浅析MySQL索引
内容导读
互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了浅析MySQL索引，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含2030字，纯文字阅读大概需要3分钟。
内容图文
datetime
start_date = datetime.date(2005, 1, 1)
end_date = datetime.date(2005, 3, 31)
Entry.objects.filter(pub_date__range=(start_date, end_date))
相当于
SELECT ... WHERE pub_date BETWEEN ‘2005-01-01‘ and ‘2005-03-31‘;怎么建立索引
- 总结业务场景，分析出最常用的会在where中出现的字段
比如以我们的项目而言，instance_name，user_id， check_date出现的频率最高，所以这三个字段肯定需要建立索引。通过这样的索引，可以避免全表查找。
- 数据维度势
维度就是说表中容纳的非重复值的个数。我们尽量应该选择一些区分度高的，区分度＝count(distinct col)/count(*)，按照美团的博客来讲，一般需要join的字段我们都要求是0.1以上，即平均1条扫描10条记录。
- 不要滥用索引
由于在写入数据时，不仅要求写到数据行，还会影响所有的索引。所以索引建立越多，就会导致写入速度越慢。此外，索引会占据磁盘空间。
- 为字符串的前缀编索引
短索引可以减少索引空间，从而加快速度。
- 复合索引
比如地址，Province, City，通过这两个值得组合来建立索引。
- 最左前缀匹配
mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配，比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整。
- 不要把索引列加入计算
尽量不要在where中的“=”的左边，进行计算。
怎么查询
- 在where，order by语句中使用索引
- 避免在where中去使用数据维度势低的，比如sex，isDeleted等
- 如果是数字型字段，则使用数字类型
- 尽量不要使用!=， like或者>, <，引擎可能会进行全表搜索，考虑使用between，union等来替代。
使用Explain来优化SQL
先大概解释下Explain返回的字段名吧。
| Column | 意义 |
|---|---|
| select_type | select类型 |
| table | 展示行的table |
| type | join类型 |
| possible_keys | 索引的可能取值 |
| key | 实际使用的索引 |
| key_len | 使用索引的长度 |
| ref | 跟索引 |
| rows | 关键指标 |
| filtered | |
| Extra |
具体可参考MySQL Explain。
截止目前，我们进行的都是单表查询，接下来看看多表的。
先来复习下left join，right join, inner join, outer join：
Ref:
- 美团点评团队
- MySQL技术内幕
浅析MySQL索引
标签：col str where sel distinct mys 第一个 count 先来
本文系统来源：https://www.cnblogs.com/kiiatio/p/8398341.html
内容总结
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内容备注
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