索引
什么是索引?有什么用?
索引就相当于一本书的目录,通过目录可以快速的找到对应的资源
在数据库方面,查询一张表的时候有两种检索方式:
- 第一种方式:全表扫描
- 第二种方式:根据索引检索(效率很高)!
索引为什么可以提高检索效率呢?
- 其实最根本的原理是缩小了扫描的范围
索引虽然可以提高检索效率,但是不能随意的添加索引,因为索引也是数据库当中的对象,也需要数据库不断的维护,
是有维护成本的,比如:表中的数据经常被修改,这样就不适合添加索引,因为数据一旦修改,索引需要重新排序,进行维护.
添加索引是给某一个字段,或者是某些字段添加索引;
当ename字段上没有添加索引的时候,以上sql语句会进行全表扫描,扫描ename字段中所有的值
当ename字段上添加索引的时候,以上sql语句会进根据索引扫描,快速定位
select ename,sal from emp where ename ='SMITH''
怎么创建索引对象?怎么删除索引对象?
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;
什么时候考虑给字段添加索引?(满足什么条件)
- 数据量庞大 (根据客户的需求,根据线上的环境)
- 该字段很少的DML操作 (因为字段进行修改操作,索引也需要维护)
- 该字段会经常出现在where 语句中 (经常根据哪个字段查询)
注意:主键和局域unique约束的字段自动会添加索引
根据主键查询效率较高,尽量根据主键检索
查看sql于的执行计划
mysql> mysql> explain select ename,sal from EMP where sal =1375;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| 1 | SIMPLE | EMP | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 14 | 10.00 | Using where |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
给薪资sal字段添加索引
create index emp_sal_index on EMP(sal)
再次查看
mysql> mysql> explain select ename,sal from EMP where sal =1375;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+---------------+---------+-------+------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+---------------+---------+-------+------+----------+-------+
| 1 | SIMPLE | EMP | NULL | ref | emp_sal_index | emp_sal_index | 9 | const | 2 | 100.00 | NULL |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+---------------+---------+-------+------+----------+-------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
索引底层采用的数据结构是: B + Tree
索引的实现原理
通过B Tree缩小扫描范围,底层索引进行了排序,分区,索引会携带数据在表中的 “物理地址”,
最终通过索引检索到数据之后,获取到关联的物理地址,通过物理地址定位表中的数据,效率是最高的
select ename from emp where ename = “SMITH”;
通过索引转换为:
select ename from emp where物理地址 = 0x3;
select ename from emp where ename = “SMITH”;
索引的父类?
单一索引:给多个字段添加索引
复合索引:给多个字段联合起来添加1个索引
主键索引:主键上会自动添加索引
唯一索引:有unique约束的字段会自动添加索引
索引什么时候失效
select ename from emp where ename like ‘%A%’
模糊查询的时候,第一个通配符使用的是%,这个时候索引失效的
视图(View)
什么事视图
站在不同的角度去看到数据。(同一张表的数据,通过不同的角度去看待)
怎么创建视图?怎么删除视图?
create view myview as select empno,ename from emp;
drop view myview
注意:只有DQL语句才能以视图对象的方式创建出来
对视图进行增删改查,会影响到原表数据
通过视图影响原表数据的,不是直接操作的原表
可以对视图进行CURD操作
面向视图操作
mysql> create view myview as select empno,ename from EMP;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
mysql> select * from myview;
+-------+--------+
| empno | ename |
+-------+--------+
| 7369 | SMITH |
| 7499 | ALLEN |
| 7521 | WARD |
| 7566 | JONES |
| 7654 | MARTIN |
| 7698 | BLAKE |
| 7782 | CLARK |
| 7788 | SCOTT |
| 7839 | KING |
| 7844 | TURNER |
| 7876 | ADAMS |
| 7900 | JAMES |
| 7902 | FORD |
| 7934 | MILLER |
+-------+--------+
14 rows in set (0.00 sec)
create table emp_bak as select * from emp;
create view myviews1 as select empno,ename,sal from emp_bak;
mysql> update myviews1 set ename='hh',sal=1 where empno = 7369; -- 通过视图修改原表数据
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
DBA命令
将数据库当中的数据导出
在windows 的dos命令窗口中执行:(导出整个库)
rzk table>D:/table.sql -uroot -p密码
在windows 的dos命令窗口中执行:(导出指定数据库当中的表)
rzk table emp>D:/table.sql -uroot -p密码
导入数据
create database table;
use tabl;
source D:/table.sql;