mysql 索引

2020-07-24  本文已影响0人  _大叔_

一、MySQL中索引的语法

创建索引

在创建表的时候添加索引

CREATE TABLE mytable(  
    ID INT NOT NULL,   
    username VARCHAR(16) NOT NULL,  
    INDEX [indexName] (username(length))  
);

在创建表以后添加索引

ALTER TABLE my_table ADD [UNIQUE] INDEX index_name(column_name);
或者
CREATE INDEX index_name ON my_table(column_name);
注意：
  1. 索引需要占用磁盘空间，因此在创建索引时要考虑到磁盘空间是否足够
  2. 创建索引时需要对表加锁，因此实际操作中需要在业务空闲期间进行
根据索引查询
具体查询：
SELECT * FROM table_name WHERE column_1=column_2;(为column_1建立了索引)

或者模糊查询
SELECT * FROM table_name WHERE column_1 LIKE '%三'
SELECT * FROM table_name WHERE column_1 LIKE '三%'
SELECT * FROM table_name WHERE column_1 LIKE '%三%'

SELECT * FROM table_name WHERE column_1 LIKE '_好_'

如果要表示在字符串中既有A又有B，那么查询语句为：
SELECT * FROM table_name WHERE column_1 LIKE '%A%' AND column_1 LIKE '%B%';

SELECT * FROM table_name WHERE column_1 LIKE '[张李王]三';  //表示column_1中有匹配张三、李三、王三的都可以
SELECT * FROM table_name WHERE column_1 LIKE '[^张李王]三';  //表示column_1中有匹配除了张三、李三、王三的其他三都可以

//在模糊查询中，%表示任意0个或多个字符；_表示任意单个字符（有且仅有），通常用来限制字符串长度;[]表示其中的某一个字符；[^]表示除了其中的字符的所有字符

或者在全文索引中模糊查询
SELECT * FROM table_name WHERE MATCH(content) AGAINST('word1','word2',...);
删除索引
DROP INDEX my_index ON tablename；
或者
ALTER TABLE table_name DROP INDEX index_name;
查看表中的索引
SHOW INDEX FROM tablename
查看查询语句使用索引的情况
//explain 加查询语句
explain SELECT * FROM table_name WHERE column_1='123';

二、索引的优缺点

优势：可以快速检索，减少I/O次数，加快检索速度；根据索引分组和排序，可以加快分组和排序；

劣势：索引本身也是表，因此会占用存储空间，一般来说，索引表占用的空间的数据表的1.5倍；索引表的维护和创建需要时间成本，这个成本随着数据量增大而增大；构建索引会降低数据表的修改操作（删除，添加，修改）的效率，因为在修改数据表的同时还需要修改索引表；

三、索引的分类

常见的索引类型有：主键索引、唯一索引、普通索引、全文索引、组合索引

1、主键索引：即主索引，根据主键pk_clolum（length）建立索引，不允许重复，不允许空值；

ALTER TABLE 'table_name' ADD PRIMARY KEY pk_index('col')；

2、唯一索引：用来建立索引的列的值必须是唯一的，允许空值

ALTER TABLE 'table_name' ADD UNIQUE index_name('col')；

3、普通索引：用表中的普通列构建的索引，没有任何限制

ALTER TABLE 'table_name' ADD INDEX index_name('col')；

4、全文索引：用大文本对象的列构建的索引（下一部分会讲解）

ALTER TABLE 'table_name' ADD FULLTEXT INDEX ft_index('col')；

5、组合索引：用多个列组合构建的索引，这多个列中的值不允许有空值

ALTER TABLE 'table_name' ADD INDEX index_name('col1','col2','col3')；

四、索引的实现原理

MySQL支持诸多存储引擎，而各种存储引擎对索引的支持也各不相同，因此MySQL数据库支持多种索引类型，如BTree索引，B+Tree索引，哈希索引，全文索引等等，

1、哈希索引：

只有memory（内存）存储引擎支持哈希索引，哈希索引用索引列的值计算该值的hashCode，然后在hashCode相应的位置存执该值所在行数据的物理位置，因为使用散列算法，因此访问速度非常快，但是一个值只能对应一个hashCode，而且是散列的分布方式，因此哈希索引不支持范围查找和排序的功能。

2、全文索引：

FULLTEXT（全文）索引，仅可用于MyISAM和InnoDB，针对较大的数据，生成全文索引非常的消耗时间和空间。对于文本的大对象，或者较大的CHAR类型的数据，如果使用普通索引，那么匹配文本前几个字符还是可行的，但是想要匹配文本中间的几个单词，那么就要使用LIKE %word%来匹配，这样需要很长的时间来处理，响应时间会大大增加，这种情况，就可使用时FULLTEXT索引了，在生成FULLTEXT索引时，会为文本生成一份单词的清单，在索引时及根据这个单词的清单来索引。FULLTEXT可以在创建表的时候创建，也可以在需要的时候用ALTER或者CREATE INDEX来添加：

//创建表的时候添加FULLTEXT索引
CTREATE TABLE my_table(
    id INT(10) PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(10) NOT NULL,
    my_text TEXT,
    FULLTEXT(my_text)
)ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8;

