mysql索引优化和查询优化(mysql四种索引类型)

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各位老铁们好,相信很多人对mysql索引优化和查询优化都不是特别的了解,因此呢,今天就来为大家分享下关于mysql索引优化和查询优化以及mysql四种索引类型的问题知识,还望可以帮助大家,解决大家的一些困惑,下面一起来看看吧!

一、mysql的分区表和索引对查询性能优化有何区别

1、分区表:可以想象为磁盘的多个分区一样,可以减少全盘扫描的可能。直接定位到某个分区表上

2、类似要在电脑上找文件,直接到c盘,防止在D

3、F盘扫描一样,从而减少io压力,提升性能。在查询上分区表表现还不是十分突出,但是删除,作数据迁移的时候就很明显了。

4、索引:索引在查询上可以快速定位符合要求的纪录,查询通过索引,也可以防止全表扫描,类似直接定位excel里面的行号一样。但是索引维护对insert

5、简单点理解2者区别,从数据库角度来看,分区表更侧向于片状范围划定,索引更趋向于线性定位

二、mysql查询优化器应该怎么使用

在开始演示之前,我们先介绍下两个概念。

概念一,数据的可选择性基数,也就是常说的cardinality值。

查询优化器在生成各种执行计划之前,得先从统计信息中取得相关数据,这样才能估算每步操作所涉及到的记录数,而这个相关数据就是cardinality。简单来说,就是每个值在每个字段中的唯一值分布状态。

比如表t1有100行记录,其中一列为f1。f1中唯一值的个数可以是100个,也可以是1个,当然也可以是1到100之间的任何一个数字。这里唯一值越的多少,就是这个列的可选择基数。

那看到这里我们就明白了,为什么要在基数高的字段上建立索引,而基数低的的字段建立索引反而没有全表扫描来的快。当然这个只是一方面,至于更深入的探讨就不在我这篇探讨的范围了。

这里我来说下HINT是什么,在什么时候用。

HINT简单来说就是在某些特定的场景下人工协助MySQL优化器的工作,使她生成最优的执行计划。一般来说,优化器的执行计划都是最优化的,不过在某些特定场景下,执行计划可能不是最优化。

比如:表t1经过大量的频繁更新操作,(UPDATE,DELETE,INSERT),cardinality已经很不准确了,这时候刚好执行了一条SQL,那么有可能这条SQL的执行计划就不是最优的。为什么说有可能呢?

如果f1的值刚好频繁更新的值为30,并且没有达到MySQL自动更新cardinality值的临界值或者说用户设置了手动更新又或者用户减少了sample page等等,那么对这两条语句来说,可能不准确的就是B了。

这里顺带说下,MySQL提供了自动更新和手动更新表cardinality值的方法,因篇幅有限,需要的可以查阅手册。

那回到正题上,MySQL 8.0带来了几个HINT,我今天就举个index_merge的例子。

表t1实际上在rank1,rank2,rank3三列上分别有一个二级索引。

显然,没有用到任何索引,扫描的行数为32034,cost为3243.65。

我们加上hint给相同的查询,再次看看查询计划。

这个时候用到了index_merge,union了三个列。扫描的行数为1103,cost为441.09,明显比之前的快了好几倍。

对比下以上两个,加了HINT的比不加HINT的cost小了100倍。

总结下,就是说表的cardinality值影响这张的查询计划,如果这个值没有正常更新的话,就需要手工加HINT了。相信MySQL未来的版本会带来更多的HINT。

三、mysql数据库有100万+数据,查询起来很慢了,如何优化

你好,你可以根据条件去添加索引,例如:

所有mysql索引列类型都可以被索引,对来相关类使用索引可以提高select查询性能,根据mysql索引数,可以是最大索引与最小索引,每种存储引擎对每个表的至少支持16的索引。总索引长度为256字节。

mysim和innodb存储引擎的表默认创建索引都是btree索引,目前mysql还不支持函数索引,但支持前缘索引,对字段前N个字符创建索引

Create[unioun|fulltext|spatial]indexindexname[usingindextype]ontablename(tablenamecol)

如果你创建索引时搞错了,需要修改mysql索引我们可以用alert来修改索引,语法与createindex创建索引差不多,我们就不说了,可以查看相关手册。

下面我们来看一个关于mysql创建索引实例教程。

mysql>createindexcitynameoncity(city(2));

QueryOk,600rowsaffected(0.26sec)

Records:600Duplicates:0Warings0:

我们现在来以city为条件进行查询,如下面。

->explainselect*fromcitywherecity='www.111cn.net'G

好了,现在我们来看看mysql删除索引等实例

实例,我现在要删除刚才创建city索引

Queryok,.....

