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标题:
【广州python】数据库索引
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作者:
丁柳
时间:
2019-6-20 20:33
标题:
【广州python】数据库索引
命令:
查看索引:show index from 表名;
创建索引
如果指定字段是字符串,需要指定长度,建议长度与定义字段时的长度一致
字段类型如果不是字符串,可以不填写长度部分
create index 索引名称 on 表名(字段名称(长度))
删除索引:drop index 索引名称 on 表名;
作用:
提高查询速度
确保数据的唯一性
可以加速表和表之间的连接,实现表和表之间的参照完整性
使用分组和排序子句进行数据检索时,可以减少分组和排序的时间
全文检索字段进行搜素优化
索引分类
索引类型(常见的数据库书籍中的关于索引类别的一些称呼):
①唯一索引:不允许其中任何两行具有相同值的索引
②.主键索引:可以认为是特殊的唯一索引,仅利用主键建立的索引
③.单一索引(普通索引):任何一个单一数据项建立的索引
④.复合索引:多个数据项建立的索引
⑤.全文索引:用于搜索很长一篇文章的时候
索引的两大类型hash与btree
#我们可以在创建上述索引的时候,为其指定索引类型,分两类
hash类型的索引
优点
检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。缺点
缺点
(1)Hash 索引仅仅能满足"=","IN"和"<=>"查询,不能使用范围查询。
由于 Hash 索引比较的是进行 Hash 运算之后的 Hash 值,所以它只能用于等值的过滤,不能用于基于范围的过滤,因为经过相应的 Hash 算法处理之后的 Hash 值的大小关系,并不能保证和Hash运算前完全一样。
(2)Hash 索引无法被用来避免数据的排序操作。
由于 Hash 索引中存放的是经过 Hash 计算之后的 Hash 值,而且Hash值的大小关系并不一定和 Hash 运算前的键值完全一样,所以数据库无法利用索引的数据来避免任何排序运算;
(3)Hash 索引不能利用部分索引键查询。
对于组合索引,Hash 索引在计算 Hash 值的时候是组合索引键合并后再一起计算 Hash 值,而不是单独计算 Hash 值,所以通过组合索引的前面一个或几个索引键进行查询的时候,Hash 索引也无法被利用。
(4)Hash 索引在任何时候都不能避免表扫描。
前面已经知道,Hash 索引是将索引键通过 Hash 运算之后,将 Hash运算结果的 Hash 值和所对应的行指针信息存放于一个 Hash 表中,由于不同索引键存在相同 Hash 值,所以即使取满足某个 Hash 键值的数据的记录条数,也无法从 Hash 索引中直接完成查询,还是要通过访问表中的实际数据进行相应的比较,并得到相应的结果。
(5)Hash 索引遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定就会比B-Tree索引高。
对于选择性比较低的索引键,如果创建 Hash 索引,那么将会存在大量记录指针信息存于同一个 Hash 值相关联。这样要定位某一条记录时就会非常麻烦,会浪费多次表数据的访问,而造成整体性能低下
btree类型的索引
优点
B-TREEB-TREE以B+树结构存储数据,大大加快了数据的查询速度
B-TREE索引在范围查找的SQL语句中更加适合(顺序存储)
全值匹配的查询SQL,如 where act_id= '1111_act'
匹配模糊查询的前匹配,如where act_name like '11_act%'
匹配范围值的SQL查询,如where act_date > '9865123547215'(not in和<>无法使用索引)
覆盖索引的SQL查询,就是说select出来的字段都建立了索引
缺点
①.联合索引汇中匹配到最左前缀查询,如联合索引 KEY idx_actid_name(act_id,act_name) USING BTREE,只要条件中使用到了联合索引的第一列,就会用到该索引,但如果查询使用到的是联合索引的第二列act_name,该SQL则便无法使用到该联合索引(注:覆盖索引除外)
②.不能跳过索引中的列
③.如果查询中包括某个列的范围查询,则其右边所有列都无法使用索引优化查询
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