遇到的问题前提如下:
一张包含四个字段的表,表名为test,表中有100万条记录。
第一列为id,主键,自增。
第二列为col1,随机为Mike,Bob,Jack,Alice,Cathy,Ann,Betty,Cindy,Mary,Jane中的一个
第三列为col2,随机为一个5位字母,字母限制在a-e
第三列为col3,随机为一个1-20之间的整数
(1)select count(*) from test group by col1 order by count(*);记录执行时间
(2)找出所有第二列以ab开头的记录,记录执行时间
对于第一题建立col1上的索引以后查询时间缩短了一半。而第二题建立在col2上的索引发现时间由原来的0.6s增加到7s。
我的环境是java语言和mysql数据库,使用jdbc连接。
下面是第二题添加索引代码和查询的代码
public static void dropCol1Index() {
try {
Statement st = conn.createStatement();
String sql = "drop index test_col1 on test;";
st.execute(sql);
st.close();
System.out.println("col1Index has been deleted");
System.out.println();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
public static void query2() {
try {
System.out
.println("start query2: 'select * from test where col2 > /'ab/' and col2 </'ac/';'");
Long beginTime = System.currentTimeMillis();
Statement st = conn.createStatement();
String sql = "select * from test where col2 > /'ab/' and col2 </'ac/';";
ResultSet rs = st.executeQuery(sql);
Long endTime = System.currentTimeMillis();
// System.out.println("result:");
// while (rs.next()) {
// System.out.print(rs.getInt(1)+" ");
// System.out.print(rs.getString(2)+" ");
// System.out.print(rs.getString(3)+" ");
// System.out.println(rs.getInt(4));
// }
System.out.println("query2 time: " + (double) (endTime - beginTime)
/ 1000 + " s");
System.out.println();
st.close();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
得到高人指点,将该疑惑解决了。
我尝试着在插入col2的数据时,有规律的插入数据,因为总行数为100万行,数据范围从aaaaa到eeeee一共有3125种,可以按照顺序将每种数据插入320行,这样整体col2的数据就是根据字典序进行排序的。同样建立索引以后查询,用时在0.2s左右。终于恍然大悟。
从网上看到相关资料,了解到当col2是随机值时,在col2上建立的索引属于非聚集索引(非聚集索引就好像按照偏旁部首的索引方式查找汉语字典中的字),而当col2是按照一定的顺序存放时,在col2上建立的索引属于聚集索引(聚集索引就好像按照汉语拼音的索引方式查找汉语字典中的字)。在实际应用中,聚集索引可以高效的提高查询速度,而非聚集索引则不具有这个特性。
具体的原因可能是这样的,对于聚集数据,当用户查询时,通过索引查找到数据在磁盘中的位置,因为其的聚集特性,可以从这个位置开始顺序的读取大量的符合要求的信息。就好像你以汉语拼音为索引查找一个读音的页码以后,可以找到大量的这个读音的字。但是非聚集则不然,非聚集索引查询到的结果分布在磁盘的各个地方,需要频繁的移动磁头才能够获取这些信息,就好像你以偏旁部首为索引查找一个偏旁部首的字时,你要频繁的翻动书页才能找到所有的符合要求的字。
本文探讨了在MySQL数据库中针对不同数据分布特点的索引优化策略。通过对特定字段建立索引并调整数据插入顺序,实现了查询效率的有效提升。揭示了聚集索引与非聚集索引在查询性能上的差异。

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