mysql进阶(三)31-43

1.优化案例1——单表

案例使用的表:

-- 31讲----------------------------------------------------------
create table if not exists `article`(
	`id` int(10) unsigned not null primary key auto_increment,
	`author_id` int(10) unsigned not null ,
	`category_id` int(10) unsigned not null,
	`views` int(10) unsigned not null,
	`comments` int(10) unsigned not null,
	`title` varbinary(255) not null,
	`content` text not null
);

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');

 

.

由于type是all,而且Extra是使用了using filesort,如何优化?

第一种:将category_id,comments,views设为索引;优化成range

 

第二种方式:将category_id,views设为索引,此时type变为ref,而using filesort也消失了

优化案例2——多表

-- 32讲----------------------------------------------------------
create table if not exists `class`(
	`id` int(10) unsigned not null  auto_increment,
	`card` int(10) unsigned not null,
	primary key (`id`)
);
create table if not exists `book`(
	`bookid` int(10) unsigned not null  auto_increment,
	`card` int(10) unsigned not null,
	primary key (`bookid`)
);

insert into `class`(card ) values (floor(1+(rand()*20)));
insert into `class`(card ) values (floor(1+(rand()*20)));
insert into `class`(card ) values (floor(1+(rand()*20)));
insert into `class`(card ) values (floor(1+(rand()*20)));
insert into `class`(card ) values (floor(1+(rand()*20)));
insert into `class`(card ) values (floor(1+(rand()*20)));
insert into `class`(card ) values (floor(1+(rand()*20)));
insert into `class`(card ) values (floor(1+(rand()*20)));
insert into `class`(card ) values (floor(1+(rand()*20)));
insert into `class`(card ) values (floor(1+(rand()*20)));
insert into `class`(card ) values (floor(1+(rand()*20)));
insert into `class`(card ) values (floor(1+(rand()*20)));
insert into `class`(card ) values (floor(1+(rand()*20)));
insert into `class`(card ) values (floor(1+(rand()*20)));
insert into `class`(card ) values (floor(1+(rand()*20)));
insert into `class`(card ) values (floor(1+(rand()*20)));
insert into `class`(card ) values (floor(1+(rand()*20)));
insert into `class`(card ) values (floor(1+(rand()*20)));
insert into `class`(card ) values (floor(1+(rand()*20)));

原因分析:由于在左连接中,left join 条件用于确定如何从右表中搜索行,左边表的行一定都存在,索引右边表才是我们关键的地方。

索引优化案例3:三表优化

用到的表:

create table if not exists `phone`(
	`phoneid` int(10) unsigned not null  auto_increment,
	`card` int(10) unsigned not null,
	primary key (`phoneid`)
);

insert into `phone`(card ) values (floor(1+(rand()*20)));
insert into `phone`(card ) values (floor(1+(rand()*20)));
insert into `phone`(card ) values (floor(1+(rand()*20)));
insert into `phone`(card ) values (floor(1+(rand()*20)));
insert into `phone`(card ) values (floor(1+(rand()*20)));
insert into `phone`(card ) values (floor(1+(rand()*20)));
insert into `phone`(card ) values (floor(1+(rand()*20)));

 

2.索引优化

主要讨论下面索引失效的原因:

涉及到的表结构:

CREATE TABLE `staffs`(
	id int primary key auto_increment,
	name varchar(24) not null default "" comment'姓名',
	age int not null default 0 comment '年龄',
	pos varchar(20) not null default ""  comment'职位',
	add_time timestamp not null default current_timestamp comment '入职时间'
	)charset utf8 comment '员工记录表';

	
insert into staffs(name,age,pos,add_time) values('z3',22,'manage',now());
insert into staffs(name,age,pos,add_time) values('july',23,'dev',now());
insert into staffs(name,age,pos,add_time) values('2000',23,'dev',now());

alter table staffs add index idx_staffs_nameAgePos(name,age,pos);

①全值匹配    :精度越高,所使用key_len越大,使用了覆盖索引;

