在我而言这算是一个复习,然后总结出来给大家当个教材吧。
我也是看视频总结出来的笔记,所以说的都很简单和浅薄。有不全面或者偏颇的地方欢迎指出,共同交流进步哈。(因为我当时是看视频总结的笔记,所以可能说的比较杂乱,我尽量写的分明一点,在最后会附上笔记,忽略我字丑)
索引是什么呢?它相当于字典的目录。
索引:index是帮助mysql高效获取数据的数据结构,索引是数据结构(树,默认是B树),hash等。
索引的弊端: 事物都是两面的,有利必然有弊。
索引的优势: 索引有这么多弊端我们还使用的原因是因为优大于劣。
索引的分类:
举个小例子让大家更理解复合索引:如果我把一个表中name,age这两个列做成复合索引(注意顺序很重要)。那么我们形成的目录一级目录是name,二级目录是age。在name相同时才会age再形成目录。因为它本身的排序不是像目录一样一行一行列出来的,所以我们尽量用目录来想像它比较好理解。下面是图解:
有几点注意的事项:
这里说一下,上面说的方法都是原生的sql,比如我现在习惯使用navicat,所以可以直接 *** 作。。爽的不行。
然后删除查询也都是直接可视的,方便的不得了。就不多说了。
mysql做例子,还有个引擎是可以优化的。mysql中引擎分两种:
sql优化等级:
上面说的这些等级在explain中可以看到。
单表优化常用方法:
多表优化常用方法:
因为上面也提到了b树,所以还是单独聊聊吧。其实我也不是很理解。只能说一个浅显的认识而已。这里也就是简单的说一下。
首先,B树不仅可以二叉,还可以三叉,多叉。而只要大于二叉的都叫做BTree。
据说三层BTree可以存放上百万数据。
BTree一般都指B+树,数据全部存放在叶节点中。(这里简单的一个三叉树图)
好了,就写到这里吧,希望日后算法的知识会的更多以后能把B树这个坑填完~~~然后有不同意见或者自己理解的可以留言或者私聊。
全文手打,如果你觉得对你有帮助麻烦点个赞点个关注啥的~~
mysql的优化大的有两方面:1、配置优化
配置的优化其实包含两个方面的: *** 作系统内核的优化和mysql配置文件的优化
1)系统内核的优化对专用的mysql服务器来说,无非是内存实用、连接数、超时处理、TCP处理等方面的优化,根据自己的硬件配置来进行优化,这里不多讲;
2)mysql配置的优化,一般来说包含:IO处理的常用参数、最大连接数设置、缓存使用参数的设置、慢日志的参数的设置、innodb相关参数的设置等,如果有主从关系在设置主从同步的相关参数即可,网上的相关配置文件很多,大同小异,常用的设置大多修改这些差不多就够用了。
2、sql语句的优化
1、 尽量稍作计算
Mysql的作用是用来存取数据的,不是做计算的,做计算的话可以用其他方法去实现,mysql做计算是很耗资源的。
2.尽量少 join
MySQL 的优势在于简单,但这在某些方面其实也是其劣势。MySQL 优化器效率高,但是由于其统计信息的量有限,优化器工作过程出现偏差的可能性也就更多。对于复杂的多表 Join,一方面由于其优化器受限,再者在 Join 这方面所下的功夫还不够,所以性能表现离 Oracle 等关系型数据库前辈还是有一定距离。但如果是简单的单表查询,这一差距就会极小甚至在有些场景下要优于这些数据库前辈。
3.尽量少排序
排序 *** 作会消耗较多的 CPU 资源,所以减少排序可以在缓存命中率高等 IO 能力足够的场景下会较大影响 SQL的响应时间。
对于MySQL来说,减少排序有多种办法,比如:
通过利用索引来排序的方式进行优化
减少参与排序的记录条数
非必要不对数据进行排序
优化数据库的方法1、选取最适用的字段属性
MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。
例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的,如果可以的话,我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGIN来定义整型字段。
另外一个提高效率的方法是在可能的情况下,应该尽量把字段设置为NOT NULL,这样在将来执行查询的时候,数据库不用去比较NULL值。
对于某些文本字段,例如“省份”或者“性别”,我们可以将它们定义为ENUM类型。因为在MySQL中,ENUM类型被当作数值型数据来处理,而数值型数据被处理起来的速度要比文本类型快得多。这样,我们又可以提高数据库的性能。
2、使用连接(JOIN)来代替子查询(Sub-Queries)
MySQL从4.1开始支持SQL的子查询。这个技术可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果,然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。例如,我们要将客户基本信息表中没有任何订单的客户删除掉,就可以利用子查询先从销售信息表中将所有发出订单的客户ID取出来,然后将结果传递给主查询,如下所示:
DELETEFROMcustomerinfo
WHERECustomerIDNOTin(SELECTCustomerIDFROMsalesinfo)
使用子查询可以一次性的完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL *** 作,同时也可以避免事务或者表锁死,并且写起来也很容易。但是,有些情况下,子查询可以被更有效率的连接(JOIN)..替代。例如,假设我们要将所有没有订单记录的用户取出来,可以用下面这个查询完成:
SELECT*FROMcustomerinfo
WHERECustomerIDNOTin(SELECTCustomerIDFROMsalesinfo)
如果使用连接(JOIN)..来完成这个查询工作,速度将会快很多。尤其是当salesinfo表中对CustomerID建有索引的话,性能将会更好,
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