Maison >base de données >tutoriel mysql >MySQL索引用法实例分析_MySQL
本文实例分析了MySQL索引用法。分享给大家供大家参考,具体如下:
MYSQL描述:
一个文章库,里面有两个表:category和article。category里面有10条分类数据。article里面有20万条。article里面有一个"article_category"字段是与category里的"category_id"字段相对应的。article表里面已经把 article_category字义为了索引。数据库大小为1.3G。
问题描述:
执行一个很普通的查询:
代码如下:
SELECT * FROM `article` WHERE article_category=11 ORDER BY article_id DESC LIMIT 5
执行时间大约要5秒左右解决方案:
建一个索引:
代码如下:
create index idx_u on article (article_category,article_id);
代码如下:
SELECT * FROM `article` WHERE article_category=11 ORDER BY article_id DESC LIMIT 5
减少到0.0027秒继续问题:
代码如下:
SELECT * FROM `article` WHERE article_category IN (2,3) ORDER BY article_id DESC LIMIT 5
执行时间要11.2850秒。使用OR:
select * from article where article_category=2 or article_category=3 order by article_id desc limit 5
执行时间:11.0777
解决方案:避免使用in 或者 or (or会导致扫表),使用union all
使用UNION ALL:
(select * from article where article_category=2 order by article_id desc limit 5) UNION ALL (select * from article where article_category=3 order by article_id desc limit 5) ORDER BY article_id desc limit 5
执行时间:0.0261
注:UNION 和UNION ALL 的区别
在数据库中,UNION和UNION ALL关键字都是将两个结果集合并为一个,但这两者从使用和效率上来说都有所不同。
UNION在进行表链接后会筛选掉重复的记录,所以在表链接后会对所产生的结果集进行排序运算,删除重复的记录再返回结果。
实际大部分应用中是不会产生重复的记录,最常见的是过程表与历史表UNION。如:
select * from gc_dfys union select * from ls_jg_dfys
这个SQL在运行时先取出两个表的结果,再用排序空间进行排序删除重复的记录,最后返回结果集,如果表数据量大的话可能会导致用磁盘进行排序。
而UNION ALL只是简单的将两个结果合并后就返回。这样,如果返回的两个结果集中有重复的数据,那么返回的结果集就会包含重复的数据了。
从效率上说,UNION ALL 要比UNION快很多,所以,如果可以确认合并的两个结果集中不包含重复的数据的话,那么就使用UNION ALL,如下:
select * from gc_dfys union all select * from ls_jg_dfys
注:mysql中union all的order by问题
今天写mysql数据库代码的时候,发现union的结果不是预期的
$stime = date("H:i:s"); $sql1 = "select * from T where '$stime'>stime order by stime desc"; $sql2 = "select * from T where stime>'$stime' order by stime asc"; $sql = "($sql) union all ($sql2)";
分别执行$sql1 和 $sql2 的时候结果是对的
但是执行$sql的时候,发现结果反了,$sql1的部分变升序,$sql2的部分变成降序
搜索也没有得到满意的答案,好像有些数据库还是不支持字句order by 的
无意中发现这样可以:
代码如下:
$sql = "select * from ($sql1) as temp1 union all select * from ($sql2) as temp2";
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希望本文所述对大家MySQL数据库计有所帮助。