MySQL索引知识总结

2022-07-09 17:16:41

什么是索引？

一个索引是存储的表中一个特定列的值数据结构（最常见的是B-Tree）。索引是在表的列上创建。所以，要记住的关键点是索引包含一个表中列的值，并且这些值存储在一个数据结构中。请记住记住这一点：索引是一种数据结构。

因此，首先你要明白的一点就是，索引它也是一个文件，它是要占据物理空间的。
这个在MySQL目录下可以找到，比如：C:\ProgramData\MySQL\MySQL Server 5.7\Data\mysql

比如对于MyISAM存储引擎来说:
.frm后缀的文件存储的是表结构。
.myd后缀的文件存储的是表数据。
.myi后缀的文件存储的就是索引文件。

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对于InnoDB 存储引擎来说:
.frm后缀的文件存储的是表结构。
.ibd后缀的文件存放索引文件和数据(需要开启innodb_file_per_table 参数)

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如何使用索引？

创建索引

1.ALTER TABLE

ALTER TABLE用来创建普通索引、UNIQUE索引或PRIMARY KEY索引。

  1.  
    ALTER TABLE 表名 ADD INDEX 索引名 (列名)
  2.  
    ALTER TABLE 表名 ADD UNIQUE 索引名(列名)
  3.  
    ALTER TABLE 表名 ADD PRIMARY KEY 索引名(列名)

另外

 

  • 索引名可不写

2.CREATE INDEX

CREATE INDEX可对表增加普通索引或UNIQUE索引。

  1.  
    CREATE INDEX 索引名 ON 表名 (列名)
  2.  
    CREATE UNIQUE INDEX 索引名 ON 表名 (列名)

注意：

 

  • 索引名必须有
  • 不能用CREATE INDEX语句创建PRIMARY KEY索引。

删除索引

  1.  
    DROP INDEX 索引名 ON 表名
  2.  
    ALTER TABLE 表名 DROP INDEX 索引名

查看索引

  1.  
    show index from 表名;
  2.  
    show keys from 表名;

索引优缺点？

优点

  1. 通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。
  2. 可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。
  3. 可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。
  4. 在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。
  5. 通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。

缺点

虽然索引大大提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时，MySQL不仅要保存数据，还要保存一下索引文件。

  1. 创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。
  2. 索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。
  3. 当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。

索引类型

如果有可视化MySQL客户端，可以较为清晰的看到索引类型（我用的navicat）

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1. 全文索引（FULLTEXT）

全文索引主要用于海量数据的搜索，比如淘宝或者京东对商品的搜索，你不可能使用like进行模糊匹配吧，MySQL从5.6开始支持InnoDB引擎的全文索引，功能没有专业的搜索引擎比如Sphinx或Solr丰富，如果你的需求比较简单，可以尝试一下MySQL的全文索引，否则建议使用专业的搜索引擎。

2. 普通索引（NORMAL）

普通索引的唯一任务是加快对数据的访问速度。因此，应该只为那些最经常出现在查询条件（WHERE column=）或排序条件（ORDER BY column）中的数据列创建索引。

3. 空间数据索引（SPATIAL）

空间索引可用于地理数据存储，它需要GIS相关函数的支持，由于MySQL的GIS支持并不完善，所以该索引方式在MySQL中很少有人使用。

4. 唯一索引（UNIQUE）

  确保了数据的唯一性，比如学生的的姓名可能会重复，但是学号绝不可能重复，这时候就可以给学号加上唯一索引

事实上，在许多场合，人们创建唯一索引的目的往往不是为了提高访问速度，而只是为了避免数据出现重复。

索引方法？

先用客户端看一下有几种方法

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1. B-Tree索引

B-Tree索引是最常用的一种索引，如果没有指定特定的类型，那么多半就是B-Tree索引。
绝大多数的存储引擎，比如MyISAM和InnoDB都支持这种索引，因此说它是应用最广泛，最常用的一种索引方式，但是不同的存储引擎在具体实现时会稍有不同，比如MyISAM会使用前缀压缩的方式对索引进行压缩，InnoDB则不会。
下图展示了B-Tree索引是如何存储被索引的数据的:
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说明:

