提高查询效率的数据库索引查询语句 (数据库索引查询语句)
随着企业数据量的快速增长，越来越多的企业开始采用数据库来管理和存储大量数据。然而，随着数据量的增长，查询数据的效率也越来越低，因为数据库需要扫描大量数据才能找到需要的结果。为了解决这个问题，数据库索引被引入到数据库系统中。数据库索引可以帮助数据库快速定位需要的数据，从而提高查询效率。在这篇文章中，我们将探讨一些。
1. 使用覆盖索引
覆盖索引是一种可以满足查询请求的索引，而无需引用数据库表。使用覆盖索引可以大幅提高查询效率，因为查询可以在内存中完成，而不需要从磁盘上读取数据。如下面的例子所示，在一个包含订单信息和订单项信息的数据库中，我们可以使用覆盖索引查询所有订单的总销售额。
SELECT SUM(price) FROM order_items WHERE order_id IN (SELECT order_id FROM orders WHERE date BETWEEN ‘2023-01-01’ AND ‘2023-12-31’);
在这个查询中，我们使用了子查询来获取所有符合日期范围的订单的订单ID。然后，我们使用覆盖索引从订单项表中获取订单项的价格信息，并计算订单的总销售额。由于我们使用覆盖索引，这个查询可以在内存中完成，从而大大提高了查询效率。
2. 使用联合索引
联合索引是包含多个字段的索引，可以帮助数据库在多个字段上快速定位需要的数据。使用联合索引可以大幅提高查询效率，特别是在查询条件包含多个字段时。如下面的例子所示，在一个包含订单信息和订单项信息的数据库中，我们可以使用联合索引查询符合日期范围和产品类别的订单的总销售额。
SELECT SUM(price) FROM order_items WHERE order_id IN (SELECT order_id FROM orders WHERE date BETWEEN ‘2023-01-01’ AND ‘2023-12-31’ AND product_category = ‘electronics’);
在这个查询中，我们使用了联合索引来加速查询。由于我们在订单表中使用了日期和产品类别两个字段来创建索引，这个查询可以快速定位需要的订单，从而大大提高查询效率。
3. 使用全文索引
全文索引是一种可以对文本数据进行搜索的索引，可以大幅提高查询效率。使用全文索引可以让用户在大量文本数据中快速找到需要的信息，特别是在搜索引擎以及社交媒体等应用中应用广泛。如下面的例子所示，在一个包含大量文本数据的数据库中，我们可以使用全文索引搜索包含特定关键词的文章。
SELECT * FROM articles WHERE MATCH (title,body) AGNST (‘database’);
在这个查询中，我们使用了全文索引来搜索包含“数据库”关键词的文章。由于全文索引可以快速定位需要的信息，这个查询可以在很短的时间内完成，从而大大提高查询效率。
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可以使用覆盖索引、联合索引和全文索引等不同类型的索引。这些索引可以帮助数据库快速定位需要的数据，从而大幅提高查询效率。然而，过度使用索引也会影响查询效率，因为索引需要占用大量内存和磁盘空间。因此，在使用索引时需要权衡优缺点，选择适当的索引类型，从而更大化查询效率。
相关问题拓展阅读：
数据库索引的操作案例
最普通的情况，是为出现在where子句的字段建一个索引。为方便讲述，先建立一个如下的含租表。
CREATE TABLE mytable(
idserial primary key,
category_id int not null default0,
user_id int not null default0,
adddate int not null default0
);
如果在查询时常用类似以下的语句：
SELECT * FROM mytable WHERE category_id=1;
最直接的应对之道，是为category_id建立一个简单的索引：
CREATE INDEX mytable_categoryid ON mytable (category_id);
OK.如果有不止一个选择条件呢？例如：
SELECT * FROM mytable WHERE category_id=1 AND user_id=2;
之一反应可能是，再给user_id建立一个索引。不好，这不是一个更佳的方法。可以建立多重的索引。
CREATE INDEX mytable_categoryid_userid ON mytable(category_id,user_id);
注意到在命名时的习惯了吗？使用表名_字段1名_字段2名的方式。很快就会知道为什么这样做了。
现在已经为适当的字段建立了索引，不过，还是有点不放心吧，可能会问，数据库会真正用到这些索引吗？测试一下就OK，谈宏兆对于大多数的数据库来说，这是很容易的，只要使用EXPLAIN命令：
EXPLAIN
SELECT * FROM mytable
WHERE category_id=1 AND user_id=2;
This is what Postgres 7.1 returns (exactlyasI expected)
