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太原做网站个人44555pd永久四色端口

太原做网站个人,44555pd永久四色端口,政府网站报价,wordpress代码板插件下载文章目录 前言1. **数据量小的表**2. **频繁更新的列**3. **低选择性的列**4. **频繁插入和删除的表**5. **查询中很少使用的列**6. **大文本或BLOB列**7. **复合索引中未使用的前导列**8. **频繁进行批量插入的表**9. **查询返回大部分数据的表**10. **临时表**11. **列值频繁…

文章目录

  • 前言
      • 1. **数据量小的表**
      • 2. **频繁更新的列**
      • 3. **低选择性的列**
      • 4. **频繁插入和删除的表**
      • 5. **查询中很少使用的列**
      • 6. **大文本或BLOB列**
      • 7. **复合索引中未使用的前导列**
      • 8. **频繁进行批量插入的表**
      • 9. **查询返回大部分数据的表**
      • 10. **临时表**
      • 11. **列值频繁变化**
      • 总结


前言

在MySQL中,索引是优化查询性能的重要手段,但并非所有场景都适合创建索引。索引的创建和维护需要消耗存储空间和计算资源,不当使用索引可能导致性能下降。以下是11种不适合创建索引的情况,包含详尽描述和示例说明。


1. 数据量小的表

描述
对于数据量较小的表(如几百行),全表扫描的效率可能比使用索引更高。索引的创建和维护会增加额外的开销,而小表的查询本身已经非常快,使用索引反而可能降低性能。

示例
假设有一个存储用户性别的表 user_gender,只有几百行数据:

CREATE TABLE user_gender (id INT PRIMARY KEY,gender ENUM('Male', 'Female')
);

如果对该表的 gender 列创建索引:

CREATE INDEX idx_gender ON user_gender(gender);

由于性别只有两种值,查询时使用索引的效果有限,而全表扫描可能更快。


2. 频繁更新的列

描述
如果某列的值频繁更新(如计数器、状态标志等),为其创建索引会导致索引频繁重建,增加维护成本,可能降低整体性能。

示例
假设有一个记录用户登录次数的表 user_login_count

CREATE TABLE user_login_count (user_id INT PRIMARY KEY,login_count INT
);

如果对 login_count 列创建索引:

CREATE INDEX idx_login_count ON user_login_count(login_count);

每次用户登录时,login_count 都会更新,导致索引频繁调整,增加开销。


3. 低选择性的列

描述
选择性低的列(如性别、状态标志等)区分度不高,使用索引的效果有限。索引更适合高选择性的列(如唯一ID、电子邮件等)。

示例
假设有一个存储用户性别的表 user_gender

CREATE TABLE user_gender (id INT PRIMARY KEY,gender ENUM('Male', 'Female')
);

如果对 gender 列创建索引:

CREATE INDEX idx_gender ON user_gender(gender);

由于性别只有两种值,查询时使用索引的效果有限,而全表扫描可能更快。


4. 频繁插入和删除的表

描述
对于频繁插入和删除的表,索引的维护成本较高。每次插入或删除操作都需要更新索引,可能导致性能下降。

示例
假设有一个日志表 log_entries,频繁插入和删除:

CREATE TABLE log_entries (id INT PRIMARY KEY,log_message TEXT,created_at TIMESTAMP
);

如果对 log_message 列创建索引:

CREATE INDEX idx_log_message ON log_entries(log_message);

频繁的插入和删除操作会导致索引频繁调整,增加维护开销。


5. 查询中很少使用的列

描述
如果某列很少用于查询条件,为其创建索引意义不大。索引的主要作用是加速查询,如果某列不常用于查询,创建索引只会增加存储和维护成本。

示例
假设有一个用户表 users,其中 bio 列很少用于查询:

CREATE TABLE users (id INT PRIMARY KEY,username VARCHAR(50),bio TEXT
);

如果对 bio 列创建索引:

CREATE INDEX idx_bio ON users(bio);

由于 bio 列很少用于查询,创建索引的意义不大。


6. 大文本或BLOB列

描述
大文本或BLOB列创建索引会占用大量存储空间,且效率较低。MySQL对这类列的索引支持有限,通常不建议为其创建索引。

示例
假设有一个存储文章内容的表 articles

CREATE TABLE articles (id INT PRIMARY KEY,title VARCHAR(100),content TEXT
);

如果对 content 列创建索引:

CREATE INDEX idx_content ON articles(content);

由于 content 列数据量较大,创建索引会占用大量存储空间,且查询效率较低。


7. 复合索引中未使用的前导列

描述
复合索引的前导列如果未被使用,索引可能无法生效。复合索引的顺序非常重要,只有使用前导列的查询才能利用索引。

示例
假设有一个用户表 users,创建了复合索引:

CREATE INDEX idx_name_age ON users(last_name, first_name);

如果查询只使用 first_name

SELECT * FROM users WHERE first_name = 'John';

由于未使用前导列 last_name,索引 idx_name_age 无法生效。


8. 频繁进行批量插入的表

描述
对于频繁进行批量插入的表,索引的维护成本较高。每次插入操作都需要更新索引,可能导致插入性能下降。

示例
假设有一个日志表 log_entries,频繁进行批量插入:

CREATE TABLE log_entries (id INT PRIMARY KEY,log_message TEXT,created_at TIMESTAMP
);

如果对 log_message 列创建索引:

CREATE INDEX idx_log_message ON log_entries(log_message);

频繁的批量插入操作会导致索引频繁调整,增加维护开销。


9. 查询返回大部分数据的表

描述
当查询返回表中大部分数据时,全表扫描可能比使用索引更高效。索引更适合返回少量数据的查询。

示例
假设有一个用户表 users,包含100万行数据:

CREATE TABLE users (id INT PRIMARY KEY,username VARCHAR(50),email VARCHAR(100)
);

如果查询返回大部分数据:

SELECT * FROM users WHERE email LIKE '%@example.com';

由于返回的数据量较大,全表扫描可能比使用索引更高效。


10. 临时表

描述
临时表通常用于短期操作,创建索引可能增加不必要的开销。临时表的数据量通常较小,全表扫描的效率较高。

示例
假设有一个临时表 temp_users

CREATE TEMPORARY TABLE temp_users (id INT PRIMARY KEY,username VARCHAR(50)
);

如果对 username 列创建索引:

CREATE INDEX idx_username ON temp_users(username);

由于临时表的数据量较小,创建索引的意义不大。


11. 列值频繁变化

描述
如果某列的值频繁变化,为其创建索引会导致索引频繁更新,增加维护成本。

示例
假设有一个记录用户在线状态的表 user_status

CREATE TABLE user_status (user_id INT PRIMARY KEY,status ENUM('Online', 'Offline')
);

如果对 status 列创建索引:

CREATE INDEX idx_status ON user_status(status);

由于用户状态频繁变化,索引需要频繁更新,增加维护成本。


总结

索引是优化查询性能的重要工具,但并非所有场景都适合创建索引。在以下情况下,创建索引可能得不偿失:

  1. 数据量小的表
  2. 频繁更新的列
  3. 低选择性的列
  4. 频繁插入和删除的表
  5. 查询中很少使用的列
  6. 大文本或BLOB列
  7. 复合索引中未使用的前导列
  8. 频繁进行批量插入的表
  9. 查询返回大部分数据的表
  10. 临时表
  11. 列值频繁变化

在实际应用中,创建索引需要综合考虑数据量、查询模式、更新频率等因素,避免不必要的开销。

http://www.yidumall.com/news/8807.html

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