mysql聚合索引

mysql聚合索引相关知识

• MySQL聚簇索引和非聚簇索引的理解

  关于聚簇索引和非聚簇索引的概念很多同学找了很多教程但是仍然很迷糊。这里给出一篇翻译，并给出我的配图，希望对大家理解有帮助。英文原文：http://www.mysqltutorial.org/mysql-index/mysql-clustered-index/一、聚簇索引的概念一般来说索引就是如B-树这类可以来存储键值方便快速查找的数据结构。聚簇索引是物理索引，数据表就是按顺序存储的，物理上是连续的。一旦创建了聚簇索引，表中的所有列都根据聚簇索引的key来存储。因为聚簇索引是按该列的排序存储的，因此一个表只能有一个聚簇索引。二、MySQL中InnoDB表的聚簇索引每个InnoDB表都需要一个聚簇索引。该聚簇索引可以帮助表优化增删改查操作。如果你为表定义了一个主键，MySQL将使用主键作为聚簇索引。如果你不为表指定一个主键，MySQL讲索第一个组成列都not null的唯一索引作为聚簇索引。如果InnoBD表没有主键且没有适合的唯一索引（没有构成该唯一索引的所有列都NOT NULL），MySQL将自动创建一个隐
• MySQL聚簇索引

  MySQL作为迭代了很多个版本的数据库。在数据库的索引上实现了很多的优化版本，从一开始的只允许一个表有一个列为索引值，到目前版本可支持多个列建立索引值，更多关于索引优化版本的描述，以后有机会笔者再写一篇文章。本文主要介绍索引当中的聚簇索引。MySQL官方对聚簇索引的定义是，聚簇索引并不是一种单独的索引类，而是一种数据存储方式，第一次看到这段描述，我相信很多人都会一头雾水，索引是一种数据存储结构？这怎么解释？下面笔者一步一步来讲述MySQL对聚簇索引的定义和具体运用。首先上贴一张图在MySQL中，有一列值，专门被设定为聚簇索引，这列值就是主键，通常为数字类型的字段。那么如果数据表中没有主键呢？MySQL的解决办法是隐式地将一个唯一的非空的列定义为聚簇。那如果这也没有呢？MySQL就自己创建一个聚簇索引，具体这个聚簇索引内部是怎么建立的，笔者还需要去学习学习。反正无论如何，MySQL都会创建一个聚簇索引。那么为什么说聚簇索引是一种数据存储结构呢？原因是MySQL将索引（即主键）对应的每一条记录都以链表的形式存储
• MySQL索引之聚集索引介绍

  在MySQL里，聚集索引和非聚集索引分别是什么意思，有什么区别?在MySQL中，InnoDB引擎表是(聚集)索引组织表(clustered index organize table)，而MyISAM引擎表则是堆组织表(heap organize table)。也有人把聚集索引称为聚簇索引。当然了，聚集索引的概念不是MySQL里特有的，其他数据库系统也同样有。简言之，聚集索引是一种索引组织形式，索引的键值逻辑顺序决定了表数据行的物理存储顺序，而非聚集索引则就是普通索引了，仅仅只是对数据列创建相应的索引，不影响整个表的物理存储顺序。我们先来看看两种存储形式的不同之处：简单说，IOT表里数据物理存储顺序和主键索引的顺序一致，所以如果新增数据是离散的，会导致数据块趋于离散，而不是趋于顺序。而HOT表数据写入的顺序是按写入时间顺序存储的。IOT表相比HOT表的优势是：范围查询效率更高;数据频繁更新(聚集索引本身不更新)时，更不容易产生碎片;特别适合有一小部分热点数据频繁读写的场景;通过主键访问数据时快速可达;IOT表
• 聚集索引与非聚集索引的总结

  一.索引简介 众所周知，索引是关系型数据库中给数据库表中一列或多列的值排序后的存储结构，SQL的主流索引结构有B+树以及Hash结构，聚集索引以及非聚集索引用的是B+树索引。这篇文章会总结SQL Server以及MySQL的InnoDB和MyISAM两种SQL的索引。 SQL Sever索引类型有：唯一索引，主键索引，聚集索引，非聚集索引。 MySQL 索引类型有：唯一索引，主键（聚集）索引，非聚集索引，全文索引。 二.聚集索引 聚集（clustered）索引，也叫聚簇索引。 定义：数据行的物理顺序与列值（一般是主键的

mysql聚合索引相关课程

• 新版Scrapy打造搜索引擎 畅销4年的Python分布式爬虫课 未来是什么时代？是数据时代！数据分析服务、互联网金融，数据建模、自然语言处理、医疗病例分析……越来越多的工作会基于数据来做，而爬虫正是快速获取数据最重要的方式，相比其它语言，Python爬虫更简单、高效。

  讲师：bobby 中级 5561人正在学习

• MySQL提升课程 全面讲解MySQL架构设计 如何获得MySQL最优性能？如何建立MySQL高可用集群？如何搭建稳定高效的MySQL环境？国内顶级电商公司数据库专家带你成为一名优秀的DBA。

