视图

视图什么是视图? 一个查询语句的结果是一张虚拟表,将这种虚拟表保存下来 它就变成了一个视图

为什么要用视图? 当频繁需要用到多张表的连表结果,你就可以事先生成好视图 之后直接调用即可,避免了反复写连表操作的sql语句

如何使用?

create view teacher_course as select * from teacher INNER JOIN course on teacher.tid = course.teacher_id; View Code

 

注意:

1.视图只有表结构,视图中的数据还是来源于原来的表 2.不要改动视图表中的数据,因为其他的表会收到影响 3.一般情况下不会频繁的使用视图来写业务逻辑

触发器

到达某个条件自动触发

当你在对数据进行增 删 改的情况下会自动触发触发器的运行

在满足对某张表数据的增、删、改的情况下，自动触发的功能称之为触发器

创建触发器语法

六种情况

增前,增后 删前,删后 改前,改后

# 针对插入 create trigger tri_after_insert_t1 after insert on 表名 for each row begin sql代码。。。 end create trigger tri_after_insert_t2 before insert on 表名 for each row begin sql代码。。。 end # 针对删除 create trigger tri_after_delete_t1 after delete on 表名 for each row begin sql代码。。。 end create trigger tri_after_delete_t2 before delete on 表名 for each row begin sql代码。。。 end # 针对修改 create trigger tri_after_update_t1 after update on 表名 for each row begin sql代码。。。 end create trigger tri_after_update_t2 before update on 表名 for each row begin sql代码。。。 end # 案例 CREATE TABLE cmd ( id INT PRIMARY KEY auto_increment, USER CHAR (32), priv CHAR (10), cmd CHAR (64), sub_time datetime, #提交时间 success enum ('yes', 'no') #0代表执行失败 ); CREATE TABLE errlog ( id INT PRIMARY KEY auto_increment, err_cmd CHAR (64), err_time datetime ); delimiter $$ # 将mysql默认的结束符由;换成$$ create trigger tri_after_insert_cmd after insert on cmd for each row begin if NEW.success = 'no' then # 新记录都会被MySQL封装成NEW对象 insert into errlog(err_cmd,err_time) values(NEW.cmd,NEW.sub_time); end if; end $$ delimiter ; # 结束之后记得再改回来，不然后面结束符就都是$$了 #往表cmd中插入记录，触发触发器，根据IF的条件决定是否插入错误日志 INSERT INTO cmd ( USER, priv, cmd, sub_time, success ) VALUES ('egon','0755','ls -l /etc',NOW(),'yes'), ('egon','0755','cat /etc/passwd',NOW(),'no'), ('egon','0755','useradd xxx',NOW(),'no'), ('egon','0755','ps aux',NOW(),'yes'); # 查询errlog表记录 select * from errlog; # 删除触发器 drop trigger tri_after_insert_cmd; View Code

事务

事务（Transaction），一般是指要做的或所做的事情。在计算机术语中是指访问并可能更新数据库中各种数据项的一个程序执行单元(unit)。事务通常由高级数据库操纵语言或编程语言（如SQL，C++或Java）书写的用户程序的执行所引起，并用形如begin transaction和end transaction语句（或函数调用）来界定。事务由事务开始(begin transaction)和事务结束(end transaction)之间执行的全体操作组成。

事务是恢复和并发控制的基本单位。

 

