mysql重建索引相关知识
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MySQL 冗余和重复索引 冗余和重复索引冗余和重复索引的概念:MySQL允许在相同列上创建多个索引,无论是有意的还是无意的。MySQL需要单独维护重复的索引,并且优化器在优化查询的时候也需要逐个地进行考虑,这会影响性能。重复索引:是指在相同的列上按照相同的顺序创建的相同类型的索引。应该避免这样创建重复索引,发现后也应该立即移除。eg:有时会在不经意间创建了重复索引CREATE TABLE test ( id INT NOT NULL PRIMARY KEY, a INT NOT NULL, INDEX(ID))ENGINE=InnoDB;一个经验不足的用户可能是想创建一个主键,然后再加上索引以供查询使用。事实上主
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mysql创建索引的原则在MySQL中建立索引的原则(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。(不知道这句话的依据是什么?不过可以通过实际测试来检验一下)(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
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如何构建高性能MySQL索引本文的重点在于如何构建一个高性能的MySQL索引,从中你可以学到如何分析一个索引是不是好索引,以及如何构建一个好的索引。索引误区多列索引一个索引的常见误区是为每一列创建一个索引,如下面创建的索引:12345678CREATE TABLE `t` ( `c1` varchar(50) DEFAULT NULL, `c2` varchar(50) DEFAULT NULL, `c3` varchar(50) DEFAULT NULL, KEY `c1` (`c1`), KEY `c2` (`c2`), KEY `c3` (`c3`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;t表里有三列,并且为每列创建了一个索引。创建索引的人为了能够快速访问表中的任何一列,因此为每一列添加了一个单独的索引。在多个列上创建索引通常并不能很好的提高MySQL查询性能,虽然说MySQL 5.0之后引入了索引合并策略,可以将多个单列索引合并成一个索引,但这并不总是有效的。同时创建多个索引的时候
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mysql 添加索引 mysql 如何创建索引1.添加PRIMARY KEY(主键索引) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY ( `column` ) 2.添加UNIQUE(唯一索引) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE ( `column` ) 3.添加INDEX(普通索引) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column` ) 4.添加FULLTEXT(全文索引) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD FULLTEXT ( `column`) 5.添加多列索引 mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column1`, `column2`, `column3` )下面是更加详细的方法MySQL中可以使用alter table这个SQL语句来
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- MySQL 索引详细解读 索引是数据库中用来提高性能的常用工具。本节主要介绍 MySQL 索引的概念,及其优点。
- 1.索引概念 索引在 MySQL 中也叫“键(Key)”,是存储引擎用于快速查找记录的一种数据结构,这也是索引的基本功能。MySQL 索引的工作原理,类似一本书的目录,如果要在一本书中找到特定的知识点,先通过目录找到对应的页码。在 MySQL 中,存储引擎用类似的方法使用索引,先在索引找到对应值,再根据索引记录找到对应的数据行。简单总结,索引就是为了提高数据查询的效率,跟一本书的目录一样。以下查询假设字段 c2 上建有索引,则存储引擎将通过索引找到 c2 等于 测试01 的行。也就是说,存储引擎先在索引按值进行查找,再返回所有包含该值的数据行。mysql> select * from t1 where c2='测试01'\G*************************** 1. row ***************************c1: 1c2: 测试011 row in set (0.00 sec)从执行计划的角度,也可以看出索引 idx_c2 被使用:mysql> create table t1( -> c1 int not null auto_increment, -> c2 varchar(10) default null, -> primary key(c1) -> ) engine = innodb;Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)mysql> insert into t1() values(1,'测试01');Query OK, 1 row affected (0.00 sec)mysql> create index idx_c2 on t1(c2);Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0mysql> explain select * from t1 where c2='测试01'\G*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: t1 partitions: NULL type: refpossible_keys: idx_c2 key: idx_c2 key_len: 33 ref: const rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using index1 row in set, 1 warning (0.00 sec)常见的索引类型主要有 B-Tree 索引、哈希索引、空间数据索引(R-Tree)、全文索引,在后续小节将详细介绍。