Python全栈(三)数据库优化之10.MySQL高级-表优化和索引优化

本文详细介绍了MySQL的表优化和索引优化,包括单表、双表和三表优化,以及索引创建和使用原则。通过案例分析了全值匹配、最左前缀、索引失效等情况,并提供了排序优化的建议,强调小表驱动大表的原则,旨在提升数据库查询性能。

一、单表优化

建表:

create table article(
    id int unsigned not null primary key auto_increment,
    author_id int unsigned not null,
    category_id int unsigned not null,
    views int unsigned not null,
    comments int unsigned not null,
    title varchar(255) not null,
    content text not null
);

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Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)

插入数据:

insert into article(`author_id`,`category_id`,`views`,`comments`,`title`,`content`) values 
(1,1,1,1,'1','1'),
(2,2,2,2,'2','2'),
(1,1,3,3,'3','3');

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Query OK, 3 rows
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方的例子。 简单的平方问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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