Java 识堂:深入解析 MySQL 索引概念、作用及类型

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一、非聚集索引的基本理解

在数据库管理界,非聚集索引如同一把智慧之钥,不仅避开了对数据物理排序的干扰,更像是一部聪明的书籍目录。它通过精心设计的索引和独特的”行定位符”来定位具体数据的存储位置。这些神秘的符号就像开启书本的关键,让我们能够迅速找到所需数据的精确位置。

select * from doc where title like '%XX'

二、联合索引的魔法

select * from doc where title like 'XX%'

select * from doc where status=1
union all
select * from doc where status=2

联结索引(亦称综合索引),指定多个字段创建索引,构筑成广袤无垠的网络以满足多元化的检索需求。例如,以a、b、c等三个字段构建联结索引,便能显着提升a查询、(a,b)查询及(a,b,c)查询的运行效率。此举实质上实现了效率的大幅提升。

select * from doc where status in (1, 2)

三、最左侧查询需求的真相

select * from doc where status = 1 or status = 2

即便最左方查询有所复杂,也无需通过SQL按与主键和外键等独立索引相同的次序进行排序。就如同图书馆查找书籍,不必完全依照书架布局,仅需大致了解路径即可。虽然我们可以借助索引获取范围列部分内容,然而其后的列却无法再从索引中获得收益,这正是索引应用所包含的限制性所在。

select * from doc where status != 1 and status != 2

select * from doc where status in (0,3,4)

四、索引与范围列的微妙关系

针对特定范围的单引数列,建有索引确能产生显著效用;遗憾的是,当涉及两座或多座范围列时,索引被局限,选择之路似乎只有一条,选择后便会错失其他可能路径。然而,需谨记这种约束乃是为保障查询过程中具备高速与精确性的要求所设定。

select uid, login_time from user where login_name=? andpasswd=?

五、索引的优化与选择

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即便增加创建日期索引,依然无法完全避免全表扫描。因此,可以运用精细数值计算来提升处理效能。然而,若未进行适当调整和优化,再便捷实用的工具也难以取得预期效果。多项研究已证明,当分辨度超过80%时,索引的应用效果最佳。因此,分辨度是评估索引适用性的关键指标。

select uid, login_time from user where passwd=? andlogin_name=?

六、Orderby与索引的最佳搭配

通过将最终依赖的字段作为复合索引的最后一个组成部分来排序,能够有效规避’file_sort’问题,进一步提升检索效率。此策略效果如同排队过程中最后位次的变动可能导致整体队伍秩序紊乱的现象。

select * from employees.titles where emp_no < 10010' and title='Senior Engineer'and from_date between '1986-01-01' and '1986-12-31'

七、Join操作的索引要求

select * from doc where YEAR(create_time) <= '2016'

在多表联接过程中,需确保连接字段具有相同的数据类型;在较为繁复的查询环境下,索引的构建如同成员间的无言配合,对提升查询效率起着关键性作用。

八、查询优化器的智慧

select * from doc where create_time <= '2016-01-01'

MySQL高效的查询优化器具备策略性索引选择功能,宛如弈者睿智掌控全局。尽管其表现卓越,但编写SQL语句时仍需遵循规范,保证WHERE子句中字段顺序与复合索引相吻合,培养严谨的编程习惯。

select * from order where date < = CURDATE()

九、联合索引的实战测试

select * from order where date < = '2018-01-2412:00:00'

在已有的复合索引(含empno、title和fromdate)上,我们能否利用其执行特定SQL操作?具体应关注哪些索引字段及其高效使用方法?请结合实例探讨复合索引的应用与局限性。

 select * from user where phone=13800001234

十、索引的正确使用

select * from user where phone='13800001234'

在提升查询速度方面,索引至关重要。尽管如此,并非所有查询都必须创建索引,特别是在MySQL环境下,InnoDB引擎通过聚集索引方式存储并倾向于主键检索。如果未明确指定主键,系统会自动寻找非空且唯一的索引作为替代。因此,在设计索引时,需全面考虑数据组织形式及实际查询需求。

概括地说,尽管非聚集索引无法直接指导数据在硬盘上的确切物理存储位置,但其精确的行定位能力显著提升了数据提取效率。此外,联合索引、最左原则及索引与范围列间的紧密联系也是利用索引时需深入考虑的关键因素。期待这篇文章对您更全面理解非聚集索引原理有所裨益。如有疑问或见解,请随时交流讨论;希望大家踊跃点赞分享,使广大读者关注并意识到非聚集索引的重要性以及其实用价值!

Select uid, login_time from user where login_name=? and passwd=?

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