mysql 인덱스 학습 강의

MySQL에서, 인덱스는 해시 인덱스와 B트리 인덱스로 나뉩니다.

B트리 인덱스를 사용할 수 있는 경우는 무엇인가요?

1.전체 값 일치 인덱스

예를 들어:

orderID="123"

2.가장 왼쪽前列에 일치하는 인덱스를 일치시킵니다

예를 들어: userid와 date 필드에 결합 인덱스를 생성합니다.
그래서 userId를 조건으로 입력하면 해당 userId는 인덱스를 사용할 수 있지만, date를 조건으로 직접 입력하면 인덱스를 사용할 수 없습니다.

3.컬럼 전缀 쿼리를 일치시킵니다

예를 들어: order_sn like '134%' 이렇게 인덱스를 사용할 수 있습니다.

4.범위 값 쿼리를 일치시킵니다

createTime>'2015-01-09' and createTime<'2015-01-10'

5.왼쪽前列에 정확히 일치하고 다른 열에 범위로 일치

예를 들어:

userId=1 and createTime>'2016-9-18'

6.인덱스에 접근하는 쿼리는 커버 인덱스라고 불리며, 인덱스는 쿼리 열을 포함하고 있습니다.

BTREE 인덱스의 제한

1.인덱스의 가장 왼쪽 열로부터 검색하지 않으면 인덱스를 사용할 수 없습니다.

예를 들어, 결합 인덱스를 생성하면:

orderId, createTime 필드가 결합 인덱스를 생성하면, createTIme 조건만 입력하면 orderId 조건이 없기 때문에 이 인덱스를 사용할 수 없습니다.

2.인덱스를 사용할 때 인덱스 열을 건너뛰지 못합니다.

세 열:

날짜, 이름, 전화번호 열과 인덱스가组成되어 있으며, 쿼리할 때 날짜와 전화번호만 입력하면 날짜를 인덱스로 사용하여 필터링할 수 있습니다.

3.NOT IN 및 <> 연산자는 인덱스를 사용할 수 없습니다.

4.쿼리에 열의 범위 검색이 포함되면, 그 열의 모든 열은 인덱스를 사용할 수 없습니다.

해시 인덱스의 특징

해시 인덱스는 해시 테이블을 기반으로 구현되었습니다. 해시 인덱스를 사용하려면, 쿼리 조건이 해시 인덱스의 모든 열과 정확히 일치해야 합니다. 해시 인덱스는 등가 조건 검색에만 사용할 수 있습니다.

해시 인덱스의 모든 열에 대해, 저장 엔진은 각 행에 대해 해시 코드를 계산합니다. 해시 인덱스에 저장된 것은 해시 코드입니다.

제한:

1.두 번 읽어야 합니다. 먼저 해시를 읽어 해당 행을 찾고, 그 다음 해당 행 데이터를 읽습니다.

2.해시 인덱스는 정렬에 사용할 수 없습니다.

3.정확한 검색만 지원하며, 부분 인덱스 검색과 범위 검색을 지원하지 않습니다.

해시 충돌:

해시 인덱스는 선택성이 매우 낮은 필드에 사용할 수 없으며, 선택성이 높은 열에 해시 인덱스를 생성해야 합니다.

예를 들어: 성별 필드에 해시 인덱스를 생성하지 마십시오.

인덱스를 사용하는 이유는 무엇인가요?

1. 인덱스는 스토리지 엔진이 스캔해야 할 데이터량을 대폭 줄입니다. 인덱스는 데이터 크기보다 작습니다.

2. 인덱스는 템퍼러리 테이블을 사용하지 않고 정렬할 수 있도록 도와줍니다. 인덱스는 순서가 있습니다.

3. 인덱스는 무작위의 I를/0 이 되어 순서의 IO로 변환됩니다.

인덱스는 더 많을수록 좋을까요?

1. 인덱스는 쓰기 작업의 비용을 증가시킬 수 있습니다.

2. 너무 많은 인덱스는 쿼리 최적화 기계와 선택 시간을 증가시킬 수 있습니다.

인덱스를 구축하는 전략

1. 인덱스 열에 표현식이나 함수를 사용할 수 없습니다.

예를 들어: select * from product where to_days(out_date) –to_days(current_date)<=30, out_date는 인덱스 열입니다.

변경하여:

select* from product where out_date<date_add(current_date,interval 30 일)

2. 인덱스 크기는 특정 값을 초과할 수 없습니다.
inodb 인덱스 열의 크기는 200 개의 길이.

3. 접두사와 인덱스 열의 선택성.

table에 대해 create index idx_NAME on (account);

4. 복합 인덱스

. 인덱스 열의 순서를 선택하는 방법.

1. 자주 인덱스되는 열.

2. 선택성이 높은 열을 우선으로 선택하십시오.

3. 작은 열에 인덱스를 생성하십시오.

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