mysql索引优化,MySQL索引优化策略
MySQL索引优化是数据库优化的重要一环，通过合理的索引策略可以大大提高数据库的查询效率，减少系统资源的占用。在实际的数据库应用中，索引的设计和使用往往是数据库性能优化的重要手段之一。围绕MySQL索引优化策略展开讨论，为读者介绍MySQL索引优化的相关知识，并提供一些实用的优化建议。
索引优化的重要性
在数据库查询过程中，如果没有合适的索引支持，就需要对整张表进行扫描，这将导致查询效率低下，特别是在大数据量的情况下。而通过合理的索引设计和使用，可以大大减少数据库的查询时间，提高系统的响应速度。索引优化在数据库性能优化中占据着非常重要的地位。
索引的基本原理
索引是一种特殊的数据结构，它可以帮助数据库系统快速地定位到需要查询的数据。在MySQL中，常见的索引类型包括B树索引、哈希索引等。不同的索引类型适用于不同的场景，合理选择索引类型可以提高查询效率。
索引的设计原则
在设计索引时，需要考虑到查询的频率、字段的选择性、数据的分布情况等因素。合理的索引设计需要综合考虑这些因素，以及数据库的实际使用情况，来决定哪些字段需要建立索引，以及采用何种类型的索引。
索引的优化策略
针对不同的查询场景，需要采取不同的索引优化策略。比如针对频繁查询的字段可以考虑建立覆盖索引，减少IO操作；对于范围查询频繁的字段可以考虑使用联合索引等。
索引的维护与优化
随着数据库的使用，索引的维护也是一个重要的问题。定期对索引进行重建、优化，可以保持索引的高效性，避免索引失效或者过度使用的情况。
索引的性能监控与调优
通过监控数据库查询的执行计划、索引的使用情况等，可以及时发现索引性能的问题，并进行调优。比如可以通过explain命令来查看SQL的执行计划，找出潜在的性能瓶颈。
相信读者对MySQL索引优化有了更深入的了解。在实际的数据库应用中，合理的索引设计和使用可以大大提高系统的性能，减少查询时间，提高系统的稳定性。希望读者能够通过了解到一些实用的索引优化策略，为自己的数据库应用带来实际的帮助。
数据库的优化
查询语句优化：避免过多的表关联，注意where 中的字段顺序，先过滤有索引的，能尽量缩小数据范围的等。 索引优化：合理分析并设置、调整索引。 表结构优化：如果数据量过大，纵向或者横向拆分表。 纵向拆，将前n个字段放在一个表，后面m个放另一个表。 横向：满足一定条件的数据放一个表，比如公司员工特别多，男雇员放一个，女雇员放一个表，人妖放一个表。 存储方式优化：通过不同的存储空间或者表分区，将数据存放在不同的存储区域，达到充分利用IO的目的
mysql索引类型解释
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：(1)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：◆创建索引CREATE INDEX indexName ON mytable(username(length));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。 ◆修改表结构ALTER mytable ADD INDEX [indexName] ON (username(length))◆ 创建表的时候直接指定CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, INDEX [indexName] (username(length)) );删除索引的语法：DROP INDEX [indexName] ON mytable;(2)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：◆创建索引CREATE UNIQUE INDEX indexName ON mytable(username(length))◆修改表结构ALTER mytable ADD UNIQUE [indexName] ON (username(length))◆创建表的时候直接指定CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, UNIQUE [indexName] (username(length)) );(3)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(16) NOT 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。 (4)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(16) NOT NULL, city VARCHAR(50) NOT 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);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：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(5)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 FROM mytable t LEFT JOIN mytable m ON = WHERE =20 AND =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 likeadmin%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。 (6)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：◆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。 ◆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。 (7)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：◆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。 ◆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。 ◆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。 ◆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。 ◆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’;◆不使用NOT IN和<>操作以上，就对其中MySQL索引类型进行了介绍。 转自：
mysql数据库查询好慢怎么解决
28万条数据量不是很大，字段稍微有点多，如果不加WHERE 条件的话，数据库判定是查询所有数据库，而加了WHERE 条件时，数据库判定要去详细的查找某个数据，所以速度自然会慢，建立索引可以解决您的问题；CREATE INDEX 索引名 ON 表名 (WHERE 条件用到的列名，如有多个就以逗号分隔);这次在去WHERE 的时候就会快很多
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