在今天数据爆炸的时代，数据库已经成为了各种企业和组织的核心组成部分。无论何时，性能都是关键词之一。虽然我们可以通过各种方式去提升数据库的性能，但是数据库索引的实现却是一种相对简单和直接的方法。本文将讨论优化数据库表性能的重要性，介绍数据库索引对查询速度的提升，以及具体如何针对数据表建立索引。
为什么需要优化数据库表性能？
优化数据库表性能是为了提高系统的响应速度，尽量减少用户等待时间。这对于各种企业和组织来说至关重要。技术上讲，优化数据库表性能可以通过多种方式实现，包括通过数据库软件编程语言进行编程、更换硬件，以及通过调整数据库规模等方法。但是在这些方法中，数据库索引是最简单和最直接的方法之一。
数据库索引如何提升查询速度？
在介绍数据库索引如何提升查询速度之前，我们需要首先答复一个问题：什么是数据库索引？简单来说，索引是一种排序和搜索数据结构，用于加速对数据库表中的数据行进行查找。通过对数据行进行排序，数据库软件可以更快速地访问和查询表中的数据。
具体的，通过对某列数据进行索引，系统可以将数据行中关键列的值进行排序。在实际的查询中，用户查询的数据会被转化为基于索引的查询语句，这将比时间更长的扫描整个表的方式更加快速。通常来说，索引越多，查询速度就越快。
如何建立数据库表索引？
不同的数据库软件支持不同的索引选项，不过它们通常都提供了相似的索引建立方法。下面的步骤概述了建立数据库表的基本步骤：
1.确定索引所需的列：你需要确定希望建立索引的列和它们的数据类型。一般而言，字符串列和数字列是普遍的选择。
2.建立索引：虽然在所有的数据库软件中使用的语法可能不一样，但是在大多数情况下，建立索引需要使用CreateIndex 语法。这将包括表名、索引名称、数据类型和具体的索引列名称。
3.监测索引：在使用索引之前，你需要将其监测，以确保它能够起到为你所预期的加速查询的作用。你可以通过实际的查询来测试它，并在调整索引期间持续监测。
结论
总体来说，数据库索引是一种简单而有效地提高查询速度和优化数据库表性能的方法。虽然建立索引可能会消耗额外的存储空间，但是与获得快速查询所需的性能提升相比，这一消耗是微不足道的。因此，在任何响应时间需要保持在合理范围内的系统中，使用数据库索引都是有益的。
相关问题拓展阅读：
数据库为什么要建索引
大部分开发会了解这样的《开发规范》：创建索引要选择区分度高的字段。他们会认为区分度低的字段不适合创建索引或者不适合添加到组合索引里面。但是这样的操作会导致很多慢查。举例来说：
select * from tab where a=1 and b=2;
场景 1
符合 a=1的记录数有 10w 条记录 ，b=2 有 1000 条记录。如果只是创建握樱档idx_a(a)，sql 请求通过索引idx_a访问 10w 条件记录，然后还要逐一匹配 10w 条记录中的 status，找到符合 b=2的记录。这个动作会导致慢查。如果创建组合索引idx_ab(a,b)，sql 请求通过索引idx_ab可以直接定位到 1000 条记录，无需额外的过滤。这样减少访问 9900 条记录的时间，提升查询速度。
场景 2
符合 a=1的有 100 条记录段乱，status=2 有 10 条记录。其实场景 2 因为数据量比较少，直接访问 100 条记录和定位到 10 条记录的时间消耗相差不大，量变不足以引发质变，可以忽略了。
创建索引的目的是通过索引尽可能找到匹配颂尺 where 条件的行，减少不必要的回表，提高查询效率；
需要辩证地看待区分度比较低的字段在组合索引中的作用。在组合索引的情况下，我们不能只是单纯地看字段的区分度，而是要看符合条件的记录数是多少。符合条件的记录越少，性能越好。
数据库建索引的好处的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于数据库建索引的好处,优化数据库表性能，提升查询速度——数据库索引的益处,数据库为什么要建索引的信息别忘了在本站进行查找喔。
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如何正确的使用MongoDB并优化其性能
