数据库查询和数据库(MySQL)索引的优化建议

2019-09-17 作者:计算机   |   浏览(66)

  索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构,在存储引擎中实现的,所以每种存储引擎中的索引都不一样。那么,数据库中的索引有什么作用?引入索引的目的是为了加快查询速度。如果数据量很大,大的查询要从硬盘加载数据到内存当中。

  相关的技术就是建立合适的索引,将全表扫描、索引扫描(scan)等耗时的操作转化为索引查找(seek)。建立正确的索引,能让数据库查询性能提升100-1000倍甚至更高,就好比一本非常厚的词典,如果没有任何索引,你要查一个东西,那可是相当费尽,需要整本书查一遍,有索引就可以直接根据索引定位了。这是最重要的改善性能的途径。

  在网络中传输数据,带宽是有限的,如果能按需提取最少量的数据,会起到不错的作用。这里需要注意的是,在SQL中,不要出现select *,而是需要什么字段,就提取什么字段。

  网络资源有限,显然,频繁与数据库交互,也是制约性能的一个因素。一个良好的建议就是,使用存储过程,或者批处理语句,这样能减少与数据库的交互,提升一部分性能。

  这里,主要是使用缓存计划。在查询中,尽量使用参数化的查询。这样的话,数据库会对查询参数进行缓存,从而复用查询计划。

  这是最后一招了,如果其他方面都已经做得非常不错了,性能瓶颈在CPU,内存和磁盘上,那采取提升硬件性能的方案就会显得比较合适了,否则还是先去优化其他的地方吧。

  索引能大幅度提高查询和排序性能,但是,在插入、删除、以及修改了主键的操作中,是需要维护索引顺序的。如果一张频繁变更的表,是不宜建立过多的索引的,索引带来的负面性能影响,将会得不偿失。

  MySQL的优化主要分为结构优化(Scheme optimization)和查询优化(Query optimization)。本章讨论的高性能索引策略主要属于结构优化范畴。本章的内容完全基于上文的理论基础,实际上一旦理解了索引背后的机制,那么选择高性能的策略就变成了纯粹的推理,并且可以理解这些策略背后的逻辑。

  前缀索引就是用列的前缀代替整个列作为索引key,当前缀长度合适时,可以做到既使得前缀索引的选择性接近全列索引,同时因为索引key变短而减少了索引文件的大小和维护开销。

  字符串本身可能比较长,而且前几个字符就开始不相同。比如我们对中国人的姓名使用前缀索引就没啥意义,因为中国人名字都很短,另外对收件地址使用前缀索引也不是很实用,因为一方面收件地址一般都是以XX省开头,也就是说前几个字符都是差不多的,而且收件地址进行检索一般都是like ’%xxx%’,不会用到前匹配。相反对外国人的姓名可以使用前缀索引,因为其字符较长,而且前几个字符的选择性比较高。同样电子邮件也是一个可以使用前缀索引的字段。

  前一半字符的索引选择性就已经接近于全字段的索引选择性。如果整个字段的长度为20,索引选择性为0.9,而我们对前10个字符建立前缀索引其选择性也只有0.5,那么我们需要继续加大前缀字符的长度,但是这个时候前缀索引的优势已经不明显,没有太大的建前缀索引的必要了。

  4、尽量选择区分度高的列作为索引,区分度的公式是count(distinct col)/count(*),表示字段不重复的比例,比例越大我们扫描的记录数越少,唯一键的区分度是1,而一些状态、性别字段可能在大数据面前区分度就是0。

  5、对较小的数据列使用索引,这样会使索引文件更小,同时内存中也可以装载更多的索引键。

  6、索引列不能参与计算,保持列“干净”,比如from_unixtime(create_time) = ’2014-05-29’就不能使用到索引,原因很简单,b+树中存的都是数据表中的字段值,但进行检索时,需要把所有元素都应用函数才能比较,显然成本太大。所以语句应该写成create_time = unix_timestamp(’2014-05-29’)。

  8、尽量的扩展索引,不要新建索引。比如表中已经有a的索引,现在要加(a,b)的索引,那么只需要修改原来的索引即可。

  9、不要过多创建索引, 权衡索引个数与DML之间关系,DML也就是插入、删除数据操作。这里需要权衡一个问题,建立索引的目的是为了提高查询效率的,但建立的索引过多,会影响插入、删除数据的速度,因为我们修改的表数据,索引也需要进行调整重建。

  正则表达式不使用索引,这应该很好理解,所以为什么在SQL中很难看到regexp关键字的原因。返回搜狐,查看更多

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