事务应该具有4个属性：原子性、一致性、隔离性、持久性。这四个属性通常称为**ACID特性**。 原子性（atomicity）。一个事务是一个不可分割的工作单位，事务中包括的诸操作要么都做，要么都不做。 一致性（consistency）。事务必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。一致性与原子性是密切相关的。 隔离性（isolation）。一个事务的执行不能被其他事务干扰。即一个事务内部的操作及使用的数据对并发的其他事务是隔离的，并发执行的各个事务之间不能互相干扰。 持久性（durability）。持久性也称永久性（permanence），指一个事务一旦提交，它对数据库中数据的改变就应该是永久性的。接下来的其他操作或故障不应该对其有任何影响。 create table user( id int primary key auto_increment, name char(32), balance int ); insert into user(name,balance) values ('wsb',1000), ('egon',1000), ('ysb',1000); # 修改数据之前先开启事务操作 start transaction; # 修改操作 update user set balance=900 where name='wsb'; #买支付100元 update user set balance=1010 where name='egon'; #中介拿走10元 update user set balance=1090 where name='ysb'; #卖家拿到90元 # 回滚到上一个状态 rollback; # 开启事务之后，只要没有执行commit操作，数据其实都没有真正刷新到硬盘 commit; """开启事务检测操作是否完整，不完整主动回滚到上一个状态，如果完整就应该执行commit操作""" # 站在python代码的角度，应该实现的伪代码逻辑， try: update user set balance=900 where name='wsb'; #买支付100元 update user set balance=1010 where name='egon'; #中介拿走10元 update user set balance=1090 where name='ysb'; #卖家拿到90元 except 异常: rollback; else: commit; # 那如何检测异常？ View Code

存储过程

就类似于python中的自定义函数

内部封装了操作数据库的sql语句,后续想要实现相应的操作 只需要调用存储过程即可

存储过程包含了一系列可执行的sql语句，存储过程存放于MySQL，通过调用它的名字可以执行其内部的一堆sql.

程序与数据库结合使用的三种方式

#方式一： MySQL：存储过程 程序：调用存储过程 #方式二： MySQL： 程序：纯SQL语句 #方式三： MySQL: 程序：类和对象，即ORM（本质还是纯SQL语句）

　　

创建存储过程

delimiter $$ create procedure p1( in m int, # in表示这个参数必须只能是传入不能被返回出去 in n int, out res int # out表示这个参数可以被返回出去，还有一个inout表示即可以传入也可以被返回出去 ) begin select tname from teacher where tid > m and tid < n; set res=0; end $$ delimiter ; # 小知识点补充，当一张表的字段特别多记录也很多的情况下，终端下显示出来会出现显示错乱的问题 select * from mysql.user\G; View Code

如何用存储过程

# 大前提:存储过程在哪个库下面创建的只能在对应的库下面才能使用！！！ # 1、直接在mysql中调用 set @res=10 # res的值是用来判断存储过程是否被执行成功的依据，所以需要先定义一个变量@res存储10 call p1(2,4,10); # 报错 call p1(2,4,@res); # 查看结果 select @res; # 执行成功，@res变量值发生了变化 # 2、在python程序中调用 pymysql链接mysql 产生的游表cursor.callproc('p1',(2,4,10)) # 内部原理：@_p1_0=2,@_p1_1=4,@_p1_2=10; cursor.excute('select @_p1_2;') # 3、存储过程与事务使用举例(了解) delimiter // create PROCEDURE p5( OUT p_return_code tinyint ) BEGIN DECLARE exit handler for sqlexception BEGIN -- ERROR set p_return_code = 1; rollback; END; DECLARE exit handler for sqlwarning BEGIN -- WARNING set p_return_code = 2; rollback; END; START TRANSACTION; update user set balance=900 where id =1; update user123 set balance=1010 where id = 2; update user set balance=1090 where id =3; COMMIT; -- SUCCESS set p_return_code = 0; #0代表执行成功 END // delimiter ;

mysql调用存储功能

import pymysql conn = pymysql.connect( host = '127.0.0.1', port = 3306, user = 'root', password = '123', database = 'day38', charset = 'utf8', autocommit = True ) cursor = conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor) # call p1() mysql中调用 # callproc() pymysql中调用 cursor.callproc('p1',(1,5,10)) # 内部自动用变量名存储了对应的值 print(cursor.fetchall()) """ @_p1_0=1 @_p1_1=5 @_p1_2=10 @_存储过程名_索引值 """ cursor.execute('select @_p1_0') print(cursor.fetchall()) cursor.execute('select @_p1_1') print(cursor.fetchall()) cursor.execute('select @_p1_2') print(cursor.fetchall())

　　