e799bee5baa6e79fa5ee4b893e5b19e136数据库性能对软件整体性能的影响是不言而喻的，那么，当我们使用MongoDB时改如何提高数据库性能呢？1.范式化与反范式化在项目设计阶段，明确集合的用途是对性能调优非常重要的一步。 从性能优化的角度来看，集合的设计我们需要考虑的是集合中数据的常用操作，例如我们需要设计一个日志（log）集合，日志的查看频率不高，但写入频率却很高，那么我们就可以得到这个集合中常用的操作是更新（增删改）。 如果我们要保存的是城市列表呢？显而易见，这个集合是一个查看频率很高，但写入频率很低的集合，那么常用的操作就是查询。 对于频繁更新和频繁查询的集合，我们最需要关注的重点是他们的范式化程度，在上篇范式化与反范式化的介绍中我们了解到，范式化与反范式化的合理运用对于性能的提高至关重要。 然而这种设计的使用非常灵活，假设现在我们需要存储一篇图书及其作者，在MongoDB中的关联就可以体现为以下几种形式：1.完全分离（范式化设计）示例1：View Code{ _id : ObjectId(5124b5dc7dca), title : 如何使用MongoDB, author : [ ObjectId(144b5dc7dca),ObjectId(144b5dc7dca),ObjectId(144b5dc7dca), ] }我们将作者(comment) 的id数组作为一个字段添加到了图书中去。 这样的设计方式是在非关系型数据库中常用的，也就是我们所说的范式化设计。 在MongoDB中我们将与主键没有直接关系的图书单独提取到另一个集合，用存储主键的方式进行关联查询。 当我们要查询文章和评论时需要先查询到所需的文章，再从文章中获取评论id，最后用获得的完整的文章及其评论。 在这种情况下查询性能显然是不理想的。 但当某位作者的信息需要修改时，范式化的维护优势就凸显出来了，我们无需考虑此作者关联的图书，直接进行修改此作者的字段即可。 2.完全内嵌（反范式化设计）示例2：View Code{ _id : ObjectId(5124b5dc7dca), title : 如何使用MongoDB, author : [{ name : 丁磊 age : 40, nationality : china,},{ name : 马云 age : 49, nationality : china,},{ name : 张召忠 age : 59, nationality : china,},]} 在这个示例中我们将作者的字段完全嵌入到了图书中去，在查询的时候直接查询图书即可获得所对应作者的全部信息，但因一个作者可能有多本著作，当修改某位作者的信息时时，我们需要遍历所有图书以找到该作者，将其修改。 3.部分内嵌（折中方案）示例3：View Code{ _id : ObjectId(5124b5dc7dca), title : 如何使用MongoDB, author : [ { _id : ObjectId(144b5dc7dca), name : 丁磊},{ _id : ObjectId(144b5dc7dca), name : 马云},{ _id : ObjectId(144b5dc7dca), name : 张召忠},]}这次我们将作者字段中的最常用的一部分提取出来。 当我们只需要获得图书和作者名时，无需再次进入作者集合进行查询，仅在图书集合查询即可获得。 这种方式是一种相对折中的方式，既保证了查询效率，也保证的更新效率。 但这样的方式显然要比前两种较难以掌握，难点在于需要与实际业务进行结合来寻找合适的提取字段。 如同示例3所述，名字显然不是一个经常修改的字段，这样的字段如果提取出来是没问题的，但如果提取出来的字段是一个经常修改的字段（比如age）的话，我们依旧在更新这个字段时需要大范围的寻找并依此进行更新。 在上面三个示例中，第一个示例的更新效率是最高的，但查询效率是最低的，而第二个示例的查询效率最高，但更新效率最低。 所以在实际的工作中我们需要根据自己实际的需要来设计表中的字段，以获得最高的效率。
数据库优化包括哪些相关操作？
此文章主要向大家介绍的是MySQL数据库优化，其中还包括MySQL数据库的性能优化， 常用的SQL语句的优化以及MySQL数据库对INSERT语句进行优化的实际操作方案的描述，望你会有所收获。 MySQL InnoDB 的性能问题讨论 MySQL性能优化 InnoDB delete from xxx速度暴慢原因 推荐圈子: mysql研究 更多相关推荐 1、定期分析表和检查表 分析表的语法如下： 引用 [LOCAL | NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE tb1_name[, tbl_name]... 以上语句用于分析和存储表的关键字分布，分析的结果将可以使得系统得到准确的统计信息，使得SQL能够生成正确的执行计划。 如果用户感觉实际执行计划并不是预期的执行计划，执行一次分析表可能会解决问题。 在分析期间，使用一个读取锁定对表进行锁定。 这对于MyISAM，DBD和InnoDB表有作用。 例如分析一个数据表 引用 table table_name 检查表的语法如下： 引用 TABLE tb1_name[,tbl_name]...