mysql 索引优化(下)问题摘抄

本文深入探讨MySQL联合索引的创建与优化策略,包括覆盖索引、最左前缀原则、索引下推等核心概念,结合实际业务场景,提供高效查询的实现路径。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

本文来自于丁奇老师的mysql实战45讲中的答疑区。

【狼的诱惑】踩过坑:有人问我联合索引的技巧,回答的不是很好
总结:
1、覆盖索引:如果查询条件使用的是普通索引(或是联合索引的最左原则字段),查询结果是联合索引的字段或是主键,不用回表操作,直接返回结果,减少IO磁盘读写读取正行数据
2、最左前缀:联合索引的最左 N 个字段,也可以是字符串索引的最左 M 个字符
3、联合索引:根据创建联合索引的顺序,以最左原则进行where检索,比如(age,name)以age=1 或 age= 1 and name=‘张三’可以使用索引,单以name=‘张三’ 不会使用索引,考虑到存储空间的问题,还请根据业务需求,将查找频繁的数据进行靠左创建索引。
4、索引下推:like 'hello%’and age >10 检索,MySQL5.6版本之前,会对匹配的数据进行回表查询。5.6版本后,会先过滤掉age<10的数据,再进行回表查询,减少回表率,提升检索速度

 

【melon】关于联合索引我的理解是这样的:比如一个联合索引(a,b,c),其实质是按a,b,c的顺序拼接成了一个二进制字节数组,索引记录是按该字节数组逐字节比较排序的,所以其是先按a排序,再按b排序,再按c排序的,至于其为什么是按最左前缀匹配的也就显而易见了,没看过源码,不知道理解的对不对,希望老师指正。

给表创建索引时,应该创建哪些索引,每个索引应该包含哪些字段,字段的顺序怎么排列,这个问题没有标准答案,需要根据具体的业务来做权衡。不过有些思路还是可供参考的:
1.既然是一个权衡问题,没有办法保证所有的查询都高效,那就要优先保证高频的查询高效,较低频次的查询也尽可能的使用到尽可能长的最左前缀索引。可以借助pt-query-digest来采样统计业务查询语句的访问频度,可能需要迭代几次才能确定联合索引的最终字段及其排序。
2.业务是在演进的,所以索引也是要随着业务演进的,并不是索引建好了就万事大吉了,业务发生变化时,我们需要重新审视当初建的索引是不是还依然高效,依然能满足业务需求。
3.业内流传的有一些mysql 军规,其实这些并不是真正的军规,只是典型场景下的最佳实践。真正的军规其实就一条:高效的效满足业务需求。比如有个军规规定一个表上的索引数不超过5个,但如果我们现在有一些历史数据表、历史日志表,我们很明确的知道这些表上不会再有数据写入了,但我们的查询需求很多也很多样化,那我们在这些表上的索引数能不能超过5个?当然是没有任何问题的。当然关于这份军规还是要认真看一下的,但看的重点不是去记住它,而是要弄明白每一条军规它为什么这么规定,它这样规定是基于什么考虑,适用的场景和前提是什么,这些都弄明白了,你记不记得住这些军规都无所谓了,因为你已经把它溶化到了你的血液中,具体到自己的具体业务时游刃有余将是必然。

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值