  • 左图是一个包含三列的数据表，右图则展示了数据是如何被索引的。
  • 可以看出B-Tree是对索引列是按照顺序存储的，每个叶子节点指向被索引的数据，这也是B-Tree索引支持范围查找数据的原因。

2. 哈希索引

相比于B-Tree索引，哈希索引的实现就比较简单了，它是基于哈希表来实现的，对于要索引的列，存储引擎会计算出一一对应的哈希码，然后把哈希码存放在哈希表中作为key，value值是指向该行数据的指针。
下图是简单的原理展示:
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说明:
左边紫色图表示一个二列的数据表。
中间表示对fname列进行哈希索引，计算出哈希值。
右边绿色图表示把生成的哈希值存放于哈希表中。
当我们执行以下查询时:

select * from testTable where fname = "mary";

MySQL会首先计算查询条件mary的哈希值，然后到哈希表中去找该哈希值，如果找到了根据对应的指针也就找到了需要寻找的数据行。
哈希表的优势与限制:
优点:

  • 只需比对哈希值，因此速度非常快，性能优势明显；

缺点:

  • 不支持任何范围查询，比如where price > 150，因为是基于哈希计算，支持等值比较。
  • 哈希表是无序存储的，因此索引数据无法用于排序。
  • 主流存储引擎不支持该类型，比如MyISAM和InnoDB。哈希索引只有Memory, NDB两种引擎支持。

因此，哈希索引虽然速度快，但其实使用很受限，只适用于某些特殊的场合。

什么情况下索引会失效？

1、如果条件中有or，即使其中有条件带索引也不会使用(这也是为什么尽量少用or的原因)

要想使用or，又想让索引生效，只能将or条件中的每个列都加上索引。

如：  

  1.  
    select id from t where num=10 or num=20;
  2.  
    #可以这样查询：
  3.  
    select id from t where num=10;
  4.  
    union all
  5.  
    select id from t where num=20;

2、like查询是以%开头

3、如果列类型是字符串，那一定要在条件中将数据使用引号引用起来,否则不使用索引

4、如果mysql估计使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引

5、对索引列进行运算导致索引失效,我所指的对索引列进行运算包括(+，-，*，/，! 等)

  1.  
    错误的例子：select*from test where id-1=9;
  2.  
    正确的例子：select* fromtest where id=10;

6、使用 <> 、not in、not exist、!=

比如

select id from t where num in(1,2,3);

7、索引字段进行判空查询时。也就是对索引字段判断是否为NULL时。语句为is null 或is not null。

  1.  
    select id from twhere num is null;
  2.  
    #可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：
  3.  
    select id from t where num=0;

最左前缀匹配原则？

对于多列索引，总是从索引的最前面字段开始，接着往后，中间不能跳过。

比如列索引(a,b,c)创建的同时，已经对(a)、(a,b)、(a,b,c)上建立了索引，中间不能跳过，比如(a,c)就不行。

但是内部顺序不要求一定按照顺序来，因为MySQL会自动优化，比如说(a,b)写成(b,a)也没问题

使用索引情况

什么情况下该使用索引？

  1. 在经常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度；
  2. 在作为主键的列上，强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构；
  3. 在经常用在连接的列上，这些列主要是一些外键，可以加快连接的速度；
  4. 在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引，因为索引已经排序，其指定的范围是连续的；
  5. 在经常需要排序的列上创建索引，因为索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序，加快排序查询时间；
  6. 在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引，加快条件的判断速度。

什么情况下不该不使用索引？

  1. 对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。因为，既然这些列很少使用到，因此有索引或者无索引，并不能提高查询速度。相反，由于增加了索引，反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。
  2. 对于那些只有很少数据值的列也不应该增加索引。例如性别，只有两种可能数据。意味着索引的二叉树级别少，这样的二叉树查询无异于全表扫描。
  3. 频繁更新的字段不要使用索引

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