MySQL自古以来就不提供函数索引这么复杂的功能。那怎么在MySQL里面实现这样的功能呢? 我们先来看看函数索引的概念。函数索引,也可称为表达式索引,也就是基于字段以特定函数(表达式)建立索引来提升查询性能之需。函数索引的优势在于更加精确的获取所需要
MySQL自古以来就不提供函数索引这么复杂的功能。那怎么在MySQL里面实现这样的功能呢? 我们先来看看函数索引的概念。函数索引,也可称为表达式索引,也就是基于字段以特定函数(表达式)建立索引来提升查询性能之需。函数索引的优势在于更加精确的获取所需要的数据。
MySQL 5.7提供了一个新的特性,虚拟列,可以很完美的解决这个问题。
在介绍虚拟列之前,我们来看看在MySQL里面普通索引的范例。
示例表结构:
CREATE TABLE t1 (id INT ,rank INT, log_time DATETIME, nickname VARCHAR(64)) ENGINE INNODB; ALTER TABLE t1 ADD PRIMARY KEY (id), ADD KEY idx_rank (rank),ADD KEY idx_log_time (log_time);
示例表数据量,这里我增加了5000条记录:
mysql> select count(*) from t1; +----------+ | count(*) | +----------+ | 5000 | +----------+ 1 row in set (0.00 sec)
假设我们来检索2015年4月9号的数据。(结果是有两条记录,id 分别为95和3423。)
mysql> SELECT * FROM t1 WHERE DATE(log_time) = '2015-04-09'\G *************************** 1. row *************************** id: 95 rank: 24 log_time: 2015-04-09 05:53:13 nickname: test *************************** 2. row *************************** id: 3423 rank: 42 log_time: 2015-04-09 02:55:38 nickname: test 2 rows in set (0.01 sec)
下来我们看看这条语句的查询计划。
mysql> explain SELECT * FROM t1 WHERE DATE(log_time) = '2015-04-09'\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: t1 partitions: NULL type: ALL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 5000 filtered: 100.00 Extra: Using where 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
我们发现TYPE是ALL,扫描的函数是5000,也就是说这条语句进行了一个全表扫描。 虽然给字段log_time 加了索引,但是没有用到,那这个时候怎么办?
在MySQL里面一般这样修改:
mysql> SELECT * FROM t1 WHERE log_time >= '2015-04-09 00:00:00' AND log_time <='2015-04-10 00:00:00'\G *************************** 1. row *************************** id: 3423 rank: 42 log_time: 2015-04-09 02:55:38 nickname: test *************************** 2. row *************************** id: 95 rank: 24 log_time: 2015-04-09 05:53:13 nickname: test 2 rows in set (0.00 sec)
通过查询结果,发现结果集一致,那再来看看查询计划
mysql> explain SELECT * FROM t1 WHERE log_time >= '2015-04-09 00:00:00' AND log_time <= '2015-04-10 00:00:00'\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: t1 partitions: NULL type: range possible_keys: idx_log_time key: idx_log_time key_len: 6 ref: NULL rows: 2 filtered: 100.00 Extra: Using index condition 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
可以看到这条修改过的语句很好的利用到了idx_log_time这条索引。
那好,这个是之前在MySQL 5.6以及之前的旧版本解决方法,随着MySQL 5.7的发布,虚拟列的出现让这个问题更加简单。
现在修改下之前的表结构:
ALTER TABLE t1 ADD COLUMN log_date DATE AS (DATE(log_Time)) stored, ADD KEY idx_log_date (log_date);
这样,增加了一新列,用来存放date(log_time)这个表达式,并且给他加了一列索引。
那么,之前的语句就变成如下:
mysql> SELECT * FROM t1 WHERE log_date = '2015-04-09'\G *************************** 1. row *************************** id: 95 rank: 24 log_time: 2015-04-09 05:53:13 nickname: test log_date: 2015-04-09 *************************** 2. row *************************** id: 3423 rank: 42 log_time: 2015-04-09 02:55:38 nickname: test log_date: 2015-04-09 2 rows in set (0.00 sec)
执行后结果集和之前的一致。
我们来看看查询计划,发现很好的利用了idx_log_date索引列。
mysql> explain SELECT * FROM t1 WHERE log_date = '2015-04-09'\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: t1 partitions: NULL type: ref possible_keys: idx_log_date key: idx_log_date key_len: 4 ref: const rows: 2 filtered: 100.00 Extra: NULL 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
通过以上介绍,我们看到虚拟列实现起来相对之前的方法来的容易的多。但是这里笔者还是得说上几句。
函数索引的用法以及SQL语句虽然写起来简单,但是在大部分场合下,只能说不得已而为之,是一种设计上的缺陷,后期增加了运维人员的运维难度以及繁琐度。这也就是为什么MySQL 直到5.7才推出了这项类似的功能的原因。

