表的優(yōu)化

1.定長與變長分離

如 int,char(4),time核心且常用字段，建成定長，放在一張表；

而varchar,text,blob這種變長字段適合單放一張表，用主鍵與核心表關(guān)聯(lián)。

2.常用字段和不常用字段要分離

3.在 1 對(duì)多需要關(guān)聯(lián)統(tǒng)計(jì)的字段上，添加冗余字段。

列類型選擇原則

1.字段類型優(yōu)先級(jí) ?整型 > date,time > enum,char > varchar > blob,text

2.夠用就行，不要慷慨，大的字段浪費(fèi)內(nèi)存，影響速度。

3.盡量避免用NULL,NULL不利于索引，需要特殊的字節(jié)來標(biāo)注。

Enum列的說明

1.enum列在內(nèi)部是用整型來存儲(chǔ)的

2.enum列和enum列想關(guān)聯(lián)速度最快

3.enum列比(var)char的弱勢(shì)--在碰到與char關(guān)聯(lián)時(shí)，要轉(zhuǎn)化，要花時(shí)間

4.優(yōu)勢(shì)---當(dāng)char非常長時(shí)，enum依然是整型固定長度，當(dāng)查詢的數(shù)據(jù)量越大時(shí)。enum的優(yōu)勢(shì)越明顯。

索引優(yōu)化

B-tree索引：myisam,innodb中默認(rèn)使用B-tree索引。

hash索引：在memory表里，默認(rèn)使用hash索引。

hash優(yōu)缺點(diǎn)：1.查詢時(shí)間復(fù)雜度為O(1)。

2.hash計(jì)算的結(jié)果是隨機(jī)的，在磁盤上也是隨機(jī)放置。

3.無法對(duì)范圍查詢進(jìn)行優(yōu)化；

4.無法利用前綴索引；

5.排序也無法優(yōu)化；

6.必須回行，就是說，通過索引拿到數(shù)據(jù)位置必須回到表中取數(shù)據(jù)。

在where條件常用的列上都加上索引，若是獨(dú)立的索引，同時(shí)只能用上1個(gè)。

若建立多列索引，index(a,b,c)，注意和順序有關(guān),索引發(fā)揮作用，需要滿足左前綴要求。

索引在where，order by，group by 中會(huì)用上(滿足左前綴要求)。

多列索引在實(shí)際應(yīng)用中更加實(shí)用，注意在建立多列索引的時(shí)候，要結(jié)合實(shí)際，創(chuàng)建合理的索引。

索引提高查詢的速度、提高排序的速度、提高分組查詢的速度。

聚簇索引和非聚簇索引

聚簇索引：btree

innodb引擎，索引和數(shù)據(jù)是在一塊的，

innodb直接在主鍵索引的樹中，儲(chǔ)存行的數(shù)據(jù)，(既存儲(chǔ)了主鍵值，又存儲(chǔ)了行數(shù)據(jù))。

innodb次索引指向?qū)χ麈I的引用。

優(yōu)點(diǎn)：根據(jù)主鍵查詢條目比較少時(shí)，不用回行(數(shù)據(jù)就在主鍵節(jié)點(diǎn)下)。

缺點(diǎn)：如果碰到不規(guī)則數(shù)據(jù)插入時(shí)，造成頻繁的頁分裂。

非聚簇索引：btree

myisam引擎， 索引和數(shù)據(jù)是分開的，

myisam索引指向行在磁盤上的位置

myisam中，主索引和次索引都指向物理行(磁盤位置)。

索引覆蓋：

如果查詢的列恰好是索引的一部分，那么查詢只需要在索引文件上進(jìn)行，不需要回行到磁盤再找數(shù)據(jù)。

索引與排序?qū)τ诟采w索引，直接在索引上查，就是有序的；

在innodb引擎上，沿著索引的字段排序，也是自然有序的，對(duì)于myisam引擎，按某索引字段排序，但取出的字段包含有不是索引字段，那么會(huì)先取出所有行，再進(jìn)行排序。

先取出數(shù)據(jù)，形成臨時(shí)表，做filesort文件排序(要盡可能避免)。

爭取目標(biāo)：取出來的數(shù)據(jù)本身就是有序的，利用索引來排序。

SQL語句優(yōu)化SQL語句的時(shí)間花在等待時(shí)間、執(zhí)行時(shí)間，只有降低執(zhí)行時(shí)間，那其他語句鎖定的時(shí)間也減少了；

SQL語句的執(zhí)行時(shí)間又花在查找、取出；

如何查詢快？a)聯(lián)合索引的順序、區(qū)分度、長度 b)取得快，索引覆蓋 c)傳輸?shù)纳?#xff0c;更少的行和列；

切分查詢，將數(shù)據(jù)拆成多次，例：插入10000條數(shù)據(jù)，每1000條為單位插入；

分解查詢，按邏輯把多表連接查詢分成多個(gè)簡單SQL

總結(jié)：少查，盡量精準(zhǔn)數(shù)據(jù)，少取行；必須要查，盡量走在索引上查詢行；取時(shí)，取盡量少的列；

在group時(shí)，用帶有索引的列來group，可以避免臨時(shí)表和文件排序，速度會(huì)稍快些，另外用int型比char型分組，也要快些；

在group時(shí)，我們假設(shè)只取了A表的內(nèi)容，group by的列，盡量用A表的列，會(huì)比B表的列要快。

order by的列要和group by 的列一致，否則也會(huì)引起臨時(shí)表，因?yàn)閮烧叨夹枰判?#xff0c;如果兩者的列不一致，那必須經(jīng)過至少1次排序；

如何判斷查詢是否用到了索引？

查詢方法： ?explain ?SQL ?\G

extra字段:

using index： 指用到了索引覆蓋，效率非常高；

using where：指光靠索引還定位不到，還得where判斷一下

using temporary:指用上了臨時(shí)表，group by 與 order by 不同列時(shí)或 group by 、order by 別的表的列時(shí)

using filesort:文件排序，文件可能在磁盤，也可能在內(nèi)存。

子查詢

1.from型子查詢

注意：內(nèi)層from語句查到的臨時(shí)表，是沒有索引的，所以from的返回內(nèi)容要盡量少，需要排序，在內(nèi)層先排好序。

2.in型子查詢

mysql的查詢優(yōu)化器，針對(duì)in型優(yōu)化，被改成exists子查詢的執(zhí)行效果，單行單行的執(zhí)行過濾。當(dāng)外層表越大時(shí)，查詢速度越慢。可以用連接查詢來代替子查詢。

limit及翻頁優(yōu)化

limit offset，N

當(dāng)offset非常大時(shí)，效率很低，因?yàn)閙ysql先取offset+N行，返回放棄前offset行，返回N行。

優(yōu)化辦法：

1)從業(yè)務(wù)上去解決，不允許翻過100頁。例如百度，一般能翻到70多頁。

2)不用offset，用條件查詢(ID上有索引)

select * from tablename where id>1000000 limit 2;

3)只查索引，不查數(shù)據(jù)，得到ID，再用ID去查具體條目(ID上有索引)，這種技巧就是延遲關(guān)聯(lián)

select id,xxx,xxx from tablename inner join (

select id from tablename limit 1000000,2 ) as tmp using(id);

比下面直接查數(shù)據(jù)的方法快，

select id,xxx,xxx from tablename limit 1000000,2;

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的mysql优化和索引_mysql优化和索引的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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