NOTICE:QUERY PLAN:
Index Scan using mytable_categoryid_userid on
mytable(cost=0.00..2.02 rows=1 width=16)
EXPLAIN
以上是postgres的数据，可以看到该数据库在查询的时候使用了一个索引（一个好开始），而且它使用的是创建的第二个索引。看到上面命名的好处了吧，马上知道它使用适当的索引了。
接着，来个稍微复杂一点的，如果有个ORDERBY 子句呢？不管你信不信，大多数的数据库在使用orderby的时候，都将会从索引中受益。
SELECT * FROM mytable
WHERE category_id=1 AND user_id=2
ORDER BY adddate DESC;
很简单，就像为where子句中的字段建立一个索引一样，也为ORDER BY的子句中的字段建立一个索引：
CREATE INDEX mytable_categoryid_userid_adddate ON mytable (category_id,user_id,adddate);
注意:mytable_categoryid_userid_adddate将会被截短为mytable_categoryid_userid_addda
CREATE
EXPLAIN SELECT * FROM mytable
WHERE category_id=1 AND user_id=2
ORDER BY adddate DESC;
NOTICE:QUERY PLAN:
Sort(cost=2.03..2.03 rows=1 width=16)
->Index Scanusing mytable_categoryid_userid_addda
on mytable(cost=0.00..2.02 rows=1 width=16)
EXPLAIN
看看EXPLAIN的输出，数据库多做了一个没有要求的排序，这下知道性能如何受损了吧，看来对于数据库的自身运作是有点过于乐观了，那么，给数据库多一点提绝码示吧。
为了跳过排序这一步，并不需要其它另外的索引，只要将查询语句稍微改一下。这里用的是postgres，将给该数据库一个额外的提示–在ORDER BY语句中，加入where语句中的字段。这只是一个技术上的处理，并不是必须的，因为实际上在另外两个字段上，并不会有任何的排序操作，不过如果加入，postgres将会知道哪些是它应该做的。
EXPLAIN SELECT * FROM mytable
WHERE category_id=1 AND user_id=2
ORDER BY category_id DESC,user_id DESC,adddate DESC;
NOTICE:QUERY PLAN:
Index Scan Backward using
mytable_categoryid_userid_addda on mytable(cost=0.00..2.02 rows=1 width=16)
EXPLAIN
现在使用料想的索引了，而且它还挺聪明，知道可以从索引后面开始读，从而避免了任何的排序。
以上说得细了一点，不过如果数据库非常巨大，并且每日的页面请求达上百万算，想会获益良多的。不过，如果要做更为复杂的查询呢，例如将多张表结合起来查询，特别是where限制字句中的字段是来自不止一个表格时，应该怎样处理呢？通常都尽量避免这种做法，因为这样数据库要将各个表中的东西都结合起来，然后再排除那些不合适的行，搞不好开销会很大。
如果不能避免，应该查看每张要结合起来的表，并且使用以上的策略来建立索引，然后再用EXPLAIN命令验证一下是否使用了料想中的索引。如果是的话，就OK。不是的话，可能要建立临时的表来将他们结合在一起，并且使用适当的索引。
要注意的是，建立太多的索引将会影响更新和插入的速度，因为它需要同样更新每个索引文件。对于一个经常需要更新和插入的表格，就没有必要为一个很少使用的where字句单独建立索引了，对于比较小的表，排序的开销不会很大，也没有必要建立另外的索引。
以上介绍的只是一些十分基本的东西，其实里面的学问也不少，单凭EXPLAIN是不能判定该方法是否就是更优化的，每个数据库都有自己的一些优化器，虽然可能还不太完善，但是它们都会在查询时对比过哪种方式较快，在某些情况下，建立索引的话也未必会快，例如索引放在一个不连续的存储空间时，这会增加读磁盘的负担，因此，哪个是更优，应该通过实际的使用环境来检验。
在刚开始的时候，如果表不大，没有必要作索引，意见是在需要的时候才作索引，也可用一些命令来优化表，例如MySQL可用OPTIMIZETABLE。
如何提高mysql数据库查询语句的效率，表里的记录有上亿条，指定了索引还是很慢
首先分析为陪闭困什么慢：1. 6个子查询，每个子查询都需要建立芦念中间表；2，每个子查询都在做 group by, 重复；3 CASE WHEN 用不了索引，需要扫描所有列； 优化：CASE WHEN 逻辑合并，6个子查询合并为1个查询，做1次 group by，态棚做 join，
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