1. 思考
在圖書館中是如何找到一本書的？在字典中查找一個單詞?
一般的應用系統對比資料庫的讀寫比例在10:1左右(即有10次查詢操作時有1次寫的操作)，
而且插入操作和更新操作很少出現性能問題，
遇到最多、最容易出問題還是一些複雜的查詢操作，是以查詢語句的優化顯然是重中之重
2. 解決辦法
當資料庫中資料量很大時，查找資料會變得很慢
優化方案：建立索引
3. 索引是什麼
索引是一種特殊的檔案(InnoDB資料表上的索引是表空間的一個組成部分)，它們包含着對資料表裡所有記錄的引用指針。
更通俗的說，資料庫索引好比是一本書前面的目錄，能加快資料庫的查詢速度
4. 索引目的
索引的目的在于提高資料查詢效率
5. 索引原理(了解)
除了詞典，生活中随處可見索引的例子，如火車站的車次表、圖書的目錄等。它們的原理都是一樣的，通過不斷的縮小想要獲得資料的範圍來篩選出最終想要的結果，同時把随機的事件變成順序的事件，也就是我們總是通過同一種查找方式來鎖定資料。
資料庫也是一樣，但顯然要複雜許多，因為不僅面臨着等值查詢，還有範圍查詢(>、<、between、in)、模糊查詢(like)、并集查詢(or)等等。資料庫應該選擇怎麼樣的方式來應對所有的問題呢？我們回想字典的例子，能不能把資料分成段，然後分段查詢呢？最簡單的如果1000條資料，1到100分成第一段，101到200分成第二段，201到300分成第三段……這樣查第250條資料，隻要找第三段就可以了，一下子去除了90%的無效資料。
6. 索引的使用
- 檢視索引
show index from 表名; - 建立索引
- 如果指定字段是字元串，需要指定長度，建議長度與定義字段時的長度一緻
- 字段類型如果不是字元串，可以不填寫長度部分
create index 索引名稱 on 表名(字段名稱(長度)) - 删除索引：
drop index 索引名稱 on 表名; 7. 索引demo
create table test_index(title varchar(10)); from pymysql import connect
def main():
# 建立Connection連接配接
conn = connect(host='localhost',port=3306,database='jing_dong',user='root',password='mysql',charset='utf8')
# 獲得Cursor對象
cursor = conn.cursor()
# 插入10萬次資料
for i in range(100000):
cursor.execute("insert into test_index values('ha-%d')" % i)
# 送出資料
conn.commit()
if __name__ == "__main__":
main() - 開啟運作時間監測：
set profiling=1; - 查找第1萬條資料ha-99999
select * from test_index where title='ha-99999'; - 檢視執行的時間：
show profiles; - 為表title_index的title列建立索引：
create index title_index on test_index(title(10)); - 執行查詢語句：
select * from test_index where title='ha-99999'; - 再次檢視執行的時間
show profiles; 8. 注意：
- 索引最主要解決的問題:當資料量較大時,且這些資料不需要經常修改,使用索引來加快查詢速度
- 對于比較小的表，查詢開銷不會很大，也沒有必要建立另外的索引
- 建立太多的索引将會影響更新和插入的速度，因為它需要同樣更新每個索引檔案
- 對于一個經常需要更新和插入的表格，就沒有必要為一個很少使用的where字句單獨建立索引了
- 建立索引會占用磁盤空間