函数

注意与存储过程的区别，mysql内置的函数只能在sql语句中使用！

参考博客

https://www.cnblogs.com/linhaifeng/articles/7495918.html#_label5

一、数学函数 ROUND(x,y) 返回参数x的四舍五入的有y位小数的值 RAND() 返回０到１内的随机值,可以通过提供一个参数(种子)使RAND()随机数生成器生成一个指定的值。 二、聚合函数(常用于GROUP BY从句的SELECT查询中) AVG(col)返回指定列的平均值 COUNT(col)返回指定列中非NULL值的个数 MIN(col)返回指定列的最小值 MAX(col)返回指定列的最大值 SUM(col)返回指定列的所有值之和 GROUP_CONCAT(col) 返回由属于一组的列值连接组合而成的结果 三、字符串函数 CHAR_LENGTH(str) 返回值为字符串str 的长度，长度的单位为字符。一个多字节字符算作一个单字符。 CONCAT(str1,str2,...) 字符串拼接 如有任何一个参数为NULL ，则返回值为 NULL。 CONCAT_WS(separator,str1,str2,...) 字符串拼接（自定义连接符） CONCAT_WS()不会忽略任何空字符串。 (然而会忽略所有的 NULL）。 CONV(N,from_base,to_base) 进制转换 例如： SELECT CONV('a',16,2); 表示将 a 由16进制转换为2进制字符串表示 FORMAT(X,D) 将数字X 的格式写为'#,###,###.##',以四舍五入的方式保留小数点后 D 位， 并将结果以字符串的形式返回。若 D 为 0, 则返回结果不带有小数点，或不含小数部分。 例如： SELECT FORMAT(12332.1,4); 结果为： '12,332.1000' INSERT(str,pos,len,newstr) 在str的指定位置插入字符串 pos：要替换位置其实位置 len：替换的长度 newstr：新字符串 特别的： 如果pos超过原字符串长度，则返回原字符串 如果len超过原字符串长度，则由新字符串完全替换 INSTR(str,substr) 返回字符串 str 中子字符串的第一个出现位置。 LEFT(str,len) 返回字符串str 从开始的len位置的子序列字符。 LOWER(str) 变小写 UPPER(str) 变大写 REVERSE(str) 返回字符串 str ，顺序和字符顺序相反。 SUBSTRING(str,pos) , SUBSTRING(str FROM pos) SUBSTRING(str,pos,len) , SUBSTRING(str FROM pos FOR len) 不带有len 参数的格式从字符串str返回一个子字符串，起始于位置 pos。带有len参数的格式从字符串str返回一个长度同len字符相同的子字符串，起始于位置 pos。 使用 FROM的格式为标准 SQL 语法。也可能对pos使用一个负值。假若这样，则子字符串的位置起始于字符串结尾的pos 字符，而不是字符串的开头位置。在以下格式的函数中可以对pos 使用一个负值。 mysql> SELECT SUBSTRING('Quadratically',5); -> 'ratically' mysql> SELECT SUBSTRING('foobarbar' FROM 4); -> 'barbar' mysql> SELECT SUBSTRING('Quadratically',5,6); -> 'ratica' mysql> SELECT SUBSTRING('Sakila', -3); -> 'ila' mysql> SELECT SUBSTRING('Sakila', -5, 3); -> 'aki' mysql> SELECT SUBSTRING('Sakila' FROM -4 FOR 2); -> 'ki' 四、日期和时间函数 CURDATE()或CURRENT_DATE() 返回当前的日期 CURTIME()或CURRENT_TIME() 返回当前的时间 DAYOFWEEK(date) 返回date所代表的一星期中的第几天(1~7) DAYOFMONTH(date) 返回date是一个月的第几天(1~31) DAYOFYEAR(date) 返回date是一年的第几天(1~366) DAYNAME(date) 返回date的星期名，如：SELECT DAYNAME(CURRENT_DATE); FROM_UNIXTIME(ts,fmt) 根据指定的fmt格式，格式化UNIX时间戳ts HOUR(time) 返回time的小时值(0~23) MINUTE(time) 返回time的分钟值(0~59) MONTH(date) 返回date的月份值(1~12) MONTHNAME(date) 返回date的月份名，如：SELECT MONTHNAME(CURRENT_DATE); NOW() 返回当前的日期和时间 QUARTER(date) 返回date在一年中的季度(1~4)，如SELECT QUARTER(CURRENT_DATE); WEEK(date) 返回日期date为一年中第几周(0~53) YEAR(date) 返回日期date的年份(1000~9999) 重点: DATE_FORMAT(date,format) 根据format字符串格式化date值 mysql> SELECT DATE_FORMAT('2009-10-04 22:23:00', '%W %M %Y'); -> 'Sunday October 2009' mysql> SELECT DATE_FORMAT('2007-10-04 22:23:00', '%H:%i:%s'); -> '22:23:00' mysql> SELECT DATE_FORMAT('1900-10-04 22:23:00', -> '%D %y %a %d %m %b %j'); -> '4th 00 Thu 04 10 Oct 277' mysql> SELECT DATE_FORMAT('1997-10-04 22:23:00', -> '%H %k %I %r %T %S %w'); -> '22 22 10 10:23:00 PM 22:23:00 00 6' mysql> SELECT DATE_FORMAT('1999-01-01', '%X %V'); -> '1998 52' mysql> SELECT DATE_FORMAT('2006-06-00', '%d'); -> '00' 五、加密函数 MD5() 计算字符串str的MD5校验和 PASSWORD(str) 返回字符串str的加密版本，这个加密过程是不可逆转的，和UNIX密码加密过程使用不同的算法。 