Python- 索引，,1.索引 聚集

Python- 索引，,1.索引 聚集

1.索引
    聚集索引
        叶子节点整个行中的额数据
    辅助索引
        叶子节点存储的是索引字段 和主键值
        覆盖索引
        回表
    联合索引
    
    正确使用索引
        1.区分度高字段
        2.索引的字段数据量应该尽可能小
        3.优先使用聚集索引
        4.联合索引 创建时 把区分度高放左边
                    查询时 尽可能使用最左边的索引

    索引越多越好?
        索引能够提升效率
        同时降低了写入速度
        增加额外的磁盘占用

2.元类
    用于创建类的类 叫元类   默认元类都是type
    主要控制类的创建__init__   类的实例化__call__

3.单例
    一个类只有一个实例
    什么时候用,大家公用一个打印机,没有必要每个人创建新的打印机对象 共用一个对象即可



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索引
01 为什么要用索引
    因为项目运行中,查询操作非常频繁,为了提高用户体验,要提高查询的速度,
    如何提高就靠索引(大多数性能问题都是慢查询  提到加速查，就必须用到索引)
    作用：
        - 约束
        - 加速查找

02 什么是索引
    搜索引导, 所以是一种单独的,物理的 有序的 存储结构,用于加速查询
        例如: 字典  书的目录  车票上的车厢号

    索引的本质原理就是通过不断地缩小查询范围，来降低io次数从而提升查询性能
    强调：一旦为表创建了索引，以后的查询都会先查索引，再根据索引定位的结果去找数据


03 索引的影响
    1.加速查询
    2.降低写入(增加 删除 修改)速度
    3.会额外占用磁盘空间


4.索引的分类
    1.聚集索引 就是主键索引 (primary key )
        - 主键索引：加速查找 + 不能为空 + 不能重复
        行中的完整记录存在聚集索引的叶子节点上

    2.辅助索引  (unique,index)
        - 普通索引：加速查找
        - 唯一索引：加速查找 + 不能重复

        叶子节点 存储索引字段的值 还有 主键的值
        使用辅助索引时 会产生两种现象
        1.回表    要查的数据就不在辅助索引中 需要到聚集索引中查找
        2.覆盖索引  要查的数据就在辅助索引中

        - create index 索引名称 on 表名(列名,)
        - drop index 索引名称 on 表名

        - create unique index 索引名称 on 表名(列名)
        - drop unique index 索引名称 on 表名

    3 联合索引（多列）：
            - 联合主键索引
            - 联合唯一索引
            - 联合普通索引
        为是什么使用它
        降低资源的占用 , 降低增删改的时间   会比单个字段的索引快

        建立联合索引时 应该把区分度高放最左边  区分度低的依次往右放
        按照区分度的高低 从左往右  依次排列

        查询中 应该优先使用左边的索引
        使用and时 无所谓书写顺序 会自动找区分度最高的
        注意联合索引在查询时  如果压根没用到最左侧索引 不能加速查询

        组合索引(最左前缀匹配)：
        - create unique index 索引名称 on 表名(列名,列名)
        - drop unique index 索引名称 on 表名

        - create index ix_name_email on userinfo3(name,email,)
        - 最左前缀匹配
                select  * from userinfo3 where name=‘alex‘;
                select  * from userinfo3 where name=‘alex‘ and email=‘asdf‘;

                select  * from userinfo3 where email=‘alex@qq.com‘;

        组合索引效率 > 索引合并
            组合索引
                - (name,email,)
                    select  * from userinfo3 where name=‘alex‘ and email=‘asdf‘;
                    select  * from userinfo3 where name=‘alex‘;
            索引合并：
                - name
                - email
                    select  * from userinfo3 where name=‘alex‘ and email=‘asdf‘;
                    select  * from userinfo3 where name=‘alex‘;
                    select  * from userinfo3 where email=‘alex‘;
        名词：
            覆盖索引：
                - 在索引文件中直接获取数据

            索引合并：
                - 把多个单列索引合并使用


索引的正确使用姿势
    命中索引 ,条件中有索引字段匹配上
    1.无论索引如何设计 无法降低范围查询的查询速度
    select count(*) from usr where id > 1;
    即使命中索引也无法提高效率

    2.索引不应该加在值重复度很高的字段上 应该加在重复度低的字段
    3. 使用and时 当 条件中出现多个索引命中时  会自定找一个区分度最高的索引来使用


    4.使用or的时候  如果两边都有索引 会使用索引,但是注意 or两边都要执行  顺序依然从左往右
    只有一边有索引会不会使用索引?  不会使用 无法加速查询

    5.优化查询 不仅仅要加索引,sql语句也需要优化 使其能命中索引
            你的条件中应该使用区别度高的索引


    正常开发时
    优先使用聚集索引
    再次 使用联合索引  如果你的条件不包含最左侧索引  不能加速查询 这时候就应该使用单个字段索引

    创建索引:
        create index 索引名称 on usr(索引字段);

Python- 索引