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Mysql技巧之索引分析和优化

添加时间:2010-1-4
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 索引用来快速地寻找那有特定值的记录,所有MySQL索引都以B-树的形式保存。如果没有索引,执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记录,直至找到符合要求的记录。表里面的记录数量越多,这个操作的代价就越高。如果作为搜索条件的列上已经创建了索引,MySQL无需扫描任何记录即可迅速得到目标记录所在的位置。如果表有1000个记录,通过索引查找记录至少要比顺序扫描记录快100倍。

  假设我们创建了一个名为people的表:

  CREATE TABLE people ( peopleid SMALLINT NOT NULL, name CHAR(50) NOT NULL );

  然后,我们完全随机把1000个不同name值插入到people表。下图显示了people表所在数据文件的一小部分:


  可以看到,在数据文件中name列没有任何明确的次序。如果我们创建了name列的索引,MySQL将在索引中排序name列:


  对于索引中的每一项,MySQL在内部为它保存一个数据文件中实际记录所在位置的“指针”。因此,如果我们要查找name等于“Mike”记录的peopleid(SQL命令为“SELECT peopleid FROM people WHERE name=@#Mike@#;”),MySQL能够在name的索引中查找“Mike”值,然后直接转到数据文件中相应的行,准确地返回该行的peopleid(999)。在这个过程中,MySQL只需处理一个行就可以返回结果。如果没有“name”列的索引,MySQL要扫描数据文件中的所有记录,即1000个记录!显然,需要MySQL处理的记录数量越少,则它完成任务的速度就越快。

  索引的类型

  MySQL提供多种索引类型供选择:

  普通索引

  这是最基本的索引类型,而且它没有唯一性之类的限制。普通索引可以通过以下几种方式创建:

  创建索引,例如CREATE INDEX <索引的名字> ON tablename (列的列表);修改表,例如ALTER TABLE tablename ADD INDEX [索引的名字] (列的列表);创建表的时候指定索引,例如CREATE TABLE tablename ( [...], INDEX [索引的名字] (列的列表) );

  唯一性索引

  这种索引和前面的“普通索引”基本相同,但有一个区别:索引列的所有值都只能出现一次,即必须唯一。唯一性索引可以用以下几种方式创建:

  创建索引,例如CREATE UNIQUE INDEX <索引的名字> ON tablename (列的列表);修改表,例如ALTER TABLE tablename ADD UNIQUE [索引的名字] (列的列表);创建表的时候指定索引,例如CREATE TABLE tablename ( [...], UNIQUE [索引的名字] (列的列表) );

  主键

  主键是一种唯一性索引,但它必须指定为“PRIMARY KEY”。如果你曾经用过AUTO_INCREMENT类型的列,你可能已经熟悉主键之类的概念了。主键一般在创建表的时候指定,例如“CREATE TABLE tablename ( [...], PRIMARY KEY (列的列表) ); ”。但是,我们也可以通过修改表的方式加入主键,例如“ALTER TABLE tablename ADD PRIMARY KEY (列的列表); ”。每个表只能有一个主键。

  全文索引

  MySQL从3.23.23版开始支持全文索引和全文检索。在MySQL中,全文索引的索引类型为FULLTEXT。全文索引可以在VARCHAR或者TEXT类型的列上创建。它可以通过CREATE TABLE命令创建,也可以通过ALTER TABLE或CREATE INDEX命令创建。对于大规模的数据集,通过ALTER TABLE(或者CREATE INDEX)命令创建全文索引要比把记录插入带有全文索引的空表更快。本文下面的讨论不再涉及全文索引,要了解更多信息,请参见MySQL documentation。

  单列索引与多列索引

  索引可以是单列索引,也可以是多列索引。下面我们通过具体的例子来说明这两种索引的区别。假设有这样一个people表:

  CREATE TABLE people ( peopleid SMALLINT NOT NULL AUTO_INCREMENT, firstname CHAR(50) NOT NULL, lastname CHAR(50) NOT NULL, age SMALLINT NOT NULL, townid SMALLINT NOT NULL, PRIMARY KEY (peopleid) );

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