索引
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索引的作用
类似于一本书中的目录,起到优化查询的作用
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索引的分类(算法)
B树 默认使用的索引类型
R树
Hash
FullText
GIS 索引
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Btree索引功能上的分类
- 辅助索引
- 提取索引列的所有值,进行排序
- 将排好序的值,均匀的存放在叶子节点,进一步生成枝节点和根节点
- 在叶子节点中的值,都会对应存储主键ID
- 聚集索引
- MySQL 会自动选择主键作为聚集索引列,没有主键会选择唯一键,如果都没有会生成隐藏的
- MySQL进行存储数据时,会按照聚集索引列值得顺序,有序存储数据行
- 聚集索引直接将原表数据页,作为叶子节点,然后提取聚集索引列向上生成枝和根
- 聚集索引和辅助索引的区别
- 表中任何一个列都可以创建辅助索引,在你有需要的时候,只要名字不同即可
- 在一张表中,聚集索引只能有一个,一般是主键.
- 辅助索引,叶子节点只存储索引列的有序值+聚集索引列值.
- 聚集索引,叶子节点存储的时有序的整行数据.
- MySQL 的表数据存储是聚集索引组织表
- 辅助索引
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辅助索引细分
- 单列辅助索引
- 联合索引(覆盖索引)
- 唯一索引
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索引树高度
索引树高度应当越低越好,一般维持在3-4最佳
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数据行数较多
分表 : parttion 用的比较少了;分片,分布式架构
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字段长度
业务允许,尽量选择字符长度短的列作为索引列
业务不允许,采用前缀索引.
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数据类型
char 和 varchar
enum
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索引的命令操作
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查询索引
desc city;
PRI ==> 主键索引
MUL ==> 辅助索引
UNI ==> 唯一索引
mysql> show index from city\G
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创建索引
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单列的辅助索引
mysql> alter table city add index idx_name(name);
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多列的联合索引
mysql> alter table city add index idx_c_p(countrycode,population);
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唯一索引:
mysql> alter table city add unique index uidx_dis(district); mysql> select count(district) from city; mysql> select count(distinct district) from city;
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前缀索引
mysql> alter table city add index idx_dis(district(5));
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删除索引
mysql> alter table city drop index idx_name; mysql> alter table city drop index idx_c_p; mysql> alter table city drop index idx_dis;
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压力测试
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准备
mysql> use test mysql> source /tmp/t100w.sql
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未做优化之前测试
mysqlslap --defaults-file=/etc/my.cnf \ --concurrency=100 --iterations=1 --create-schema='test' \ --query="select * from test.t100w where k2='MN89'" engine=innodb \ --number-of-queries=2000 -uroot -p123 -verbose
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索引优化后
mysqlslap --defaults-file=/etc/my.cnf --concurrency=100 --iterations=1 --create-schema='test' --query="select * from test.t100w where k2='MN89'" engine=innodb --number-of-queries=2000 -uroot -p123 -verbose
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