优化索引的技巧-成都SEO优化

优化索引的技巧，老铁们想知道有关这个问题的分析和解答吗，相信你通过以下的文章内容就会有更深入的了解，那么接下来就跟着我们的小编一起看看吧。

标题：优化索引的技巧

导语：在数据库中，索引是提高查询效率的关键。本文将介绍一些优化索引的技巧，以帮助读者更好地理解和应用索引优化。

一、选择合适的索引类型

在优化索引之前，首先要选择合适的索引类型。常见的索引类型有B树索引、哈希索引和全文索引等。根据业务需求和查询特点选择最适合的索引类型，可以大大提高查询效率。

二、合理设计索引

1.选择合适的索引列：

应该根据查询的频率和重要性来选择索引列。经常被查询的列应该优先考虑建立索引，而不是每个列都建立索引。不必要的索引会增加存储空间，降低写入性能。

2.复合索引的使用：

复合索引是指多个列组合在一起创建的索引。当多个列同时参与查询时，复合索引可以减少查询的时间复杂度。但过多的复合索引会增加写入性能，需要权衡利弊。

3.避免过长的索引字段：

索引字段过长会增加存储空间和查询的时间复杂度。应尽量选择长度较短的字段作为索引。

三、避免索引失效

1.避免使用函数或运算符对索引列进行运算：

使用函数或运算符对索引列进行运算会导致索引失效，无法命中索引，查询效率降低。应尽量避免对索引列进行运算操作，如使用LIKE通配符查询时，通配符应放在字符串开头。

2.避免隐式数据类型转换：

如果查询语句中的索引列和查询条件的数据类型不一致，数据库会进行隐式数据类型转换，这也会导致索引失效。应尽量保持查询语句中的数据类型和索引列的数据类型一致。

四、定期维护索引

1.重建和重新组织索引：

当索引的数据分布不均匀或者索引过度碎片化时，需要进行重建和重新组织索引操作，以提高查询效率。

2.删除无效索引：

定期检查数据库中的索引，删除无效或者无用的索引，可以减少存储空间的占用，提高写入性能。

五、合理使用查询语句

1.使用覆盖索引：

覆盖索引是指查询结果所需的所有信息都可以从索引中获取，无需再次访问表。使用覆盖索引可以减少IO操作，提高查询效率。

2.避免全表扫描：

全表扫描是指没有使用索引，而是对整个表进行查询。应尽量避免全表扫描，可以通过合适的索引设计和查询语句优化来避免。

优化索引是提高数据库查询效率的重要手段。通过选择合适的索引类型、合理设计索引、避免索引失效、定期维护索引和合理使用查询语句等技巧，可以大大提高查询效率，优化数据库性能。希望本文的内容对读者在实际应用中能有所帮助。

在某些情况中，MySQL能够做得更好，通过索引访问而不用创建临时表。GROUPBY使用索引的最重要的前提条件是所有GROUPBY列引用同一索引的属性，并且索引按顺序保存(这是B-树索引，而不是HASH索引)。是否用索引访问来代替临时表的使用还取决于在查询中使用了哪部分索引、为该部分指定的条件，以及选择的累积函数。有两种方法可以通过索引优化GROUPBY语句：

1，组合操作结合所有范围判断式使用(如果有)。

2，首先执行范围扫描，然后组合结果元组。

在日常查询中，索引或其他数据查找的方法可能不是查询执行中最高昂的部分，例如：MySQL GROUP BY 可能负责查询执行时间 90% 还多。MySQL 执行 GROUP BY 时的主要复杂性是计算 GROUP BY 语句中的聚合函数。UDF 聚合函数是一个接一个地获得构成单个组的所有值。它可以在移动到另一个组之前计算单个组的聚合函数值。问题在于，在大多数情况下，源数据值不会被分组。来自各种组的值在处理成都seo推广期间彼此跟随。我们需要一个特殊的步骤。

处理 MySQL GROUP BY让我们看看之前看过的同一张table： mysql> show create table tbl G *************************** 1. row *************************** Table: tbl Create Table: CREATE TABLE `tbl` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `k` int(11) NOT NULL DEFAULT '0', `g` int(10) unsigned NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `k` (`k`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2340933 DEFAULT CHARSET=latin1 1 row in set (0.00 sec)

并且以不同方式执行相同的 GROUP BY 语句：

1、MySQL中 的 Index Ordered GROUP BYmysql> select k, count(*) c from tbl group by k order by k limit 5;+---+---+| k | c |+---+---+| 2 | 3 || 4 | 1 || 5 | 2 || 8 | 1 || 9 | 1 |+---+---+5 rows in set (0.00 sec)mysql> explain select k, count(*) c from tbl group by k order by k limit 5 G*************************** 1. row ***************************id: 1select_type: SIMPLEtable: tblpartitions: NULLtype: indexpossible_keys: kkey: kkey_len: 4ref: NULLrows: 5filtered: 100.00Extra: Using index1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

