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mysql正确建立索引以及最左前缀原则
1. 索引建立的原则
用于索引的最好的备选数据列是那些出现在WHERE子句、join子句、ORDER BY或GROUP BY子句中的列。
仅仅出现在SELECT关键字后面的输出数据列列表中的数据列不是很好的备选列
SELECT
col_a
FROM
tbl1 LEFT JOIN ...
用于索引的最好的备选数据列是那些出现在WHERE子句、join子句、ORDER BY或GROUP BY子句中的列。
仅仅出现在SELECT关键字后面的输出数据列列表中的数据列不是很好的备选列
SELECT
col_a
FROM
tbl1 LEFT JOIN ...
1. 索引建立的原则
用于索引的最好的备选数据列是那些出现在WHERE子句、join子句、ORDER BY或GROUP BY子句中的列。
仅仅出现在SELECT关键字后面的输出数据列列表中的数据列不是很好的备选列SELECT
col_a <- 不是备选列
FROM
tbl1 LEFT JOIN tbl2
ON tbl1.col_b = tbl2.col_c <- 备选列
WHERE
col_d = expr; <- 备选列
当然,显示的数据列与WHERE子句中使用的数据列也可能相同。
我们的观点是输出列表中的数据列本质上不是用于索引的很好的备选列。
2. 复合索引的建立以及最左前缀原则
索引字符串值的前缀(prefixe)。如果你需要索引一个字符串数据列,那么最好在任何适当的情况下都应该指定前缀长度。例如,如果有CHAR(200)数据列,如果前面10个或20个字符都不同,就不要索引整个数据列。
索引前面10个或20个字符会节省大量的空间
你可以索引CHAR、VARCHAR、BINARY、VARBINARY、BLOB和TEXT数据列的前缀。
假设你在表的state、city和zip数据列上建立了复合索引。索引中的数据行按照state/city/zip次序排列,
因此它们也会自动地按照state/city和state次序排列。这意味着,即使你在查询中只指定了state值,
或者指定state和city值,MySQL也可以使用这个索引。因此,这个索引可以被用于搜索如下所示的数据列组合:
state, city, zip
state, city
state
MySQL不能利用这个索引来搜索没有包含在最左前缀的内容。例如,如果你按照city或zip来搜索,
就不会使用到这个索引。如果你搜索给定的state和具体的ZIP代码(索引的1和3列),
该索引也是不能用于这种组合值的,尽管MySQL可以利用索引来查找匹配的state从而缩小搜索的范围。
如果你考虑给已经索引过的表添加索引,那么就要考虑你将增加的索引是否是已有的多列索引的最左前缀。
如果是这样的,不用增加索引,因为已经有了(例如,如果你在state、city和zip上建立了索引,那么没有必要再增加state的索引)。
3. 实例分析
通过实例理解单列索引、多列索引以及最左前缀原则实例:现在我们想查出满足以下条件的用户id:
mysql>SELECT `uid` FROM people WHERE lname`='Liu' AND `fname`='Zhiqun' AND `age`=26
因为我们不想扫描整表,故考虑用索引。
单列索引:
ALTER TABLE people ADD INDEX lname (lname);
将lname列建索引,这样就把范围限制在lname='Liu'的结果集1上,之后扫描结果集1,产生满足fname='Zhiqun'的结果集2,再扫描结果集2,找到 age=26的结果集3,即最终结果。
由于建立了lname列的索引,与执行表的完全扫描相比,效率提高了很多,但我们要求扫描的记录数量仍旧远远超过了实际所需 要的。虽然我们可以删除lname列上的索引,再创建fname或者age 列的索引,但是,不论在哪个列上创建索引搜索效率仍旧相似。
多列索引:
ALTER TABLE people ADD INDEX lname_fname_age (lame,fname,age);
为了提高搜索效率,我们需要考虑运用多列索引,由于索引文件以B-Tree格式保存,所以我们不用扫描任何记录,即可得到最终结果。
注:在mysql中执行查询时,只能使用一个索引,如果我们在lname,fname,age上分别建索引,执行查询时,只能使用一个索引,mysql会选择一个最严格(获得结果集记录数最少)的索引。
3.最左前缀:顾名思义,就是最左优先,上例中我们创建了lname_fname_age多列索引,相当于创建了(lname)单列索引,(lname,fname)组合索引以及(lname,fname,age)组合索引。
注:在创建多列索引时,要根据业务需求,where子句中使用最频繁的一列放在最左边。
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