MySQL單列索引和組合索引的區別介紹

          MySQL數據庫在使用時,要注意到MySQL單列索引和組合索引的區別。下文對單列索引和組合索引的區別作了詳盡的闡述,供您參考。

            MySQL單列索引是我們使用MySQL數據庫中經常會見到的,MySQL單列索引和組合索引的區別可能有很多人還不是十分的了解,下面就為您分析兩者的主要區別,供您參考學習。

            為了形象地對比兩者,再建一個表:

          CREATE TABLE myIndex ( i_testID INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
          vc_Name VARCHAR(50) NOT NULL,
          vc_City VARCHAR(50) NOT NULL, i_Age INT NOT NULL, i_SchoolID INT NOT NULL,
          PRIMARY KEY (i_testID) );

           

            在這 10000 條記錄里面 7 上 8 下地分布了 5 條 vc_Name="erquan" 的記錄,只不過 city,age,school 的組合各不相同。

            來看這條T-SQL:

          SELECT i_testID FROM myIndex WHERE vc_Name='erquan' AND vc_City='鄭州' AND i_Age=25;

           

            首先考慮建MySQL單列索引:

            在vc_Name列上建立了索引。執行 T-SQL 時,MYSQL 很快將目標鎖定在了vc_Name=erquan 的 5 條記錄上,取出來放到一中間結果集。在這個結果集里,先排除掉 vc_City 不等于"鄭州"的記錄,再排除 i_Age 不等于 25 的記錄,最后篩選出唯一的符合條件的記錄。

            雖然在 vc_Name 上建立了索引,查詢時MYSQL不用掃描整張表,效率有所提高,但離我們的要求還有一定的距離。同樣的,在 vc_City 和 i_Age 分別建立的MySQL單列索引的效率相似。

            為了進一步榨取 MySQL 的效率,就要考慮建立組合索引。就是將 vc_Name,vc_City,i_Age 建到一個索引里:

          ALTER TABLE myIndex ADD INDEX name_city_age (vc_Name(10),vc_City,i_Age);

           

            建表時,vc_Name 長度為 50,這里為什么用 10 呢?因為一般情況下名字的長度不會超過 10,這樣會加速索引查詢速度,還會減少索引文件的大小,提高 INSERT 的更新速度。

            執行 T-SQL 時,MySQL 無須掃描任何記錄就到找到唯一的記錄。

            肯定有人要問了,如果分別在 vc_Name,vc_City,i_Age 上建立單列索引,讓該表有 3 個單列索引,查詢時和上述的組合索引效率一樣嗎?大不一樣,遠遠低于我們的組合索引。雖然此時有了三個索引,但 MySQL 只能用到其中的那個它認為似乎是最有效率的單列索引。

            建立這樣的組合索引,其實是相當于分別建立了

          vc_Name,vc_City,i_Age vc_Name,vc_City vc_Name

           

            這樣的三個組合索引!為什么沒有 vc_City,i_Age 等這樣的組合索引呢?這是因為 mysql 組合索引“最左前綴”的結果。簡單的理解就是只從最左面的開始組合。并不是只要包含這三列的查詢都會用到該組合索引,下面的幾個 T-SQL 會用到:

          SELECT * FROM myIndex WHREE vc_Name="erquan" AND vc_City="鄭州"

          SELECT * FROM myIndex WHREE vc_Name="erquan"

           

            而下面幾個則不會用到:
          SELECT * FROM myIndex WHREE i_Age=20 AND vc_City="鄭州"
          SELECT * FROM myIndex WHREE vc_City="鄭州"

          posted on 2013-02-12 12:20 sanmao 閱讀(668) 評論(0)  編輯  收藏

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