怎么在mysql中根据索引优化查询速度(mysql,索引,开发技术)

时间:2024-05-03 18:40:28 作者 : 石家庄SEO 分类 : 开发技术
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索引通俗来讲就相当于书的目录,当我们根据条件查询的时候,没有索引,便需要全表扫描,数据量少还可以,一旦数据量超过百万甚至千万,一条查询sql执行往往需要几十秒甚至更多,5秒以上就已经让人难以忍受了。

mysql的索引有5种:主键索引、普通索引、唯一索引、全文索引、聚合索引(多列索引)。

唯一索引和全文索引用的很少,我们主要关注主键索引、普通索引和聚合索引。

1)主键索引:主键索引是加在主键上的索引,设置主键(primary key)的时候,mysql会自动创建主键索引;

2)普通索引:创建在非主键列上的索引;

3)聚合索引:创建在多列上的索引。

查看某张表的索引:show index from 表名;

创建普通索引:alter table 表名 add index 索引名 (加索引的列)

创建聚合索引:alter table 表名 add index 索引名 (加索引的列1,加索引的列2)

删除某张表的索引:drop index 索引名 on 表名;

测试环境:博主工作用台式机

处理器为Intel Core i5-4460 3.2GHz;

内存8G;

64位windows。

存储引擎使用MyISAM是因为此引擎没有事务,插入速度极快,方便我们快速插入千万条测试数据,等我们插完数据,再把存储类型修改为InnoDB。

由于使用的MyISAM引擎,插入1千万条数据,仅耗时246秒,若是InnoDB引擎,就要花费数小时了。

然后将存储引擎修改回InnDB。使用如下命令: alter table test_user engine=InnoDB;此命令执行时间大约耗时5分钟,耐心等待。

tips:这里是测试,生产环境中不要随意修改存储引擎,还有alter table 操作,会锁整张表,慎用。其次:myisam引擎没有事务,且只是将数据写到内存中,然后定期将数据刷出到磁盘上,因此突然断电的情况下,会导致数据丢失。而InnDB引擎,是将数据写入日志中,然后定期刷出到磁盘上,所以不怕突然断电等情况。因此在实际生产中能用InnDB则用。

耗时:0.114s。

因为我们建表的时候,将id设成了主键,所以执行此sql的时候,走了主键索引,查询速度才会如此之快。

我们再执行select id,username,gender,password from test_user where username='9000000'
耗时:4.613s。

我们给username列加上普通索引。

此过程大约耗时54.028s,建索引的过程会全表扫描,逐条建索引,当然慢了。

再来执行:selectid,username,gender,password from test_user where username='9000000'
耗时:0.043s。

再用username和password来联合查询

此时虽然我们队username加了索引,但是password列未加索引,索引执行password筛选的时候,还是会全表扫描,因此此时

查询速度立马降了下来。

耗时:4.492s。

当我们的sql有多个列的筛选条件的时候,就需要对查询的多个列都加索引组成聚合索引:

加上聚合索引:ALTER TABLE `test_user` ADD INDEX index_union_name_password(username,password)
再来执行:

耗时:0.001s。

开篇也说过软件层面的优化一是合理加索引;二是优化执行慢的sql。此二者相辅相成,缺一不可,如果加了索引,还是查询很慢,这时候就要考虑是sql的问题了,优化sql。

1:加了索引,依然全表扫描的可能情况有:

索引列为字符串,而没带引号;

索引列没出现在where条件后面;

索引列出现的位置没在前面。

2:关联查询不走索引的可能情况有:

关联的多张表的字符集不一样;

关联的字段的字符集不一样;

存储引擎不一样;

字段的长度不一样。

本文:怎么在mysql中根据索引优化查询速度的详细内容,希望对您有所帮助,信息来源于网络。
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