时间:2021-07-01 10:21:17 帮助过:33人阅读
三、索引的选择原则
非聚集索引在数据库创建、增加、删除、修改的时候都需要作出相应的修改,所以,使用索引也是有一定的原则,即:
1、较频繁的作为查询条件的字段应该创建索引
2、重复太多的字段不适合单独创建索引,即使频繁作为查询条件
3、不会出现在WHERE子句中的字段不应该创建索引
以下两种情况不建议使用索引:
1、表的记录比较少,比如只有几百,一千条记录,那么没必要建立索引,直接全表查询即可。
2、不重复的字段越多,那么索引的价值越高,查看不重复的字段占总体的比例可以使用下面的sql语句:
SELECT count(DISTINCT(name))/count(*) AS Selectivity FROM index_test;
比如上面这个sql就是判断index_test表中name字段中不重复的值占整体的比例,这个比例应该在(0,1]之间,这个数值越大,越应该使用索引。
四、详解MySQL大表优化方案
单表优化
除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量:
字段
尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED
VARCHAR的长度只分配真正需要的空间
使用枚举或整数代替字符串类型
尽量使用TIMESTAMP而非DATETIME,
单表不要有太多字段,建议在20以内
避免使用NULL字段,很难查询优化且占用额外索引空间
用整型来存IP
索引
索引并不是越多越好,要根据查询有针对性的创建,考虑在WHERE和ORDER BY命令上涉及的列建立索引,可根据EXPLAIN来查看是否用了索引还是全表扫描
应尽量避免在WHERE子句中对字段进行NULL值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描
值分布很稀少的字段不适合建索引,例如"性别"这种只有两三个值的字段
字符字段只建前缀索引
字符字段最好不要做主键
不用外键,由程序保证约束
尽量不用UNIQUE,由程序保证约束
使用多列索引时主意顺序和查询条件保持一致,同时删除不必要的单列索引
查询SQL
可通过开启慢查询日志来找出较慢的SQL
不做列运算:SELECT id WHERE age + 1 = 10,任何对列的操作都将导致表扫描,它包括数据库教程函数、计算表达式等等,查询时要尽可能将操作移至等号右边
sql语句尽可能简单:一条sql只能在一个cpu运算;大语句拆小语句,减少锁时间;一条大sql可以堵死整个库
不用SELECT *
OR改写成IN:OR的效率是n级别,IN的效率是log(n)级别,in的个数建议控制在200以内
不用函数和触发器,在应用程序实现
避免%xxx式查询
少用JOIN
使用同类型进行比较,比如用‘123‘和‘123‘比,123和123比
尽量避免在WHERE子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描
对于连续数值,使用BETWEEN不用IN:SELECT id FROM t WHERE num BETWEEN 1 AND 5
列表数据不要拿全表,要使用LIMIT来分页,每页数量也不要太大
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MYSQL-索引
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