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  • 数据库--索引

    索引

    什么是索引

    • 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

    为什么需要索引

    • 加速查询,当数据量非常大的时候,查询某一个数据是非常慢的

    索引的影响

    1. 不是有了索引就能加速,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(问题不大)

    3. 添加索引后,将导致增加,删除,修改数据时变慢 (写入数据时索引也需要修改)

    什么样的数据应该添加索引

    本质上索引的原理是尽可能的减小搜索范围

    • 查询操作较多,写入较少,并且数据量很大的数据
    • 查询与写入的占比,10:1或者更大

    磁盘IO

    • 平均查找一个数据需要花费至少9ms,这段时间CPU会切换到其他程序,这时你的程序效率就会变低,我们要加速查询,必须要减少IO操作的次数。

    索引数据结构

    • b+树

      • 树根和树枝都是索引,叶子节点才是真正储存数据的,叶子的数量越多,树的层级越高,导致IO次数增加
      • 要避免这个问题,在叶子节点中尽可能储存更多的数据,应该将数据量小的字段作为索引

    最左匹配原则

    索引在查找时,是按照从左往右依次进行比较。如果查询语句中没有出现最左边的索引,将无法加速,而是遍历查找
    

    聚集索引

    聚集索引中包含了所有字段的值,如果你指定了主键,那么主键就是聚集索引,如果没有,那么会找一个非空且唯一的字段作为聚集索引,如果也找不着,就会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
    

    辅助索引

    除了聚集索引以外的,其他的都是第二索引(辅助索引)
    
    第二索引的结构不仅包含了自己的数据,还包含了主键的值,因为我们要查询的数据可能不仅仅是这个数据,还可能有别的字段,所以需要根据主键值,回到聚集索引中查询。
    

    覆盖查询

    在当前索引中包含了所有需要的字段数据时,称之为覆盖查询,如果使用的是聚集索引来查询那么一定是覆盖查询,速度快
    

    回表查询

    在当前索引找不到要的数据时,需要通过id去聚集索引中查询,速度慢于聚集索引

    语法:

    删除主键:

    alter table 表名 drop primary key();

    创建索引:

    create index 索引名称 on 表名(字段名);

    删除索引:

    drop index 索引名称 on 表名

    联合索引:

    create index 索引名称 on 表名(字段名,字段名);

    create index union_index on usr(id, email, name, gender);

    结论:

    1. 使用占用空间最小的字段来作为索引,让叶子中能够储存更多的信息,减少叶子数量,降低层级,加快速度
    2. 不要在一行中储存太多的数据,例如小说,视频,如果字段太多,可以分表
    3. 尽量的使用覆盖查询
    4. 如果字段的重复度比较高,区分度比较低,不推荐给字段添加索引,因为树会一直往中间建立,层级很高,反而会因为数据量增加减缓速度的查找
    5. 模糊匹配中,百分号尽量不要写前面
    6. 不要在等号的左边做运算
      • 例如:select count(*) from usr where id * 3 = 6;也会遍历所有的记录
    7. and语句会自动找一个具备索引的字段优先执行,然后在找完这个字段后再找别的字段,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,因为or语句会把每一个条件都进行查询,不论先后,如果要用则需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在左边,依次排开
    10. 联合索引查询时,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,那么索引无法加速

    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语句是否正确使用了索引
    

    补充(查询计划,慢查询优化)

    查询计划:可以明确的显示mysql将要进行的操作,可以检查出语句不合理的地方。

    慢查询优化:可以设置一个最大执行时间,如果某条语句执行时间超过这个最大值,就自动记录这一条语句

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