 

②最佳左前缀法则  如果索引了多列,要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最左前列开始并且不跳过索引中的列。

 演示 ,没有用到索引的情况 :

③不要在索引列上做任何操作(计算、函数、(自动或者手动)类型转换),会导致索引失效而转向全表扫描。

④存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列。

也就是说在原来表的索引是(name,age,pos),在下面的查询中age>23,是索引的第二个字段,它的右边pos列就失效了

⑤尽量使用覆盖索引(只访问索引的查询(索引列和查询列一致)),减少select *

⑥mysql使用不等于(!=或者<>)的时候无法使用索引导致全表扫描;

下面是用了,覆盖索引和非覆盖索引

⑦is null,is not null也无法使用索引

⑧like通配符开头(“%abc”)mysql索引失效会变成全表扫描的操作。

最好将like的通配符放在最右边

如果like的通配符必须放在开头,可以结合覆盖索引来优化;

涉及到的表:

CREATE TABLE `tb1_user`(
	id int not null auto_increment,
	name varchar(20)  default null,
	age int(11) default null ,
	email varchar(20)  default null ,
	 primary key(`id`)
	)engine=innodb auto_increment=1 default charset=utf8;

	
insert into tb1_user(name,age,email) values ('1aa1','21','b@163.com');
insert into tb1_user(name,age,email) values ('2aa2','222','a@163.com');
insert into tb1_user(name,age,email) values ('3aa3','265','c@163.com');
insert into tb1_user(name,age,email) values ('4aa4','21','d@163.com');

建立索引:

 create index idx_nameAge on tb1_user(name,age);

⑨字符串不加单引号索引会失效

⑩少用or,用它会使索引失效。 

总结:

对于上面like案例的验证:索引是(name,age,pos)

1. 用户与身体信息管理模块 用户信息管理: 注册登录:支持手机号 / 邮箱注册,密码加密存储,提供第方快捷登录(模拟) 个人资料:记录基本信息(姓名、年龄、性别、身高、体重、职业) 健康目标:用户设置目标(如 “减重 5kg”“增肌”“维持健康”)及期望周期 身体状态跟踪: 体重记录:定期录入体重数据,生成体重变化曲线(折线图) 身体指标:记录 BMI(自动计算)、体脂率(可选)、基础代谢率(根据身高体重估算) 健康状况:用户可填写特殊情况(如糖尿病、过敏食物、素食偏好),系统据此调整推荐 2. 膳食记录与食物数据库模块 食物数据库: 基础信息:包含常见食物(如米饭、鸡蛋、牛肉)的名称、类别(主食 / 肉类 / 蔬菜等)、每份重量 营养成分:记录每 100g 食物的热量(kcal)、蛋白质、脂肪、碳水化合物、维生素、矿物质含量 数据库维护:管理员可添加新食物、更新营养数据,支持按名称 / 类别检索 膳食记录功能: 快速记录:用户选择食物、输入食用量(克 / 份),系统自动计算摄入的营养成分 餐次分类:按早餐 / 午餐 / 晚餐 / 加餐分类记录,支持上传餐食照片(可选) 批量操作:提供常见套餐模板(如 “明治 + 牛奶”),一键添加到记录 历史记录:按日期查看过往膳食记录,支持编辑 / 删除错误记录 3. 营养分析模块 每日营养摄入分析: 核心指标计算:统计当日摄入的总热量、蛋白质 / 脂肪 / 碳水化合物占比(按每日推荐量对比) 微量营养素分析:检查维生素(如维生素 C、钙、铁)的摄入是否达标 平衡评估:生成 “营养平衡度” 评分(0-100 分),指出摄入过剩或不足的营养素 趋势分析: 周 / 月营养趋势:用折线图展示近 7 天 / 30 天的热量、大营养素摄入变化 对比分析:将实际摄入与推荐量对比(如 “蛋白质摄入仅达到推荐量的 70%”) 目标达成率:针对健
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