mysql按升序创建索引_MySQL建立索引的基础规则
1、mysql索引(基础与规则)
索引规则:
一、MySQL建表,字段需设置为非空,需设置字段默认值。
二、MySQL建表,字段需NULL时,需设置字段默认值,默认值不为NULL。
三、MySQL建表,如果字段等价于外键,应在该字段加索引。
四、MySQL建表,不同表之间的相同属性值的字段,列类型,类型长度,是否非空,是否默认值,需保持一致,否则无法正确使用索引进行关联对比。
五、MySQL使用时,一条SQL语句只能使用一个表的一个索引。所有的字段类型都可以索引,多列索引的属性最多15个。
六、如果可以在多个索引中进行选择,MySQL通常使用找到最少行的索引,索引唯一值最高的索引。
七、建立索引index(part1,part2,part3),相当于建立了index(part1),index(part1,part2)和index(part1,part2,part3)三个索引。
八、MySQL针对like语法必须如下格式才使用索引:SELECT * FROM t1 WHERE key_col LIKE 'ab%';
九、SELECT COUNT(*)语法在没有where条件的语句中执行效率没有SELECT COUNT(col_name)快,但是在有where条件的语句中执行效率要快。
十、在where条件中多个and的条件中,必须都是一个多列索引的key_part属性而且必须包含key_part1。各自单一索引的话,只使用遍历最少行的那个索引。
十一、在where条件中多个or的条件中,每一个条件,都必须是一个有效索引。
十二、ORDER BY后面的条件必须是同一索引的属性,排序顺序必须一致(比如都是升序或都是降序)。
十三、所有GROUP BY列引用同一索引的属性,并且索引必须是按顺序保存其关键字的。
十四、JOIN索引,所有匹配ON和where的字段应建立合适的索引。
十五、对智能的扫描全表使用FORCE INDEX告知MySQL,使用索引效率更高。
十六、定期ANALYZE TABLE tbl_name为扫描的表更新关键字分布。
十七、定期使用慢日志检查语句,执行explain,分析可能改进的索引。
十八、条件允许的话,设置较大的key_buffer_size和query_cache_size的值(全局参数),和sort_buffer_size的值(session变量,建议不要超过4M)。
首先分析项目的数据表,都会有什么样的操作,比如产品列表,会按照分类、品牌等做where,按照时间、价格等排序(order by),所以做索引,个人觉得应该是按照业务逻辑去做。
索引类型:
(1)普通索引
最简单的索引方式,没有太多的约束,创建方式如下:
创建:create index indexname on tablename(column(length));如果是字符型的字段,要指定length
(建表时指定)create table tablename ([….],index [indexname] (column(length));
修改:alter tablename add index [indexname] on (column(length))
删除:drop index indexname on tablename
(2)唯一索引
和普通索引的区别就是列值要唯一,允许有空值。(组合索引那组合后的列值也必须唯一)
创建:create unique index indexname on tablename (column(length))
(健表时指定)create table ([….],unique [indexname] (column(length)))
修改:alter tablename add unique [indexname] on (column(length))
(3)主键索引
主键索引就比较清晰了,大家经常用到,只需要记住两个概念就行了,不能为空,列值唯一。
当然了,还有就是一个表只能有一个主键。
(4)全文索引
Mysql3.23开始支持全文索引,在项目中还真没用过,都用了sphinx全文检索了。所以在此不赘述了。
单列索引和组合索引
为了描述这两个概念,我们首先建一张测试表
Create table student(
Id int not null auto_increment primary key,
Name char(100) not null,
Age tinyint not null,
Score tinyint not null default 0
)engine=myisam default charset=gbk;
测试表名为student,字段name是名字,age是年龄,score是成绩。
现在有这么一条查询语句:select id from student where name=’arkulo’ and age=20 and score=90;
首先分析单列索引:
如果在name、age和score的每个字段上建立索引,那就会产生三个结果集,然后再取其交集,最后在得出查询结果
组合索引:
Alter table student add index name_age_score on (name(10),age,score);
建立组合索引,其中name(10),只提取名称的前部分,既能减少索引文件的体积,又能加快插入操作。
有了组合索引,就相当于有了如下三个索引:
(name,age,socre)
(name,age)
(name)
这也就是通常所说的“最左前缀”的概念,其实说简单点就是要按照索引的顺序进行排列
如果有了这个组合索引,那上面那条查询语句一次即可命中
什么时候用索引
首先mysql只对=,>,between,in,like使用索引,因此where和join(on)的时候就应该考虑到使用什么样的索引,而且要记住一条sql语句只能使用一个索引,比如有where和order by同时出现的时候,order by即使用的是索引字段,他也不会走索引。
索引的弱点
(1)加了索引之后,那insert、delete和update操作都要更新索引,会造成一些附加操作
(2)索引是保存在物理文件(.MYI)里的,所以如果在一张大表上创建索引,势必会造成索引文件也比较大
2、MySQL优化之索引创建规则表的主键、外键必须有索引;
数据量超过300的表应该有索引;
经常与其他表进行连接的表,在连接字段上应该建立索引;
经常出现在Where子句中的字段,特别是大表的字段,应该建立索引;
索引应该建在选择性高的字段上;
索引应该建在小字段上,对于大的文本字段甚至超长字段,不要建索引;
复合索引的建立需要进行仔细分析;尽量考虑用单字段索引代替:正确选择复合索引中的主列字段,一般是选择性较好的字段;
复合索引的几个字段是否经常同时以AND方式出现在Where子句中?单字段查询是否极少甚至没有?如果是,则可以建立复合索引;否则考虑单字段索引;
如果复合索引中包含的字段经常单独出现在Where子句中,则分解为多个单字段索引;
如果复合索引所包含的字段超过3个,那么仔细考虑其必要性,考虑减少复合的字段;
如果既有单字段索引,又有这几个字段上的复合索引,一般可以删除复合索引;
频繁进行数据操作的表,不要建立太多的索引;
删除无用的索引,避免对执行计划造成负面影响;
以上是一些普遍的建立索引时的判断依据。一言以蔽之,索引的建立必须慎重,对每个索引的必要性都应该经过仔细分析,要有建立的依据。因为太多的索引 与不充分、不正确的索引对性能都毫无益处:在表上建立的每个索引都会增加存储开销,索引对于插入、删除、更新操作也会增加处理上的开销。另外,过多的复合 索引,在有单字段索引的情况下,一般都是没有存在价值的;相反,还会降低数据增加删除时的性能,特别是对频繁更新的表来说,负面影响更大。
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