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mysql数据库索引的建立以及性能测试【MySQL】

时间:2022-03-16 09:27:48

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mysql数据库索引的建立以及性能测试【MySQL】

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##———mysql学习(四)索引的建立——–###

#今天突然开窍了,所以补充点索引方面的知识。

#创建索引,这里仍然以数据较少的mytab表为例:

#原数据为:

mysql> set names gbk;

Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

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mysql> select * from mytab;

+—-+——–+—–+——–+

| id | name | age | salary |

+—-+——–+—–+——–+

| 1 | ?阿琼| 23 | 1000 |

| 2 | 秋水虾| 24 | 500 |

| 3 | 害人精| 22 | 100 |

+—-+——–+—–+——–+

3 rows in set (0.00 sec)

#alter table table_name add index index_name (column)==

#create index index_name on table_name(column);

#alter创建索引示例

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mysql> alter table mytab add index mytab_name (name);

Query OK, 3 rows affected (0.15 sec)

Records: 3 Duplicates: 0 Warnings: 0

#create创建索引示例:

mysql> create index mytab_id on mytab (id);

Query OK, 3 rows affected (0.16 sec)

Records: 3 Duplicates: 0 Warnings: 0

#查看索引

mysql> show index from mytab;

+——-+————+———-+————–+————-+———–+——

——-+———-+——–+——+————+———+

| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardi

nality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment |

+——-+————+———-+————–+————-+———–+——

——-+———-+——–+——+————+———+

| mytab |0 | PRIMARY | 1 | id| A |

3 |NULL | NULL || BTREE| |

| mytab |1 | mytab_id | 1 | id| A |

3 |NULL | NULL || BTREE| |

+——-+————+———-+————–+————-+———–+——

——-+———-+——–+——+————+———+

2 rows in set (0.00 sec)

#创建unique索引

mysql> alter table mytab add unique (name);

Query OK, 3 rows affected (0.20 sec)

Records: 3 Duplicates: 0 Warnings: 0

#创建联合索引:

mysql> create index mytab_id_name on mytab (id,name);

Query OK, 3 rows affected (0.20 sec)

Records: 3 Duplicates: 0 Warnings: 0

mysql> show index from mytab;

+——-+————+—————+————–+————-+———–+-

————+———-+——–+——+————+———+

| Table | Non_unique | Key_name| Seq_in_index | Column_name | Collation |

Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment |

+——-+————+—————+————–+————-+———–+-

————+———-+——–+——+————+———+

| mytab |0 | PRIMARY | 1 | id| A |

3 |NULL | NULL || BTREE| |

| mytab |0 | name| 1 | name | A |

3 |NULL | NULL || BTREE| |

| mytab |1 | mytab_name | 1 | name | A |

3 |NULL | NULL || BTREE| |

| mytab |1 | mytab_id_name | 1 | id| A |

3 |NULL | NULL || BTREE| |

| mytab |1 | mytab_id_name | 2 | name | A |

3 |NULL | NULL || BTREE| |

+——-+————+—————+————–+————-+———–+-

————+———-+——–+——+————+———+

5 rows in set (0.00 sec)

#下面我们尝试一下删除索引,删除用drop

#drop index index_name on table_name==

#alter table table_name drop index index_name;

#drop示例:

mysql> drop index mytab_id on mytab;

Query OK, 3 rows affected (0.17 sec)

Records: 3 Duplicates: 0 Warnings: 0

#alter示例:

mysql> alter table mytab drop index mytab_id_name;

Query OK, 3 rows affected (0.17 sec)

Records: 3 Duplicates: 0 Warnings: 0

#现在发现由于数据数量较小,根本无法判断索引存在的价值。

#

#这里我打算向其中添加3000行数据,这里需要用到Java代码:

#

| 3001 | yiha_2997 | 22 | 5997 |

| 3002 | yiha_2998 | 22 | 5998 |

| 3003 | yiha_2999 | 22 | 5999 |

+——+———–+—–+——–+

3003 rows in set (0.01 sec)

#######################java代码段##############################

public static void main(String[] args) {

Connection conn=DBConnection.getConnection();

try {

conn.setAutoCommit(false);

PreparedStatement state=conn.prepareStatement

(“insert into mytab(name,age,salary) values (?,?,?)”);

for(int i=0;i<3000;i++){

state.setString(1,”yiha_”+i );

state.setInt(2, 22);

state.setInt(3, 3000+i);

state.addBatch();

}

state.executeBatch();

mit();

state.close();

} catch (SQLException e) {

e.printStackTrace();

}

}

######################数据库连接connection######################

private static String url=”jdbc:mysql://” +

“localhost:3306/mydb?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8”;

private static String driver=”com.mysql.jdbc.Driver”;

private static String name=”root”;

private static String pwd=”root”;

public static Connection getConnection(){

Connection conn;

try {

Class.forName(driver).newInstance();

conn = DriverManager.getConnection(url, name, pwd);

return conn;

###################################################################

##现在数据库中有3003条数据,我们看一下检索数据时间。

#如检索:

idNAMEagesalary

| 2894 | yiha_2890 | 22 | 5890 |

#id以及name为索引,但是age和salary为非索引

mysql> select * from mytab where id=2894;

+——+———–+—–+——–+

| id | name| age | salary |

+——+———–+—–+——–+

| 2894 | yiha_2890 | 22 | 5890 |

+——+———–+—–+——–+

1 row in set (0.00 sec)

mysql> select * from mytab where salary=5890;

+——+———–+—–+——–+

| id | name| age | salary |

+——+———–+—–+——–+

| 2894 | yiha_2890 | 22 | 5890 |

+——+———–+—–+——–+

1 row in set (0.00 sec)

#可以看出无差别,也许数据仍旧太少,现在将数据提升到30000;

mysql> select * from mytab where id=30000; #id为索引

+——-+————+—–+——–+

| id | name | age | salary |

+——-+————+—–+——–+

| 30000 | yiha_29996 | 23 | 32996 |

+——-+————+—–+——–+

1 row in set (0.00 sec)

mysql> select * from mytab where salary=32996;#salary为非索引

+——-+————+—–+——–+

| id | name | age | salary |

+——-+————+—–+——–+

| 30000 | yiha_29996 | 23 | 32996 |

+——-+————+—–+——–+

1 row in set (0.02 sec)

#由于name也是索引,所以这里试一下用name查找数据:

mysql> select * from mytab where name=’yiha_29996′;#name为索引

+——-+————+—–+——–+

| id | name | age | salary |

+——-+————+—–+——–+

| 30000 | yiha_29996 | 23 | 32996 |

+——-+————+—–+——–+

1 row in set (0.00 sec)

##虽然在数据多次实验中能够看出索引的作用,但是并不是很明显。以上每一组所耗费时间都是

#个人寻找的出现次数最多的时间。

##个人感觉测试索引效果挺无聊的,索引的作用很多文章都只写了可以精确查找,至于索引如何

#运用貌似很少有相关的东西。数据库中的数据还可以随意扩大,个人感觉先这样吧。

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