索引类型以及开创,mysql索引计算

作者: 数据库信息  发布:2019-06-26

关于MySQL索引的好处,如果正确合理设计并且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话,那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车。对于没有索引的表,单表查询可能几十万数据就是瓶颈,而通常大型网站单日就可能会产生几十万甚至几百万的数据,没有索引查询会变的非常缓慢。还是以WordPress来说,其多个数据表都会对经常被查询的字段添加索引,比如wp_comments表中针对5个字段设计了BTREE索引。

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关于MySQL索引的好处,如果正确合理设计并且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话,那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车。对于没有索引的表,单表查询可能几十万数据就是瓶颈,而通常大型网站单日就可能会产生几十万甚至几百万的数据,没有索引查询会变的非常缓慢。还是以WordPress来说,其多个数据表都会对经常被查询的字段添加索引,比如wp_comments表中针对5个字段设计了BTREE索引。

一个简单的对比测试

以我去年测试的数据作为一个简单示例,20多条数据源随机生成200万条数据,平均每条数据源都重复大概10万次,表结构比较简单,仅包含一个自增ID,一个char类型,一个text类型和一个int类型,单表2G大小,使用MyIASM引擎。开始测试未添加任何索引。

执行下面的SQL语句:

1 mysql> SELECT id,FROM_UNIXTIME(timeFROM article WHERE a.title='测试标题'

查询需要的时间非常恐怖的,如果加上联合查询和其他一些约束条件,数据库会疯狂的消耗内存,并且会影响前端程序的执行。这时给title字段添加一个BTREE索引:

1 mysql> ALTER TABLE article ADD INDEX index_article_title ON title(200);

再次执行上述查询语句,其对比非常明显:

 

一个简单的对比测试

以我去年测试的数据作为一个简单示例,20多条数据源随机生成200万条数据,平均每条数据源都重复大概10万次,表结构比较简单,仅包含一个自增ID,一个char类型,一个text类型和一个int类型,单表2G大小,使用MyIASM引擎。开始测试未添加任何索引。

执行下面的SQL语句:

1 mysql> SELECT id,FROM_UNIXTIME(timeFROM article WHERE a.title='测试标题'

查询需要的时间非常恐怖的,如果加上联合查询和其他一些约束条件,数据库会疯狂的消耗内存,并且会影响前端程序的执行。这时给title字段添加一个BTREE索引:

1 mysql> ALTER TABLE article ADD INDEX index_article_title ON title(200);

再次执行上述查询语句,其对比非常明显:

 

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