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mysql 索引

林贤钦
2020-06-12 / 0 评论 / 12 点赞 / 702 阅读 / 0 字
温馨提示:
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mysql 索引

MySQL官方对索引的定义为:索引(index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构(有序)。在数据之外,数据库系统还维护者满足特定查找算法的数据结构,这些数据结构以某种方式引用(指向)数据, 这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法,这种数据结构就是索引。

1、索引优势劣势

优势

  • 类似于书籍的目录索引,提高数据检索的效率,降低数据库的IO成本。

  • 通过索引列对数据进行排序,降低数据排序的成本,降低CPU的消耗。

劣势

  • 实际上索引也是一张表,该表中保存了主键与索引字段,并指向实体类的记录,所以索引列也是要占用空间的。

  • 虽然索引大大提高了查询效率,同时却也降低更新表的速度,如对表进行INSERT、UPDATE、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每次更新添加了索引列的字段,都会调整因为更新所带来的键值变化后的索引信息。

2、索引结构

索引是在MySQL的存储引擎层中实现的,而不是在服务器层实现的。所以每种存储引擎的索引都不一定完全相同,也不是所有的存储引擎都支持所有的索引类型的。MySQL目前提供了以下4种索引:

  • BTREE 索引 : 最常见的索引类型,大部分索引都支持 B 树索引。
  • HASH 索引:只有Memory引擎支持 , 使用场景简单 。
  • R-tree 索引(空间索引):空间索引是MyISAM引擎的一个特殊索引类型,主要用于地理空间数据类型,通常使用较少,不做特别介绍。
  • Full-text (全文索引) :全文索引也是MyISAM的一个特殊索引类型,主要用于全文索引,InnoDB从Mysql5.6版本开始支持全文索引。
MyISAM、InnoDB、Memory三种存储引擎对各种索引类型的支持
索引InnoDB引擎MyISAM引擎Memory引擎
BTREE索引支持支持支持
HASH 索引不支持不支持支持
R-tree 索引不支持支持不支持
Full-text5.6版本之后支持支持不支持

我们平常所说的索引,如果没有特别指明,都是指B+树(多路搜索树,并不一定是二叉的)结构组织的索引。其中聚集索引、复合索引、前缀索引、唯一索引默认都是使用 B+tree 索引,统称为 索引。

3、索引分类

  • 单值索引 :即一个索引只包含单个列,一个表可以有多个单列索引

  • 唯一索引 :索引列的值必须唯一,但允许有空值

  • 复合索引 :即一个索引包含多个列

4、索引语法

索引在创建表的时候,可以同时创建, 也可以随时增加新的索引。

准备环境:

create database demo_01 default charset=utf8mb4;

use demo_01;

CREATE TABLE `city` (
  `city_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `city_name` varchar(50) NOT NULL,
  `country_id` int(11) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`city_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

CREATE TABLE `country` (
  `country_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `country_name` varchar(100) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`country_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;


insert into `city` (`city_id`, `city_name`, `country_id`) values(1,'西安',1);
insert into `city` (`city_id`, `city_name`, `country_id`) values(2,'NewYork',2);
insert into `city` (`city_id`, `city_name`, `country_id`) values(3,'北京',1);
insert into `city` (`city_id`, `city_name`, `country_id`) values(4,'上海',1);

insert into `country` (`country_id`, `country_name`) values(1,'China');
insert into `country` (`country_id`, `country_name`) values(2,'America');
insert into `country` (`country_id`, `country_name`) values(3,'Japan');
insert into `country` (`country_id`, `country_name`) values(4,'UK');

创建索引

create index idx_city_name on city(city_name);

语法 :

CREATE 	[UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL]  INDEX index_name 
[USING  index_type]
ON tbl_name(index_col_name,...)
index_col_name : column_name[(length)][ASC | DESC]

复合索引

创建复合索引:
	CREATE INDEX idx_name_email_status ON tb_seller(NAME,email,STATUS);
就相当于
	对name 创建索引 ;
	对name , email 创建了索引 ;
	对name , email, status 创建了索引 ;

查看索引

show index from	city\G;

语法:

show index  from  table_name;

删除索引

语法 :

DROP  INDEX  index_name  ON  tbl_name;

示例 : 想要删除city表上的索引 idx_city_name,可以操作如下:

drop index idx_city_name on city;

