MySQL如何建索引以及利用索引优化ORDER BY排序语句
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MySQL索引的创建、删除和查看
1.索引作用
在索引列上,除了上面提到的有序查找之外,数据库利用各种各样的快速定位技术,能够大大提高查询效率。特别是当数据量非常大,查询涉及多个表时,使用索引往往能使查询速度加快成千上万倍。
例如,有3个未索引的表t1、t2、t3,分别只包含列c1、c2、c3,每个表分别含有1000行数据组成,指为1~1000的数值,查找对应值相等行的查询如下所示。
SELECT c1,c2,c3 FROM t1,t2,t3 WHERE c1=c2 AND c1=c3
此查询结果应该为1000行,每行包含3个相等的值。在无索引的情况下处理此查询,必须寻找3个表所有的组合,以便得出与WHERE子句相配的那些行。而可能的组合数目为1000×1000×1000(十亿),显然查询将会非常慢。
如果对每个表进行索引,就能极大地加速查询进程。利用索引的查询处理如下。
(1)从表t1中选择第一行,查看此行所包含的数据。
(2)使用表t2上的索引,直接定位t2中与t1的值匹配的行。类似,利用表t3上的索引,直接定位t3中与来自t1的值匹配的行。
(3)扫描表t1的下一行并重复前面的过程,直到遍历t1中所有的行。
在此情形下,仍然对表t1执行了一个完全扫描,但能够在表t2和t3上进行索引查找直接取出这些表中的行,比未用索引时要快一百万倍。
利用索引,MySQL加速了WHERE子句满足条件行的搜索,而在多表连接查询时,在执行连接时加快了与其他表中的行匹配的速度。
2. 创建索引
在执行CREATE TABLE语句时可以创建索引,也可以单独用CREATE INDEX或ALTER TABLE来为表增加索引。
1.ALTER TABLE
ALTER TABLE用来创建普通索引、UNIQUE索引或PRIMARY KEY索引。
ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column_list)
ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE (column_list)
ALTER TABLE table_name ADD PRIMARY KEY (column_list)
其中table_name是要增加索引的表名,column_list指出对哪些列进行索引,多列时各列之间用逗号分隔。索引名index_name可选,缺省时,MySQL将根据第一个索引列赋一个名称。另外,ALTER TABLE允许在单个语句中更改多个表,因此可以在同时创建多个索引。
2.CREATE INDEX
CREATE INDEX可对表增加普通索引或UNIQUE索引。
CREATE INDEX index_name ON table_name (column_list)
CREATE UNIQUE INDEX index_name ON table_name (column_list)
table_name、index_name和column_list具有与ALTER TABLE语句中相同的含义,索引名不可选。另外,不能用CREATE INDEX语句创建PRIMARY KEY索引。
3.索引类型
在创建索引时,可以规定索引能否包含重复值。如果不包含,则索引应该创建为PRIMARY KEY或UNIQUE索引。对于单列惟一性索引,这保证单列不包含重复的值。对于多列惟一性索引,保证多个值的组合不重复。
PRIMARY KEY索引和UNIQUE索引非常类似。事实上,PRIMARY KEY索引仅是一个具有名称PRIMARY的UNIQUE索引。这表示一个表只能包含一个PRIMARY KEY,因为一个表中不可能具有两个同名的索引。
下面的SQL语句对students表在sid上添加PRIMARY KEY索引。
ALTER TABLE students ADD PRIMARY KEY (sid)
4. 删除索引
可利用ALTER TABLE或DROP INDEX语句来删除索引。类似于CREATE INDEX语句,DROP INDEX可以在ALTER TABLE内部作为一条语句处理,语法如下。
DROP INDEX index_name ON talbe_name
ALTER TABLE table_name DROP INDEX index_name
ALTER TABLE table_name DROP PRIMARY KEY
其中,前两条语句是等价的,删除掉table_name中的索引index_name。
第3条语句只在删除PRIMARY KEY索引时使用,因为一个表只可能有一个PRIMARY KEY索引,因此不需要指定索引名。如果没有创建PRIMARY KEY索引,但表具有一个或多个UNIQUE索引,则MySQL将删除第一个UNIQUE索引。
