搜索引擎进行信息检索的优化策略方法(10多万条用户年龄与姓名联合索引的处理以及自我要求 )

　　搜索引擎进行信息检索的优化策略方法(10多万条用户年龄与姓名联合索引的处理以及自我要求

)

　　在程序员的世界里，美好的应用体验来自程序员对细节的处理和自我需求的境界。年轻人也是忙碌的程序员。每一天，每一个星期，他们都会留下一些脚印。就是这些创作的内容，有一种坚持，就是不知道为什么，迷茫的你不妨看看码农的轨迹。

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　　在这里，有一张超过10万用户数据的表，你知道接下来会发生什么吗？这是 create table 语句的一小部分

　　CREATE TABLE `t_user`(<br /> `id` BIGINT(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMIT '主键ID',<br /> `id_card` VARCHAR(32) DEFAULT NULL COMMIT '用户*敏*感*词*',<br /> `u_name` VARCHAR(32) DEFAULT NULL COMMIT '用户姓名',<br /> `u_age` INT(11) DEFAULT NULL COMMIT '用户年龄',<br /> `u_male` TINYINT(1) DEFAULT NULL ,<br /> PRIMARY KEY(`id`) ,<br /> KEY `id_card`(`id_card`) ,<br /> KEY `name_age`(`u_name` , `u_age`)<br />) ENGINE = INNODB

　　如上图，我们创建了一个联合索引（用户年龄和姓名）。如果现在有一个高频请求，我们想根据他的名字查询用户的年龄。这个联合索引是故意的。对于这种高频请求，可以使用覆盖索引，不再需要在表中查找整行记录，减少语句的执行时间。

　　索引字段的维护是有成本的，所以在构建冗余索引支持覆盖索引时，需要权衡业务的需求，不能盲目。

　　1个前缀索引

　　如果为每种查询都设计了一个索引，那么索引就会太多。例如，如果我们使用另一个用户的*敏*感*词*号来查询他的姓名或地址，那么这个查询需求出现在业务中的概率并不高。也可以让它在第二次查询时进行全表扫描，但这太少了。数据量以百万计，人眼感觉很慢。

　　所以索引的“最左前缀”可以用来定位记录。

　　如上图所示，索引项是按照字段在索引定义中出现的顺序进行排序的。当你需要找到所有叫“张三”的人时，可以快速定位到ID为1001的位置，然后向后遍历得到所有的人。期望的结果。

　　当你的查询是模糊查询时，也可以使用上面的索引，找到第一个满足条件的记录，ID为1001，然后向后遍历，直到不满足条件。

　　select * from t_user where name like '张 %'

　　这样，只要查询条件满足联合索引的最左前缀，就可以使用索引来加快检索速度。最左边的前缀可以是联合索引最左边的N个字段，可以称为前缀索引。

　　基于联合索引的使用，如何安排索引中字段的顺序是建立联合索引时效率的一个关键点。一个参考原则是

　　索引复用性：当有(a,b)的联合索引时，一般不需要单独在a上创建索引。如果你可以通过调整顺序来保持少一个索引，那么这个顺序往往是优先的。采用。

　　由于我们这里创建'name_age'，从空间上看，name字段比age字段大，所以我们创建一个(name,age)联合索引和一个(age)单字段索引。

　　2 指数下推

　　比如这里t_user表的(name,age)的联合索引，当进行如下查询过滤时

　　select * from t_user where name like '张 %' and age=20

　　首先会使用(name, age)的联合索引的前缀索引规则，查找第一个满足条件的ID 1001，然后将表逐一返回到主键索引中查找数据行，如下图所示：

　　在这个过程中，InnoDB不看联合索引表age的值，只是将“name”第一个单词为“Zhang”的记录从来回表中一个一个取出。因此查询了3条数据，需要返回4次表。.

　　MySQL5.6引入的索引条件下推（index condition pushdown）可以在索引遍历过程中先判断索引中收录的字段，直接过滤掉不满足条件的记录，减少查询次数回到桌子上。如下所示

　　在这个过程中，InnoDB 判断 (name, age) 索引内的 age 是否等于 20。对于不等于20的记录，直接判断跳过。查询中只有 ID-1001、 ID-1011 这两条记录返回表获取数据进行判断，查询这三条数据只需要返回表2次.

　　完全的

　　不限思维，不限语言，是编程的最高境界。

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