标签:a1 execute MySQL cursor 索引 a2 time 4975 139
一、索引的概念
索引就是键 -key
1)键 是添加给数据库表的 字段 的 2)给表创建 键 后,该表不仅会形参 表结构、表数据,还有 键的B+结构图 3)键的结构图是需要维护的,在数据完成增、删、改操作时,只要影响到有键的字段,结构图都要维护一次 所以创建键后一定会降低 增、删、改 的效率 4)键可以极大的加快查询速度(开发需求中,几乎业务都和查有关系) 5)建立键的方式:主键、外键、唯一键、index
二、实例
import pymysql
from pymysql.cursors import DictCursor
1.创建数据库连接对象
conn = pymysql.connect(user='root', passwd='root', db='oldboy')
cursor = conn.cursor(DictCursor)
2.先创建两张表无索引的a1
sql1 = """create table a1(
id int primary key auto_increment,
x int,
y int
)"""
cursor.execute(sql1)
# 建立有索引的a2
sql2 = """create table a2(
id int primary key auto_increment,
x int,
y int,
index(x)
)"""
cursor.execute(sql2)
3.每个表插入5000条数据
import random
for i in range(1, 5001):
x = i
y = random.randint(1, 5000)
cursor.execute('insert into a1(x, y) values(%s, %s)', (x, y))
cursor.execute('insert into a2(x, y) values(%s, %s)', (x, y))
conn.commit()
4.查询a1的id为4975的记录所用的时间
import time
b_time = time.time()
sql = 'select * from a1 where id=4975'
cursor.execute(sql)
e_time = time.time()
print(e_time - b_time)
# 结果:0.0010142326354980469
5.查询a1的x为4975的记录所用的时间
b_time = time.time()
sql = 'select * from a1 where x=4975'
cursor.execute(sql)
e_time = time.time()
print(e_time - b_time)
#结果:0.0019969940185546875
6.查询a2的id为4975的记录所用的时间
b_time = time.time()
sql = 'select * from a2 where x=4975'
cursor.execute(sql)
e_time = time.time()
print(e_time - b_time)
#结果:0.0009992122650146484
重点:从以上的a1和a2表的数据查询速度来看,很明显a2表中有索引的x字段的数据查询的速度比较快。这就是键(索引)可以极大的加快查询速度
标签:a1,execute,MySQL,cursor,索引,a2,time,4975,139 来源: https://www.cnblogs.com/xichenHome/p/11622145.html
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