六、控制流函数 CASE WHEN[test1] THEN [result1]...ELSE [default] END 如果testN是真，则返回resultN，否则返回default CASE [test] WHEN[val1] THEN [result]...ELSE [default]END 如果test和valN相等，则返回resultN，否则返回default IF(test,t,f) 如果test是真，返回t；否则返回f IFNULL(arg1,arg2) 如果arg1不是空，返回arg1，否则返回arg2 NULLIF(arg1,arg2) 如果arg1=arg2返回NULL；否则返回arg1 七、控制流函数小练习 #7.1、准备表 /* Navicat MySQL Data Transfer Source Server : localhost_3306 Source Server Version : 50720 Source Host : localhost:3306 Source Database : student Target Server Type : MYSQL Target Server Version : 50720 File Encoding : 65001 Date: 2018-01-02 12:05:30 */ SET FOREIGN_KEY_CHECKS=0; -- ---------------------------- -- Table structure for course -- ---------------------------- DROP TABLE IF EXISTS `course`; CREATE TABLE `course` ( `c_id` int(11) NOT NULL, `c_name` varchar(255) DEFAULT NULL, `t_id` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`c_id`), KEY `t_id` (`t_id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; -- ---------------------------- -- Records of course -- ---------------------------- INSERT INTO `course` VALUES ('1', 'python', '1'); INSERT INTO `course` VALUES ('2', 'java', '2'); INSERT INTO `course` VALUES ('3', 'linux', '3'); INSERT INTO `course` VALUES ('4', 'web', '2'); -- ---------------------------- -- Table structure for score -- ---------------------------- DROP TABLE IF EXISTS `score`; CREATE TABLE `score` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `s_id` int(10) DEFAULT NULL, `c_id` int(11) DEFAULT NULL, `num` double DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=12 DEFAULT CHARSET=utf8; -- ---------------------------- -- Records of score -- ---------------------------- INSERT INTO `score` VALUES ('1', '1', '1', '79'); INSERT INTO `score` VALUES ('2', '1', '2', '78'); INSERT INTO `score` VALUES ('3', '1', '3', '35'); INSERT INTO `score` VALUES ('4', '2', '2', '32'); INSERT INTO `score` VALUES ('5', '3', '1', '66'); INSERT INTO `score` VALUES ('6', '4', '2', '77'); INSERT INTO `score` VALUES ('7', '4', '1', '68'); INSERT INTO `score` VALUES ('8', '5', '1', '66'); INSERT INTO `score` VALUES ('9', '2', '1', '69'); INSERT INTO `score` VALUES ('10', '4', '4', '75'); INSERT INTO `score` VALUES ('11', '5', '4', '66.7'); -- ---------------------------- -- Table structure for student -- ---------------------------- DROP TABLE IF EXISTS `student`; CREATE TABLE `student` ( `s_id` varchar(20) NOT NULL, `s_name` varchar(255) DEFAULT NULL, `s_age` int(10) DEFAULT NULL, `s_sex` char(1) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`s_id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; -- ---------------------------- -- Records of student -- ---------------------------- INSERT INTO `student` VALUES ('1', '鲁班', '12', '男'); INSERT INTO `student` VALUES ('2', '貂蝉', '20', '女'); INSERT INTO `student` VALUES ('3', '刘备', '35', '男'); INSERT INTO `student` VALUES ('4', '关羽', '34', '男'); INSERT INTO `student` VALUES ('5', '张飞', '33', '女'); -- ---------------------------- -- Table structure for teacher -- ---------------------------- DROP TABLE IF EXISTS `teacher`; CREATE TABLE `teacher` ( `t_id` int(10) NOT NULL, `t_name` varchar(50) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`t_id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; -- ---------------------------- -- Records of teacher -- ---------------------------- INSERT INTO `teacher` VALUES ('1', '大王'); INSERT INTO `teacher` VALUES ('2', 'alex'); INSERT INTO `teacher` VALUES ('3', 'egon'); INSERT INTO `teacher` VALUES ('4', 'peiqi'); #7.2、统计各科各分数段人数.显示格式:课程ID,课程名称,[100-85],[85-70],[70-60],[ <60] select score.c_id, course.c_name, sum(CASE WHEN num BETWEEN 85 and 100 THEN 1 ELSE 0 END) as '[100-85]', sum(CASE WHEN num BETWEEN 70 and 85 THEN 1 ELSE 0 END) as '[85-70]', sum(CASE WHEN num BETWEEN 60 and 70 THEN 1 ELSE 0 END) as '[70-60]', sum(CASE WHEN num < 60 THEN 1 ELSE 0 END) as '[ <60]' from score,course where score.c_id=course.c_id GROUP BY score.c_id;

