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mysql千萬級數(shù)據(jù)量根據(jù)索引優(yōu)化查詢速度的實(shí)現(xiàn)

 更新時(shí)間:2021年03月15日 14:27:33   作者:李秀才  
這篇文章主要介紹了mysql千萬級數(shù)據(jù)量根據(jù)索引優(yōu)化查詢速度的實(shí)現(xiàn),文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

(一)索引的作用

索引通俗來講就相當(dāng)于書的目錄,當(dāng)我們根據(jù)條件查詢的時(shí)候,沒有索引,便需要全表掃描,數(shù)據(jù)量少還可以,一旦數(shù)據(jù)量超過百萬甚至千萬,一條查詢sql執(zhí)行往往需要幾十秒甚至更多,5秒以上就已經(jīng)讓人難以忍受了。

能在軟件上解決的,就不在硬件上解決,畢竟硬件提升代碼昂貴,性價(jià)比太低。代價(jià)小且行之有效的解決方法就是合理的加索引。索引使用得當(dāng),能使查詢速度提升上千倍,效果驚人。

(二)mysql的索引類型:

mysql的索引有5種:主鍵索引、普通索引、唯一索引、全文索引、聚合索引(多列索引)。

唯一索引和全文索引用的很少,我們主要關(guān)注主鍵索引、普通索引和聚合索引。

1)主鍵索引:主鍵索引是加在主鍵上的索引,設(shè)置主鍵(primary key)的時(shí)候,mysql會(huì)自動(dòng)創(chuàng)建主鍵索引;

2)普通索引:創(chuàng)建在非主鍵列上的索引;

3)聚合索引:創(chuàng)建在多列上的索引。

(三)索引的語法:

查看某張表的索引:show index from 表名;

創(chuàng)建普通索引:alter table 表名 add index  索引名 (加索引的列) 

創(chuàng)建聚合索引:alter table 表名 add index  索引名 (加索引的列1,加索引的列2) 

刪除某張表的索引:drop index 索引名 on 表名;

(四)性能測試

測試環(huán)境:博主工作用臺(tái)式機(jī)

處理器為Intel Core i5-4460 3.2GHz;

內(nèi)存8G;

64位windows。

1:創(chuàng)建一張測試表

DROP TABLE IF EXISTS `test_user`;
CREATE TABLE `test_user` (
 `id` bigint(20) PRIMARY key not null AUTO_INCREMENT,
 `username` varchar(11) DEFAULT NULL,
 `gender` varchar(2) DEFAULT NULL,
 `password` varchar(100) DEFAULT NULL
) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8;

存儲(chǔ)引擎使用MyISAM是因?yàn)榇艘鏇]有事務(wù),插入速度極快,方便我們快速插入千萬條測試數(shù)據(jù),等我們插完數(shù)據(jù),再把存儲(chǔ)類型修改為InnoDB。

2:使用存儲(chǔ)過程插入1千萬條數(shù)據(jù)

create procedure myproc() 
begin 
declare num int; 
set num=1; 
while num <= 10000000 do 
insert into test_user(username,gender,password) values(num,'保密',PASSWORD(num)); 
set num=num+1;
end while;
 end
call myproc();

由于使用的MyISAM引擎,插入1千萬條數(shù)據(jù),僅耗時(shí)246秒,若是InnoDB引擎,就要花費(fèi)數(shù)小時(shí)了。

然后將存儲(chǔ)引擎修改回InnDB。使用如下命令:  alter table test_user engine=InnoDB;此命令執(zhí)行時(shí)間大約耗時(shí)5分鐘,耐心等待。

tips:這里是測試,生產(chǎn)環(huán)境中不要隨意修改存儲(chǔ)引擎,還有alter table 操作,會(huì)鎖整張表,慎用。其次:myisam引擎沒有事務(wù),且只是將數(shù)據(jù)寫到內(nèi)存中,然后定期將數(shù)據(jù)刷出到磁盤上,因此突然斷電的情況下,會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失。而InnDB引擎,是將數(shù)據(jù)寫入日志中,然后定期刷出到磁盤上,所以不怕突然斷電等情況。因此在實(shí)際生產(chǎn)中能用InnDB則用。

3:sql測試

select id,username,gender,password from test_user where id=999999

耗時(shí):0.114s。

因?yàn)槲覀兘ū淼臅r(shí)候,將id設(shè)成了主鍵,所以執(zhí)行此sql的時(shí)候,走了主鍵索引,查詢速度才會(huì)如此之快。

我們再執(zhí)行select id,username,gender,password from test_user where username='9000000'
耗時(shí):4.613s。

我們給username列加上普通索引。

ALTER TABLE `test_user` ADD INDEX index_name(username) ;

此過程大約耗時(shí) 54.028s,建索引的過程會(huì)全表掃描,逐條建索引,當(dāng)然慢了。

再來執(zhí)行:selectid,username,gender,password from test_user where username='9000000'
耗時(shí):0.043s。

再用username和password來聯(lián)合查詢

select id,username,gender,password from test_user where username='9000000' and `password`='*3A70E147E88D99888804E4D472410EFD9CD890AE'

此時(shí)雖然我們隊(duì)username加了索引,但是password列未加索引,索引執(zhí)行password篩選的時(shí)候,還是會(huì)全表掃描,因此此時(shí)

查詢速度立馬降了下來。

耗時(shí):4.492s。

當(dāng)我們的sql有多個(gè)列的篩選條件的時(shí)候,就需要對查詢的多個(gè)列都加索引組成聚合索引:

加上聚合索引:ALTER TABLE `test_user` ADD INDEX index_union_name_password(username,password)
再來執(zhí)行:

耗時(shí):0.001s。

開篇也說過軟件層面的優(yōu)化一是合理加索引;二是優(yōu)化執(zhí)行慢的sql。此二者相輔相成,缺一不可,如果加了索引,還是查詢很慢,這時(shí)候就要考慮是sql的問題了,優(yōu)化sql。

Tips:

1:加了索引,依然全表掃描的可能情況有:

索引列為字符串,而沒帶引號;

索引列沒出現(xiàn)在where條件后面;

索引列出現(xiàn)的位置沒在前面。

2:關(guān)聯(lián)查詢不走索引的可能情況有:

關(guān)聯(lián)的多張表的字符集不一樣;

關(guān)聯(lián)的字段的字符集不一樣;

存儲(chǔ)引擎不一樣;

字段的長度不一樣。

到此這篇關(guān)于mysql千萬級數(shù)據(jù)量根據(jù)索引優(yōu)化查詢速度的實(shí)現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)mysql千萬級索引優(yōu)化查詢內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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