MySQL索引

索引是快速搜索的关键。MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的。下面介绍几种常见的MySQL索引类型:

在数据库表中,对字段建立索引可以大大提高查询速度。假如我们创建了一个 mytable表:

CREAT TABLE mytable (ID INT NOT NULL,username VARCHAR(16) NOT NULL)

我们随机向里面插入了10000条记录,其中有一条:5555, admin。

在查找username="admin"的记录 SELECT * FROM mytable WHERE username='admin';时,如果在username上已经建立了索引,MySQL无须任何扫描,即准确可找到该记录。相反,MySQL会扫描所有记录,即要查询10000条记录。

索引分单列索引和组合索引。单列索引,即一个索引只包含单个列,一个表可以有多个单列索引,但这不是组合索引。组合索引,即一个索包含多个列。

MySQL索引类型包括:

一、普通索引

这是最基本的索引,它没有任何限制。它有以下几种创建方式:

1.创建索引

create index 索引名 on 表名(属性名)
或者
ALTER TABLE 表名 ADD INDEX 索引名 (属性名)

如果是CHAR,VARCHAR类型,length可以小于字段实际长度;如果是BLOB和TEXT类型,必须指定 length,下同。

2.修改表结构

ALTER 表名ADD INDEX [索引名] ON (属性名(length)) -- 创建表的时候直接指定
CREATE TABLE 表名( ID INT NOT NULL,    属性名 VARCHAR(16) NOT NULL,   INDEX [索引名] (属性名(length))   );  
-- 删除索引的语法:
drop index 索引名 on 表名

二、唯一索引

它与前面的普通索引类似,不同的就是:索引列的值必须唯一,但允许有空值。如果是组合索引,则列值的组合必须唯一。它有以下几种创建方式:

CREATE UNIQUE INDEX 索引名 ON mytable(username) 
-- 修改表结构
ALTER mytable ADD UNIQUE 索引名 ON (username) 
-- 创建表的时候直接指定
CREATE TABLE mytable(ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, UNIQUE 索引名 (username(length)))

三、主键索引

它是一种特殊的唯一索引,不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引:

CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16NOT NULL, PRIMARY KEY(ID));

当然也可以用 ALTER 命令。记住:一个表只能有一个主键。

四、组合索引

为了形象地对比单列索引和组合索引,为表添加多个字段:

CREATE TABLE mytable(   ID INT NOT NULL,    username VARCHAR(16NOT NULL,   city VARCHAR(50NOT NULL,   age INT NOT NULL  );

为了进一步榨取MySQL的效率,就要考虑建立组合索引。就是将 name, city, age建到一个索引里:

ALTER TABLE mytable ADD INDEX name_city_age (name(10),city,age);[code]
建表时,usernname长度为 16,这里用 10。这是因为一般情况下名字的长度不会超过10,这样会加速索引查询速度,还会减少索引文件的大小,提高INSERT的更新速度。
如果分别在 usernname,city,age上建立单列索引,让该表有3个单列索引,查询时和上述的组合索引效率也会大不一样,远远低于我们的组合索引。虽然此时有了三个索引,但MySQL只能用到其中的那个它认为似乎是最有效率的单列索引。
建立这样的组合索引,其实是相当于分别建立了下面三组组合索引:
usernname,city,age   usernname,city   usernname  为什么没有 city,age这样的组合索引呢?这是因为MySQL组合索引“最左前缀”的结果。简单的理解就是只从最左面的开始组合。并不是只要包含这三列的查询都会用到该组合索引,下面的几个SQL就会用到这个组合索引:
[code]
SELECT * FROM mytable WHREE username="admin" AND city="郑州"  SELECT * FROM mytable WHREE username="admin"

而下面几个则不会用到:

SELECT * FROM mytable WHREE age=20 AND city="郑州"  SELECT * FROM mytable WHREE city="郑州"

五、建立索引的时机

到这里我们已经学会了建立索引,那么我们需要在什么情况下建立索引呢?一般来说,在WHERE和JOIN中出现的列需要建立索引,但也不完全如此,因为MySQL只对<,<=,=,>,>=,BETWEEN,IN,以及某些时候的LIKE才会使用索引。例如:

SELECT t.Name FROM mytable t LEFT JOIN mytable m ON t.Name=m.username WHERE m.age=20 AND m.city='郑州'

此时就需要对city和age建立索引,由于mytable表的userame也出现在了JOIN子句中,也有对它建立索引的必要。

刚才提到只有某些时候的LIKE才需建立索引。因为在以通配符%和_开头作查询时,MySQL不会使用索引。例如下句会使用索引:

SELECT * FROM mytable WHERE username like'admin%'

而下句就不会使用:

SELECT * FROM mytable WHEREt Name like'%admin'

因此,在使用LIKE时应注意以上的区别。

六、索引的不足之处

上面都在说使用索引的好处,但过多的使用索引将会造成滥用。因此索引也会有它的缺点:

1.虽然索引大大提高了查询速度,同时却会降低更新表的速度,如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时,MySQL不仅要保存数据,还要保存一下索引文件。