  讲师：sqlercn 中级 4050人正在学习

• 玩转MongoDB4.0(最新版) 从入门到实践 MongoDB凭借着其灵活性，可扩展性，强大的查询语言以及优异的性能，成为了众多开源项目和企业应用的主流选择。本课程采用渐进式教学，带领同学从零基础到进阶:课程涵盖众多知识点，带你步步为营，全面掌握NoSQL数据库解决方案。让你从小白到达人:最终助你快速成长为一名符合企业用人需求的人。

  讲师：Stannum 入门 1050人正在学习

mysql聚合索引相关教程

• 聚合函数(1) 本小节介绍 MySQL 常见的聚合函数，实际业务中诸如 总数、平均值、总和 这样的数据是没有存储在数据表中，如需要获取这些数据时，使用 MySQL 的聚合函数可以获取它们，MySQL 主要的聚合函数有 AVG、COUNT、SUM、MIN、MAX，本小节介绍 AVG、COUNT、SUM。
• 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。
• 3. 聚合操作 聚合操作是分组的目的，通过聚合操作对各组数据进行聚合，得到一定的分析效果，Pandas 中提供了大量的聚合操作函数，我们下面列举了部分，用以展示数据分组后进行聚合操作的效果。函数名说明 count 各分组中非 NaN 值的数量 sum 各分组中非 NaN 值的和 mean 各分组中非 NaN 值的平均值下面我们通过代码详细介绍聚合函数的使用：1. sum() 函数该函数用于求各组数值数据的和，非数值数据不进行该聚合操作。data.groupby(['技术方向','推出时间']).sum()# --- 输出结果 --- 年均销售数量 价格技术方向 推出时间 前端 1990年 378 79.9 1995年 678 59.5 后端 1972年 35 33.9 1983年 125 75.0 1995年 230 45.6# 结果解析：这里我们指定分组索引依据为列表，传入‘技术方向’，‘推出时间’，则分组是先以技术方向分为“前端”和“后端”，再以推出时间进行分组，带分组之后，进行 sum() 各组求和的聚合运算，得到各组的年均销售数量和价格的数据结果。在这里我们要补充一个下 groupby () 函数中的一个参数：as_index ，该参数默认为 True，是用来指定是否用分组索引作为聚合结果数据集的行索引，上面的代码中，默认 as_index=True ，因此行索引会有两层，分别为技术方向和推出时间，下面我们通过指定 as_index=False , 默认行索引会从 0 开始生成序列：# data 为上面解析的数据对象# 指定 as_index=Falsedata.groupby(['技术方向','推出时间'],as_index=False).sum()# --- 输出结果 --- 技术方向 推出时间 年均销售数量 价格0 前端 1990年 378 79.91 前端 1995年 678 59.52 后端 1972年 35 33.93 后端 1983年 125 75.04 后端 1995年 230 45.6# 结果解析：可以看到聚合后的数据集行索引为默认生成。2. count() 函数该函数用于计算分组后各组数据的数量。# data 为上面解析的数据对象# count() 函数data.groupby(['技术方向','推出时间'],as_index=False)['编程语言','年均销售数量','价格'].count()# --- 输出结果 --- 技术方向 推出时间 编程语言 年均销售数量 价格0 前端 1990年 2 2 21 前端 1995年 1 1 12 后端 1972年 1 1 13 后端 1983年 1 1 14 后端 1995年 1 1 1结果解析：这里我们通过 count () 进行聚合，并指定只聚合 “编程语言”，“年均销售数量”，“价格” 列的数据数量。3. mean() 函数该函数用于进行各分组数据的平均值的计算，该函数只对数值数据进行聚合。# data 为上面解析的数据对象# mean() 函数data.groupby(['技术方向'],as_index=False).mean()# --- 输出结果 --- 技术方向 年均销售数量 价格0 前端 352 46.4666671 后端 130 51.500000结果解析：通过 groupby 指定以技术方向进行分组，分为前端和后端，然后进行平均值的聚合操作。
• 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);
• 聚合函数 MIN、MAX MySQL 的常见的聚合函数有 AVG、COUNT、SUM、MIN、MAX，上一小节介绍了 AVG、COUNT、SUM 三种聚合函数，本小节介绍如何使用 MIN、MAX 两种聚合函数，另外再介绍一下如何在 GROUP BY 中使用聚合函数。
• 2.2 主键和索引 InnoDB 表是基于聚簇索引建立的，聚簇索引也叫主索引，也是表的主键，InnoDB 表的每行数据都保存在主索引的叶子节点上。InnoDB 表必须包含主键，如果创建表时，没有显式指定主键，InnoDB 会自动创建一个长度为 6 个字节的 long 类型隐藏字段作为主键。所有的 InnoDB 表都应该显式指定主键。InnoDB 表中，除主键之外的索引，叫做二级索引。二级索引必须包含主键列，如果主键列很大的话，其他的所有索引都会很大。因此，主键是否设计合理，对所有的索引都会产生影响。一般来说，主键的设计原则大致如下：满足唯一和非空约束；主键字段应尽可能地小；主键字段值基本不会被修改；优先考虑自增字段，或查询最频繁的字段。

mysql聚合索引相关搜索

mac osx machine_start macox magellan malloc manifest manifest文件 map map 遍历 mapreduce编程 maps google com margin margin bottom margin left margin right margin top marginbottom marginheight marginleft margintop

查看更多慕课网实用课程