博客
关于我
强烈建议你试试无所不能的chatGPT,快点击我
数据库建立索引加快查询
阅读量:5252 次
发布时间:2019-06-14

本文共 3083 字,大约阅读时间需要 10 分钟。

参考:http://www.cnblogs.com/xwdreamer/archive/2012/05/03/2480449.html

http://www.jb51.net/article/27315.htm

建立方式和注意事项

最普通的情况,是为出现在where子句的字段建一个索引。为方便讲述,我们先建立一个如下的表。 

CREATE TABLE mytable ( 
 id serial primary key, 
 category_id int not null default 0, 
 user_id int not null default 0, 
 adddate int not null default 0 
); 
如果你在查询时常用类似以下的语句: 
 SELECT * FROM mytable WHERE category_id=1; 
最直接的应对之道,是为category_id建立一个简单的索引: 
 CREATE INDEX mytable_categoryid 
 ON mytable (category_id); 
OK.如果你有不止一个选择条件呢?例如: 
 SELECT * FROM mytable WHERE category_id=1 AND user_id=2; 
你的第一反应可能是,再给user_id建立一个索引。不好,这不是一个最佳的方法。你可以建立多重的索引。 
CREATE INDEX mytable_categoryid_userid ON mytable (category_id,user_id); 
注意到我在命名时的习惯了吗?我使用"表名_字段1名_字段2名"的方式。你很快就会知道我为什么这样做了。 
现在你已经为适当的字段建立了索引,不过,还是有点不放心吧,你可能会问,数据库会真正用到这些索引吗?测试一下就OK,对于大多数的数据库来说,这是很容易的,只要使用EXPLAIN命令: 
EXPLAIN 
 SELECT * FROM mytable 
WHERE category_id=1 AND user_id=2; 
 This is what Postgres 7.1 returns (exactly as I expected) 
 NOTICE: QUERY PLAN: 
 Index Scan using mytable_categoryid_userid on 
 mytable (cost=0.00..2.02 rows=1 width=16) 
EXPLAIN 
以上是postgres的数据,可以看到该数据库在查询的时候使用了一个索引(一个好开始),而且它使用的是我创建的第二个索引。看到我上面命名的好处了吧,你马上知道它使用适当的索引了。

接着,来个稍微复杂一点的,如果有个ORDER BY字句呢?不管你信不信,大多数的数据库在使用order by的时候,都将会从索引中受益。 

 SELECT * FROM mytable 
WHERE category_id=1 AND user_id=2 
 ORDER BY adddate DESC;

很简单,就象为where字句中的字段建立一个索引一样,也为ORDER BY的字句中的字段建立一个索引: 

 CREATE INDEX mytable_categoryid_userid_adddate 
 ON mytable (category_id,user_id,adddate); 
 注意: "mytable_categoryid_userid_adddate" 将会被截短为 
"mytable_categoryid_userid_addda" 
 CREATE 
 EXPLAIN SELECT * FROM mytable 
WHERE category_id=1 AND user_id=2 
 ORDER BY adddate DESC; 
 NOTICE: QUERY PLAN: 
 Sort (cost=2.03..2.03 rows=1 width=16) 
-> Index Scan using mytable_categoryid_userid_addda 
 on mytable (cost=0.00..2.02 rows=1 width=16) 
 EXPLAIN 
看看EXPLAIN的输出,数据库多做了一个我们没有要求的排序,这下知道性能如何受损了吧,看来我们对于数据库的自身运作是有点过于乐观了,那么,给数据库多一点提示吧。 
为了跳过排序这一步,我们并不需要其它另外的索引,只要将查询语句稍微改一下。这里用的是postgres,我们将给该数据库一个额外的提示--在 ORDER BY语句中,加入where语句中的字段。这只是一个技术上的处理,并不是必须的,因为实际上在另外两个字段上,并不会有任何的排序操作,不过如果加入,postgres将会知道哪些是它应该做的。 
 EXPLAIN SELECT * FROM mytable 
WHERE category_id=1 AND user_id=2 
 ORDER BY category_id DESC,user_id DESC,adddate DESC; 
 NOTICE: QUERY PLAN: 
 Index Scan Backward using 
mytable_categoryid_userid_addda on mytable 
 (cost=0.00..2.02 rows=1 width=16) 
 EXPLAIN 
现在使用我们料想的索引了,而且它还挺聪明,知道可以从索引后面开始读,从而避免了任何的排序。
以上说得细了一点,不过如果你的数据库非常巨大,并且每日的页面请求达上百万算,我想你会获益良多的。不过,如果你要做更为复杂的查询呢,例如将多张表结合起来查询,特别是where限制字句中的字段是来自不止一个表格时,应该怎样处理呢?我通常都尽量避免这种做法,因为这样数据库要将各个表中的东西都结合起来,然后再排除那些不合适的行,搞不好开销会很大。 
如果不能避免,你应该查看每张要结合起来的表,并且使用以上的策略来建立索引,然后再用EXPLAIN命令验证一下是否使用了你料想中的索引。如果是的话,就OK。不是的话,你可能要建立临时的表来将他们结合在一起,并且使用适当的索引。 
要注意的是,建立太多的索引将会影响更新和插入的速度,因为它需要同样更新每个索引文件。对于一个经常需要更新和插入的表格,就没有必要为一个很少使用的where字句单独建立索引了,对于比较小的表,排序的开销不会很大,也没有必要建立另外的索引。 
以上介绍的只是一些十分基本的东西,其实里面的学问也不少,单凭EXPLAIN我们是不能判定该方法是否就是最优化的,每个数据库都有自己的一些优化器,虽然可能还不太完善,但是它们都会在查询时对比过哪种方式较快,在某些情况下,建立索引的话也未必会快,例如索引放在一个不连续的存储空间时,这会增加读磁盘的负担,因此,哪个是最优,应该通过实际的使用环境来检验。 
在刚开始的时候,如果表不大,没有必要作索引,我的意见是在需要的时候才作索引,也可用一些命令来优化表,例如MySQL可用"OPTIMIZE TABLE"。 
综上所述,在如何为数据库建立恰当的索引方面,你应该有一些基本的概念了。

转载于:https://www.cnblogs.com/wjw334/p/3622637.html

你可能感兴趣的文章
Django admin美化插件suit应用[原创]
查看>>
拦截器、过滤器的区别
查看>>
[LeetCode] Delete Node in a BST 删除二叉搜索树中的节点
查看>>
在虚拟机的Linux系统下安装wineqq
查看>>
Spark 配置及提交应用
查看>>
Day6-T1
查看>>
”舍得“大法:把自己的长处当缺点倒出去
查看>>
C# GDI+ 橡皮筋技术(转)
查看>>
Dev GridControl的Outlook风格定制
查看>>
美国 ZIP Code 一览表
查看>>
【图片预加载】ImgLoaded★★★★★★★★★★★★
查看>>
【Java】详解Java解析XML的四种方法
查看>>
JS OOP编程
查看>>
哈夫曼树
查看>>
Linux 黑白界面显示
查看>>
ActiveMQ学习系列(四)----消息持久化到mysql
查看>>
JavaScript设计模式基础之面向对象的JavaScript(一)
查看>>
RabbitMQ-从基础到实战(4)— 消息的交换(中)
查看>>
mysql 索引数据结构及原理
查看>>
01.Hibernate入门
查看>>