InnoDB使用redologs和undologs確保數據一致性和可靠性。 1.redologs記錄數據頁修改,確保崩潰恢復和事務持久性。 2.undologs記錄數據原始值,支持事務回滾和MVCC。

EXPLAIN命令的關鍵指標包括type、key、rows和Extra。 1)type反映查詢的訪問類型,值越高效率越高,如const優於ALL。 2)key顯示使用的索引,NULL表示無索引。 3)rows預估掃描行數,影響查詢性能。 4)Extra提供額外信息,如Usingfilesort提示需要優化。

Usingtemporary在MySQL查詢中表示需要創建臨時表,常見於使用DISTINCT、GROUPBY或非索引列的ORDERBY。可以通過優化索引和重寫查詢避免其出現,提升查詢性能。具體來說,Usingtemporary出現在EXPLAIN輸出中時,意味著MySQL需要創建臨時表來處理查詢。這通常發生在以下情況:1)使用DISTINCT或GROUPBY時進行去重或分組;2)ORDERBY包含非索引列時進行排序;3)使用複雜的子查詢或聯接操作。優化方法包括:1)為ORDERBY和GROUPB

MySQL/InnoDB支持四種事務隔離級別:ReadUncommitted、ReadCommitted、RepeatableRead和Serializable。 1.ReadUncommitted允許讀取未提交數據,可能導致臟讀。 2.ReadCommitted避免臟讀,但可能發生不可重複讀。 3.RepeatableRead是默認級別,避免臟讀和不可重複讀,但可能發生幻讀。 4.Serializable避免所有並發問題,但降低並發性。選擇合適的隔離級別需平衡數據一致性和性能需求。

MySQL適合Web應用和內容管理系統,因其開源、高性能和易用性而受歡迎。 1)與PostgreSQL相比,MySQL在簡單查詢和高並發讀操作上表現更好。 2)相較Oracle,MySQL因開源和低成本更受中小企業青睞。 3)對比MicrosoftSQLServer,MySQL更適合跨平台應用。 4)與MongoDB不同,MySQL更適用於結構化數據和事務處理。

MySQL索引基数对查询性能有显著影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。

MySQL學習路徑包括基礎知識、核心概念、使用示例和優化技巧。 1)了解表、行、列、SQL查詢等基礎概念。 2)學習MySQL的定義、工作原理和優勢。 3)掌握基本CRUD操作和高級用法,如索引和存儲過程。 4)熟悉常見錯誤調試和性能優化建議,如合理使用索引和優化查詢。通過這些步驟,你將全面掌握MySQL的使用和優化。

MySQL在現實世界的應用包括基礎數據庫設計和復雜查詢優化。 1)基本用法:用於存儲和管理用戶數據,如插入、查詢、更新和刪除用戶信息。 2)高級用法:處理複雜業務邏輯,如電子商務平台的訂單和庫存管理。 3)性能優化:通過合理使用索引、分區表和查詢緩存來提升性能。


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