在这种情况下，我们在 GROUP BY 的列上有一个索引。我们可以逐组扫描数据并动态执行 GROUP BY（低成本）。当我们使用 LIMIT 限制我们检索的组的数量或使用“覆盖索引”时，特别有效，因为顺序索引扫描是一种非常快速的操作。

如果您有少量组，并且没有覆盖索引，索引顺序扫描可能会导致大量 IO。所以这可能不是最优化的计划。

2、MySQL 中的外部排序 GROUP BYmysql> explain select SQL_BIG_RESULT g, count(*) c from tbl group by g limit 5 G*************************** 1. row ***************************id: 1select_type: SIMPLEtable: tblpartitions: NULLtype: ALLpossible_keys: NULLkey: NULLkey_len: NULLref: NULLrows: 998490filtered: 100.00Extra: Using filesort1 row in set, 1 warning (0.00 sec)mysql> select SQL_BIG_RESULT g, count(*) c from tbl group by g limit 5;+---+---+| g | c |+---+---+| 0 | 1 || 1 | 2 || 4 | 1 || 5 | 1 || 6 | 2 |+---+---+5 rows in set (0.88 sec)

如果我们没有允许我们按组顺序扫描数据的索引，我们可以通过外部排序（在 MySQL 中也称为“filesort”）来获取数据。你可能会注意到我在这里使用 SQL_BIG_RESULT 提示来获得这个计划。没有它，MySQL 在这种情况下不会选择这个计划。

MySQL 只有在我们拥有大量组时才更喜欢使用这个计划，因为在这种情况下，排序比拥有临时表更有效（我们将在下面讨论）。

3、MySQL中 的临时表 GROUP BYmysql> explain select g, sum(g) s from tbl group by g limit 5 G*************************** 1. row ***************************id: 1select_type: SIMPLEtable: tblpartitions: NULLtype: ALLpossible_keys: NULLkey: NULLkey_len: NULLref: NULLrows: 998490filtered: 100.00Extra: Using temporary1 row in set, 1 warning (0.00 sec)mysql> select g, sum(g) s from tbl group by g order by null limit 5;+---+------+| g | s |+---+------+| 0 | 0 || 1 | 2 || 4 | 4 || 5 | 5 || 6 | 12 |+---+------+5 rows in set (7.75 sec)

在这种情况下，MySQL 也会进行全表扫描。但它不是运行额外的排序传递，而是创建一个临时表。此临时表每组包含一行，并且对于每个传入行，将更新相应组的值。很多更新！虽然这在内存中可能是合理的，但如果结果表太大以至于更新将导致大量磁盘 IO，则会变得非常昂贵。在这种情况下，外部分拣计划通常更好。请注意，虽然 MySQL 默认选择此计划用于此用例，但如果我们不提供任何提示，它几乎比我们使用 SQL_BIG_RESULT 提示的计划慢 10 倍 。您可能会注意到我在此查询中添加了“ ORDER BY NULL ”。这是为了向您展示“清理”临时表的唯一计划。没有它，我们得到这个计划： mysql> explain select g, sum(g) s from tbl group by g limit 5 G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: tbl partitions: NULL type: ALL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 998490 filtered: 100.00 Extra: Using temporary; Using filesort 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

在我们获得了 temporary 和 filesort “两最糟糕的”提示。MySQL 5.7 总是返回按组顺序排序的 GROUP BY 结果，即使查询不需要它（这可能需要昂贵的额外排序传递）。ORDER BY NULL 表示应用程序不需要这个。您应该注意，在某些情况下 - 例如使用聚合函数访问不同表中的列的 JOIN 查询 - 使用 GROUP BY 的临时表可能是唯一的选择。

如果要强制 MySQL 使用为 GROUP BY 执行临时表的计划，可以使用 SQL_SMALL_RESULT 提示。

4、MySQL 中的索引基于跳过扫描的 GROUP BY前三个 GROUP BY 执行方法适用于所有聚合函数。其中一些人有第四种方法。mysql> explain select k,max(id) from tbl group by k G*************************** 1. row ***************************id: 1select_type: SIMPLEtable: tblpartitions: NULLtype: rangepossible_keys: kkey: kkey_len: 4ref: NULLrows: 2filtered: 100.00Extra: Using index for group-by1 row in set, 1 warning (0.00 sec)mysql> select k,max(id) from tbl group by k;+---+---------+| k | max(id) |+---+---------+| 0 | 2340920 || 1 | 2340916 || 2 | 2340932 || 3 | 2340928 || 4 | 2340924 |+---+---------+5 rows in set (0.00 sec)

