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索引是创建在表上的,对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构
其作用主要在于提高查询的速度,降低数据库系统的性能开销
通过索引,查询数据不必读完记录的全部信息进行匹配,而是只查询索引列
索引相当于字典中的音序表,要查询某字时可以在音序表中找到
然后直接跳转到那一音序所在位置,而不必从字典第一页开始翻,逐字匹配
tips:索引虽能提高查询速度,但在插入记录时会按照索引进行排序,因此降低了插入速度
最好的操作方式是先删除索引,插入大量记录后再创建索引
索引分类
1.普通索引:不附加任何限制条件,可创建在任何数据类型中
2.唯一性索引:使用unique参数可以设置索引为唯一性索引,在创建索引时,限制该索引的值必须唯一,主键就是一种唯一性索引
3.全文索引:使用fulltext参数可以设置索引为全文索引。全文索引只能创建在char、varchar或text类型的字段上。查询数据量较大的字符串类型字段时,效果明显。但只有MyISAM存储引擎支持全文检索
4.单列索引:在表中单个字段上创建的索引,单列索引可以是任何类型,只要保证索引只对应一个一个字段
5.多列索引:在表中多个字段上创建的索引,该索引指向创建时对应的多个字段
6.空间索引:使用spatial参数可以设置索引为空间索引,空间索引只能建立在空间数据类型上比如geometry,并且不能为空,目前只有MyISAM存储引擎支持
在创建表时创建索引
创建普通索引
mysql> create table index1( -> id int, -> name varchar(20), -> sex boolean, -> index(id) -> );Query OK, 0 rows affected (0.11 sec)
此处在id字段上创建索引,show create table可查看
创建唯一性索引
mysql> create table index2( -> id int unique, -> name varchar(20), -> unique index index2_id(id ASC) -> );Query OK, 0 rows affected (0.12 sec)
此处使用id字段创建了一个名为index2_id的索引
这里的id字段可以不设置唯一性约束,但这样一来索引就没有作用
创建全文索引
mysql> create table index3( -> id int, -> info varchar(20), -> fulltext index index3_info(info) -> )engine=MyISAM;Query OK, 0 rows affected (0.07 sec)
要注意创建全文索引时只能使用MyISAM存储引擎
创建单列索引
mysql> create table index4( -> id int, -> subject varchar(30), -> index index4_st(subject(10)) -> );Query OK, 0 rows affected (0.12 sec)
此处subject字段长度是30,而索引长度则是10
这么做的目的在于提高查询速度,对于字符型的数据不用查询全部信息
创建多列索引
mysql> create table index5( -> id int, -> name varchar(20), -> sex char(4), -> index index5_ns(name,sex) -> );Query OK, 0 rows affected (0.10 sec)
可以看出,这里使用了name字段和sex字段创建索引列
创建空间索引
mysql> create table index6( -> id int, -> space geometry not null, -> spatial index index6_sp(space) -> )engine=MyISAM;Query OK, 0 rows affected (0.07 sec)
这里需要注意空间space字段不能为空,还有存储引擎
在已经存在的表上创建索引
创建普通索引
mysql> create index index7_id on example0(id);Query OK, 0 rows affected (0.07 sec)Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
这里在现有表的id字段上创建了一条名为index7_id的索引
创建唯一性索引
mysql> create unique index index8_id on example1(course_id);Query OK, 0 rows affected (0.16 sec)Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
此处只需要在index关键字前面加上unique即可
至于表中的course_id字段,最要也设置唯一性约束条件
创建全文索引
mysql> create fulltext index index9_info on example2(info);Query OK, 0 rows affected (0.07 sec)Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
fulltext关键字用来设置全文引擎,此处的表必须是MyISAM存储引擎
创建单列索引
mysql> create index index10_addr on example3(address(4));Query OK, 0 rows affected (0.16 sec)Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
此表中address字段的长度是20,这里只查询4字节,不需要全部查询
创建多列索引
mysql> create index index11_na on example4(name,address);Query OK, 0 rows affected (0.16 sec)Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
索引创建好之后,查询中必须有name字段才能使用
创建空间索引
mysql> create spatial index index12_line on example5(space);Query OK, 0 rows affected (0.07 sec)Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
这里需要注意存储引擎是MyISAM,还有空间数据类型
用alter table语句来创建索引
创建普通索引
mysql> alter table example6 add index index13_n(name(20));Query OK, 0 rows affected (0.16 sec)Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
创建唯一性索引
mysql> alter table example7 add unique index index14_id(id);Query OK, 0 rows affected (0.20 sec)Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
创建全文索引
mysql> alter table example8 add fulltext index index15_info(info);Query OK, 0 rows affected (0.08 sec)Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
创建单列索引
mysql> alter table example9 add index index16_addr(address(4));Query OK, 0 rows affected (0.16 sec)Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
创建多列索引
mysql> alter table example10 add index index17_in(id,name);Query OK, 0 rows affected (0.16 sec)Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
创建空间索引
mysql> alter table example11 add spatial index index18_space(space);Query OK, 0 rows affected (0.06 sec)Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
到此,三种操作方式,每种索引类别的建立就都列举了
对于索引,重要的是理解索引的概念,明白索引的种类
更多的是自己的使用经验
最后来看看索引的删除
删除索引
mysql> drop index index18_space on example11;Query OK, 0 rows affected (0.08 sec)Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
这里是刚刚创建的一条索引
其中index18_space是索引名,example11是表名
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ストアドプロシージャは、パフォーマンスを向上させ、複雑な操作を簡素化するためのMySQLのSQLステートメントを事前に拡大します。 1。パフォーマンスの改善:最初のコンピレーションの後、後続の呼び出しを再コンパイルする必要はありません。 2。セキュリティの改善:許可制御を通じてデータテーブルアクセスを制限します。 3.複雑な操作の簡素化:複数のSQLステートメントを組み合わせて、アプリケーションレイヤーロジックを簡素化します。

