今天要解决的问题:如何设计图书的多级分类问题?数据结构
咱们有不少的图书,图书有不少分类。好比:人文-》哲学-》宗教哲学等优化
涉及的统计可能有:某个分类下全部图书的数量(包括子分类);spa
每一个分类可能有上级分类和下级分类;
设计
什么是索引
索引,我我的理解是一种对数据作了特殊结构处理的数据结构,它能够优化咱们查找数据的速度。这些数据以必定数据结构的方式存在(如B树、哈希)。
为何使用索引
固然是为了查询更快。好的设计是,咱们的大部分查询都会使用索引。在数据量小的状况下(小于10W),有没有索引的影响不是很大,可是当数据量大于10W时,索引的优化仍是很客观的。
好比:
索引
select * from single_index where id=1024; //有索引,耗时0.00s
select * from single_index where noindex=1024; //无索引,耗时0.03s
索引的类型
primary:一张表中最多只有一个primary类型的索引,通常状况下每一个表最好有一个primarykey的索引。它有时会影响表的存储行为和写入行为。(innodb中,数据按primary key存储)primary的数值不重复。
index:普通索引,可重复;
字符串
create INDEX testindex ON table (column, ...)
unique:惟一的索引,可为NULL。会影响insert部分的写入。支持字段部分索引,varchar的前10个字节。
innodb
create UNIQUE testindex ON table (column, ...)
fulltext(MyIsam):全文索引,通常用在全文搜索时。通常在小项目中使用,若是数据量增加到必定量的状况,不是很合适。另外,对中文的支持有限。
左前缀
table
对于字符串的索引,能够指定字段的前N个字节有索引test
对于字符串的索引,可使用:(... where somechar like "abc%")date
对于多列索引,一样存在顺序的规则。如:index (a, b),那么实际会用到索引的条件是:where a = 123 和 where a= 123 and b = 345; 而:b=345不会使用索引。
使用场景
包含where的场景(select、update、delete)
order by的字段,建议索引,B树有效
group by的字段,建议给索引,B树有效
左前缀能够作树的数据结构的查询,如多级分类统计等
判断一个查询是否使用索引&遍历的行数
可能不少人都知道explain,可是会用么?
type:使用全表遍历(All)仍是区间遍历(range)
key:查询会使用到的索引
key_len:索引长度
rows:可能遍历的条数