2.建立索引会占用磁盘空间的索引文件。一般情况这个问题不太严重,但如果你在一个大表上创建了多种组合索引,索引文件的会膨胀很快。

索引只是提高效率的一个因素,如果你的MySQL有大数据量的表,就需要花时间研究建立最优秀的索引,或优化查询语句。

七、使用索引的注意事项

使用索引时,有以下一些技巧和注意事项:

1.索引不会包含有NULL值的列

只要列中包含有NULL值都将不会被包含在索引中,复合索引中只要有一列含有NULL值,那么这一列对于此复合索引就是无效的。所以我们在数据库设计时不要让字段的默认值为NULL。

2.使用短索引

对串列进行索引,如果可能应该指定一个前缀长度。例如,如果有一个CHAR(255)的列,如果在前10个或20个字符内,多数值是惟一的,那么就不要对整个列进行索引。短索引不仅可以提高查询速度而且可以节省磁盘空间和I/O操作。

3.索引列排序

MySQL查询只使用一个索引,因此如果where子句中已经使用了索引的话,那么order by中的列是不会使用索引的。因此数据库默认排序可以符合要求的情况下不要使用排序操作;尽量不要包含多个列的排序,如果需要最好给这些列创建复合索引。

4.like语句操作

一般情况下不鼓励使用like操作,如果非使用不可,如何使用也是一个问题。like “%aaa%” 不会使用索引而like “aaa%”可以使用索引。

5.不要在列上进行运算

select * from users where YEAR(adddate)<2007;

将在每个行上进行运算,这将导致索引失效而进行全表扫描,因此我们可以改成:

select * from users where adddate<‘2007-01-01';

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重建索引

重建索引在常规的数据库维护操作中经常使用。在数据库运行了较长时间后,索引都有损坏的可能,这时就需要重建。对数据重建索引可以起到提高检索效率。

mysql> REPAIR TABLE `table_name` QUICK;

查询数据表索引

MySQL查询表索引命令的有两种命令形式:

show index from table_name
或者
SHOW keys FROM table_name;

运行以上命令得到的结果将如下图,下面将将所得的结果中每列的意思做一下说明。

Table 表的名称。
Non_unique 如果索引不能包括重复词,则为0。如果可以,则为1。
Key_name 索引的名称。
Seq_in_index 索引中的列序列号,从1开始。
Column_name 列名称。
Collation 列以什么方式存储在索引中。在MySQL中,有值‘A'(升序)或NULL(无分类)。
Cardinality 索引中唯一值的数目的估计值。通过运行ANALYZE TABLE或myisamchk -a可以更新。基数根据被存储为整数的统计数据来计数,所以即使对于小型表,该值也没有必要是精确的。基数越大,当进行联合时,MySQL使用该索引的机 会就越大。
Sub_part 如果列只是被部分地编入索引,则为被编入索引的字符的数目。如果整列被编入索引,则为NULL。
Packed 指示关键字如何被压缩。如果没有被压缩,则为NULLNull 如果列含有NULL,则含有YES。如果没有,则该列含有NO。
Index_type 用过的索引方法(BTREE, FULLTEXT, HASH, RTREE)。
Comment 更多评注。

删除索引

删除索引可以使用ALTER TABLE或DROP INDEX语句来实现。DROP INDEX可以在ALTER TABLE内部作为一条语句处理,其格式如下:

DROP index 索引名 ON table_name
ALTER TABLE table_name DROP INDEX 索引名
ALTER TABLE table_name DROP UNIQUE 索引名
ALTER TABLE table_name DROP PRIMARY KEY 索引名
### 光流法C++源代码解析与应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储与阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
MySQL索引是一种数据结构,可以帮助MySQL快速定位和访问表中的数据。使用索引可以提高查询效率,降低数据库的负载。下面是MySQL索引的一些基本概念和使用方法: 1. 索引类型 MySQL支持多种类型的索引,包括B树索引、哈希索引、全文索引等。其中,B树索引是最常用的一种,也是默认的索引类型。B树索引可以用于精确匹配和范围查询,而哈希索引主要用于等值查询,全文索引则用于文本检索。 2. 索引创建 可以在创建表时指定索引,例如: ``` CREATE TABLE users ( id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(50), email VARCHAR(50), INDEX idx_email (email) ); ``` 也可以在已有的表上添加索引,例如: ``` ALTER TABLE users ADD INDEX idx_name (name); ``` 3. 索引使用 查询语句中可以使用WHERE子句和ORDER BY子句来利用索引,例如: ``` SELECT * FROM users WHERE email = 'example@example.com'; SELECT * FROM users WHERE name LIKE 'John%' ORDER BY id DESC; ``` 需要注意的是,索引并不是越多越好,过多的索引会占用过多的磁盘空间并降低写操作的性能。因此,需要根据实际情况选择合适的索引。同时,还需要定期对索引进行维护,包括优化查询语句、删除不必要的索引等。 4. 索引优化 MySQL提供了一些工具来优化索引,例如EXPLAIN命令可以帮助分析查询语句的执行计划,找出慢查询和不必要的全表扫描。可以使用OPTIMIZE TABLE命令来优化表的索引和碎片,从而提高查询性能。还可以使用缓存来避免频繁的查询操作,例如使用Memcached或Redis等缓存工具。 以上就是MySQL索引的一些基本概念和使用方法,需要根据实际情况进行选择和优化。
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