MySQLクエリキャッシュの実用的な原則は、選択クエリの結果を保存することであり、同じクエリが再度実行されると、キャッシュされた結果が直接返されます。 1)クエリキャッシュはデータベースの読み取りパフォーマンスを改善し、ハッシュ値を使用してキャッシュされた結果を見つけます。 2)単純な構成、mysql構成ファイルでquery_cache_typeとquery_cache_sizeを設定します。 3)SQL_NO_CACHEキーワードを使用して、特定のクエリのキャッシュを無効にします。 4)高周波更新環境では、クエリキャッシュがパフォーマンスボトルネックを引き起こし、パラメーターの監視と調整を通じて使用するために最適化する必要がある場合があります。

MySQLがさまざまなプロジェクトで広く使用されている理由には、次のものがあります。1。複数のストレージエンジンをサポートする高性能とスケーラビリティ。 2。使いやすく、メンテナンス、シンプルな構成とリッチツール。 3。豊富なエコシステム、多数のコミュニティとサードパーティのツールサポートを魅了します。 4。複数のオペレーティングシステムに適したクロスプラットフォームサポート。

MySQLデータベースをアップグレードする手順には次のものがあります。1。データベースをバックアップします。2。現在のMySQLサービスを停止します。3。MySQLの新しいバージョンをインストールします。アップグレードプロセス中に互換性の問題が必要であり、Perconatoolkitなどの高度なツールをテストと最適化に使用できます。

MySQLバックアップポリシーには、論理バックアップ、物理バックアップ、増分バックアップ、レプリケーションベースのバックアップ、クラウドバックアップが含まれます。 1. Logical BackupはMySqldumpを使用してデータベースの構造とデータをエクスポートします。これは、小さなデータベースとバージョンの移行に適しています。 2.物理バックアップは、データファイルをコピーすることで高速かつ包括的ですが、データベースの一貫性が必要です。 3.インクリメンタルバックアップは、バイナリロギングを使用して変更を記録します。これは、大規模なデータベースに適しています。 4.レプリケーションベースのバックアップは、サーバーからバックアップすることにより、生産システムへの影響を減らします。 5. Amazonrdsなどのクラウドバックアップは自動化ソリューションを提供しますが、コストと制御を考慮する必要があります。ポリシーを選択するときは、データベースサイズ、ダウンタイム許容度、回復時間、および回復ポイントの目標を考慮する必要があります。

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MySQLのデータベーススキーマ設計の最適化は、次の手順を通じてパフォーマンスを改善できます。1。インデックス最適化:一般的なクエリ列にインデックスを作成し、クエリのオーバーヘッドのバランスをとり、更新を挿入します。 2。テーブル構造の最適化:正規化または反通常化によりデータ冗長性を削減し、アクセス効率を改善します。 3。データ型の選択:Varcharの代わりにINTなどの適切なデータ型を使用して、ストレージスペースを削減します。 4。パーティション化とサブテーブル:大量のデータボリュームの場合、パーティション化とサブテーブルを使用してデータを分散させてクエリとメンテナンスの効率を改善します。

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