亲身体验MySQL的索引对搜索性能的提升 1,创建一个user表,包含两列name,phone 2,用python(你喜欢的任何语言)插入100W条记录(lz的笔记本比较老,大概用了1分钟吧): #!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-import MySQLdbconn = MySQLdb.connect(hos
亲身体验MySQL的索引对搜索性能的提升1,创建一个user表,包含两列name,phone
2,用python(你喜欢的任何语言)插入100W条记录(lz的笔记本比较老,大概用了1分钟吧):
<span>#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import MySQLdb conn = MySQLdb.connect(host='localhost',user='root',db='millionMessage') cur = conn.cursor() for i in range(1,1000000): uname = "user" + str(i) uphone = "188000" + str(i) sql = "insert into user(name,phone) values('%s','%s')" % (uname,uphone) cur.execute(sql) conn.commit() cur.close() conn.close() </span>
3,在没建立索引的情况下搜索:
mysql> select * from user where name='user55555';
+-------+-----------+-------------+
| uid | name | phone |
+-------+-----------+-------------+
| 55567 | user55555 | 18800055555 |
+-------+-----------+-------------+
1 row in set (0.53 sec)
mysql> select phone from user where name='user55555';
+-------------+
| phone |
+-------------+
| 18800055555 |
+-------------+
1 row in set (0.46 sec)
4,对name属性建立索引:
mysql> alter table user add index index_username(name);
Query OK, 0 rows affected (22.27 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
5, 查询:
mysql> select * from user where name='user55555';
+-------+-----------+-------------+
| uid | name | phone |
+-------+-----------+-------------+
| 55567 | user55555 | 18800055555 |
+-------+-----------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)
+---------+------------+--------------+
| uid | name | phone |
+---------+------------+--------------+
| 1000011 | user999999 | 188000999999 |
+---------+------------+--------------+
1 row in set (0.00 sec)
结果秒出。可见在海量数据的数据库上,索引对搜索性能的提升是非常大的。

在mysql中,可以利用char()和REPLACE()函数来替换换行符;REPLACE()函数可以用新字符串替换列中的换行符,而换行符可使用“char(13)”来表示,语法为“replace(字段名,char(13),'新字符串') ”。

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在mysql中,是否需要commit取决于存储引擎:1、若是不支持事务的存储引擎,如myisam,则不需要使用commit;2、若是支持事务的存储引擎,如innodb,则需要知道事务是否自动提交,因此需要使用commit。

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