mysql时间索引

mysql时间索引相关知识

• MySQL 索引总结

  1、索引是做什么的? 索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行。不使用索引，MySQL必须从第1条记录开始然后读完整个表直到找出相关的行。 表越大，花费的时间越多。如果表中查询的列有一个索引，MySQL能快速到达一个位置去搜寻到数据文件的中间，没有必要看所有数据。 大多数MySQL索引(PRIMARY KEY、UNIQUE、INDEX和FULLTEXT)在B树中存储。只是空间列类型的索引使用R-树，并且MEMORY表还支持hash索引。 2、索引好复杂，我该怎么理解索引，有没一个更形象点的例子？ 有，想象一下，你面前
• mysql 索引及索引创建原则

  正文回到顶部是什么　　索引用于快速的查询某些特殊列的某些行。如果没有索引， MySQL 必须从第一行开始，然后通过搜索整个表来查询有关的行。表越大，查询的成本越大。如果表有了索引的话，那么 MySQL 可以很快的确定数据的位置，而不用查询整个表格。这比顺序的读取每一行要快的多。索引就像我们查字典时的目录一样，我们通过查询字典的目录，可以定位到某一行数据。　　大多数的 MySQL 的索引（主键索引，唯一索引，普通索引，全文索引）都是 B-trees  结构。例外的情况有：在空间数据类型使用 R-trees 结构。存储引擎为 MEMORY 的数据库，也可以支持哈希索引。InnoDB 存储引擎的全文索引使用反向列表结构。回到顶部使用场景　　MySQL 会使用到索引的场景如下：　　1.根据一个条件快速的匹配到对应的行。　　2.缩小查询影响行数。如果一个查询字段有多个索引，MySQL 通常选择使用影响行数最小的索引（选择性最高的索引）。索引的选择性的计算 select count(distinct
• Mysql 索引

  相当于目录，能够提高查询性能。但因为其会再建一个空间来存放这些索引，所以会消耗部分空间，并且在对数据进行插入、更新等操作时，也会自动对索引目录进行修改，因此某些情况下也会降低性能1.类型（1）普通索引key/index(列名1,列名2, ...)（2）唯一索引unique key(列名1,列名2, ...)要求索引值唯一（3）主键索引primary key(列名1,列名2, ...)和唯一索引一样要求值唯一（4）全文索引fulltext(列名1,列名2, ...)需要引擎为myisam才能使用该索引，该索引的列可以通过使用：match(列名) ... against('查询内容')，来实现模糊查询，举例：mysql> select * from peoples where match(username) against('32');2.设置索
• MySQL索引之主键索引

  在MySQL里，主键索引和辅助索引分别是什么意思，有什么区别？上次的分享我们介绍了聚集索引和非聚集索引的区别，本次我们继续介绍主键索引和辅助索引的区别。1、主键索引主键索引，简称主键，原文是PRIMARY KEY，由一个或多个列组成，用于唯一性标识数据表中的某一条记录。一个表可以没有主键，但最多只能有一个主键，并且主键值不能包含NULL。在MySQL中，InnoDB数据表的主键设计我们通常遵循几个原则：1、采用一个没有业务用途的自增属性列作为主键；2、主键字段值总是不更新，只有新增或者删除两种操作；3、不选择会动态更新的类型，比如当前时间戳等。这么做的好处有几点：1、新增数据时，由于主键值是顺序增长的，innodb page发生分裂的概率降低了；可以参考以往的分享“[MySQL FAQ]系列 — 为什么InnoDB表要建议用自增列做主键”；2、业务数据有变更时，不修改主键值，物理存储位置发生变化的概率降低了，innodb page中产生碎片的概率也降低了。MyISAM表因为是堆组织表，主键类型设计方面就可以