不过通常对百万级数据的查询或者其他操作,都改换其他的大型的数据库了,希望能帮到你,望采纳。

不过通常对百万级数据的查询或者其他操作,都改换其他的大型的数据库了,希望能帮到你,望采纳。

四、什么是索引及MySQL索引原理和慢查询优化

1、索引的目的在于提高查询效率,可以类比字典,如果要查“mysql”这个单词,我们肯定需要定位到m字母,然后从下往下找到y字母,再找到剩下的sql。如果没有索引,那么你可能需要把所有单词看一遍才能找到你想要的,如果我想找到m开头的单词呢?或者ze开头的单词呢?是不是觉得如果没有索引,这个事情根本无法完成?

2、除了词典,生活中随处可见索引的例子,如火车站的车次表、图书的目录等。它们的原理都是一样的,通过不断的缩小想要获得数据的范围来筛选出最终想要的结果,同时把随机的事件变成顺序的事件,也就是我们总是通过同一种查找方式来锁定数据。

3、数据库也是一样,但显然要复杂许多,因为不仅面临着等值查询,还有范围查询(>、<、between、in)、模糊查询(like)、并集查询(or)等等。数据库应该选择怎么样的方式来应对所有的问题呢?我们回想字典的例子,能不能把数据分成段,然后分段查询呢?最简单的如果1000条数据,1到100分成第一段,101到200分成第二段,201到300分成第三段……这样查第250条数据,只要找第三段就可以了,一下子去除了90%的无效数据。但如果是1千万的记录呢,分成几段比较好?稍有算法基础的同学会想到搜索树,其平均复杂度是lgN,具有不错的查询性能。但这里我们忽略了一个关键的问题,复杂度模型是基于每次相同的操作成本来考虑的,数据库实现比较复杂,数据保存在磁盘上,而为了提高性能,每次又可以把部分数据读入内存来计算,因为我们知道访问磁盘的成本大概是访问内存的十万倍左右,所以简单的搜索树难以满足复杂的应用场景。

4、前面讲了生活中索引的例子,索引的基本原理,数据库的复杂性,又讲了操作系统的相关知识,目的就是让大家了解,任何一种数据结构都不是凭空产生的,一定会有它的背景和使用场景,我们现在总结一下,我们需要这种数据结构能够做些什么,其实很简单,那就是:每次查找数据时把磁盘IO次数控制在一个很小的数量级,最好是常数数量级。那么我们就想到如果一个高度可控的多路搜索树是否能满足需求呢?就这样,b+树应运而生。

五、索引有什么优缺点

2、创建唯一性索引,保证数据库表中每一行数据的唯一性;

4、在使用分组和排序子句进行数据检索时,可以显著减少查询中分组和排序的时间。

2、当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候,索引也要动态的维护,降低了数据的维护速度。

索引最早出现于西方,主要是中世纪欧洲宗教著作的索引。18世纪以后西方开始有主题索引,至19世纪末,内容分析索引被广泛使用。中国的索引出现较晚。一般认为,明末傅山所编的《两汉书姓名韵》是现存最早的人名索引。清代乾嘉时期,章学诚曾力倡编纂群书综合索引。

20世纪20年代,随着西方索引理论与编制技术的传入,中国现代意义上的索引编制与研究才蓬勃展开。1930年钱亚新发表《索引和索引法》,1932年洪业发表《引得说》,标志着具有中国特色的现代索引理论、技术已迅速发展起来。

20世纪50年代,计算机技术被运用于索引编制。此后,机编索引的大量出现,使索引编制理论、技术、索引载体形式发生了深刻变革。

SQL标准中没有涉及索引,但商用关系数据库管理系统一般都支持索引机制,只是不同的关系数据库管理系统支持的索引类型不尽相同。

索引已经成为关系数据库非常重要的部分。它们被用作包含所关心数据的表指针。通过一个索引,能从表中直接找到一个特定的记录,而不必连续顺序扫描这个表,一次一个地去查找。对于大的表,索引是必要的。没有索引,要想得到一个结果要等好几个小时、好几天,而不是几秒钟。

文章到此结束,如果本次分享的mysql索引优化和查询优化和mysql四种索引类型的问题解决了您的问题,那么我们由衷的感到高兴!