(转载)MySQL 索引总结

本文探讨了数据库索引的重要性及优化方法,包括如何选择合适的索引、理解索引的工作原理、利用联合索引提高查询效率等关键内容。

由于索引对数据库的查询性能有着至关重要的影响,下面是我的一些总结和体会:
一个查询一次只能使用一个索引:select name from user where name='plantegg' and age>35 , 如果Index(name); Index(age)的话,MySQL查询优化器会自动选择一个索引来使用;
MySQL选择哪个索引,可以这样来看:mysql> show index from photo;
+-------+------------+------------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+
| Table | Non_unique | Key_name               | Seq_in_index | Column_name   | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment |
+-------+------------+------------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+
| photo |          0 | PRIMARY                |            1 | photo_id      | A         |      237871 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |
| photo |          1 | index_random           |            1 | random        | A         |      237871 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |
| photo |          1 | FK_photo_profile_id    |            1 | profile_id    | A         |      237871 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |
| photo |          1 | FK_photo_temp_photo_id |            1 | temp_photo_id | A         |      237871 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |
| photo |          1 | FK_photo_album_id      |            1 | album_id      | A         |      237871 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |
+-------+------------+------------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+
Cardinality越大表示索引候选分得越细(默认都是BTree索引);
你也可以试试Force Index强制使用某个索引看看速度是不是MySQL是不是查询起来更快(如果真是这样的话你需要Analyze yourTable 了,MySQL重新计算你的Cardinality以帮助他正确地选择INDEX)
仔细分析Explain的结果:重点留意Extra,Key,Rows,Select_type的结果!
小心查询中的Group by 、order by之类的,基本上这样的查询在Explain的时候都会出现: Using where; Using temporary; Using filesort
联合索引要小心使用,Index(Name,Age)时,如果where name='pp' 能使用索引,where age=25时不能使用索引;where name='pp' and age>25 能使用索引;    where name ='pp'  order by  age  能使用索引;  where  name>'pp'  order by age  不能使用索引,但是 where  name>'pp'  order by name,age  能使用索引,请仔细留意差异  ;  order by name asc age desc 将不能使用索引!
索引只有被加入到内存里的时候对你的查询才有帮助,如果索引太大根本无法放入内存这样的索引失去了意义!访问索引的时候还需要Random  Aceess  Disk这比不用索引还慢!
select  的时候能不用select * 就不要用,也就是需要哪些列只拿那些列(Hibernate那些对性能没有啥好处的),比如:在Index(Name)的时候,select * from user where name like 'pp%' 和 select name from user where name like 'pp%' 两者性能千差万别,如果有10000条符合记录的结果的话(User表总共有10亿条记录)前一个查询可能需要2分钟(假设你的系统每秒100 IOPS的样子)后一个查询可能只需要0.01秒!因为前一个查询要从硬盘上取出散布在到处的这10000条记录,后一个查询直接从内存中的索引上拿Name就够了!后一个查询你explain的时候在Extra中会看到Using Index。
永远要警惕对磁盘的随机访问,顺序读写和随机访问的性能差别是N个数量级的(顺序读写的时候你的OS、Dish Cache 这个时候大显身手)对这个问题如果感兴趣的话建议你去用C写个测试程序,随机读写的时候不断地fseek,相应地同样的功能你不要fseek而是通过顺序读写到内存中,在内存自己扔掉那些应该由磁盘去fseek的地方,应该明白我的意思吧!
5.0.27后,MYSQL就支持set profling=1了,这样可以详细分析你的SQL语句每一步骤的时间消耗了
如果order by 的时候有 limit + 索引配合的话,你会有意外惊喜的
如果你能够看到一个查询能像MySQL查询优化器那样在大脑中分解他的话,我想对你来说没啥难题了,:-)
待续,下次想到了再添加吧

基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计,通过模拟系统元件的故障与修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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