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• 2.3 时间戳索引 上面我讲到的时间戳，在放到数据集中，我们可以将其作为时间戳索引，便于我们在时间基础上对数据的处理和分析，时间戳作为索引序列对应的对应的类型是 DatetimeIndex ，它可以用于 Series 和 DataFrame 的数据集中。下面我们通过构造一组 Series 数据，来进行演示创建时间索引 DatetimeIndex 和时间索引数据的查找特点：# 导入 pandas 数据包import pandas as pddf_data=pd.Series([786,890,977,912,825,586], index=['2017-04-12','2017-05-17','2018-04-12','2020-05-16','2018-05-12','2020-04-12'])print(df_data)# --- 输出结果 ---2017-04-12 7862017-05-17 8902018-04-12 9772020-05-16 9122018-05-12 8252020-04-12 586dtype: int64输出解析：这里看到我们的数据索引是一组年月日的数据格式，但他们的数据类型并不是时间序列，而是字符串。这里我们要用到 DatetimeIndex () 函数将一组数据转换为时间戳索引：# 通过 DatetimeIndex() 函数 转换为时间戳索引index_date=pd.DatetimeIndex(['2017-04-12','2017-05-17','2018-04-12','2020-05-16', '2018-05-12','2020-04-12'])df_data=pd.Series([786,890,977,912,825,586],index=index_date)print(df_data)# --- 输出结果 ---2017-04-12 7862017-05-17 8902018-04-12 9772020-05-16 9122018-05-12 8252020-04-12 586dtype: int64# 结果解析：在输出结果上和之前没有什么区别，但这里我们能方便的对数据的时间索引进行查找操作，可以直接获得某一年的数据：print(df_data['2017'])# --- 输出结果 ---2017-04-12 7862017-05-17 890dtype: int64除了上面通过 DatetimeIndex () 函数创建时间戳索引，我们还可以通过 date_range () 函数来生成时间戳索引，具体操作如下：# 导入 pandas 数据包import pandas as pdindex_date=pd.date_range(start="2020-12-20 01:00:00",end="2020-12-20 12:00:00",freq="2H")series_data=pd.Series([786,890,977,912,825,586],index=index_date)print(series_data)# --- 输出结果 ---2020-12-20 01:00:00 7862020-12-20 03:00:00 8902020-12-20 05:00:00 9772020-12-20 07:00:00 9122020-12-20 09:00:00 8252020-12-20 11:00:00 586Freq: 2H, dtype: int64
• 2.空间数据索引 R-Tree 常见的存储引擎中，MyISAM 存储引擎支持空间索引，主要用作地理数据存储。空间索引会从所有维度来索引数据，查询时，可以使用任意维度来组合查询。这点和 B-Tree 索引不同，空间索引不需要前缀查询。MySQL 的 GIS 支持其实并不完善，一般情况并不建议在 MySQL 中使用空间索引。
• 2.3 时段索引 时段数据类型 Timedelta 的索引结构为 TimedeltaIndex ，我们可以通过 TimedeltaIndex () 或者 timedelta_range () 创建生成时间增量索引：# 1、通过 TimedeltaIndex() 函数生成时间增量索引# 通过 TimedeltaIndex() 函数定义了时间段索引timedelta_index_res=pd.TimedeltaIndex(['1 days','1 days 12:04:23','02:00:00'])# 将时间增量索引应用到 dataframe 数据结构中value_dateDataFrame = [["a1","b1"],["a2","b2"],["a3","b3"]]res = pd.DataFrame(value_dateDataFrame, index = timedelta_index_res)print(res)# --- 输出结果 --- 0 11 days 00:00:00 a1 b11 days 12:04:23 a2 b20 days 02:00:00 a3 b3 # 2、通过 timedelta_range() 函数生成时间增量索引，该函数有 start、end、periods、freq 四个参数，在生成时间增量索引时，至少要指定三个参数。# 通过 timedelta_range() 函数定义了时间段索引timedelta_index_res=pd.timedelta_range(start='00:00:00',end="14:00:00", freq='5H')# 将时间增量索引应用到 dataframe 数据结构中value_dateDataFrame = [["a1","b1"],["a2","b2"],["a3","b3"]]res = pd.DataFrame(value_dateDataFrame, index = timedelta_index_res)print(res)# --- 输出结果 --- 0 10 days 00:00:00 a1 b10 days 05:00:00 a2 b20 days 10:00:00 a3 b3
• MySQL 哈希索引、空间数据索引、全文索引 紧接上一小节，本小节重点介绍哈希索引、空间数据索引、全文索引。
• MySQL 索引详细解读 索引是数据库中用来提高性能的常用工具。本节主要介绍 MySQL 索引的概念，及其优点。
• 1.索引概念 索引在 MySQL 中也叫“键（Key）”，是存储引擎用于快速查找记录的一种数据结构，这也是索引的基本功能。MySQL 索引的工作原理，类似一本书的目录，如果要在一本书中找到特定的知识点，先通过目录找到对应的页码。在 MySQL 中，存储引擎用类似的方法使用索引，先在索引找到对应值，再根据索引记录找到对应的数据行。简单总结，索引就是为了提高数据查询的效率，跟一本书的目录一样。以下查询假设字段 c2 上建有索引，则存储引擎将通过索引找到 c2 等于 测试01 的行。也就是说，存储引擎先在索引按值进行查找，再返回所有包含该值的数据行。mysql> select * from t1 where c2='测试01'\G*************************** 1. row ***************************c1: 1c2: 测试011 row in set (0.00 sec)从执行计划的角度，也可以看出索引 idx_c2 被使用：mysql> create table t1( -> c1 int not null auto_increment, -> c2 varchar(10) default null, -> primary key(c1) -> ) engine = innodb;Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)mysql> insert into t1() values(1,'测试01');Query OK, 1 row affected (0.00 sec)mysql> create index idx_c2 on t1(c2);Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0mysql> explain select * from t1 where c2='测试01'\G*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: t1 partitions: NULL type: refpossible_keys: idx_c2 key: idx_c2 key_len: 33 ref: const rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using index1 row in set, 1 warning (0.00 sec)常见的索引类型主要有 B-Tree 索引、哈希索引、空间数据索引（R-Tree）、全文索引，在后续小节将详细介绍。InnoDB 和 MyISAM 存储引擎可以创建 B-Tree 索引，单列或多列都可以创建索引；Memory 存储引擎可以创建哈希索引，同时也支持 B-Tree 索引；从 MySQL5.7 开始，InnoDB 和 MyISAM 存储引擎都可以支持空间类型索引；InnoDB 和 MyISAM 存储可以支持全文索引（FULLTEXT），该索引可以用于全文搜索，仅限于CHAR、VARCHAR、TEXT 列。

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