 

CREATE TABLE blog ( id INT PRIMARY KEY auto_increment, NAME CHAR (32), sub_time datetime ); INSERT INTO blog (NAME, sub_time) VALUES ('第1篇','2015-03-01 11:31:21'), ('第2篇','2015-03-11 16:31:21'), ('第3篇','2016-07-01 10:21:31'), ('第4篇','2016-07-22 09:23:21'), ('第5篇','2016-07-23 10:11:11'), ('第6篇','2016-07-25 11:21:31'), ('第7篇','2017-03-01 15:33:21'), ('第8篇','2017-03-01 17:32:21'), ('第9篇','2017-03-01 18:31:21'); select date_format(sub_time,'%Y-%m'),count(id) from blog group by date_format(sub_time,'%Y-%m');

　　

流程控制

# if条件语句 delimiter // CREATE PROCEDURE proc_if () BEGIN declare i int default 0; if i = 1 THEN SELECT 1; ELSEIF i = 2 THEN SELECT 2; ELSE SELECT 7; END IF; END // delimiter ;

　　

# while循环 delimiter // CREATE PROCEDURE proc_while () BEGIN DECLARE num INT ; SET num = 0 ; WHILE num < 10 DO SELECT num ; SET num = num + 1 ; END WHILE ; END // delimiter ;

　repeat

delimiter // CREATE PROCEDURE proc_repeat () BEGIN DECLARE i INT ; SET i = 0 ; repeat select i; set i = i + 1; until i >= 5 end repeat; END // delimiter ; repeat循环

loop

BEGIN declare i int default 0; loop_label: loop set i=i+1; if i<8 then iterate loop_label; end if; if i>=10 then leave loop_label; end if; select i; end loop loop_label; END

 

