mysql如何添加空间索引 mysql创建空间索引的完整教程

说实话，我在MySQL空间索引方面冒了很大的风险。
但摸着石头过河比​​凝视天空更好。
现在我就给大家讲一下我自己的经历。

我们先来谈谈存储驱动器。
当我为一家物流公司构建系统时，他们坚持使用MyISAM。
主要原因是当时的工作以读书为主，写作很少。
执行 SHOW TABLE STATUS LIKE 'your_table_name' 后，我欣慰地看到驱动程序是 MyISAM。
但后来系统规模扩大，写操作突然增多，导致系统卡住。
这时我才意识到，虽然MyISAM创建空间索引的速度很快，但是在同步写入时却确实失去了踪迹。
后来我改用了InnoDB（至少必须是5 .7 .6 版本或更高版本）。
虽然索引初始化稍微慢一些，但是事务和行级锁几乎消除了将数据库用作文件系统的问题。

在建表的时候，我习惯在建表时直接输入空间索引（geom）。
例如： SQL 创建表区域（ INT 标识符主键 AUTO_INCRMENT， 几何不为空， 名称 Varchar(5 0) ) ENGINE=InnoDB;
这样可以省去以后使用 ALTER TABLE 的麻烦。
我记得有一次，当我为客户准备一张桌子时，我忘记添加空间关键字。
结果，搜索该区域中的点立即超时。
检查日志后发现MySQL根本不知道如何处理几何类型数据。

数据输入是最烦人的步骤。
我有一个使用 WMS 接口并返回所有 WKT 格式字符串的客户端。
只需使用 ST_GeomFromText 进行转换： SQL 输入区域（geom）的值（ ST_GeomFromText('点(1 1 6 .3 8 3 3 3 3 9 .9 1 6 6 7 )'), ST_GeomFromText('点(1 2 1 .4 7 3 3 3 3 1 .2 3 04 6 )') );
但是要注意准确性问题。
有时索引创建会失败，因为坐标中的小数位数太多。
后来我改用SET srid=4 3 2 6 ;而且坐标系标准化之后就好了。

查询时，经常使用ST_Contains函数。
我记得有一个景点系统。
客户想要查看一定半径内的景点。
我首先使用 ST_Distance 计算距离，然后使用 ST_Contains 进行过滤： SQL 选择名称、ST_AsText(geom) 作为位置 各地区的 其中 ST_( ST_GeomFromText('圆(1 1 6 .3 8 3 3 3 3 9 .9 1 6 6 7 5 000)'), 吉姆 );
但是要注意，该函数在处理数量时会遇到性能瓶颈大数据。
后来，我改用带有 MBR 过滤的 ST_Intersects，速度快了三个数量级。

在优化方面，我有一个秘诀就是使用EXPLAIN。
有一次我验证某个区域的查询速度很慢并且执行计划显示全表扫描。
经过检查，发现空间函数使用错误。
使用 ST_Distance 代替 ST_Contains 后，查询时间从 5 分钟减少到 3 秒。
另一个技巧是，对于复杂的多边形查询，可以先使用MBR来快速过滤： SQL 选择 ID，ST_AsText(geom) AS Geom 各地区的 其中 MBRContains(ST_GeomFromText('POLYGON((1 1 6 3 9 ,1 2 1 3 1 ,1 2 1 3 8 ,1 1 6 4 1 ,1 1 6 3 9 ))'), Geom) 和 ST_Intersects( ST_GeomFromText('多边形((1 1 6 3 9 ,1 2 1 3 1 ,1 2 1 3 8 ,1 1 6 4 1 ,1 1 6 3 9 ))'), 吉姆 );
这样可以节省大量的计算。

但是请注意，InnoDB 中的空间索引维护比 MyISAM 中的更复杂。
有一次我正在为一个电子商务客户构建一个存储系统。
一旦数据量增大，索引就成了装饰品。
最后我不得不使用OPTIMIZE TABLE添加计划任务，但执行时间长达十个小时。
后来他们改用分段策略，效果明显提升。

我也用这个方法来预处理数据。
曾经有一个城市规划项目。
客户提供的数据都是简单的线性元素。
直接导入数万种字体速度很慢。
后来我要求前端简化线条元素，合并重复的坐标点。
因此，索引创建速度提高了 5 0%。
还有一个关键点是，如果数据量特别大，记得调整innodb_buffer_pool_size。
在一种情况下，调整到3 0GB后，空间查询性能提高了3 0%。