InnoDB 和 MyISAM 存储引擎可以创建 B-Tree 索引,单列或多列都可以创建索引;Memory 存储引擎可以创建哈希索引,同时也支持 B-Tree 索引;从 MySQL5.7 开始,InnoDB 和 MyISAM 存储引擎都可以支持空间类型索引;InnoDB 和 MyISAM 存储可以支持全文索引(FULLTEXT),该索引可以用于全文搜索,仅限于CHAR、VARCHAR、TEXT 列。
- 2. 前缀索引 有时候需要对很长的字符列创建索引,这会使得索引变得很占空间,效率也很低下。碰到这种情况,一般可以索引开始的部分字符,这样可以节省索引产生的空间,但同时也会降低索引的选择性。那我们就要选择足够长的前缀来保证较高的选择性,但是为了节省空间,前缀又不能太长,只要前缀的基数,接近于完整列的基数即可。Tips:索引的选择性指,不重复的索引值(也叫基数,cardinality)和数据表的记录总数的比值,索引的选择性越高表示查询效率越高。完整列的选择性:mysql> select count(distinct last_name)/count(*) from customer;+------------------------------------+| count(distinct last_name)/count(*) |+------------------------------------+| 0.053 |+------------------------------------+不同前缀长度的选择性:mysql> select count(distinct left(last_name,3))/count(*) left_3, count(distinct left(last_name,4))/count(*) left_4, count(distinct left(last_name,5))/count(*) left_5, count(distinct left(last_name,6))/count(*) left_6 from customer;+--------+--------+--------+--------+| left_3 | left_4 | left_5 | left_6 |+--------+--------+--------+--------+| 0.043| 0.046| 0.050| 0.051|+--------+--------+--------+--------+从上面的查询可以看出,当前缀长度为 6 时,前缀的选择性接近于完整列的选择性 0.053,再增加前缀长度,能够提升选择性的幅度也很小了。创建前缀长度为6的索引:mysql> alter table customer add index idx_last_name(last_name(6));前缀索引可以使索引更小更快,但同时也有缺点:无法使用前缀索引做 order by 和 group by,也无法使用前缀索引做覆盖扫描。
- MySQL 哈希索引、空间数据索引、全文索引 紧接上一小节,本小节重点介绍哈希索引、空间数据索引、全文索引。
- 3. 合适的索引列顺序 在一个多列 B-Tree 索引中,索引列的顺序表示索引首先要按照最左列进行排序,然后是第二列、第三列等。索引可以按照升序或降序进行扫描,以满足精确符合列顺序的 order by、group by 和 distinct 等的查询需求。索引的列顺序非常重要,在不考虑排序和分组的情况下,通常我们会将选择性最高的列放到索引最前面。以下查询,是应该创建一个 (last_name,first_name) 的索引,还是应该创建一个(first_name,last_name) 的索引?mysql> select * from customer where last_name = 'Allen' and first_name = 'Cuba'我们首先来计算下这两个列的选择性,看哪个列更高。mysql> select count(distinct last_name)/count(*) last_name_selectivity, count(distinct first_name)/count(*) first_name_selectivity from customer;+-----------------------+------------------------+| last_name_selectivity | first_name_selectivity |+-----------------------+------------------------+| 0.053 | 0.372 |+-----------------------+------------------------+很明显,列 first_name 的选择性更高,所以选择 first_name 作为索引列的第一列:mysql> alter table customer add index idx1_customer(first_name,last_name);
- B-Tree 索引类型详解 索引有很多种类型,可以为不同的应用场景提供更好的性能。在 MySQL 中,索引是在存储引擎层实现的。接下来重点介绍四种常见的索引类型:B-Tree 索引、哈希索引、空间数据索引(R-Tree)、全文索引。这部分内容分为上下两个小节,本小节重点介绍 B-Tree 索引。
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