MySql之索引长度

1:查询频繁 2:区分度高  3:长度小  4: 尽量能覆盖常用查询字段.



1: 索引长度直接影响索引文件的大小,影响增删改的速度,并间接影响查询速度(占用内存多).


针对列中的值,从左往右截取部分,来建索引
1: 截的越短, 重复度越高,区分度越小, 索引效果越不好
2: 截的越长, 重复度越低,区分度越高, 索引效果越好,但带来的影响也越大--增删改变慢,并间影响查询速度.


所以, 要在  区分度 + 长度  两者上,取得一个平衡.

惯用手法: 截取不同长度,并测试其区分度,

[sql]  view plain  copy

1. <span style="font-size:18px;">select count(distinct left(word,6))/count(*) from dict;   
2. +---------------------------------------+  
3. | count(distinct left(word,6))/count(*) |  
4. +---------------------------------------+  
5. |                                0.9992 |  
6. +---------------------------------------+</span>  

截取word字段长度，从1开始截取，计算字符前缀没有重复的字符占全部数据的比例

对于一般的系统应用: 区别度能达到0.1,索引的性能就可以接受.

3:多列索引
 3.1 多列索引的考虑因素---  
列的查询频率 , 列的区分度, 
以ecshop商城为例, goods表中的cat_id,brand_id,做多列索引
从区分度看,Brand_id区分度更高, 

[sql]  view plain  copy

1. select count(distinct cat_id) / count(*) from  goods;  
2. +-----------------------------------+  
3. | count(distinct cat_id) / count(*) |  
4. +-----------------------------------+  
5. |                            0.2903 |  
6. +-----------------------------------+  
7. 1 row in set (0.00 sec)  
8.   
9. mysql> select count(distinct brand_id) / count(*) from  goods;  
10. +-------------------------------------+  
11. | count(distinct brand_id) / count(*) |  
12. +-------------------------------------+  
13. |                              0.3871 |  
14. +-------------------------------------+  
15. 1 row in set (0.00 sec)  

但从 商城的实际业务业务看, 顾客一般先选大分类->小分类->品牌,
最终选择 index(cat_id,brand_id)来建立索引
有如下表(innodb引擎), sql语句在笔记中, 
给定日照市,查询子地区, 且查询子地区的功能非常频繁,
如何优化索引及语句?

+------+-----------+------+
| id   | name      | pid  |
+------+-----------+------+
| .... | .... | .... |
| 1584 | 日照市 | 1476 |
| 1586 | 东港区 | 1584 |
| 1587 | 五莲县 | 1584 |
| 1588 | 莒县    | 1584 |
+------+-----------+------+


1: 不加任何索引,自身连接查询

[sql]  view plain  copy

1. explain select s.id,s.name from it_area as p inner join it_area as s on p.id=s.pid   where p.name='日照市' \G  
2. *************************** 1. row ***************************  
3.            id: 1  
4.   select_type: SIMPLE  
5.         table: p  
6.          type: ALL  
7. possible_keys: NULL  
8.           key: NULL  
9.       key_len: NULL  
10.           ref: NULL  
11.          rows: 3263  
12.         Extra: Using where  
13. *************************** 2. row ***************************  
14.            id: 1  
15.   select_type: SIMPLE  
16.         table: s  
17.          type: ALL  
18. possible_keys: NULL  
19.           key: NULL  
20.       key_len: NULL  
21.           ref: NULL  
22.          rows: 3263  
23.         Extra: Using where; Using join buffer  
24. 2 rows in set (0.00 sec)  

2: 给name加索引

[sql]  view plain  copy

1. explain select s.id,s.name from it_area as p inner join it_area as s on p.id=s.pid   where p.name='日照市' \G  
2. *************************** 1. row ***************************  
3.            id: 1  
4.   select_type: SIMPLE  
5.         table: p  
6.          type: ref  
7. possible_keys: name  
8.           key: name  
9.       key_len: 93  
10.           ref: const  
11.          rows: 1  
12.         Extra: Using where  
13. *************************** 2. row ***************************  
14.            id: 1  
15.   select_type: SIMPLE  
16.         table: s  
17.          type: ALL  
18. possible_keys: NULL  
19.           key: NULL  
20.       key_len: NULL  
21.           ref: NULL  
22.          rows: 3243  
23.         Extra: Using where; Using join buffer  
24. 2 rows in set (0.00 sec)  

3: 在Pid上也加索引

[sql]  view plain  copy

1. explain select s.id,s.name from it_area as p inner join it_area as s on p.id=s.pid   where p.name='日照市' \G  
2. *************************** 1. row ***************************  
3.            id: 1  
4.   select_type: SIMPLE  
5.         table: p  
6.          type: ref  
7. possible_keys: name  
8.           key: name  
9.       key_len: 93  
10.           ref: const  
11.          rows: 1  
12.         Extra: Using where  
13. *************************** 2. row ***************************  
14.            id: 1  
15.   select_type: SIMPLE  
16.         table: s  
17.          type: ref  
18. possible_keys: pid  
19.           key: pid  
20.       key_len: 5  
21.           ref: big_data.p.id  
22.          rows: 4  
23.         Extra: Using where  
24. 2 rows in set (0.00 sec)