Pangkalan data MySQL dan bahasa Go: Bagaimana untuk melaksanakan pengindeksan yang cekap?

Memandangkan jumlah data terus berkembang, isu prestasi pangkalan data semakin menjadi masalah mendesak untuk perniagaan kecil dan besar. Untuk mengurus dan membuat pertanyaan data dengan lebih cekap, teknologi indeks digunakan secara meluas dalam pangkalan data. Bagaimana untuk mencipta indeks yang cekap dalam pangkalan data MySQL dan bahasa Go? Yang berikut akan memperkenalkannya kepada anda secara terperinci.

1. Penubuhan indeks dalam pangkalan data MySQL

MySQL ialah salah satu pangkalan data perhubungan yang paling popular pada masa ini Pengindeksan ialah teknologi utama dalam pangkalan data MySQL untuk mencari dan membuat pertanyaan data. Dalam MySQL, terdapat tiga jenis indeks biasa: indeks B-Tree, indeks Hash dan indeks teks penuh Antaranya, indeks B-Tree dan indeks Hash mempunyai prestasi yang lebih tinggi dan digunakan secara meluas.

1. Indeks B-Tree

Indeks B-Tree ialah jenis indeks yang paling biasa digunakan dan boleh digunakan pada kebanyakan jenis data dalam MySQL, seperti integer dan rentetan , tarikh, dsb. Indeks B-Tree mengindeks data melalui struktur B-Tree Data disimpan pada nod daun mengikut peraturan pengisihan, supaya data yang perlu disoal boleh didapati melalui carian binari yang pantas.

Apabila membuat indeks B-Tree pada jadual, anda perlu memberi perhatian kepada perkara berikut:

(1) Jangan buat indeks pada lajur yang terlalu besar Anda boleh memilih untuk membuat indeks pada lajur dengan panjang aksara yang lebih kecil Ini boleh menghalang fail indeks daripada menjadi terlalu besar dan mengurangkan prestasi pertanyaan.

(2) Apabila menggunakan indeks bersama, anda perlu memberi perhatian kepada peraturan pengisihan.

(3) Untuk lajur yang sering ditanya, anda boleh mempertimbangkan untuk mewujudkan indeks penutup, supaya anda boleh mengelak daripada membaca halaman data daripada cakera.

2. Indeks cincang

Indeks cincang ialah jenis indeks yang sesuai untuk pertanyaan setara Ia melakukan pengiraan cincang pada kata kunci pertanyaan untuk mendapatkan nilai indeks yang sepadan data yang sepadan. Kelajuan pertanyaan indeks cincang adalah sangat pantas, tetapi apabila jumlah data meningkat, konflik cincang akan menjadi lebih serius, menjejaskan kecekapan pertanyaan.

Apabila menubuhkan indeks Hash pada jadual, anda perlu memberi perhatian kepada perkara berikut:

(1) Indeks Hash tidak menyokong pertanyaan julat dan hanya boleh melakukan pertanyaan yang setara.

(2) Indeks cincang biasanya digunakan untuk akses data berkelajuan tinggi, seperti jadual cache, dsb.

(3) Ruang simpanan indeks Hash adalah lebih kecil daripada indeks B-Tree, yang sesuai untuk senario yang kerap membaca dan menulis.

2. Penciptaan indeks dalam bahasa Go

Bahasa Go ialah bahasa pengaturcaraan yang cekap, selamat dan mudah ia adalah salah satu bahasa pilihan untuk membangunkan konkurensi tinggi dan berprestasi tinggi aplikasi. Dalam bahasa Go, anda boleh menggunakan jenis data seperti Map dan Slice untuk pengindeksan data Berikut ialah cara menggunakan Map:

1. Map

Map ialah jenis rujukan. . Sama seperti kamus dalam Python. Pasangan nilai kunci dalam Peta tidak tertib Proses mendapatkan nilai melalui kunci dipanggil "carian". Berikut ialah contoh penggunaan Peta untuk carian indeks:

// 定义一个Map
age := make(map[string]int)

// 将键值对存入Map
age["Tom"] = 18
age["Jack"] = 20
age["Mary"] = 19

// 通过键查阅值
fmt.Println(age["Tom"]) // 输出 18

2. Slice

Slice ialah tatasusunan dinamik, yang serupa dengan tatasusunan, tetapi panjangnya boleh berubah secara dinamik. Dalam bahasa Go, anda boleh menggunakan Slice untuk pengindeksan data. Proses pertanyaan Slice sebenarnya adalah untuk merentasi Slice untuk mencari data sasaran Berikut adalah contoh penggunaan Slice untuk pertanyaan indeks:

// 定义一个Slice
age := []int{18, 20, 19}

// 通过索引查阅值
fmt.Println(age[0]) // 输出 18

3 Cara mencipta indeks yang cekap

Secara praktikal aplikasi, untuk meningkatkan kecekapan pertanyaan, jadual biasanya diindeks. Walau bagaimanapun, lebih banyak indeks yang anda buat, lebih baik terlalu banyak indeks akan mengambil banyak ruang cakera dan mengurangkan prestasi pangkalan data. Oleh itu, cara melaksanakan pengindeksan yang cekap adalah sangat penting.

Dalam pangkalan data MySQL, penubuhan indeks yang cekap boleh dilakukan melalui kaedah berikut:

(1) Untuk lajur pertanyaan yang kerap digunakan, adalah disyorkan untuk mewujudkan indeks.

(2) Gabungkan indeks dengan cara tetap pada medan akses.

(3) Adalah disyorkan untuk mencipta indeks untuk medan dengan kardinaliti yang agak tinggi dan gabungan medan keadaan pertanyaan pada masa yang sama.

(4) Indeks bersama perlu menyeragamkan peraturan pengisihan.

Dalam bahasa Go, pengindeksan yang cekap boleh dicapai melalui kaedah berikut:

(1) Untuk data yang memerlukan pertanyaan yang kerap, adalah disyorkan untuk menggunakan Map untuk pengindeksan.

(2) Untuk data yang perlu ditambah, dipadam, diubah suai dan disemak, adalah disyorkan untuk menggunakan Slice untuk pengindeksan.

(3) Apabila menggunakan jenis data, anda harus memberi perhatian kepada memilih jenis data yang sesuai untuk senario.

Ringkasnya, pengindeksan ialah teknologi penting untuk pertanyaan pangkalan data yang cekap dan pengurusan data Sama ada dalam pangkalan data MySQL atau bahasa Go, anda perlu memberi perhatian kepada kecekapan dan rasional penubuhan indeks untuk membuat pangkalan data. lebih cekap.

Atas ialah kandungan terperinci Pangkalan data MySQL dan bahasa Go: Bagaimana untuk melaksanakan pengindeksan yang cekap?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!