索引与慢查询优化

参考博客

https://www.cnblogs.com/linhaifeng/articles/7274563.html

数据都是存在硬盘上的，那查询数据不可避免的需要进行IO操作

索引在MySQL中也叫做“键”，是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。

primary key

unique key

index key

注意foreign key不是用来加速查询用的，不在我们研究范围之内,上面三种key前两种除了有加速查询的效果之外还有额外的约束条件(primary key:非空且唯一，unique key:唯一)，而index key没有任何约束功能只会帮你加速查询

索引就是一种数据结构，类似于书的目录。意味着以后再查数据应该先找目录再找数据，而不是用翻页的方式查询数据

本质都是：通过不断地缩小想要获取数据的范围来筛选出最终想要的结果，同时把随机的事件变成顺序的事件，也就是说，有了这种索引机制，我们可以总是用同一种查找方式来锁定数据。

索引的影响:

在表中有大量数据的前提下，创建索引速度会很慢

在索引创建完毕后，对表的查询性能会大幅度提升，但是写的性能会降低

b+树

B+树是通过二叉查找树，再由平衡二叉树，B树演化而来

如图:浅蓝色的块我们称之为一个磁盘块，可以看到每个磁盘块包含几个数据项（深蓝色所示）和指针（黄色所示），如磁盘块1包含数据项17和35，包含指针P1、P2、P3，P1表示小于17的磁盘块，P2表示在17和35之间的磁盘块，P3表示大于35的磁盘块。真实的数据存在于叶子节点即3、5、9、10、13、15、28、29、36、60、75、79、90、99。非叶子节点只不存储真实的数据，只存储指引搜索方向的数据项，如17、35并不真实存在于数据表中。

　b+树的查找过程

如图所示，如果要查找数据项29，那么首先会把磁盘块1由磁盘加载到内存， 此时发生一次IO，在内存中用二分查找确定29在17和35之间，锁定磁盘块1的P2指针，内存时间因为非常短（相比磁盘的IO）可以忽略不计， 通过磁盘块1的P2指针的磁盘地址把磁盘块3由磁盘加载到内存，发生第二次IO，29在26和30之间，锁定磁盘块3的P2指针， 通过指针加载磁盘块8到内存，发生第三次IO，同时内存中做二分查找找到29，结束查询，总计三次IO。 真实的情况是，3层的b+树可以表示上百万的数据，如果上百万的数据查找只需要三次IO，性能提高将是巨大的， 如果没有索引，每个数据项都要发生一次IO，那么总共需要百万次的IO，显然成本非常非常高。 只有叶子结点存放真实数据，根和树枝节点存的仅仅是虚拟数据 查询次数由树的层级决定，层级越低次数越少

聚集索引(primary key)

聚集索引其实指的就是表的主键，innodb引擎规定一张表中必须要有主键。先来回顾一下存储引擎。 myisam在建表的时候对应到硬盘有几个文件(三个)？ innodb在建表的时候对应到硬盘有几个文件(两个)？frm文件只存放表结构，不可能放索引，也就意味着innodb的索引跟数据都放在idb表数据文件中。 **特点:**叶子结点放的一条条完整的记录

辅助索引(unique,index

)

辅助索引:查询数据的时候不可能都是用id作为筛选条件，也可能会用name，password等字段信息，那么这个时候就无法利用到聚集索引的加速查询效果。就需要给其他字段建立索引，这些索引就叫辅助索引 **特点：**叶子结点存放的是辅助索引字段对应的那条记录的主键的值(比如:按照name字段创建索引，那么叶子节点存放的是:{name对应的值:name所在的那条记录的主键值}) select name from user where name='jason'; 上述语句叫覆盖索引:只在辅助索引的叶子节点中就已经找到了所有我们想要的数据 select age from user where name='jason'; 上述语句叫非覆盖索引,虽然查询的时候命中了索引字段name，但是要查的是age字段，所以还需要利用主键才去查找

