mysql怎么调索引顺序 mysql索引升序

mysql利用索引优化排序查询

AND (URL_NAME LIKE '%非凡%' OR URL LIKE '%非凡%')

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1、这个改成全文检索

2、经常使用的查询条件建立索引

mysql联合索引字段顺序

原始sql

他的执行计划

可见,这个sql执行过程是被命中索引了的,索引如下

这个索引创建的稍微有点问题,在查询筛选中,如果用到了范围查询,在创建联合索引的时候,应该尽量把需要范围查询的字段放在最后

在上面创建的索引中,首先命中 f_start_time 字段索引,由于他是当前联合索引的第一个字段,那么他就不会在去走索引的第二个字段了;

他的执行过程是先通过索引查询出符合时间范围的数据,由引擎返回给服务器,然后服务器再执行where条件筛选,故在extra中出现了 using where

为了解决这个问题,创建这个索引的过程应该是本着让索引命中更多列的原则,把startTime字段放在联合索引的最后,优化后的索引如下:

Mysql —— 索引的使用顺序

创建表

该表的记录如下:

添加两个索引:

通过 explain 来查看:

会命中两条索引,但实际只用了 idx_v1,即使实际查询用联合索引更好,也依然只用了 idx_v1。

之前的测试,发现用的是第一个,我们删除索引,把之前的索引语句顺序换一下:

发现用的是第一个。

mysql索引问题

1.首选数据库都会有自动优化查询计划的能力,在语句一中,明显对seq进行了排序,而is_need_udate用in进行范围查询,使用index2,开销就会小很多,但是语句二中is_need_update没有这个了,所以才会使用index1.

2.所以建立的原则

2.1根据对应表查询频率最高的属性建立索引

2.2为经常需要排序,分组的字段建立索引

2.3尽量使用数据量少的索引

建议详细的使用方法看看书吧,数据库的优化是一门大学问,值得好好研究的

Mysql建索引的注意事项

1.最左前缀匹配原则,非常重要的原则,mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(、、between、like)就停止匹配,比如a = 1 and b = 2 and c 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引,d是用不到索引的,如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到,a,b,d的顺序可以任意调整。

2.=和in可以乱序,比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序,mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式。

3.尽量选择区分度高的列作为索引,区分度的公式是count(distinct col)/count(*),表示字段不重复的比例,比例越大我们扫描的记录数越少,唯一键的区分度是1,而一些状态、性别字段可能在大数据面前区分度就是0,那可能有人会问,这个比例有什么经验值吗?使用场景不同,这个值也很难确定,一般需要join的字段我们都要求是0.1以上,即平均1条扫描10条记录。

4.索引列不能参与计算,保持列“干净”,比如from_unixtime(create_time) = ’2014-05-29’就不能使用到索引,原因很简单,b+树中存的都是数据表中的字段值,但进行检索时,需要把所有元素都应用函数才能比较,显然成本太大。所以语句应该写成create_time = unix_timestamp(’2014-05-29’)。

5.尽量的扩展索引,不要新建索引。比如表中已经有a的索引,现在要加(a,b)的索引,那么只需要修改原来的索引即可。

1."一个顶三个"。建了一个(a,b,c)的复合索引,那么实际等于建了(a),(a,b),(a,b,c)三个索引,因为每多一个索引,都会增加写操作的开销和磁盘空间的开销。对于大量数据的表,这可是不小的开销!

2.覆盖索引。同样的有复合索引(a,b,c),如果有如下的sql: select a,b,c from table where a=1 and b = 1。那么MySQL可以直接通过遍历索引取得数据,而无需回表,这减少了很多的随机io操作。减少io操作,特别的随机io其实是dba主要的优化策略。所以,在真正的实际应用中,覆盖索引是主要的提升性能的优化手段之一

3.索引列越多,通过索引筛选出的数据越少。有1000W条数据的表,有如下sql:select * from table where a = 1 and b =2 and c = 3,假设假设每个条件可以筛选出10%的数据,如果只有单值索引,那么通过该索引能筛选出1000W*10%=100w 条数据,然后再回表从100w条数据中找到符合b=2 and c= 3的数据,然后再排序,再分页;如果是复合索引,通过索引筛选出1000w *10% *10% *10%=1w,然后再排序、分页,哪个更高效,一眼便知

mysql建索引的几大原则

1.选择唯一性索引

唯一性索引的值是唯一的,可以更快速的通过该索引来确定某条记录。例如,学生表中学号是具有唯一性的字段。为该字段建立唯一性索引可以很快的确定某个学生的信息。如果使用姓名的话,可能存在同名现象,从而降低查询速度。

2.为经常需要排序、分组和联合操作的字段建立索引

经常需要ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT和UNION等操作的字段,排序操作会浪费很多时间。如果为其建立索引,可以有效地避免排序操作。

3.为常作为查询条件的字段建立索引

如果某个字段经常用来做查询条件,那么该字段的查询速度会影响整个表的查询速度。因此,为这样的字段建立索引,可以提高整个表的查询速度。

4.限制索引的数目

索引的数目不是越多越好。每个索引都需要占用磁盘空间,索引越多,需要的磁盘空间就越大。修改表时,对索引的重构和更新很麻烦。越多的索引,会使更新表变得很浪费时间。

5.尽量使用数据量少的索引

如果索引的值很长,那么查询的速度会受到影响。例如,对一个CHAR(100)类型的字段进行全文检索需要的时间肯定要比对CHAR(10)类型的字段需要的时间要多。

6.尽量使用前缀来索引

如果索引字段的值很长,最好使用值的前缀来索引。例如,TEXT和BLOG类型的字段,进行全文检索会很浪费时间。如果只检索字段的前面的若干个字符,这样可以提高检索速度。

7.删除不再使用或者很少使用的索引

表中的数据被大量更新,或者数据的使用方式被改变后,原有的一些索引可能不再需要。数据库管理员应当定期找出这些索引,将它们删除,从而减少索引对更新操作的影响。

8 . 最左前缀匹配原则,非常重要的原则。

mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(、、between、like)就停止匹配,比如a 1=”” and=”” b=”2” c=”“ 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引,d是用不到索引的,如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到,a,b,d的顺序可以任意调整。

9 .=和in可以乱序。

比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序,mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式

10 . 尽量选择区分度高的列作为索引。

区分度的公式是count(distinct col)/count(*),表示字段不重复的比例,比例越大我们扫描的记录数越少,唯一键的区分度是1,而一些状态、性别字段可能在大数据面前区分度就 是0,那可能有人会问,这个比例有什么经验值吗?使用场景不同,这个值也很难确定,一般需要join的字段我们都要求是0.1以上,即平均1条扫描10条 记录

11 .索引列不能参与计算,保持列“干净”。

比如from_unixtime(create_time) = ’2014-05-29’就不能使用到索引,原因很简单,b+树中存的都是数据表中的字段值,但进行检索时,需要把所有元素都应用函数才能比较,显然成本 太大。所以语句应该写成create_time = unix_timestamp(’2014-05-29’);

12 .尽量的扩展索引,不要新建索引。

比如表中已经有a的索引,现在要加(a,b)的索引,那么只需要修改原来的索引即可

注意:选择索引的最终目的是为了使查询的速度变快。上面给出的原则是最基本的准则,但不能拘泥于上面的准则。读者要在以后的学习和工作中进行不断的实践。根据应用的实际情况进行分析和判断,选择最合适的索引方式。


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