mysql資料量很少查詢卻很慢 Mysql索引

1. 思考

在圖書館中是如何找到一本書的？

一般的應用系統對比資料庫的讀寫比例在10:1左右(即有10次查詢操作時有1次寫的操作)，

而且插入操作和更新操作很少出現效能問題，

遇到最多、最容易出問題還是一些複雜的查詢操作，所以查詢語句的優化顯然是重中之重

2. 解決辦法

當資料庫中資料量很大時，查詢資料會變得很慢

優化方案：索引

3. 索引是什麼

索引是一種特殊的檔案(innodb資料表上的索引是表空間的乙個組成部分)，它們包含著對資料表裡所有記錄的引用指標。

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

4. 索引目的

索引的目的在於提高查詢效率，可以模擬字典，如果要查「mysql」這個單詞，我們肯定需要定位到m字母，然後從下往下找到y字母，再找到剩下的sql。如果沒有索引，那麼你可能需要把所有單詞看一遍才能找到你想要的，如果我想找到m開頭的單詞呢？或者ze開頭的單詞呢？是不是覺得如果沒有索引，這個事情根本無法完成？

5. 索引原理

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查詢方式來鎖定資料。

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(>、

6. 索引的使用

檢視索引

show index from 表名;

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

字段型別如果不是字串，可以不填寫長度部分

create index 索引名稱 on 表名(欄位名稱(長度))

刪除索引：

drop index 索引名稱 on 表名;

7. 索引demo7.1. 建立測試表testindex

create table test_index(title varchar(10));

7.2 使用python程式(ipython也可以)通過pymsql模組向表中加入十萬條資料

from pymysql import connectdef main(): # 建立connection連線 conn = connect(host='localhost',port=3306,database='jing_dong',user='root',password='mysql',charset='utf8') # 獲得cursor物件 cursor = conn.cursor() # 插入10萬次資料 for i in range(100000): cursor.execute("insert into test_index values('ha-%d')" % i) # 提交資料 conn.commit()if __name__ == "__main__": main()

7.3. 查詢開啟執行時間監測：

set profiling=1;

查詢第1萬條資料ha-99999

select * from test_index where ;

show profiles;

為表title_index的title列建立索引：

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

執行查詢語句：

select * from test_index where ;

再次檢視執行的時間

show profiles;

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。對於乙個經常需要更新和插入的**，就沒有必要為乙個很少使用的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。

建立索引會占用磁碟空間

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MYSQL查詢表資料量

資料量很大，分頁查詢很慢，怎麼優化？

資料量很大，分頁查詢很慢，怎麼優化？

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資料量很大，分頁查詢很慢，怎麼優化？

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