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[大数据]数据库索引和MySQL优化

一、索引

1.什么是索引

索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构,使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。简而言之,数据库索引是排好序的数据结构,为了提高数据的查询效率。

在数据库中,索引也允许数据库程序迅速地找到表中的数据,而不必扫描整个数据库。

MySQL常用的索引就是B+树。

2.索引的分类

索引分为聚簇索引和非聚簇索引两种。

聚簇索引是按照数据存放的物理位置为顺序的,能提高多行检索的速度。
注意:一个表中只能有一个聚集索引。

非聚簇索引不对数据进?物理排序,对于单行的检索很快。
注意:一个表中可以有多个非聚集索引。

单值索引(最通用、最简单):一个索引只包含单个列,一个表中可以有多个单值索引

唯一索引:索引列的值必须唯一,可为空

复合索引(又叫联合索引,功能最强大):一个索引包括多个列

3.索引的优势

1)提高数据检索效率,降低磁盘IO成本
2)通过对数据的排序,降低排序成本

4. 索引的劣势

1)索引虽提高了查询效率,但同时降低了更新、修改、删除的效率,因为MySQL不仅要保存数据,还要维护数据和索引的关系。

2)需要成本去维护索引。一个性能良好的索引需要不断的去尝试,以找到最优解。

5. 什么情况下适合建立索引

1)主键自动建立唯一索引
2)频繁作为查询条件的字段(where后面的字段)
3)查询中与其他表关联的字段(各种join on后面的字段)
4)单值/复合索引选择?(高并发下倾向选择复合索引)
5)查询中排序的字段
6)查询中统计或分组的字段

6. 什么情况下不适合建立索引

1)表数据太少
2)频繁更新的字段
3)where后面用不到的字段

7. 什么时候会出现索引失效

1)like以通配符开头(‘%abc’)会导致索引失效,违反最左前缀法则
最左前缀法则:最左优先,以最左边的为起点任何连续的索引都能匹配上。同时遇到范围查询(>、<、between、like)就会停止匹配。

2)在索引列上做任何操作(计算、函数、类型转换),会导致索引失效而转向全表扫描

3)存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列,举例:select id,name from student where id > 50 and name = ‘张三’,会导致name索引失效

4)尽量使用覆盖索引,不要select *

5)MySQL在使用不等于(!=或<>)的时候无法使用索引会导致全表扫描,理由也很简单,B+Tree叶子节点用指针相连且是排好序的,这种数据结构只能解决有序的定值查询,像不等于这种无法利用索引查询。

6)IS NULL、IS NOT NULL无法使用索引,理由同上

7)字符串不加单引号索引失效
? 隐式转换–>函数操作

8)用or连接时会导致索引失效

8. 为什么建议InnoDB必须建主键

因为这样能降低数据库开销,对于InnoDB来说,如果不手动建主键索引,MySQL底层依然会帮我们创建一个聚集索引来维护整张表的所有数据,因为B+Tree必须依靠索引才能建立。

9. 为什么推荐使用整型主键

因为比较两个int型更具有优势,字符串需要逐位的去比较。

10. 为什么推荐使用自增主键

因为如果主键已经插入了1、2、3、4、6、7,这时候我们插入了5,MySQL在维护索引的时候就会打破原有链表顺序,导致链表节点分裂重排,从而消耗性能。而使用自增主键就不会产生这种问题。

11. 为什么InnoDB非主键索引存储的是主键值

保持一致性,当数据库表进行DML操作时,同一行记录的页地址会发生改变,因非主键索引保存的是主键的值,无需进行更改。同时还可以节省存储空间,因为Innodb数据本身就已经汇聚到主键索引所在的B+树上了, 如果普通索引还继续再保存一份数据,就会导致有多少索引就要存多少份数据。

二、MySQL优化

1、选择最合适的字段属性
2、尽量把字段设置为NOT NULL
3、使用连接(JOIN)来代替子查询(Sub-Queries)
4、使用联合(UNION)来代替手动创建的临时表
5、使用事务
6、使用外键
7、锁定表
8、使用索引
9、优化查询语句

  • 9.1 不使用子查询
  • 9.2 避免函数索引
  • 9.3 用IN来替换OR
  • 9.4 LIKE双百分号无法使用到索引
  • 9.5 读取适当的记录LIMIT M,N
  • 9.6 避免数据类型不一致
  • 9.7 分组统计可以禁止排序
  • 9.8 避免随机取记录
  • 9.9 禁止不必要的ORDER BY排序
  • 9.10 批量INSERT插入
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加:2022-08-19 19:12:48  更:2022-08-19 19:14:05 
 
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