为什么需要进行SQL优化?

在进行多表连接查询、子查询等操作的时候,由于你写出的SQL语句欠佳,导致的服务器执行时间太长,我们等待结果的时间太长。基于此,我们需要学习怎么优化SQL。

mysql的编写过程和解析过程

① 编写过程

selectdinstinct..from..join..on..where..groupby..having..orderby..limit..

② 解析过程

from..on..join..where..groupby..having..selectdinstinct..orderby..limit..

提供一个网站,详细说明了mysql解析过程:

https://www.cnblogs.com/annsshadow/p/5037667.html

SQL优化—主要就是优化索引

优化SQL,最重要的就是优化SQL索引。

索引相当于字典的目录。利用字典目录查找汉字的过程,就相当于利用SQL索引查找某条记录的过程。有了索引,就可以很方便快捷的定位某条记录。

① 什么是索引?

索引就是帮助MySQL高效获取数据的一种【数据结构】。索引是一种树结构,MySQL中一般用的是【B+树】。

② 索引图示说明(这里用二叉树来帮助我们理解索引)

树形结构的特点是:子元素比父元素小的,放在左侧;子元素比父元素大的,放在右侧。

这个图示只是为了帮我们简单理解索引的,真实的关于【B+树】的说明,我们会在下面进行说明。

image.png

索引是怎么查找数据的呢?两个字【指向】,上图中我们给age列指定了一个索引,即类似于右侧的这种树形结构。mysql表中的每一行记录都有一个硬件地址,例如索引中的age=50,指向的就是源表中该行的标识符(“硬件地址”)。也就是说,树形索引建立了与源表中每行记录硬件地址的映射关系,当你指定了某个索引,这种映射关系也就建成了,这就是为什么我们可以通过索引快速定位源表中记录的原因。


以【select * from student where age=33】查询语句为例。当我们不加索引的时候,会从上到下扫描源表,当扫描到第5行的时候,找到了我们想要找到了元素,一共是查询了5次。当添加了索引以后,就直接在树形结构中进行查找,33比50小,就从左侧查询到了23,33大于23,就又查询到了右侧,这下找到了33,整个索引结束,一共进行了3次查找。是不是很方便,假如我们此时需要查找age=62,你再想想“添加索引”前后,查找次数的变化情况。

索引的弊端

1.当数据量很大的时候,索引也会很大(当然相比于源表来说,还是相当小的),也需要存放在内存/硬盘中(通常存放在硬盘中),占据一定的内存空间/物理空间。

2.索引并不适用于所有情况:a.少量数据;b.频繁进行改动的字段,不适合做索引;c.很少使用的字段,不需要加索引;

3.索引会提高数据查询效率,但是会降低“增、删、改”的效率。当不使用索引的时候,我们进行数据的增删改,只需要操作源表即可,但是当我们添加索引后,不仅需要修改源表,也需要再次修改索引,很麻烦。尽管是这样,添加索引还是很划算的,因为我们大多数使用的就是查询,“查询”对于程序的性能影响是很大的。

索引的优势

1.提高查询效率(降低了IO使用率)。当创建了索引后,查询次数减少了。

2.降低CPU使用率。比如说【…order by age desc】这样一个操作,当不加索引,会把源表加载到内存中做一个排序操作,极大的消耗了资源。但是使用了索引以后,第一索引本身就小一些,第二索引本身就是排好序的,左边数据最小,右边数据最大。

B+树图示说明

MySQL中索引使用的就是B+树结构。

image.png

关于B+树的说明:

首先,Btree一般指的都是【B+树】,数据全部存放在叶子节点中。对于上图来说,最下面的第3层,属于叶子节点,真实数据部份都是存放在叶子节点当中的。那么对于第1、2层中的数据又是干嘛的呢?答:用于分割指针块儿的,比如说小于26的找P1,介于26-30之间的找P2,大于30的找P3。

其次,三层【B+树】可以存放上百万条数据。这么多数据怎么放的呢?增加“节点数”。图中我们只有三个节点。

最后,【B+树】中查询任意数据的次数,都是n次,n表示的是【B+树】的高度。

腾讯云推出云产品限时特惠抢购活动:2C2G云服务器7.9元/月起
本文链接:https://www.jhelp.net/p/3dJpitMfq7RjQJFj (转载请保留)。
关注下面的标签,发现更多相似文章