[option] = {QUICK | FAST | MEDIUM | EXTENDED | CHANGED} 检查表的作用是检查一个或多个表是否有错误，CHECK TABLE 对MyISAM 和 InnoDB表有作用，对于MyISAM表，关键字统计数据被更新 CHECK TABLE 也可以检查视图是否有错误，比如在视图定义中被引用的表不存在。 2. 定期优化表 MySQL数据库优化表的语法如下： 引用 [LOCAL | NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE tb1_name [,tbl_name]... 如果删除了表的一大部分，或者如果已经对含有可变长度行的表(含有 VARCHAR、BLOB或TEXT列的表)进行更多更改，则应使用OPTIMIZE TABLE命令来进行表优化。 这个命令可以将表中的空间碎片进行合并，并且可以消除由于删除或者更新造成的空间浪费，但OPTIMIZE TABLE 命令只对MyISAM、 BDB 和InnoDB表起作用。 例如： optimize table table_name 注意： analyze、check、optimize执行期间将对表进行锁定，因此一定注意要在数据库不繁忙的时候执行相关的操作。 常用的SQL优化 我们在开发的时候常常用到的SQL语句，无非是INSERT、GROUPBY等等。 对于这些SQL语句，我们怎么进行优化？ 1. 大批量插入数据 当用load命令导入数据的时候，适当的设置可以提高导入的速度。 对于MyISAM存储引擎的表，可以通过如下方式快速的导入大量的数据 引用 TABLE tb1_name DISABLE KEYS; the data TABLE tb1_name ENABLE KEYS; DISABLE KEYS 和 ENABLE KEYS 用来打开或者关闭MyISAM表非唯一索引的更新。 在导入大量的数据到一个非空的MyISAM表时，通过设置这两个命令，可以提高导入的效率。 对于导入大量的数据到一个空的MyISAM表时，默认就是先导入数据然后才创建索引的，索引不用进行设置。 引用 data infile /home/mysql/text_txt into table text 对于InnoDB类型的表，这种方式不能提高导入数据的效率，但也有几种针对InnoDB类型的表进行MySQL数据库优化的方式。 1. 因为InnoDB类型的表式按照主键的顺序保存的，所以将导入的数据按照主键的顺序排序，可以有效提高导入数据的效率。 2. 在导入数据前执行 SET UNIQUE_CHECKS=0，关闭唯一性校验，在导入结束后执行SET UNIQUE_CHECKS=1，恢复唯一性校验，可以提高导入的效率。 3. 如果应用使用自动提交的方式，建议在导入前执行SET AUTOCOMMIT=0，关闭自动提交，导入结束后执行SET AUTOCOMMIT=1，打开自动提交，也可以提高导入效率。 MySQL数据库优化INSERT语句 当进行数据INSERT的时候，可以考虑采用以下几种方式进行优化 1. 如果同时从一个客户插入很多行，尽量使用多个值表的INSERT语句，这种方式将大大缩短客户端与数据库的链接、关闭等消耗，使得效率比分开执行的单个INSERT语句快. 例如： into test values(1,2) into test values(3,4) into test values(5,6) 将上面三句改为:insert into test values(1,2),(3,4),(5,6)...... 2. 如果从不同客户插入很多行，能通过使用INSERT DELAYED 语句得到更高的速度。 DELAYED 的含义是让INSERT 语句马上执行，其实数据都被放在内存的队列中，并没有真正写入磁盘，这比每条语句分别插入要快得多；LOW_PRIORITY刚好相反，在所有其他用户对表的读写完后才进行插入。 3. 将索引文件和数据文件分在不同的磁盘上存放 4. 如果进行批量插入，可以增加bulk_insert_buffer_size变量值的方法来提高速度，但是，这只能对于MyISAM表使用。 5. 当从一个文本文件中装载一个表时，使用LOAD DATA INFILE。 这通常比使用很多insert语句快20倍左右。 以上的相关内容就是对MySQL数据库优化方法的介绍，望你能有所收获。
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
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