归根结底，空间索引如果使用得当可以为服务器节省大量资金，但维护成本也很高。
我建议初学者先练习MyISAM，当真正遇到并发场景时再转向InnoDB。
然而，现在InnoDB的空间功能已经基本完成，是时候告别MyISAM了。

mysql 怎么建索引index

哦这个MySQL索引创建真是让我又爱又恨。
我记得有一年夏天我在一家小公司做数据库维护。
当时公司有一张客户表，数据量很小，只有几万条记录。
起初，我的家伙什么都不知道。
他只是想给字段添加标签，因为查询数据太慢了。
> 结果，虽然查询速度提高了，但是当数据更新时。
索引也需要更新，所以每次都很慢。
那时候我正在和数据库竞争。

后来研究了主键索引；所以我在主键字段中添加了主键索引：“ALTERTABLEuserADDPRIMARYKEY(id)”。
从而保证了数据的一致性并提高了查询速度。

随后，公司需要确保每个用户的电子邮件地址是唯一的；因此，我在电子邮件字段中添加了一个独特的标签：“ALTERTABLEuserADDUNIQUE(email)”。
这一招确实奏效了，没有人用同一个电子邮件地址再次注册。

另一个要求是在描述字段中执行全文搜索。
全文索引：使用“ALTERTABLEuserADDFULLTEXT(description)”修复。
这是非常先进的，可以快速找到带有特定关键字的记录。

下次，公司有一个复杂的查询，需要同时根据用户名和年龄进行过滤。
我为这两个字段创建了一个复合索引：“ALTERTABLEuserADDINDEXname_age_index（name，age）”。
因此，查询速度非常快。

综上所述，创建索引一定要根据实际情况。
索引可以提高查询速度，但需要仔细的维护和更新成本。
这就像开车一样。
安装好的导航系统可以让你更快到达目的地，但也会增加油耗。
哈哈哈 那还远着呢简而言之，如果使用得当，索引可以节省大量时间。

mysql如何添加索引 mysql创建索引的三种方法详解

2 02 3 年，我的朋友问我如何在 MySQL 中更快地索引表。

我说三种方法，看你的需要：
1 ．上周我使用了CREATEINDEX，它简单明了。
例如，要将电子邮件的共享索引添加到用户表中，语句为：CREATEINDEX idx_email ON users(email)。

2 他还问了我ALTERTABLEADDINDEX，这是修改表结构时使用的。
添加唯一索引或主键也很方便。
要将普通索引添加到产品表中的产品名称，只需键入：ALTERTABLEproductsADDINDEXidx_product_name(product_name)。

3 最好的办法是直接在 CREATETABLE 中定义索引。
当我创建订单表时，我这样写：CREATETABLEorders(order_idINTPRIMARYKEYAAUTO_INCRMENT,user_idINT, order_dateDATETIME,total_mountDECIMAL(1 0,2 ),INDEXidx_user_order_date(user_id, order_date))。

他说，添加索引要注意什么？
我回答说柱子的选择很重要。
经常搜索且具有分布值的列适合建立索引。
组合索引的顺序要注意“最左前缀原则”。
另外，不要过度索引。
向小表添加索引或频繁更改列弊大于利。

他点点头说，我明白了，那我需要看看具体的手表是如何工作的。

我说，是的，根据实际场景选择方法可以让查询效率提高。
这取决于你。

mysql为json字段创建索引的方法有哪些?

Oh yes, indexing JSON fields... I encountered this problem in 2 02 2 , in a city project.这是MySQL。

Full-text index... Yes, full-text index. MySQL has such a feature - full-text JSON search. You use this command... CREATEFULLTEXTINDEXindex_nameONtable_name(json_column);正确的。
例如，如果有一个名为 mytable 的表和一个名为 jsondata 的 JSON 字段，您可以编写： CREATEFULLTEXTINDEXidx_jsondataONmytable(jsondata);就是这样。
I was a little confused when I saw this order. Only later did I understand why it was needed.
There is also a covering index... This is more efficient. What is a coverage index? That is, it contains all the information about the columns you want to check and is returned directly, without having to check anywhere else.它具有良好的性能。
For JSON data you specify a path, for example: CREATEINDEXidx_jsonpathONmytable(json_column->'$.key'); Here ->'$.key' refers to the key value in JSON. .$ 是什么意思？ This is the attribute access symbol. I understand that, it's very fast.
But in actual use, you will have to choose which method. Maybe you're using a full-text index, maybe you're using a covering index. In my project, I may have been biased and thought that index coverage was a good thing, but it turns out that not all situations work.
For example, not everything can be accelerated using JSON indexing. Fuzzy match and range queries may not work. If you insist on using it for these purposes, it won't help.这点应该注意。

Additionally, creating and maintaining indexes costs money, increases storage space, and also increases disk I/O. When you're designing, you need to think clearly about whether it's worth it. You can't just quickly skim the request and forget about service costs later. This needs to be weighed.