索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构,至关于书籍的目录。目前Mysql的MyISAM和InnoDB都支持B-Tree索引,InnoDB还支持B+Tree索引,Memory还支持Hash。如今互联网应用中对数据库的使用多数都是读较多,比例能够达到 10:1
。而且数据库在作查询时 IO
消耗较大,因此若是能把一次查询的 IO
次数控制在常量级那对数据库的性能提高将是很是明显的,所以基于 B+ Tree
的索引结构出现了。mysql
B+ Tree
的数据结构。是由一个一个的磁盘块组成的树形结构,每一个磁盘块由数据项和指针组成。git
全部的数据都是存放在叶子节点,非叶子节点不存放数据。github
以磁盘块1为例,指针 P1 表示小于17的磁盘块,P2 表示在 17~35
之间的磁盘块,P3 则表示大于35的磁盘块。sql
好比要查找数据项99,首先将磁盘块1 load 到内存中,发生 1 次 IO
。接着经过二分查找发现 99 大于 35,因此找到了 P3 指针。经过P3 指针发生第二次 IO 将磁盘块4加载到内存。再经过二分查找发现大于87,经过 P3 指针发生了第三次 IO 将磁盘块11 加载到内存。最后再经过一次二分查找找到了数据项99。数据库
因而可知,若是一个几百万的数据查询只须要进行三次 IO 便可找到数据,那么整个效率将是很是高的。数据结构
观察树的结构,发现查询须要经历几回 IO 是由树的高度来决定的,而树的高度又由磁盘块,数据项的大小决定的。工具
磁盘块越大,数据项越小那么树的高度就越低。这也就是为何索引字段要尽量小的缘由。性能
select name from user where id not in (1,3,4);
应该修改成:优化
select name from user where id in (2,5,6);
如:ui
select name from user where name like '%zhangsan'
非前导则能够:
select name from user where name like 'zhangsan%'
建议能够考虑使用 Lucene
等全文索引工具来代替频繁的模糊查询。
如 user 表中的性别字段,能够明显区分的才建议建立索引,如身份证等字段。
这样会带来和预期不一致的查询结果。
select name from user where FROM_UNIXTIME(create_time) < CURDATE();
应该修改成:
select name from user where create_time < FROM_UNIXTIME(CURDATE());
若是给 user 表中的 username pwd 字段建立了复合索引那么使用如下SQL 都是能够命中索引:
select username from user where username='zhangsan' and pwd ='axsedf1sd' select username from user where pwd ='axsedf1sd' and username='zhangsan' select username from user where username='zhangsan'
可是使用
select username from user where pwd ='axsedf1sd'
是不能命中索引的。
select name from user where username='zhangsan' limit 1
能够提升效率,可让数据库中止游标移动。
select name from user where telno=18722222222
这样虽然能够查出数据,可是会致使全表扫描。
须要修改成
select name from user where telno='18722222222'
否则也不会命中索引。
yum install -y mysql-server chkconfig mysqld on service mysqld start mysql -u root set password for root@localhost=password('root'); mysql -uroot -proot
1.进入mysql数据库:
mysql> use mysql;Database changed
2.给root用户设置新密码,蓝色部分本身输入:
mysql> update user set password=password("123456") where user="root";
Query OK, 1 rows affected (0.04 sec)Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0
3.刷新数据库
mysql> flush privileges;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
4.退出mysql
mysql> quit
Bye