• 【原创】为什么使用数据索引能提高效率?(本文针对mysql进行概述)(更新)


    本文只针对mysql进行相关方面的说明。

    首先我要问,“数据索引是有序无序的?”。答:“当然是有序的了。”

    再问,一个SQL语句可以有几个索引?你先别往下看结果,你这想下,可以使用几个索引呢?

    正确的是:“1个”。有人肯定会疑惑。对,当初我接受这个概念也是挺纳闷的,后来在实际中得到了解答。那么,你需自己找答案了。

    在有序的情况下,通过索引查询一个数据是无需遍历索引记录的;

    极端情况下,数据索引的查询效率为二分法查询效率,趋近于 log2(N);

    在进行索引分析和SQL优化时,可以将数据索引字段想象为单一有序序列,并以此作为分析的基础。

    如以下的SQL,如何进行优化呢?

    select * from user where area=’$area’ and sex=’$sex’ order by lastlogin desc limit 0,30;
    

    假设,这是在高访问量的情况下,高频率的情况下如何进行优化?

    答:建立复合索引.

    area+sex+lastlogin 三个字段的复合索引,如何理解?

    1 如果只使用area会怎样?搜索会把符合area的结果全部找出来,然后在这里面遍历,选择命中sex的并排序。 遍历所有 area=’$area’数据。

    2 如果使用了area+sex,略好,仍然要遍历所有area=’$area’ and sex=’$sex’数据,然后在这个基础上排序。

    3 Area+sex+lastlogin复合索引时(切记lastlogin在最后),该索引基于area+sex+lastlogin 三个字段合并的结果排序。

      

    不知道到这你是否看明白没有??这个不妨你在本地打个环境。自己动手试试看。

    下面我用我自己的工作中的案例说下,这索引前后的区别:

    我们有个业务需求是这样的:

    SELECT * FROM `cu_banuser` WHERE uid =386264 AND fid =2 ORDER BY `endtime`
    

     

    1 这是一张表结构 如图。此表只有一个主键作为索引。

    那么我们用explain看下吧: 关于explain,强烈建议:请大家自己baidu,有必要去了解认识它。

    EXPLAIN SELECT * FROM `cu_banuser` WHERE uid =386264 AND fid =2 ORDER BY `endtime`
    

    下面的是其explain的结果:

    看到其中的 type possible_keys 尤其是rows了吗?影响的结果集是2751行。

    2 我们现在将UID做为索引:

    再explain下:

    看划线的,你们会惊喜的发现 rows已经是2了。证明我们的努力没有白费。

     

     

    3 我们继续添加剩下的索引fid;

    好,我们再explain下,看结果:

    你会发现什么呢?呵呵,对了 rows=1了。

    4 继续给endtime加索引

    explain看下:

    我们的rows=1了,很明显的如果在大数据量的情况下,我们的获得的成果是很可喜的!我们一切从大数量出发。

    好,不知道你注意到开篇就提到的2个问题吧?第二个问题是什么?一个sql用几个索引?答案是1个。

    看到这,不知道你有没有感悟出来呢?我们在实际工作中用到最多的就是复合索引!

     

     

    这就是你为什么看到上图的框中的索引是这么建的!

     

    补充下 从最好到最差的连接类型为 :const、eq_reg、ref、range、index和ALL  

    综上所述:

    1 一个sql只用一个索引;

    2在实际工作中用到最多的是复合索引;

    3 复合索引有严格的顺序之分;

    4 遵循偏左原则

     

      

      

  • 相关阅读:
    2014阿里巴巴面试题哈尔滨
    Hadoop分布式集群配置
    Ubuntu上搭建Hadoop环境(单机模式+伪分布模式)
    安装VMware Workstation提示the msi failed的解决办法
    Scalaz(35)- Free :运算-Trampoline,say NO to StackOverflowError
    Scalaz(34)- Free :算法-Interpretation
    Scalaz(33)- Free :算式-Monadic Programming
    Scalaz(32)- Free :lift
    Scalaz(31)- Free :自由数据结构-算式和算法的关注分离
    Scalaz(30)- Free :Natural Tranformation ~>
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/wangjiafang/p/2353009.html
Copyright © 2020-2023  润新知