//创建表以后，在需要的时候添加FULLTEXT索引
ALTER TABLE my_table ADD FULLTEXT INDEX ft_index(column_name);

全文索引的查询也有自己特殊的语法，而不能使用LIKE %查询字符串%的模糊查询语法

SELECT * FROM table_name MATCH(ft_index) AGAINST('查询字符串');
注意：
3、BTree索引和B+Tree索引

1、BTree索引
BTree是平衡搜索多叉树，设树的度为2d（d>1），高度为h，那么BTree要满足以一下条件：

在BTree的机构下，就可以使用二分查找的查找方式，查找复杂度为h*log(n)，一般来说树的高度是很小的，一般为3左右，因此BTree是一个非常高效的查找结构。

2、B+Tree索引
B+Tree是BTree的一个变种，设d为树的度数，h为树的高度，B+Tree和BTree的不同主要在于：

B+Tree对比BTree的优点：

带顺序索引的B+TREE：
很多存储引擎在B+Tree的基础上进行了优化，添加了指向相邻叶节点的指针，形成了带有顺序访问指针的B+Tree，这样做是为了提高区间查找的效率，只要找到第一个值那么就可以顺序的查找后面的值
B+Tree的结构如下：

3、聚簇索引和非聚簇索引
分析了MySQL的索引结构的实现原理，然后我们来看看具体的存储引擎怎么实现索引结构的，MySQL中最常见的两种存储引擎分别是MyISAM和InnoDB，分别实现了非聚簇索引和聚簇索引。

聚簇索引的解释是:聚簇索引的顺序就是数据的物理存储顺序

非聚簇索引的解释是:索引顺序与数据物理排列顺序无关

（这样说起来并不好理解，让人摸不着头脑，清继续看下文，并在插图下方对上述两句话有解释）

首先要介绍几个概念，在索引的分类中，我们可以按照索引的键是否为主键来分为“主索引”和“辅助索引”，使用主键键值建立的索引称为“主索引”，其它的称为“辅助索引”。因此主索引只能有一个，辅助索引可以有很多个。

4、MyISAM——非聚簇索引

最开始我一直不懂既然非聚簇索引的主索引和辅助索引指向相同的内容，为什么还要辅助索引这个东西呢，后来才明白索引不就是用来查询的吗，用在那些地方呢，不就是WHERE和ORDER BY 语句后面吗，那么如果查询的条件不是主键怎么办呢，这个时候就需要辅助索引了。

5、InnoDB——聚簇索引

因为聚簇辅助索引存储的是主键的键值，因此可以在数据行移动或者页分裂的时候降低成本，因为这时不用维护辅助索引。但是由于主索引存储的是数据本身，因此聚簇索引会占用更多的空间。

聚簇索引在插入新数据的时候比非聚簇索引慢很多，因为插入新数据时需要检测主键是否重复，这需要遍历主索引的所有叶节点，而非聚簇索引的叶节点保存的是数据地址，占用空间少，因此分布集中，查询的时候I/O更少，但聚簇索引的主索引中存储的是数据本身，数据占用空间大，分布范围更大，可能占用好多的扇区，因此需要更多次I/O才能遍历完毕。

下图可以形象的说明聚簇索引和非聚簇索引的区别：

从上图中可以看到聚簇索引的辅助索引的叶子节点的data存储的是主键的值，主索引的叶子节点的data存储的是数据本身，也就是说数据和索引存储在一起，并且索引查询到的地方就是数据（data）本身，那么索引的顺序和数据本身的顺序就是相同的；

而非聚簇索引的主索引和辅助索引的叶子节点的data都是存储的数据的物理地址，也就是说索引和数据并不是存储在一起的，数据的顺序和索引的顺序并没有任何关系，也就是索引顺序与数据物理排列顺序无关。

此外MyISAM和innoDB的区别总结如下：

6、总结

五、索引的使用策略

什么时候要使用索引？
什么时候不要使用索引？
索引失效的情况：

六、索引的优化

1、最左前缀

索引的最左前缀和和B+Tree中的“最左前缀原理”有关，举例来说就是如果设置了组合索引<col1,col2,col3>那么以下3中情况可以使用索引：col1，<col1,col2>，<col1,col2,col3>，其它的列，比如<col2,col3>，<col1,col3>，col2，col3等等都是不能使用索引的。

根据最左前缀原则，我们一般把排序分组频率最高的列放在最左边，以此类推。

2、带索引的模糊查询优化

在上面已经提到，使用LIKE进行模糊查询的时候，'%aaa%'不会使用索引，也就是索引会失效。如果是这种情况，只能使用全文索引来进行优化（上文有讲到）。

3、为检索的条件构建全文索引，然后使用

SELECT * FROM tablename MATCH(index_colum) ANGAINST(‘word’);

4、使用短索引

对串列进行索引，如果可能应该指定一个前缀长度。例如，如果有一个CHAR(255)的 列，如果在前10 个或20 个字符内，多数值是惟一的，那么就不要对整个列进行索引。短索引不仅可以提高查询速度而且可以节省磁盘空间和I/O操作。

作者：Java程序猿阿谷
链接：https://www.jianshu.com/p/c82148473235
来源：简书
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