mysql空间索引

mysql空间索引相关知识

• MySQL数据和索引占用空间查询

  MySQL数据和索引占用空间查询 查询所有数据库占用磁盘空间大小的SQL语句 SELECT table_schema, -- 数据库名称 concat( TRUNCATE ( sum( data_length ) / 1024 / 1024, 2 ), 'MB' ) AS data_size, -- 数据占用空间 concat( TRUNCATE ( sum( index_length ) / 1024 / 1024, 2 ), 'MB' ) AS index_size -- 索引占用空间 FROM information_schema.TABLES GROUP BY table_schema ORDER BY sum( data_length ) DESC; 查询单个库中所有表磁盘占用
• 空间索引 - 各数据库空间索引使用报告

  空间索引 索引我们都用过，它是一种特殊的存储结构，就像图书馆里书的分类存放策略或是现代化图书馆里的图书查询系统，能帮助我们快速找到自己需要的书。 数据库中，索引的存储一般使用 B树 或 B+树 来实现，通过二分法来查找法来快速定位到数据位置。 普通索引对于一维数据(key->data)是无往不利，可是面对空间数据(lon,lat -> data)就有些无能为力了，如果查询(116.27636, 40.041285)附近的点： 我们在 lon 或 lat 列上创建普通索引，假设是 lon 列，那么通过 lon 列查找到
• 空间索引 - GeoHash算法及其实现优化

  前言 上篇博客中提到了空间索引的用途和多种数据库对空间索引的支持情况，那么在应用层以下，好学的小伙伴应该会考虑空间索引的实现原理了。 目前空间索引的实现有 R树和其变种GIST树、四叉树、网格索引等。 网格索引不再多提，使用普通的hash表存储地点和风格之间的映射来实现。今天要介绍的GeoHash算法实现的空间索引，虽然是以B树实现，但我认为它也借用网格索引的一部分思想。 GeoHash 原理 GeoHash 算法的原理说起来是很简单的，如下图： 从横向上将整个方形纸分为左右两份，左侧
• Mysql 索引

  相当于目录，能够提高查询性能。但因为其会再建一个空间来存放这些索引，所以会消耗部分空间，并且在对数据进行插入、更新等操作时，也会自动对索引目录进行修改，因此某些情况下也会降低性能1.类型（1）普通索引key/index(列名1,列名2, ...)（2）唯一索引unique key(列名1,列名2, ...)要求索引值唯一（3）主键索引primary key(列名1,列名2, ...)和唯一索引一样要求值唯一（4）全文索引fulltext(列名1,列名2, ...)需要引擎为myisam才能使用该索引，该索引的列可以通过使用：match(列名) ... against('查询内容')，来实现模糊查询，举例：mysql> select * from peoples where match(username) against('32');2.设置索

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• 2.空间数据索引 R-Tree 常见的存储引擎中，MyISAM 存储引擎支持空间索引，主要用作地理数据存储。空间索引会从所有维度来索引数据，查询时，可以使用任意维度来组合查询。这点和 B-Tree 索引不同，空间索引不需要前缀查询。MySQL 的 GIS 支持其实并不完善，一般情况并不建议在 MySQL 中使用空间索引。
• 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。
• 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 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。
• 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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