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01 | 基础架构:一条SQL查询语句是如何执行的?
02 | 日志系统:一条SQL更新语句是如何执行的?
03 | 事务隔离:为什么你改了我还看不见?
04 | 深入浅出索引(上)
05 | 深入浅出索引(下)
06 | 全局锁和表锁 :给表加个字段怎么有这么多阻碍?
07 | 行锁功过:怎么减少行锁对性能的影响?
08 | 事务到底是隔离的还是不隔离的?
09 | 普通索引和唯一索引,应该怎么选择?
10 | MySQL为什么有时候会选错索引?
11 | 怎么给字符串字段加索引?
12 | 为什么我的MySQL会“抖”一下?
13 | 为什么表数据删掉一半,表文件大小不变?
14 | count(*)这么慢,我该怎么办?
15 | 答疑文章(一):日志和索引相关问题
16 | “order by”是怎么工作的?
17 | 如何正确地显示随机消息?
18 | 为什么这些SQL语句逻辑相同,性能却差异巨大?
19 | 为什么我只查一行的语句,也执行这么慢?
20 | 幻读是什么,幻读有什么问题?
21 | 为什么我只改一行的语句,锁这么多?
22 | MySQL有哪些“饮鸩止渴”提高性能的方法?
23 | MySQL是怎么保证数据不丢的?
24 | MySQL是怎么保证主备一致的?
25 | MySQL是怎么保证高可用的?
26 | 备库为什么会延迟好几个小时?
27 | 主库出问题了,从库怎么办?
28 | 读写分离有哪些坑?
29 | 如何判断一个数据库是不是出问题了?
30 | 答疑文章(二):用动态的观点看加锁
31 | 误删数据后除了跑路,还能怎么办?
32 | 为什么还有kill不掉的语句?
33 | 我查这么多数据,会不会把数据库内存打爆?
34 | 到底可不可以使用join?
35 | join语句怎么优化?
36 | 为什么临时表可以重名?
37 | 什么时候会使用内部临时表?
38 | 都说InnoDB好,那还要不要使用Memory引擎?
39 | 自增主键为什么不是连续的?
40 | insert语句的锁为什么这么多?
41 | 怎么最快地复制一张表?
42 | grant之后要跟着flush privileges吗?
43 | 要不要使用分区表?
44 | 答疑文章(三):说一说这些好问题
45 | 自增id用完怎么办?
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MySQL 实战 45 讲
小册名称:MySQL 实战 45 讲
### 第十一章 怎么给字符串字段加索引? 在数据库设计与管理中,索引是提高查询效率的重要手段。对于包含大量数据的表而言,合理设计索引能够显著减少数据库服务器的查询负担,加快数据检索速度。然而,当涉及到字符串字段时,索引的创建与优化尤为复杂,因为字符串类型的数据(如VARCHAR、TEXT等)在存储和检索上都有其独特的特点。本章将深入探讨如何在MySQL中为字符串字段加索引,包括索引的选择、创建、优化及注意事项。 #### 1. 字符串字段索引的重要性 字符串类型的字段在数据库表中极为常见,如用户姓名、电子邮件地址、URL链接等。这些字段在查询操作中经常作为条件出现,因此,为它们建立索引是提升查询性能的关键。然而,与整数或固定长度的字段相比,字符串字段的索引构建和维护更为复杂,因为它们的长度可变,且内容可能包含大量重复或相似的数据。 #### 2. 索引类型选择 ##### 2.1 B-Tree索引 MySQL中最常用的索引类型是B-Tree索引(包括其变种如InnoDB的聚簇索引和辅助索引)。对于字符串字段,B-Tree索引通过比较字符串的字典顺序来组织数据,适用于等值查询、范围查询及排序操作。然而,对于非常长的字符串字段,B-Tree索引可能会占用大量存储空间并影响插入、更新性能,因为每次修改都可能导致索引结构的重排。 ##### 2.2 前缀索引 针对长字符串字段,前缀索引是一种有效的优化手段。通过仅对字符串的前几个字符建立索引,可以显著减少索引占用的空间,同时保持较高的查询效率,特别是当查询条件经常涉及字符串的开头部分时。但需要注意的是,前缀长度的选择需要权衡索引大小和查询性能,过短的前缀可能导致索引选择性降低,而过长的前缀则可能失去前缀索引的优势。 ##### 2.3 哈希索引 虽然MySQL的InnoDB存储引擎不直接支持哈希索引作为表级索引,但可以通过MEMORY(HEAP)存储引擎或第三方工具实现哈希索引。哈希索引通过计算字符串的哈希值来快速定位数据,适用于等值查询但不适用于范围查询和排序操作。对于某些特定场景,如需要频繁根据唯一字符串进行快速查找时,哈希索引可以是一个不错的选择。 #### 3. 索引的创建 ##### 3.1 创建B-Tree索引 对于普通字符串字段,可以直接使用CREATE INDEX或ALTER TABLE语句创建B-Tree索引。例如: ```sql CREATE INDEX idx_email ON users(email); ALTER TABLE users ADD INDEX idx_username(username); ``` ##### 3.2 创建前缀索引 创建前缀索引时,需要在索引定义中指定前缀长度。例如,为`name`字段创建长度为5的前缀索引: ```sql CREATE INDEX idx_name_prefix ON users(name(5)); ``` ##### 3.3 评估与选择前缀长度 选择合适的前缀长度是创建前缀索引的关键。可以通过分析数据分布、查询模式以及测试不同前缀长度下的查询性能来做出决策。一种简单的方法是查看字段值的分布情况,选择能较好区分数据的前缀长度。 #### 4. 索引的优化与调整 ##### 4.1 索引维护 随着数据量的增长,索引的性能可能会逐渐下降。定期检查和优化索引是保持数据库性能的重要措施。这包括删除不必要的索引、合并重复的索引、重建或优化索引结构等。 ##### 4.2 索引覆盖扫描 当查询可以通过索引直接获取所需数据时,称为索引覆盖扫描。这可以大大减少磁盘I/O操作,提高查询效率。在设计查询和索引时,应尽可能使查询列成为索引的一部分,以利用索引覆盖扫描的优势。 ##### 4.3 索引选择性 索引的选择性是指索引列中不同值的数量与表中总记录数的比例。高选择性的索引能更有效地减少查询需要扫描的数据量。对于字符串字段,通过选择适当的字段或前缀长度,可以提高索引的选择性。 #### 5. 注意事项 ##### 5.1 索引并非越多越好 虽然索引可以提高查询效率,但过多的索引会占用额外的存储空间,增加数据修改(如INSERT、UPDATE、DELETE)的成本,因为每次数据变动都需要更新索引。因此,应根据实际查询需求和数据更新频率合理设计索引。 ##### 5.2 字符集与排序规则 字符集和排序规则会影响字符串的比较方式和索引的存储效率。在选择字符集和排序规则时,应综合考虑语言特性、性能需求及兼容性等因素。 ##### 5.3 性能测试 在索引设计完成后,应通过性能测试来验证其效果。测试应包括不同类型的查询操作(如等值查询、范围查询、排序等),以及不同数据量下的性能表现。根据测试结果调整索引设计,以达到最优性能。 #### 6. 结论 为字符串字段加索引是提升MySQL数据库查询性能的重要手段。通过合理选择索引类型、优化索引结构以及注意索引的维护和管理,可以充分发挥索引在数据检索中的优势。然而,索引并非万能的,需要根据实际需求和场景进行灵活设计和调整。希望本章内容能为读者在MySQL数据库设计与优化中提供有益的参考。
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