数据库查数据索引

怎么从数据库中的一亿条数据中读取我想要的十条数据？

写查询的sql语句，要在查询关键字上建立索引，这样可以加快速度。
例如：select 字段1，字段2，… from 表 where 条件1= aa and 条件2 = bb
1、应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
3、应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num is null
可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：
select id from t where num=0
4、尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num=10 or num=20
可以这样查询：
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20
5、下面的查询也将导致全表扫描：(不能前置百分号)
select id from t where name like ‘�c%’
若要提高效率，可以考虑全文检索。
6、in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3
7、如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：
select id from t where num=@num
可以改为强制查询使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num
8、应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where num/2=100
应改为:
select id from t where num=100*2
9、应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where substring(name,1,3)=’abc’–name以abc开头的id
select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11-30′)=0–’2005-11-30′生成的id
应改为:
select id from t where name like ‘abc%’
select id from t where createdate>=’2005-11-30′ and createdate<’2005-12-1′
10、不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。

什么是数据库索引
大家平时在开发过程中都避免不了使用数据库索引，那么你了解数据库索引么，接下来呢，我就简单讲一下什么是数据库索引。

一、数据索引是干什么用的呢？

数据库索引其实就是为了使查询数据效率快。

二、数据库索引有哪些呢？

聚集索引（主键索引）：在数据库里面，所有行数都会按照主键索引进行排序。
非聚集索引：就是给普通字段加上索引。
联合索引：就是好几个字段组成的索引，称为联合索引。
1
key ‘idx_age_name_sex’ (‘age’,‘name’,‘sex’)
联合索引遵从最左前缀原则，什么意思呢，就比如说一张学生表里面的联合索引如上面所示，那么下面A,B,C,D,E,F哪个会走索引呢？

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A:select * from student where age = 16 and name = ‘小张’
B:select * from student where name = ‘小张’ and sex = ‘男’
C:select * from student where name = ‘小张’ and sex = ‘男’ and age = 18
D:select * from student where age > 20 and name = '小张’
E:select * from student where age != 15 and name = '小张’
F:select * from student where age = 15 and name != ‘小张’
A遵从最左匹配原则，age是在最左边，所以A走索引；

B直接从name开始，没有遵从最左匹配原则，所以不走索引；

C虽然从name开始，但是有索引最左边的age，mysql内部会自动转成where age = ‘18’ and name = ‘小张’ and sex = ‘男’ 这种，所以还是遵从最左匹配原则；

D这个是因为age>20是范围，范围字段会结束索引对范围后面索引字段的使用，所以只有走了age这个索引；

E这个虽然遵循最左匹配原则，但是不走索引，因为!= 不走索引；

F这个只走age索引，不走name索引，原因如上；

三、有哪些列子不走索引呢？

表student中两个字段age,name加了索引

1
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key ‘idx_age’ (‘age’),
key ‘idx_name’ (‘name’)
1.Like这种就是%在前面的不走索引，在后面的走索引

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A:select * from student where ‘name’ like ‘王%’
B:select * from student where ‘name’ like ‘%小’
A走索引，B不走索引

2.用索引列进行计算的，不走索引

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A:select * from student where age = 10+8
B:select * from student where age + 8 = 18
A走索引，B不走索引

3.对索引列用函数了，不走索引

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2
A:select * from student where concat(‘name’,‘哈’) =‘王哈哈’;
B:select * from student where name = concat(‘王哈’,‘哈’);
A不走索引，B走索引

索引列用了!= 不走索引,如下：

1
select * from student where age != 18
四、为什么索引用B+树？

这个可以参考什么是B+树

五、索引在磁盘上的存储？

聚集索引和非聚集索引存储的不相同，那么来说下都是怎么存储的？

有一张学生表

复制代码
create table student (
id int(11) not null auto_increment comment ‘主键id’,
name varchar(50) not null default ‘’ comment ‘学生姓名’,
age int(11) not null default 0 comment ‘学生年龄’,
primary key (id),
key idx_age (age),
key idx_name (name)
) ENGINE=InnoDB default charset=utf8 comment =‘学生信息’;

复制代码
表中内容如下

id 为主键索引，name和age为非聚集索引

1.聚集索引在磁盘中的存储

聚集索引叶子结点存储是表里面的所有行数据；

每个数据页在不同的磁盘上面；

如果要查找id=5的数据，那么先把磁盘0读入内存，然后用二分法查找id=5的数在3和6之间，然后通过指针p1查找到磁盘2的地址，然后将磁盘2读入内存中，用二分查找方式查找到id=5的数据。

2.非聚集索引在磁盘中的存储

叶子结点存储的是聚集索引键，而不存储表里面所有的行数据，所以在查找的时候，只能查找到聚集索引键，再通过聚集索引去表里面查找到数据。

如果要查找到name = 小徐，首先将磁盘0加载到内存中，然后用二分查找的方法查到在指针p1所指的地址上，然后通过指针p1所指的地址可知道在磁盘2上面，然后通过二分查找法得知小徐id=4；

然后在根据id=4将磁盘0加载到内存中，然后通过二分查找的方法查到在指针p1所指的地址上，然后通过指针p1所指的地址可知道在磁盘2上面，然后通过id=4查找出郑正行数据，就查找出name=小徐的数据了。

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