如果从表中删除了某列,则索引会受到影响。对于多列组合的索引,如果删除其中的某列,则该列也会从索引中删除。如果删除组成索引的所有列,则整个索引将被删除。
5.查看索引
mysql> show index from tblname;
mysql> show keys from tblname;
· Table
表的名称。
· Non_unique
如果索引不能包括重复词,则为0。如果可以,则为1。
· Key_name
索引的名称。
· Seq_in_index
索引中的列序列号,从1开始。
· Column_name
列名称。
· Collation
列以什么方式存储在索引中。在MySQL中,有值‘A’(升序)或NULL(无分类)。
· Cardinality
索引中唯一值的数目的估计值。通过运行ANALYZE TABLE或myisamchk -a可以更新。基数根据被存储为整数的统计数据来计数,所以即使对于小型表,该值也没有必要是精确的。基数越大,当进行联合时,MySQL使用该索引的机会就越大。
· Sub_part
如果列只是被部分地编入索引,则为被编入索引的字符的数目。如果整列被编入索引,则为NULL。
· Packed
指示关键字如何被压缩。如果没有被压缩,则为NULL。
· Null
如果列含有NULL,则含有YES。如果没有,则该列含有NO。
· Index_type
用过的索引方法(BTREE, FULLTEXT, HASH, RTREE)。
· Comment
通过索引优化来实现MySQL的ORDER BY语句优化:
原文链接:http://blog.csdn.net/ryb7899/article/details/5580624
MySQL索引通常是被用于提高WHERE条件的数据行匹配或者执行联结操作时匹配其它表的数据行的搜索速度。
MySQL也能利用索引来快速地执行ORDER BY和GROUP BY语句的排序和分组操作。
1、ORDER BY的索引优化。如果一个SQL语句形如:
SELECT [column1],[column2],…. FROM [TABLE] ORDER BY [sort];
在[sort]这个栏位上建立索引就可以实现利用索引进行order by 优化。
2、WHERE + ORDER BY的索引优化,形如:
SELECT [column1],[column2],…. FROM [TABLE] WHERE [columnX] = [value] ORDER BY [sort];
建立一个联合索引(columnX,sort)来实现order by 优化。
注意:如果columnX对应多个值,如下面语句就无法利用索引来实现order by的优化
SELECT [column1],[column2],…. FROM [TABLE] WHERE [columnX] IN ([value1],[value2],…) ORDER BY[sort];
3、WHERE+ 多个字段ORDER BY
SELECT * FROM [table] WHERE uid=1 ORDER x,y LIMIT 0,10;
建立索引(uid,x,y)实现order by的优化,比建立(x,y,uid)索引效果要好得多。
MySQL Order By不能使用索引来优化排序的情况
* 对不同的索引键做 ORDER BY :(key1,key2分别建立索引)
SELECT * FROM t1 ORDER BY key1, key2;
* 在非连续的索引键部分上做 ORDER BY:(key_part1,key_part2建立联合索引;key2建立索引)
SELECT * FROM t1 WHERE key2=constant ORDER BY key_part2;
* 同时使用了 ASC 和 DESC:(key_part1,key_part2建立联合索引)
SELECT * FROM t1 ORDER BY key_part1 DESC, key_part2 ASC;
* 用于搜索记录的索引键和做 ORDER BY 的不是同一个:(key1,key2分别建立索引)
SELECT * FROM t1 WHERE key2=constant ORDER BY key1;
* 如果在WHERE和ORDER BY的栏位上应用表达式(函数)时,则无法利用索引来实现order by的优化
SELECT * FROM t1 ORDER BY YEAR(logindate) LIMIT 0,10;
特别提示:
1>mysql一次查询只能使用一个索引。如果要对多个字段使用索引,建立复合索引。
2>在ORDER BY操作中,MySQL只有在排序条件不是一个查询条件表达式的情况下才使用索引。
转载于:https://my.oschina.net/u/912810/blog/325177
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