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标题: 【广州python】MYSQL数据库访问性能优化之正确使用索引 [打印本页]

作者: dingliu 时间: 2018-8-16 22:20
标题: 【广州python】MYSQL数据库访问性能优化之正确使用索引
本帖最后由 dingliu 于 2018-10-23 11:18 编辑

虽然索引会大大增加表记录的DML(INSERT,UPDATE,DELETE)开销，但是正确的索引可以让性能提升100，1000倍以上，不合理的索引也可能会让性能下降100倍，因此在一个表中创建什么样的索引需要平衡各种业务需求。

一个表中可以建多个索引，就如一本字典可以建多个目录一样（按拼音、笔划、部首等等）。
一个索引也可以由多个字段组成，称为组合索引，如上图就是一个按部首+笔划的组合目录。

常见的索引有B-TREE索引、位图索引、全文索引，位图索引一般用于数据仓库应用，全文索引由于使用较少，这里不深入介绍。B-TREE索引包括很多扩展类型，如组合索引、反向索引、函数索引等等。

当字段上建有索引时，通常以下情况会使用索引：
>、>= 、 <、 <= 、 between、and 、in、like、（后导模糊查询）

适合简历索引的字段
主键及外键通常都要有索引，其它需要建索引的字段应满足以下条件：
1、字段出现在查询条件中，并且查询条件可以使用索引；
]2、语句执行频率高，一天会有几千次以上；

如何知道SQL是否使用了正确的索引？
1、简单SQL可以根据索引使用语法规则判断，
2、判断SQL的响应时间，但是这会受到数据量、主机负载及缓存等因素的影响，有时数据全在缓存里，可能全表访问的时间比索引访问时间还少。
3、到数据库中查看SQL真实的执行计划，这个话题比较复杂，小编也不会

索引对DML(INSERT,UPDATE,DELETE)附加的开销有多少？
这个没有固定的比例，与每个表记录的大小及索引字段大小密切相关，以下是一个测试数据，仅供参考：
索引对于Insert性能降低56%
索引对于Update性能降低47%
索引对于Delete性能降低29%

因此对于写IO压力比较大的系统，表的索引需要仔细评估必要性，另外索引也会占用一定的存储空间。

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作者: 不二晨 时间: 2018-8-23 17:06
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