专业网站建设品牌,十四年专业建站经验,服务6000+客户--广州京杭网络
免费热线:400-683-0016      微信咨询  |  联系我们

mysql条件范围查询,mysql数据库中怎么创建索引_数据库

当前位置:网站建设 > 技术支持
资料来源:网络整理       时间:2023/3/5 21:06:50       共计:3587 浏览
mysql条件范围查询,mysql数据库中怎么创建索引?

在满足语句需求的情况下,尽量少的访问资源是数据库设计的重要原则,这和执行的 SQL 有直接的关系,索引问题又是 SQL 问题中出现频率最高的,常见的索引问题包括:无索引(失效)、隐式转换。1. SQL 执行流程看一个问题,在下面这个表 T 中,如果我要执行 需要执行几次树的搜索操作,会扫描多少行?

这分别是 ID 字段索引树、k 字段索引树。

这条 SQL 语句的执行流程:

1. 在 k 索引树上找到 k=3,获得 ID=3002. 回表到 ID 索引树查找 ID=300 的记录,对应 R33. 在 k 索引树找到下一个值 k=5,ID=5004. 再回到 ID 索引树找到对应 ID=500 的 R4

5. 在 k 索引树去下一个值 k=6,不符合条件,循环结束

这个过程读取了 k 索引树的三条记录,回表了两次。因为查询结果所需要的数据只在主键索引上有,所以必须得回表。所以,我们该如何通过优化索引,来避免回表呢?2. 常见索引优化2.1 覆盖索引覆盖索引,换言之就是索引要覆盖我们的查询请求,无需回表。

如果执行的语句是 ,这样的话因为 ID 的值在 k 索引树上,就不需要回表了。

覆盖索引可以减少树的搜索次数,显著提升查询性能,是常用的性能优化手段。

但是,维护索引是有代价的,所以在建立冗余索引来支持覆盖索引时要权衡利弊。

2.2 最左前缀原则

B+ 树的数据项是复合的数据结构,比如 的时候,B+ 树是按照从左到右的顺序来建立搜索树的,当 这样的数据来检索的时候,B+ 树会优先比较 name 来确定下一步的检索方向,如果 name 相同再依次比较 sex 和 age,最后得到检索的数据。

可以清楚的看到,A1 使用 tl 索引,A2 进行了全表扫描,虽然 A2 的两个条件都在 tl 索引中出现,但是没有使用到 name 列,不符合最左前缀原则,无法使用索引。所以在建立联合索引的时候,如何安排索引内的字段排序是关键。评估标准是索引的复用能力,因为支持最左前缀,所以当建立(a,b)这个联合索引之后,就不需要给 a 单独建立索引。原则上,如果通过调整顺序,可以少维护一个索引,那么这个顺序往往就是需要优先考虑采用的。上面这个例子中,如果查询条件里只有 b,就是没法利用(a,b)这个联合索引的,这时候就不得不维护另一个索引,也就是说要同时维护(a,b)、(b)两个索引。这样的话,就需要考虑空间占用了,比如,name 和 age 的联合索引,name 字段比 age 字段占用空间大,所以创建(name,age)联合索引和(age)索引占用空间是要小于(age,name)、(name)索引的。

2.3 索引下推

以人员表的联合索引(name, age)为例。如果现在有一个需求:检索出表中“名字第一个字是张,而且年龄是26岁的所有男性”。那么,SQL 语句是这么写的

通过最左前缀索引规则,会找到 ID1,然后需要判断其他条件是否满足在 MySQL 5.6 之前,只能从 ID1 开始一个个回表。到主键索引上找出数据行,再对比字段值。而 MySQL 5.6 引入的索引下推优化(index condition pushdown),可以在索引遍历过程中,对索引中包含的字段先做判断,直接过滤掉不满足条件的记录,减少回表次数。这样,减少了回表次数和之后再次过滤的工作量,明显提高检索速度。

2.4 隐式类型转化

隐式类型转化主要原因是,表结构中指定的数据类型与传入的数据类型不同,导致索引无法使用。所以有两种方案:

修改表结构,修改字段数据类型。

修改应用,将应用中传入的字符类型改为与表结构相同类型。

3. 为什么会选错索引3.1 优化器选择索引是优化器的工作,其目的是找到一个最优的执行方案,用最小的代价去执行语句。在数据库中,扫描行数是影响执行代价的因素之一。扫描的行数越少,意味着访问磁盘数据的次数越少,消耗的 CPU 资源越少。当然,扫描行数并不是唯一的判断标准,优化器还会结合是否使用临时表、是否排序等因素进行综合判断。

3.2 扫描行数

MySQL 在真正开始执行语句之前,并不能精确的知道满足这个条件的记录有多少条,只能通过索引的区分度来判断。显然,一个索引上不同的值越多,索引的区分度就越好,而一个索引上不同值的个数我们称为“基数”,也就是说,这个基数越大,索引的区分度越好。

MySQL 使用采样统计方法来估算基数:采样统计的时候,InnoDB 默认会选择 N 个数据页,统计这些页面上的不同值,得到一个平均值,然后乘以这个索引的页面数,就得到了这个索引的基数。而数据表是会持续更新的,索引统计信息也不会固定不变。所以,当变更的数据行数超过 1/M 的时候,会自动触发重新做一次索引统计。

在 MySQL 中,有两种存储索引统计的方式,可以通过设置参数 innodb_stats_persistent 的值来选择:

on 表示统计信息会持久化存储。默认 N = 20,M = 10。

off 表示统计信息只存储在内存中。默认 N = 8,M = 16。

由于是采样统计,所以不管 N 是 20 还是 8,这个基数都很容易不准确。所以,冤有头债有主,MySQL 选错索引,还得归咎到没能准确地判断出扫描行数。

可以用 来重新统计索引信息,进行修正。

3.3 索引选择异常和处理1. 采用 force index 强行选择一个索引。2. 可以考虑修改语句,引导 MySQL 使用我们期望的索引。3. 有些场景下,可以新建一个更合适的索引,来提供给优化器做选择,或删掉误用的索引。

版权说明:
本网站凡注明“广州京杭 原创”的皆为本站原创文章,如需转载请注明出处!
本网转载皆注明出处,遵循行业规范,如发现作品内容版权或其它问题的,请与我们联系处理!
欢迎扫描右侧微信二维码与我们联系。
·上一条:想学习互联网知识没有人带进圈子怎么整_数据库 | ·下一条:mysql如何备份和还原数据库_数据库

Copyright © 广州京杭网络科技有限公司 2005-2024 版权所有    粤ICP备16019765号 

广州京杭网络科技有限公司 版权所有