mysql索引优化篇（二）

最新推荐文章于 2025-03-27 04:00:11 发布
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#mysql #优化 #数据库 #索引

本文通过对比测试展示了在百万级数据量的情况下，使用索引能够显著提高数据库查询速度，从1.90秒减少到0.07秒，并计划进一步测试千万级数据量的情况及索引对插入删除操作的影响。

在详谈数据库索引（一）中我向大家介绍了什么是索引，在这儿我就向大家演示一遍

准备工作

  我创建了一张数据表（user）包含了来个字段（id ， name）name字段是没有加索引的

   我已经向数据库中放入了百万条数据

  

 测试查询

1.当数据量是1000668的时候

不加索引的查询结果如下，消耗时间为1.90秒

加索引后的查询结果如下，虽然在创建索引时消耗的1分47秒，但是查询时只消耗了0.07秒。大大的减少了查询时间。



小结：在百万级的数据量的时候，在这种数据量下，我们要查询数据，如果不加索引就回扫描全表，会大大的浪费时间，而加索引就避免全表扫描，提高了数据库的查询性能




                           下一章，我们将数据表数量增加到千万级的数据量上，来测试索引的查询，还将测试添加索引对插入删除的影响

    



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这条语句，实际只有name会走索引，因为name是右侧模糊匹配，得到的结果是不确定的，name字段过滤完，得到的索引行里的age和position是无序的，无法很好的利用索引。而5.6引入索引下推后，上面的sql在获取到联合索引里匹配到名字是 ‘LiLei’ 开头的索引后，还会对age和position进行过滤，用过滤后剩下的索引对应的主键id再回表查整行数据。综上所述，对于order by的优化，尽量在索引列上完成排序，遵循索引建立（索引创建的顺序）时的最左前缀法则。命令，查看rows字段的值。
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在MySQL中，索引优化是提升数据库查询性能的重要手段。为了实现高效的查询操作，需要从多个方面对索引进行设计和调整。 ### 索引的类型与选择 MySQL支持多种类型的索引，包括B-Tree索引、哈希索引、全文索引以及空间索引等。其中，B-Tree索引是最常用的一种，适用于范围查询和精确匹配查询[^1]。选择合适的索引类型对于特定的应用场景至关重要。例如，对于频繁的范围查询，B-Tree索引更为合适；而对于等值查询，则可以考虑使用哈希索引。 ### 创建高效索引的原则 创建索引时，应遵循以下原则以确保其效率： - **避免冗余索引**：不必要的索引会增加写入开销并占用额外存储空间。 - **前缀索引**：当字段长度较长时（如VARCHAR(255)），可仅对字段的一部分建立索引，这样既能减少索引大小，又能保持较高的查询效率。 - **组合索引**：合理利用多列索引，需要注意最左前缀原则，即查询条件中必须包含组合索引的第一个字段才能有效利用该索引[^3]。 ### 查询语句的优化 除了索引的设计之外，SQL查询语句本身的优化也是不可忽视的部分。优化查询语句的方法包括： - 使用EXPLAIN分析查询计划，检查是否有效地利用了现有索引。 - 减少SELECT语句中的列数，尤其是避免使用SELECT *。 - 对于大型表，尽量避免使用全表扫描，而是通过适当的索引来加速数据访问。 ### 维护索引 随着时间推移，数据库中的数据会发生变化，因此定期维护索引是非常必要的。这包括重建或重组索引以消除碎片化，以及根据实际的数据分布情况调整索引策略[^4]。 ### 示例代码 这里提供一个简单的例子，展示如何为一个用户表创建一个复合索引，并通过EXPLAIN命令查看查询是否使用了这个索引： ```sql -- 假设有一个名为users的表，包含id, name, email字段 CREATE INDEX idx_name_email ON users(name, email); -- 创建组合索引 -- 使用EXPLAIN来分析查询 EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE name = 'John Doe' AND email = 'john@example.com'; ``` 执行上述`EXPLAIN`命令后，如果输出显示`key`列包含了`idx_name_email`，则表示查询成功地利用到了所创建的组合索引。 ---
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