测试索引

准备

#1. 准备表 create table s1( id int, name varchar(20), gender char(6), email varchar(50) ); #2. 创建存储过程，实现批量插入记录 delimiter $$ #声明存储过程的结束符号为$$ create procedure auto_insert1() BEGIN declare i int default 1; while(i<3000000)do insert into s1 values(i,'jason','male',concat('jason',i,'@oldboy')); set i=i+1; end while; END$$ #$$结束 delimiter ; #重新声明 分号为结束符号 #3. 查看存储过程 show create procedure auto_insert1\G #4. 调用存储过程 call auto_insert1(); View Code # 表没有任何索引的情况下 select * from s1 where id=30000; # 避免打印带来的时间损耗 select count(id) from s1 where id = 30000; select count(id) from s1 where id = 1; # 给id做一个主键 alter table s1 add primary key(id); # 速度很慢 select count(id) from s1 where id = 1; # 速度相较于未建索引之前两者差着数量级 select count(id) from s1 where name = 'jason' # 速度仍然很慢 """ 范围问题 """ # 并不是加了索引，以后查询的时候按照这个字段速度就一定快 select count(id) from s1 where id > 1; # 速度相较于id = 1慢了很多 select count(id) from s1 where id >1 and id < 3; select count(id) from s1 where id > 1 and id < 10000; select count(id) from s1 where id != 3; alter table s1 drop primary key; # 删除主键 单独再来研究name字段 select count(id) from s1 where name = 'jason'; # 又慢了 create index idx_name on s1(name); # 给s1表的name字段创建索引 select count(id) from s1 where name = 'jason' # 仍然很慢！！！ """ 再来看b+树的原理，数据需要区分度比较高，而我们这张表全是jason，根本无法区分 那这个树其实就建成了“一根棍子” """ select count(id) from s1 where name = 'xxx'; # 这个会很快，我就是一根棍，第一个不匹配直接不需要再往下走了 select count(id) from s1 where name like 'xxx'; select count(id) from s1 where name like 'xxx%'; select count(id) from s1 where name like '%xxx'; # 慢 最左匹配特性 # 区分度低的字段不能建索引 drop index idx_name on s1; # 给id字段建普通的索引 create index idx_id on s1(id); select count(id) from s1 where id = 3; # 快了 select count(id) from s1 where id*12 = 3; # 慢了 索引的字段一定不要参与计算 drop index idx_id on s1; select count(id) from s1 where name='jason' and gender = 'male' and id = 3 and email = 'xxx'; # 针对上面这种连续多个and的操作，mysql会从左到右先找区分度比较高的索引字段，先将整体范围降下来再去比较其他条件 create index idx_name on s1(name); select count(id) from s1 where name='jason' and gender = 'male' and id = 3 and email = 'xxx'; # 并没有加速 drop index idx_name on s1; # 给name，gender这种区分度不高的字段加上索引并不难加快查询速度 create index idx_id on s1(id); select count(id) from s1 where name='jason' and gender = 'male' and id = 3 and email = 'xxx'; # 快了 先通过id已经讲数据快速锁定成了一条了 select count(id) from s1 where name='jason' and gender = 'male' and id > 3 and email = 'xxx'; # 慢了 基于id查出来的数据仍然很多，然后还要去比较其他字段 drop index idx_id on s1 create index idx_email on s1(email); select count(id) from s1 where name='jason' and gender = 'male' and id > 3 and email = 'xxx'; # 快 通过email字段一剑封喉 View Code

联合索引

select count(id) from s1 where name='jason' and gender = 'male' and id > 3 and email = 'xxx'; # 如果上述四个字段区分度都很高，那给谁建都能加速查询 # 给email加然而不用email字段 select count(id) from s1 where name='jason' and gender = 'male' and id > 3; # 给name加然而不用name字段 select count(id) from s1 where gender = 'male' and id > 3; # 给gender加然而不用gender字段 select count(id) from s1 where id > 3; # 带来的问题是所有的字段都建了索引然而都没有用到，还需要花费四次建立的时间 create index idx_all on s1(email,name,gender,id); # 最左匹配原则，区分度高的往左放 select count(id) from s1 where name='jason' and gender = 'male' and id > 3 and email = 'xxx'; # 速度变快 View Code

 

转载于:https://www.cnblogs.com/komorebi/p/11401560.html

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