽量的扩展索引,不要新建索引。比如表中已经有a的索引,现在要加(a,b)的索引,那么只需要修改原来的索引即可。
1."一个顶三个"。建了一个(a,b,c)的复合索引,那么实际等于建了(a),(a,b),(a,b,c)三个索引,因为每多一个索引,都会增加写操作的开销和磁盘空间的开销。对于大量数据的表,这可是不小的开销!
2.覆盖索引。同样的有复合索引(a,b,c),如果有如下的sql: select a,b,c from table where a=1 and b = 1。那么MySQL可以直接通过遍历索引取得数据,而无需回表,这减少了很多的随机io操作。减少io操作,特别的随机io其实是dba主要的优化策略。所以,在真正的实际应用中,覆盖索引是主要的提升性能的优化手段之一
3.索引列越多,通过索引筛选出的数据越少。有1000W条数据的表,有如下sql:select * from table where a = 1 and b =2 and c = 3,假设假设每个条件可以筛选出10%的数据,如果只有单值索引,那么通过该索引能筛选出1000W*10%=100w 条数据,然后再回表从100w条数据中找到符合b=2 and c= 3的数据,然后再排序,再分页;如果是复合索引,通过索引筛选出1000w *10% *10% *10%=1w,然后再排序、分页,哪个更高效,一眼便知
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。
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。