时间:2021-07-01 10:21:17 帮助过:57人阅读
这是我在网上看到的一篇不错的mysql数据库优化文章,拿出来和大家分享,希望可以帮助你们
这是我在网上看到的一篇不错的mysql数据库优化文章,内容说的很全!
select * from users where username like '%许%';
在Mysql-Front中的8次查询时长为:1.40,0.54,0.54,0.54,0.53,0.55,0.54 共找到960条记录
sql语句B:
代码:
代码如下:
select * from users where username like '许%';
在Mysql-Front中的8次查询时长为:0.53,0.53,0.53,0.54,0.53,0.53,0.54,0.54 共找到836条记录
sql语句C:
代码:
代码如下:
select * from users where username like '%许';
在Mysql-Front中的8次查询时长为:0.51,0.51,0.52,0.52,0.51,0.51,0.52,0.51 共找到7条记录
为username列添加索引:
代码:
代码如下:
create index usernameindex on users(username(6));
再次查询:
sql语句A:
代码:
代码如下:
select * from users where username like '%许%';
在Mysql-Front中的8次查询时长为:0.35,0.34,0.34,0.35,0.34,0.34,0.35,0.34 共找到960条记录
sql语句B:
代码:
代码如下:
select * from users where username like '许%';
在Mysql-Front中的8次查询时长为:0.06,0.07,0.07,0.07,0.07,0.07,0.06,0.06 共找到836条记录
sql语句C:
代码:
代码如下:
select * from users where username like '%许';
在Mysql-Front中的8次查询时长为:0.32,0.31,0.31,0.32,0.31,0.32,0.31,0.31 共找到7条记录
在实验过程中,我没有另开任何程序,以上的数据说明在单表查询中,建立索引的可以极大地提高查询速度。
另外要说的是如果建立了索引,对于like '许%'类型的查询,速度提升是最明显的。因此,我们在写sql语句的时候也尽量采用这种方式查询。
对于多表查询我们的优化原则是:
尽量将索引建立在:left join on/right join on ... +条件,的条件语句中所涉及的字段上。
多表查询比单表查询更能体现索引的优势。
11、索引的建立原则:
如果一列的中数据的前缀重复值很少,我们最好就只索引这个前缀。Mysql支持这种索引。我在上面用到的索引方法就是对username最左边的6个字符进行索引。索引越短,占用的 磁盘空间越少,在检索过程中花的时间也越少。这方法可以对最多左255个字符进行索引。
在很多场合,我们可以给建立多列数据建立索引。
索引应该建立在查询条件中进行比较的字段上,而不是建立在我们要找出来并且显示的字段上
12、一往情深问到的问题:IN、OR子句常会使用工作表,使索引失效。如果不产生大量重复值,可以考虑把子句拆开。拆开的子句中应该包含索引。
这句话怎么理解决,请举个例子
例子如下:
如果在fields1和fields2上同时建立了索引,fields1为主索引
以下sql会用到索引
代码:
代码如下:
select * from tablename1 where fields1='value1' and fields2='value2'
以下sql不会用到索引
代码:
select * from tablename1 where fields1='value1' or fields2='value2'
[/code]
13.索引带来查询上的速度的大大提升,但索引也占用了额外的硬盘空间(当然现在一般硬盘空间不成问题),而且往表中插入新记录时索引也要随着更新这也需要一定时间。
有些表如果经常insert,而较少select,就不用加索引了.不然每次写入数据都要重新改写索引,花费时间; 这个视实际情况而定,通常情况下索引是必需的。
14.我在对查询效率有怀疑的时候,一般是直接用Mysql的Explain来跟踪查询情况。
你用Mysql-Front是通过时长来比较,我觉得如果从查询时扫描字段的次数来比较更精确一些。