mysql 索引使用教程

標籤：utf8   class   除了   磁碟空間   from   順序   file   一段   檔案   

1.什麼索引

　　索引是一種特殊的檔案(InnoDB資料表上的索引是資料表空間的一個組成部分)，它們包含著對資料表裡所有記錄的位置資訊。更通俗的說，資料庫索引好比是一本書前面的目錄，能加快資料庫的查詢速度.

2.索引工作原理

　　除了詞典，生活中隨處可見索引的例子，如火車站的車次表、圖書的目錄等。它們的原理都是一樣的，通過不斷的縮小想要獲得資料的範圍來篩選出最終想要的結果，同時把隨機的事件變成順序的事件，也就是我們總是通過同一種尋找方式來鎖定資料。

　　資料庫也是一樣，但顯然要複雜許多，因為不僅面臨著等值查詢，還有範圍查詢(>、<、between、in)、模糊查詢(like)、並集查詢(or)等等。資料庫應該選擇怎麼樣的方式來應對所有的問題呢？我們回想字典的例子，能不能把資料分成段，然後分段查詢呢？最簡單的如果1000條資料，1到100分成第一段，101到200分成第二段，201到300分成第三段……這樣查第250條資料，只要找第三段就可以了，一下子去除了90%的無效資料。

 

3.查看一個表中是否已經建立索引

show index from 表名;

4.建立索引（如果指定欄位是字串，需要指定長度，建議長度與定義欄位時的長度一致，欄位類型如果不是字串，可以不填寫長度部分）

create index 索引名 on 資料表（欄位名稱長度）

5.刪除索引

drop index 索引名稱 on 資料表

6.測試資料表是否能加快查詢速度6.1建立一個資料表

create table my_index(title varchar(10));

6.2 插入資料

from pymysql import connectdef main():    # 建立Connection串連    conn = connect(host=‘localhost‘,port=3306,database=‘python_test_1‘,user=‘root‘,password=‘xu666666‘,charset=‘utf8‘)    # 獲得Cursor對象    cursor = conn.cursor()    # 插入10萬次資料    for i in range(100000):        cursor.execute("insert into my_index values(‘ha-%d‘)" % i)    # 提交資料    conn.commit()if __name__ == "__main__":    main()

6.3 開始查詢並啟動時間檢測

• 開啟已耗用時間監測：

set profiling=1;

• 尋找第1萬條資料ha-99999

select * from my_index where title=‘ha-99999‘;

• 查看執行的時間：

show profiles;

• 為表title_index的title列建立索引：

create index test_index on my_index(title(10));

• 執行查詢語句：

select * from my_index where title=‘ha-99999‘;

• 再次查看執行的時間

show profiles;

6.4 測試結果

      

 

注意

　　1.索引可以明顯提高某些欄位的查詢效率，但不能加快插入，更新，刪除資料的效率，相反由於每次資料表資料的更改都會讓索引重新排列，會降低效率

　　2.要注意的是，建立太多的索引將會影響更新和插入的速度，因為它需要同樣更新每個索引檔案。對於一個經常需要更新和插入的表格，就沒有必要為一個很少使用的where字句單獨建立索引了，對於比較小的表，排序的開銷不會很大，也沒有必要建立另外的索引。建立索引會佔用磁碟空間。

 　  3. 建立索引要建立在常用的查詢欄位上，並且根據自己的需求建立說因數量

　

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