mysql_建立索引的优缺点
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建立索引的优缺点:
为什么要创建索引呢?
这是因为,创建索引可以大大提高系统的性能。
第一、通过创建唯一性索引,可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。
第二、可以大大加快 数据的检索速度,这也是创建索引的最主要的原因。
第三、可以加速表和表之间的连接,特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。
第四、在使用分组和排序子句进行数据检索时,同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。
第五、通过使用索引,可以在查询的过程中,使用优化隐藏器,提高系统的性能。
也许会有人要问:增加索引有如此多的优点,为什么不对表中的每一个列创建一个索引呢?这种想法固然有其合理性,然而也有其片面性。虽然,索引有许多优点, 但是,为表中的每一个列都增加索引,是非常不明智的。
这是因为,增加索引也有许多不利的一个方面:
第一、创建索引和维护索引要耗费时间,这种时间随着数据量的增加而增加。
第二、索引需要占物理空间,除了数据表占数据空间之外,每一个索引还要占一定的物理空间。如果要建立聚簇索引,那么需要的空间就会更大。
第三、当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候,索引也要动态的维护,这样就降低了数据的维护速度。
什么样的字段适合创建索引:
索引是建立在数据库表中的某些列的上面。因此,在创建索引的时候,应该仔细考虑在哪些列上可以创建索引,在哪些列上不能创建索引。
一般来说,应该在这些列上创建索引,例如:
第一、在经常需要搜索的列上,可以加快搜索的速度;
第二、在作为主键的列上,强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构;
第三、在经常用在连接的列上,这些列主要是一些外键,可以加快连接的速度;
第四、在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引,因为索引已经排序,其指定的范围是连续的;
第五、在经常需要排序的列上创建索引,因为索引已经排序,这样查询可以利用索引的排序,加快排序查询时间;
第六、在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引,加快条件的判断速度。
建立索引,一般按照select的where条件来建立,比如: select的条件是where f1 and f2,那么如果我们在字段f1或字段f2上简历索引是没有用的,只有在字段f1和f2上同时建立索引才有用等。
什么样的字段不适合创建索引:
同样,对于有些列不应该创建索引。一般来说,不应该创建索引的的这些列具有下列特点:
第一,对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。这是因为,既然这些列很少使用到,因此有索引或者无索引,
并不能提高查询速度。相反,由于增加了索引,反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。
第二,对于那些只有很少数据值的列也不应该增加索引。这是因为,由于这些列的取值很少,例如人事表的性别列,
在查询的结果中,结果集的数据行占了表中数据行的很大比 例,即需要在表中搜索的数据行的比例很大。
增加索引,并不能明显加快检索速度。
第三,对于那些定义为text, image和bit数据类型的列不应该增加索引。这是因为,这些列的数据量要么相当大,要么取值很少。
第四,当修改性能远远大于检索性能时,不应该创建索 引。这是因为,修改性能和检索性能是互相矛盾的。
当增加索引时,会提高检索性能,但是会降低修改性能。当减少索引时,会提高修改性能,降低检索性能。
因此,当修改性能远远大于检索性能时,不应该创建索引。
创建索引的方法::
1、创建索引,例如 create index <索引的名字> on table_name (列的列表);
2、修改表,例如 alter table table_name add index[索引的名字] (列的列表);
3、创建表的时候指定索引,例如create table table_name ( [...], INDEX [索引的名字] (列的列表) );
查看表中索引的方法:
show index from table_name; 查看索引
索引的类型及创建例子::
1.PRIMARY KEY (主键索引)
MySQL> alter table table_name add primary key ( `column` )
2.UNIQUE 或 UNIQUE KEY (唯一索引)
mysql> alter table table_name add unique (`column`)
3.FULLTEXT (全文索引)
mysql> alter table table_name add fulltext (`column` )
4.INDEX (普通索引)
mysql> alter table table_name add index index_name ( `column` )
5.多列索引 (聚簇索引)
mysql> alter table `table_name` add index index_name ( `column1`, `column2`, `column3` )
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