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MySQL数据库开发必备常识

来源: www.dedecms8.com 编辑:织梦吧 时间:2011-03-04点击:

  MySQL可以说是程序员应用最多的数据库,下面笔者为大家分享MySQL数据库开发当中的一些常识,存储引擎的选择,索引的设计及使用和大批量插入时SQL语句的优化。希望能对大家有帮助。

  存储引擎的选择

  声明:本文所针对的数据库版本都是MYSQL 5这里我主要针对两种存储引擎进行简单比较分别是MyISAM和InnoDB,首先比较下区别:

  1. MyISAM不支持事务,不支持外键,优点是访问速度高,批量插入速度快。假设大量的操作是select、insert,建议采用该存储引擎。但是在我的实际应用中,出现过批量插入过于频繁的时候,当数据量到达一定级别,出现表损坏的情况。

  2. InnoDB支持事务处理,但是相对于前者,处理效率低一些,并且其索引及数据也更占用磁盘空间。在存储一些关键数据,并需要对其进行事务操作的时候,我们可以选择innodb,当然,我认为他不应该是访问量太大的。

  索引的设计及使用

  没有索引的表是恐怖的,除非里头没多少数据,但是怎么设计索引是合理的?恐怕不是所有人都明白,这里简要分析下索引的设计及使用。

  1. 索引通常是设置where字句中的列,如果你设置select后的列,这是没有任何意义的。当然你需要对某列进行排序,order by后的列也是可以建成索引的。

  2. 使用唯一索引,主键就是最好的例子,假设你建的索引列,大量都是重复的,例如:性别,那么这样的索引并不会加快搜索速度。至于为什么,请大家自行了解索引的工作原理。

  3. 只要有可能,就要尽量限定索引的长度,例如索引列为 char(100),在其前10个字符大部分都是唯一的,请设置索引的长度为10,使用短索引可以加快查询速度,并节省硬盘空间。

  4. 索引的左前缀特性,联合索引实质上也是建立了多个的索引,那么是建立联合索引好还是分别建多个索引好呢?显然前者更好,利用左前缀特性,只要联合索引的最左的列被用到,那么索引都会被使用。

  5. 当然,最后要说的是,不要过度使用索引,索引越多,插入的速度越慢,尤其到数据量庞大时,同时,大量的索引将耗费很多硬盘空间,造成不必要的浪费。

  下面举几个列子来说明索引的使用:

  1.联合索引的左前缀

  先看索引结构:

     以下是代码片段:

  1. mysql> show index from user;  
  2.  +-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+  
  3.  | Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment |  
  4.  +-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+  
  5.  | user  |    0 | PRIMARY  |1 | user_id     | A   |     2 |     NULL | NULL   || BTREE|   |  
  6.  | user  |    1 | user     |1 | username    | A   |  NULL |     NULL | NULL   || BTREE|   |  
  7.  | user  |    1 | user     |2 | order | A   |  NULL |     NULL | NULL   || BTREE|   |  
  8.  | user  |    1 | user     |3 | email | A   |  NULL |     NULL | NULL   | YES  | BTREE|   |  
  9.  +-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+  
  10.  4 rows in set (0.00 sec) 

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