1、选择索引的数据类型
MySQL支持很多数据类型,选择合适的数据类型存储数据对性能有很大的影响。通常来说,可以遵循以下一些指导原则:
(1)越小的数据类型通常更好:越小的数据类型通常在磁盘、内存和CPU缓存中都需要更少的空间,处理起来更快。
(2)简单的数据类型更好:整型数据比起字符,处理开销更小,因为字符串的比较更复杂。在MySQL中,应该用内置的日期和时间数据类型,而不是用字符串来存储时间;以及用整型数据类型存储IP地址。
(3)尽量避免NULL:应该指定列为NOT NULL,除非你想存储NULL。在MySQL中,含有空值的列很难进行查询优化,因为它们使得索引、索引的统计信息以及比较运算更加复杂。你应该用0、一个特殊的值或者一个空串代替空值。
1.1、选择标识符
选择合适的标识符是非常重要的。选择时不仅应该考虑存储类型,而且应该考虑MySQL是怎样进行运算和比较的。一旦选定数据类型,应该保证所有相关的表都使用相同的数据类型。
(1) 整型:通常是作为标识符的最好选择,因为可以更快的处理,而且可以设置为AUTO_INCREMENT。
(2) 字符串:尽量避免使用字符串作为标识符,它们消耗更好的空间,处理起来也较慢。而且,通常来说,字符串都是随机的,所以它们在索引中的位置也是随机的,这会导致页面分裂、随机访问磁盘,聚簇索引分裂(对于使用聚簇索引的存储引擎)。
2、索引入门
对于任何DBMS,索引都是进行优化的最主要的因素。对于少量的数据,没有合适的索引影响不是很大,但是,当随着数据量的增加,性能会急剧下降。
如果对多列进行索引(组合索引),列的顺序非常重要,MySQL仅能对索引最左边的前缀进行有效的查找。例如:
假 设存在组合索引it1c1c2(c1,c2),查询语句select * from t1 where c1=1 and c2=2能够使用该索引。查询语句select * from t1 where c1=1也能够使用该索引。但是,查询语句select * from t1 where c2=2不能够使用该索引,因为没有组合索引的引导列,即,要想使用c2列进行查找,必需出现c1等于某值。
2.1、索引的类型
索引是在存储引擎中实现的,而不是在服务器层中实现的。所以,每种存储引擎的索引都不一定完全相同,并不是所有的存储引擎都支持所有的索引类型。
2.1.1、B-Tree索引
假设有如下一个表:
CREATE TABLE People ( last_name varchar(50) not null, first_name varchar(50) not null, dob date not null, gender enum('m', 'f') not null, key(last_name, first_name, dob) );
其索引包含表中每一行的last_name、first_name和dob列。其结构大致如下:
索引存储的值按索引列中的顺序排列。可以利用B-Tree索引进行全关键字、关键字范围和关键字前缀查询,当然,如果想使用索引,你必须保证按索引的最左边前缀(leftmost prefix of the index)来进行查询。
(1)匹配全值(Match the full value):对索引中的所有列都指定具体的值。例如,上图中索引可以帮助你查找出生于1960-01-01的Cuba Allen。
(2)匹配最左前缀(Match a leftmost prefix):你可以利用索引查找last name为Allen的人,仅仅使用索引中的第1列。
(3)匹配列前缀(Match a column prefix):例如,你可以利用索引查找last name以J开始的人,这仅仅使用索引中的第1列。
(4)匹配值的范围查询(Match a range of values):可以利用索引查找last name在Allen和Barrymore之间的人,仅仅使用索引中第1列。
(5)匹配部分精确而其它部分进行范围匹配(Match one part exactly and match a range on another part):可以利用索引查找last name为Allen,而first name以字母K开始的人。
(6)仅对索引进行查询(Index-only queries):如果查询的列都位于索引中,则不需要读取元组的值。
由于B-树中的节点都是顺序存储的,所以可以利用索引进行查找(找某些值),也可以对查询结果进行ORDER BY。当然,使用B-tree索引有以下一些限制:
(1) 查询必须从索引的最左边的列开始。关于这点已经提了很多遍了。例如你不能利用索引查找在某一天出生的人。
(2) 不能跳过某一索引列。例如,你不能利用索引查找last name为Smith且出生于某一天的人。
(3) 存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列。例如,如果你的查询语句为WHERE last_name="Smith" AND first_name LIKE 'J%' AND dob='1976-12-23',则该查询只会使用索引中的前两列,因为LIKE是范围查询。
以上就是Mysql索引和优化的内容,更多相关内容请关注PHP中文网(www.php.cn)!

MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统,主要用于快速、可靠地存储和检索数据。其工作原理包括客户端请求、查询解析、执行查询和返回结果。使用示例包括创建表、插入和查询数据,以及高级功能如JOIN操作。常见错误涉及SQL语法、数据类型和权限问题,优化建议包括使用索引、优化查询和分表分区。

MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统,适用于数据存储、管理、查询和安全。1.它支持多种操作系统,广泛应用于Web应用等领域。2.通过客户端-服务器架构和不同存储引擎,MySQL高效处理数据。3.基本用法包括创建数据库和表,插入、查询和更新数据。4.高级用法涉及复杂查询和存储过程。5.常见错误可通过EXPLAIN语句调试。6.性能优化包括合理使用索引和优化查询语句。

选择MySQL的原因是其性能、可靠性、易用性和社区支持。1.MySQL提供高效的数据存储和检索功能,支持多种数据类型和高级查询操作。2.采用客户端-服务器架构和多种存储引擎,支持事务和查询优化。3.易于使用,支持多种操作系统和编程语言。4.拥有强大的社区支持,提供丰富的资源和解决方案。

InnoDB的锁机制包括共享锁、排他锁、意向锁、记录锁、间隙锁和下一个键锁。1.共享锁允许事务读取数据而不阻止其他事务读取。2.排他锁阻止其他事务读取和修改数据。3.意向锁优化锁效率。4.记录锁锁定索引记录。5.间隙锁锁定索引记录间隙。6.下一个键锁是记录锁和间隙锁的组合,确保数据一致性。

MySQL查询性能不佳的原因主要包括没有使用索引、查询优化器选择错误的执行计划、表设计不合理、数据量过大和锁竞争。 1.没有索引导致查询缓慢,添加索引后可显着提升性能。 2.使用EXPLAIN命令可以分析查询计划,找出优化器错误。 3.重构表结构和优化JOIN条件可改善表设计问题。 4.数据量大时,采用分区和分表策略。 5.高并发环境下,优化事务和锁策略可减少锁竞争。

在数据库优化中,应根据查询需求选择索引策略:1.当查询涉及多个列且条件顺序固定时,使用复合索引;2.当查询涉及多个列但条件顺序不固定时,使用多个单列索引。复合索引适用于优化多列查询,单列索引则适合单列查询。

要优化MySQL慢查询,需使用slowquerylog和performance_schema:1.启用slowquerylog并设置阈值,记录慢查询;2.利用performance_schema分析查询执行细节,找出性能瓶颈并优化。

MySQL和SQL是开发者必备技能。1.MySQL是开源的关系型数据库管理系统,SQL是用于管理和操作数据库的标准语言。2.MySQL通过高效的数据存储和检索功能支持多种存储引擎,SQL通过简单语句完成复杂数据操作。3.使用示例包括基本查询和高级查询,如按条件过滤和排序。4.常见错误包括语法错误和性能问题,可通过检查SQL语句和使用EXPLAIN命令优化。5.性能优化技巧包括使用索引、避免全表扫描、优化JOIN操作和提升代码可读性。


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