数据库索引优化的几个方面 sql索引的优缺点

本篇文章给大家谈谈数据库索引优化的几个方面，以及sql索引的优缺点对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。

sql优化的优点

优化的意义：

优化成本：硬件>系统配置>数据库表结构>sql及索引

优化效果：硬件<系统配置<数据库结构<sql及索引

SQL数据库如何优化

化总结如下:1、主键就是聚集索引2、只要建立索引就能显著提高查询速度3、把所有需要提高查询速度的字段都加进聚集索引，以提高查询速度注意事项1.不要索引常用的小型表2.不要把社会保障号码(SSN)或身份证号码(ID)选作键3.不要用用户的键4.不要索引memo/notes字段和不要索引大型文本字段(许多字符)5.使用系统生成的主键

索引出错怎么解决

需要具体分析情况因为索引出错的原因有很多种，可能是索引字段设置不合理或者数据量过大等，需要具体分析情况才能找到最合适的解决方法。在自己的代码中，可以尝试使用索引优化工具进行分析和修正；在遇到常见的索引问题时，可以查阅相关的资料，如索引失效、索引碎片等问题的解决方案。此外，在数据库中定期维护索引并进行优化也是预防索引出错的措施之一。

数据库调优的方法有哪些

关于数据库优化，可以从以下几个方面入手： 对查询进行优化，要尽量避免全表扫描，首先应考虑在where及orderby涉及的列上建立索引。 应尽量避免在where子句中对字段进行null值判断。 应尽量避免在where子句中使用!=或<>操作符。 查询的时候select后面不要用*，手动把字段名字加上。

网络优化怎么开

网络优化需要开通网站、服务器和数据库等多个方面的技术。网络优化工作需要从多个角度入手，包括网站前端设计、后端开发、服务器配置以及数据库优化等等方面，因此需要开通多个技术方面的内容。具体来说，网络优化需要从多个方面入手，如改进网站的UI界面，增加网站的内容更新频率，提高页面访问速度，减少网站的加载时间等等。此外，还需要优化数据库的设计，包括增加索引、优化表结构，以及定期清理无用数据等等。这些工作需要精通多个技术领域，同时也需要不断学习和更新知识。

数据库索引是什么，有什么用，怎么用

在满足语句需求的情况下，尽量少的访问资源是数据库设计的重要原则，这和执行的SQL有直接的关系，索引问题又是SQL问题中出现频率最高的，常见的索引问题包括：无索引（失效）、隐式转换。1.SQL执行流程看一个问题，在下面这个表T中，如果我要执行需要执行几次树的搜索操作，会扫描多少行？

这分别是ID字段索引树、k字段索引树。

这条SQL语句的执行流程：

1.在k索引树上找到k=3，获得ID=3002.回表到ID索引树查找ID=300的记录，对应R33.在k索引树找到下一个值k=5，ID=5004.再回到ID索引树找到对应ID=500的R4

5.在k索引树去下一个值k=6，不符合条件，循环结束

这个过程读取了k索引树的三条记录，回表了两次。因为查询结果所需要的数据只在主键索引上有，所以必须得回表。所以，我们该如何通过优化索引，来避免回表呢？2.常见索引优化2.1覆盖索引覆盖索引，换言之就是索引要覆盖我们的查询请求，无需回表。

如果执行的语句是，这样的话因为ID的值在k索引树上，就不需要回表了。

覆盖索引可以减少树的搜索次数，显著提升查询性能，是常用的性能优化手段。

但是，维护索引是有代价的，所以在建立冗余索引来支持覆盖索引时要权衡利弊。

2.2最左前缀原则

B+树的数据项是复合的数据结构，比如的时候，B+树是按照从左到右的顺序来建立搜索树的，当这样的数据来检索的时候，B+树会优先比较name来确定下一步的检索方向，如果name相同再依次比较sex和age，最后得到检索的数据。

可以清楚的看到，A1使用tl索引，A2进行了全表扫描，虽然A2的两个条件都在tl索引中出现，但是没有使用到name列，不符合最左前缀原则，无法使用索引。所以在建立联合索引的时候，如何安排索引内的字段排序是关键。评估标准是索引的复用能力，因为支持最左前缀，所以当建立（a，b）这个联合索引之后，就不需要给a单独建立索引。原则上，如果通过调整顺序，可以少维护一个索引，那么这个顺序往往就是需要优先考虑采用的。上面这个例子中，如果查询条件里只有b，就是没法利用（a，b）这个联合索引的，这时候就不得不维护另一个索引，也就是说要同时维护（a，b）、（b）两个索引。这样的话，就需要考虑空间占用了，比如，name和age的联合索引，name字段比age字段占用空间大，所以创建（name，age）联合索引和（age）索引占用空间是要小于（age，name）、(name）索引的。

2.3索引下推

以人员表的联合索引（name,age）为例。如果现在有一个需求：检索出表中“名字第一个字是张，而且年龄是26岁的所有男性”。那么，SQL语句是这么写的

通过最左前缀索引规则，会找到ID1，然后需要判断其他条件是否满足在MySQL5.6之前，只能从ID1开始一个个回表。到主键索引上找出数据行，再对比字段值。而MySQL5.6引入的索引下推优化(indexconditionpushdown)，可以在索引遍历过程中，对索引中包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表次数。这样，减少了回表次数和之后再次过滤的工作量，明显提高检索速度。

2.4隐式类型转化

隐式类型转化主要原因是，表结构中指定的数据类型与传入的数据类型不同，导致索引无法使用。所以有两种方案：

修改表结构，修改字段数据类型。

修改应用，将应用中传入的字符类型改为与表结构相同类型。

3.为什么会选错索引3.1优化器选择索引是优化器的工作，其目的是找到一个最优的执行方案，用最小的代价去执行语句。在数据库中，扫描行数是影响执行代价的因素之一。扫描的行数越少，意味着访问磁盘数据的次数越少，消耗的CPU资源越少。当然，扫描行数并不是唯一的判断标准，优化器还会结合是否使用临时表、是否排序等因素进行综合判断。

3.2扫描行数

MySQL在真正开始执行语句之前，并不能精确的知道满足这个条件的记录有多少条，只能通过索引的区分度来判断。显然，一个索引上不同的值越多，索引的区分度就越好，而一个索引上不同值的个数我们称为“基数”，也就是说，这个基数越大，索引的区分度越好。

MySQL使用采样统计方法来估算基数：采样统计的时候，InnoDB默认会选择N个数据页，统计这些页面上的不同值，得到一个平均值，然后乘以这个索引的页面数，就得到了这个索引的基数。而数据表是会持续更新的，索引统计信息也不会固定不变。所以，当变更的数据行数超过1/M的时候，会自动触发重新做一次索引统计。

在MySQL中，有两种存储索引统计的方式，可以通过设置参数innodb_stats_persistent的值来选择：

on表示统计信息会持久化存储。默认N=20，M=10。

off表示统计信息只存储在内存中。默认N=8，M=16。

由于是采样统计，所以不管N是20还是8，这个基数都很容易不准确。所以，冤有头债有主，MySQL选错索引，还得归咎到没能准确地判断出扫描行数。

可以用来重新统计索引信息，进行修正。

3.3索引选择异常和处理1.采用forceindex强行选择一个索引。2.可以考虑修改语句，引导MySQL使用我们期望的索引。3.有些场景下，可以新建一个更合适的索引，来提供给优化器做选择，或删掉误用的索引。

关于数据库索引优化的几个方面的内容到此结束，希望对大家有所帮助。