时间:2020-11-03 13:39 作者:admin610456

为什么要进行SQL优化呢？很显然，当我们去写sql语句时：

1会发现性能低 2.执行时间太长， 3.或等待时间太长 4.sql语句欠佳，以及我们索引失效 5.服务器参数设置不合理

SQL语句执行过程分析

1.编写过程：

编写过程就是我们平常写sql语句的过程，也可以理解为编写顺序，以下就是我们编写顺序：

select from join on where 条件 group by 分组 having过滤组 order by排序 limit限制查询个数

我们虽然是这样去写的，但是它mysql/' target='_blank'>mysql的引擎去解析时，并不是依照我们以上编写的这样的顺序；

它并不是先解析select 而是先解析from，也就说，我们的解析过程跟编写过程是不一致的，所以我们看下发的解析顺序

2.解析过程：

from on join where group by having select order by limit

以上就是MySQL的解析过程，我们发现，跟我们编写的过程完全不一致！

索引

什么是索引(index)？简单的来讲就是书的目录；

比如说我现在要通过字典来查“王”这个字，如果你在没有目录的情况下去找“王”这个字，你就需要把这个字典从头到尾的翻一遍，如果有一千页，你就必须一页一页的去翻，直到找到为止；

索引就相当于目录，查这个“王”之前先去翻看目录，发现“W”在300页，因为王首字母是“W”，我们直接去在300页中找，这样找起来就非常快；

索引在数据库中是关键字insex,用官方的定义的意思来说，索引就是帮助MySQL快速高效的获取数据的数据结构；

索引是一个数据结构，它是一个为了高效查询数据的数据结构；

那它到底是什么数据结构呢？

其实它就是一个树，我们用的比较多的就是B树、Hash树，在MySQL里面，用的就是B树索引；

B树索引

首先我画一个图，假装这个是数据表，并且给age列加一个索引：

就把这个索引当成一个目录，也就是age为50的，就指向第一行，age为33的，指向第五行；

下面我会将B树索引画出来，看看到底是怎么索引了：

我们给age加了索引列后，它就会像树一样，把小的放到左边，把大的放到右边，第一列为50，比50小的在左边，23，比23小的继续向左排列，

33比23大，就向左排列20比22小就在22后面继续向左排列，以此类推！

比如我们现在需要查33:

select * From 表名 where age = 33;

不加索引的话，就会从50开始查，50不是 23，不是22不是....，不加索引就一个个去找；

如果加索引的话，找33，发现33比50小，第一次，再去找23，第二次，33比23大，第三次，仅需三次就查到了：

索引的弊端

1.索引本身很占空间，可以存放在内存/硬盘（通常）

2.索引不是所有情况均可适用比如：少量数据、频繁更新的字段（如果数据表中的某一列经常会发生改变，那么这一列就不适合做索引）

3.索引确实可以提高查询效率，但是同时会降低增删改的效率，比如：

我们没有索引，你改44，改成45，很好改，直接改就行了，如果你有索引，我不光要改表里面的44，我需要把B树里面的44也要改：

有些人就觉得不划算了，提升一个降低三个，这样就很不划算了，其实很划算的！

因为我们大部分情况下都是在查询，增删改很少，因为查询影响性能很大的，所以非常有必要使用它

索引的优势

1.提高了查询效率

客户端到服务端，链接服务端是通过IO，通过输入输出流，所以说，提高查询效率就是降低了IO的使用率

2.降低CPU使用率

比如说我sql里面有一个order by desc 根据年龄降序或升序，如果没有索引，你需要把age全部拿出来全部排个序，但是如果有了索引，你就不需要排序了，B树本身就是一个排好序的结构，最左边必然是最小的，最最右边必然是最大的：

只需要根据一定的规则遍历出来就行了。

以上就是相关的B数索引的相关知识点，感谢大家的阅读和对脚本之家的支持。

(责任编辑：admin)