索引
- 思考:在图书馆中是如何找到一本书的?
- 一般的应用系统对比数据库的读写比例在10:1左右,而且插入操作和更新操作很少出现性能问题,遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,所以查询语句的优化显然是重中之重
- 当数据库中数据量很大时,查找数据会变得很慢
- 优化方案:索引
- 主键和唯一索引,都是索引,可以提高查询速度
- 主键是数据物理存储的位置
- 索引会单独创建一个目录,对应数据的位置
- 索引分单列索引和组合索引
- 单列索引,即一个索引只包含单个列,一个表可以有多个单列索引
- 组合索引,即一个索引包含多个列
语法
- 查看索引
show index from 表名;
- 创建索引
- 如果指定字段是字符串,需要指定长度,建议长度与定义字段时的长度一致
- 字段类型如果不是字符串,可以不填写长度部分
create index 索引名称 on 表名(字段名称(长度))
- 删除索引:
drop index 索引名称 on 表名;
缺点
- 虽然索引大大提高了查询速度,同时却会降低更新表的速度,如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE,因为更新表时,MySQL不仅要保存数据,还要保存一下索引文件
- 建立索引会占用磁盘空间的索引文件
示例
创建测试表testindex
create table test_index(title varchar(10));
向表中加入十万条数据
- 创建存储过程proc_test,在存储过程中实现插入数据的操作
- step1:定义分割符
delimiter //
- step2:定义存储过程
create procedure proc_test() begin declare i int default 0; while i<100000 do insert into test_index(title) values(concat('test',i)); set i=i+1; end while; end //
- step3:还原分割符
delimiter ;
- 执行存储过程proc_test
call proc_test();
查询
- 开启运行时间监测:
set profiling=1;
- 查找第1万条数据test10000
select * from test_index where title='test10000';
- 查看执行的时间:
show profiles;
- 为表title_index的title列创建索引:
create index title_index on test_index(title(10));
- 执行查询语句:
select * from test_index where title='test10000';
- 再次查看执行的时间
show profiles;