前面我们以及学习了如何利用sql语句进行循环添加数据,在添加了大量的数据之后咱们就可以用到索引了!!快乐 测试表代码 再编写存储过程, 运行以及花费时间: 结果耗时 结果耗时 如果这个时候再查询没有建立索引的列 结果: 所以建立了索引再进行查询真的十分快捷 从虫虫的小测试就可以看出足足快了上百倍不止,需要注意的是针对不同的查询列我们需要建立 如果每列有单独的索引,则所有三个查询都使用索引。在MySQL中,如果您有复合索引(geolat,geolng),则只有查询I和查询II( 要是能为您提供帮助,请给予支持(关注、
## 前言+1 知识+2创建数据循环
create table test(location_id int ,location_name varchar(20)); 其中涉及到循环的使用。我们欲通过这个存储过程,来达到往表中插入数据的效果,这里插入一百万条Sqldrop procedure if exists insert_while; delimiter // create procedure insert_while() begin declare i int default 1; while i<1000000 do insert into test values(i,concat('bookworm',i)); set i=i+1; end while; commit; end // delimiter ; mysql> call test_loop(); call insert_while() OK 时间: 542.984s 5种索引以及创建方法
添加主键索引: alter table table_name add primary key ( column )添加唯一索引: alter table table_name add unique ( column )普通索引: alter table table_nameadd index index_name( column )全文索引: alter table table_name add fulltext( column )添加多列索引: alter table table_name add index index_name( column1, column2, column3 )删除数据库索引:drop index indexname on TableName实验
先查询一次吧
SELECT * from test where location_name="bookworm1" SELECT * from test where location_name="bookworm1" OK 时间: 0.371s 添加普通索引alter table test ADD index name_index(`location_name`) 再来查询一次吧
SELECT * from test where location_name="bookworm1" SELECT * from test where location_name="bookworm1" OK 时间: 0.001s SELECT * from test where location_id=1 SELECT * from test where location_id=1 OK 时间: 0.356s 不同的索引各索引的最佳环境分析
普通索引:唯一任务是加快对数据的访问速度。因此,应该只为那些最经常出现在查询条件,只要有可能,就应该选择一个数据最整齐、最紧凑的数据列(如一个整数类型的数据列)来创建索引。唯一索引:如果能确定某个数据列将只包含彼此各不相同的值,就可以用唯一索引了,有两点好处,一是简化了MySQL对这个索引的管理工作;二是MySQL会在有新记录插入数据表时,自动检查新记录的这个字段的值是否已经在某个记录的这个字段里出现过了,如果是,MySQL将拒绝插入那条新记录。也就是说,唯一索引可以保证数据记录的唯一性。主键索引:必须为主键字段创建一个索引,这个索引就是所谓的”主索引”复合索引:想象一下,您有以下三个查询: 查询I: SELECT * FROM homes WHERE `geolat`=42.9 AND `geolng`=36.4 查询II: SELECT * FROM homes WHERE `geolat`=42.9 问题III: SELECT * FROM homes WHERE `geolng`=36.4 使用composit索引的第一部分)使用索引。在这种情况下,查询III需要全表搜索。全文索引:文本字段上的普通索引只能加快对出现在字段内容最前面的字符串(也就是字段内容开头的字符)进行检索操作。如果字段里存放的是由几个、甚至是多个单词构成的较大段文字,普通索引就没什么作用了。这种检索往往以LIKE %word%的形式出现,这对MySQL来说很复杂,如果需要处理的数据量很大,响应时间就会很长。、),虫虫蟹蟹大家了!
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