此方法仅适用于非常特殊的聚合函数：MIN() 和 MAX()。这些并不需要遍历组中的所有行来计算值。他们可以直接跳转到组中的最小或最大组值（如果有这样的索引）。如果索引仅建立在 (K) 列上，如何找到每个组的 MAX(ID) 值？这是一个 InnoDB 表。记住 InnoDB 表有效地将 PRIMARY KEY 附加到所有索引。(K) 变为 (K,ID)，允许我们对此查询使用 Skip-Scan 优化。仅当每个组有大量行时才会启用此优化。否则，MySQL 更倾向于使用更传统的方法来执行此查询（如方法＃1中详述的索引有序 GROUP BY）。虽然我们使用 MIN() / MAX() 聚合函数，但其他优化也适用于它们。如果您有一个没有 GROUP BY 的聚合函数（实际上所有表都有一个组），MySQL 在统计分析阶段从索引中获取这些值，并避免在执行阶段完全读取表： mysql> explain select max(k) from tbl G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: NULL partitions: NULL type: NULL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: NULL filtered: NULL Extra: Select tables optimized away 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

过滤和分组

我们已经研究了 MySQL 执行 GROUP BY 的四种方式。为简单起见，我在整个表上使用了 GROUP BY，没有应用过滤。当您有 WHERE 子句时，相同的概念适用： mysql> explain select g, sum(g) s from tbl where k>4 group by g order by NULL limit 5 G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: tbl partitions: NULL type: range possible_keys: k key: k key_len: 4 ref: NULL rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using index condition; Using temporary 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

对于这种情况，我们使用K列上的范围进行数据过滤/查找，并在有临时表时执行 GROUP BY。在某些情况下，方法不会发生冲突。在其他情况下，我们必须选择使用 GROUP BY 的一个索引或其他索引进行过滤：mysql> alter table tbl add key(g);Query OK, 0 rows affected (4.17 sec)Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0mysql> explain select g, sum(g) s from tbl where k>1 group by g limit 5 G*************************** 1. row ***************************id: 1select_type: SIMPLEtable: tblpartitions: NULLtype: indexpossible_keys: k,gkey: gkey_len: 4ref: NULLrows: 16filtered: 50.00Extra: Using where1 row in set, 1 warning (0.00 sec)mysql> explain select g, sum(g) s from tbl where k>4 group by g li成都SEO优化mit 5 G*************************** 1. row ***************************id: 1select_type: SIMPLEtable: tblpartitions: NULLtype: rangepossible_keys: k,gkey: kkey_len: 4ref: NULLrows: 1filtered: 100.00Extra: Using index condition; Using temporary; Using filesort1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

根据此查询中使用的特定常量，我们可以看到我们对 GROUP BY 使用索引顺序扫描（并从索引中“放弃”以解析 WHERE 子句），或者使用索引来解析 WHERE 子句（但使用临时表来解析 GROUP BY）。根据我的经验，这就是 MySQL GROUP BY 并不总是做出正确选择的地方。您可能需要使用 FORCE INDEX 以您希望的方式执行查询。

建立索引：db.things.ensureIndex({\"pid\":1},{\"background\":true})表示给things这个集合的pid建立索引，索引建立在后台进行。还有其它比如：db.fs.chunks.ensureIndex({files_id:1, n:1},{unique:true})表示给chunks集合的files_id创建唯一索引

ES非常适合特定的需求，但不适合用于数据存储。ES索引速度快，扩展方便，性能优异，但在功能上不适合作为数据库使用。

数据存储的目的是为了以后能方便的使用，不仅是针对当前的需求，也要为未来可能出现的需求做准备。由于ES有以上几点问题，无法适应需求变化。

1。这是oracle语法 2。 /*+ INDEX(SLMS_TRALOG_T SLMS_TRALOG_CALLED_IDX ) */ 意思是，在这个查询中使用SLMS_TRALOG_T表的SLMS_TRALOG_CALLED_IDX索引，当然后边的where条件中会用到这个索引 补充一点，这个不叫INDEX函数，叫强制使用索引

1、主键就是聚集索引2、只要建立索引就能显著提高查询速度3、把所有需要提高查询速度的字段都加进聚集索引，以提高查询速度(四)其他书上没有的索引使用经验总结1、用聚合索引比用不是聚合索引的主键速度快2、用聚合索引比用一般的主键作order by时速度快，特别是在小数据量情况下3、使用聚合索引内的时间段，搜索时间会按数据占整个数据表的百分比成比例减少，而无论聚合索引使用了多少个4 、日期列不会因为有分秒的输入而减慢查询速度(五)其他注意事项1. 不要索引常用的小型表2. 不要把社会保障号码(SSN)或身份证号码(ID)选作键3. 不要用用户的键4. 不要索引 memo/notes 字段和不要索引大型文本字段(许多字符)5. 使用系统生成的主键二、改善SQL语句1、Like语句是否属于SARG取决于所使用的通配符的类型2、or 会引起全表扫描3、非操作符、函数引起的不满足SARG形式的语句4、IN 的作用相当与OR

关于本次优化索引的技巧的问题分享到这里就结束了，如果解决了您的问题，我们非常高兴。