ALTER命令

1). alter  table  tb_name  add  primary  key(column_list); 
	该语句添加一个主键,这意味着索引值必须是唯一的,且不能为NULL	
2). alter  table  tb_name  add  unique index_name(column_list);
	这条语句创建索引的值必须是唯一的(除了NULL外,NULL可能会出现多次)
3). alter  table  tb_name  add  index index_name(column_list);
	添加普通索引, 索引值可以出现多次。
4). alter  table  tb_name  add  fulltext  index_name(column_list);
	该语句指定了索引为FULLTEXT, 用于全文索引

5、索引设计原则

索引的设计可以遵循一些已有的原则,创建索引的时候请尽量考虑符合这些原则,便于提升索引的使用效率,更高效的使用索引。

  • 对查询频次较高,且数据量比较大的表建立索引。

  • 索引字段的选择,最佳候选列应当从where子句的条件中提取,如果where子句中的组合比较多,那么应当挑选最常用、过滤效果最好的列的组合。

  • 使用唯一索引,区分度越高,使用索引的效率越高。

  • 索引可以有效的提升查询数据的效率,但索引数量不是多多益善,索引越多,维护索引的代价自然也就水涨船高。对于插入、更新、删除等DML操作比较频繁的表来说,索引过多,会引入相当高的维护代价,降低DML操作的效率,增加相应操作的时间消耗。另外索引过多的话,MySQL也会犯选择困难病,虽然最终仍然会找到一个可用的索引,但无疑提高了选择的代价。

  • 使用短索引,索引创建之后也是使用硬盘来存储的,因此提升索引访问的I/O效率,也可以提升总体的访问效率。假如构成索引的字段总长度比较短,那么在给定大小的存储块内可以存储更多的索引值,相应的可以有效的提升MySQL访问索引的I/O效率。

  • 利用最左前缀,N个列组合而成的组合索引,那么相当于是创建了N个索引,如果查询时where子句中使用了组成该索引的前几个字段,那么这条查询SQL可以利用组合索引来提升查询效率。

6、避免索引失效

  • 全值匹配 ,对索引中所有列都指定具体值。

  • 最左前缀法则

    如果索引了多列,要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最左前列开始,并且不跳过索引中的列。

    1. 匹配最左前缀法则,走索引
    2. 违法最左前缀法则 , 索引失效
    3. 如果符合最左法则,但是出现跳跃某一列,只有最左列索引生效
  • 范围查询右边的列,不能使用索引

  • 不要在索引列上进行运算操作, 索引将失效

  • 字符串不加单引号,造成索引失效

    由于,在查询是,没有对字符串加单引号,MySQL的查询优化器,会自动的进行类型转换,造成索引失效

  • 尽量使用覆盖索引,避免select *

    尽量使用覆盖索引(只访问索引的查询(索引列完全包含查询列)),减少select *

    如果查询列,超出索引列,也会降低性能

  • 用or分割开的条件, 如果or前的条件中的列有索引,而后面的列中没有索引,那么涉及的索引都不会被用到

  • 以%开头的Like模糊查询,索引失效

如果仅仅是尾部模糊匹配,索引不会失效。如果是头部模糊匹配,索引失效。通过覆盖索引来解决

  • 如果MySQL评估使用索引比全表更慢,则不使用索引。

  • is NULL , is NOT NULL 有时索引失效。

  • in 走索引, not in 索引失效。

  • 单列索引和复合索引。

    尽量使用复合索引,而少使用单列索引 。

7、查看索引使用情况

show status like 'Handler_read%';	

show global status like 'Handler_read%';	
  • Handler_read_first:索引中第一条被读的次数。如果较高,表示服务器正执行大量全索引扫描(这个值越低越好)。

  • Handler_read_key:如果索引正在工作,这个值代表一个行被索引值读的次数,如果值越低,表示索引得到的性能改善不高,因为索引不经常使用(这个值越高越好)。

  • Handler_read_next :按照键顺序读下一行的请求数。如果你用范围约束或如果执行索引扫描来查询索引列,该值增加。

  • Handler_read_prev:按照键顺序读前一行的请求数。该读方法主要用于优化ORDER BY ... DESC。

  • Handler_read_rnd :根据固定位置读一行的请求数。如果你正执行大量查询并需要对结果进行排序该值较高。你可能使用了大量需要MySQL扫描整个表的查询或你的连接没有正确使用键。这个值较高,意味着运行效率低,应该建立索引来补救。

  • Handler_read_rnd_next:在数据文件中读下一行的请求数。如果你正进行大量的表扫描,该值较高。通常说明你的表索引不正确或写入的查询没有利用索引。

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