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MySQL索引机制

写不完作业还要玩 人气:0

一.索引的类型与常见的操作

前缀索引

MySQL 前缀索引能有效减小索引文件的大小，提高索引的速度。但是前缀索引也有它的坏处：MySQL 不能在 ORDER BY 或 GROUP BY 中使用前缀索引，也不能把它们用作覆盖索引(Covering Index)。

复合索引

集一个索引包含多个列（最左前缀匹配原则）

唯一索引

索引列的值必须唯一，但允许有空值

全文索引

在MySQL 5.6版本以前,只有MyISAM存储引擎支持全文引擎.在5.6版本中,InnoDB加入了对全文索引的支持,但是不支持中文全文索引.在5.7.6版本,MySQL内置了ngram全文解析器,用来支持亚洲语种的分词.

全文索引为FUllText，在定义索引的列上支持值的全文查找，允许在这些索引列中插入重复值和空值，全文索引可以在CHAR,VARCHAR,TEXT类型列上创建

主键索引

设定主键后数据会自动建立索引，InnoDB为聚簇索引

单列索引

即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引

覆盖索引

覆盖索引是指一个查询语句的执行只用从所有就能够得到，不必从数据表中读取，覆盖索引不是索引树，是一个结果，当一条查询语句符合覆盖索引条件时候，MySQL只需要通过索引就可以返回查询所需要的数据，这样避免了查到索引后的回表操作，减少了I/O效率

-- 目前有一个key(name)索引，聚簇索引是key(id)
-- 使用了覆盖索引
select id from stu where key = '天天';
-- 不使用覆盖索引，因为查询的结果无法从普通索引树中得到
select * from stu where key = '天天'

查看索引

show index from table_name;

列名解析：

列名title解释desc取值value
table索引对应表的名称DB中的表
Non_unique索引包含value是否为唯一（是否为唯一索引）0代表是唯一，1代表不是
Key_name索引的名称不命名为创建时列名称，联合查询为Seq_in_index为1的列名称，重复是使用_+number区分
Seq_in_index索引中列的序列号，从1开始,表明在联合查询中的顺序，我们可以根据这个推断出联合索引中索引的前后顺序（使用最左优化原则）从1递增至联合索引的列数
Column_name索引的列名索引的列名
Collation(n.排序方式，校队)指排序方式A表示升序，B表示降序，NULL表示未排序。
Cardinality基数的意思，表示索引中唯一值的数目的估计值，我们知道某个字段的重复值越少越适合建立索引，所以我们一般根据Cardinality来判断索引是否具有高选择性，如果这个值非常小，就需要评估这个字段是否适合做索引最小值为1，表示索引的列字段值都重复，最大为表中字段数
Sub_part当索引是前缀索引的时候，sub_part表示前缀的字符数非前缀为0，前缀索引为字符数
Packed指示关键字如何被压缩。如果没有被压缩，则为NULL
NUll如果列含有null，则含有yesnull/yes
Index_type表示索引类型，全文索引是Fulltext，Memory引擎对应Hash，其他大多数是Btree，Rtree没有见过FULLTEXT，HASH，BTREE，RTREE
Comment注释...
Index_comment注释...

删除索引

drop index index_name on table name;
-- 错误删除primary索引
drop index `PriMary` on temp;
-- >:Incorrect table definition; there can be only one auto column and it must be defined as a key

二.常见的索引详解与创建

主键索引

-- mysql中InnoDB使用主键索引作为聚簇索引，主键索引无法使用
-- 创建时候,主键自动定义
create table temppp(id int auto_increment,primary key(id),name varchar(20) not null unique);
-- 无法删除primary key索引,需要改变的时候，首先需要删除主键列,删除后自动选择一行unique的列作为主键索引
alter table temppp drop COLUMN id;

查看：

删除前:

删除后：

单列索引

普通的索引，没有什么介绍

-- 建表时候表级约束建立索引
create table otest(
id int(25) PRIMARY key,
`name` varchar(255),
-- 这一句就是在建立普通字段的索引，但是无法设置名字
key(`name`)
)
-- 建表后
alter table otest add index key(`name`)；

查看:（注意和前缀索引Sub_part的区别）

唯一索引

当索引的列是unique的时候，会生成唯一索引，唯一索引关于null有下列两种情况

SQLSERVER 下的唯一索引的列，允许null值，但最多允许有一个空值

-- sql server 下实验代码
create table temp
(
id int primary key,
age varchar(20) unique,
);
 
create unique index age on temp(age)
execute sp_helpindex @objname='temp'

查看:

-- 插入两条null语句
insert into temp values(1,null);
insert into temp values(2,null);

结果:

MYSQL下的唯一索引的列，允许null值，并且允许多个空值

-- mysql下实验代码
create table otest
(
id int primary key,
age varchar(20) unique,
key(age)
);
show index from otest

查看:

会建立两个索引，一个非聚簇索引，一个是唯一索引

-- 插入两条null语句
....与上代码相似

结果:

可以插入两个空值（明人不说暗话，我喜欢MySQL）

前缀索引

ALTER TABLE table_name ADD KEY(column_name(prefix_length));
-- 表级创建
create table temppp (id int auto_increment,primary key(id),
                     name varchar(20) not null unique,
                    key(name(2)));
-- 表级创建
alter table temppp add index(name(2))

查看：

前缀索引实例的博文:https:很好，推荐

复合索引

-- 建表时候表级约束建立索引
drop table if exists `otest`;
create table otest(
id int(25) PRIMARY key,
`name` varchar(255),
age varchar(255),
-- 这一句就是在建立普通字段的索引，但是无法设置名字
key(`name`,age)
);
-- 建表后
alter table otest add key(`name`,age);

查看：

复合索引的最左前缀匹配原则：

对于复合索引，查询在一定条件才会使用该索引

-- 假设一个下列的索引
alter table otest add index(id,name,age);
 
-- 只有查询条件满足组合索引的前缀匹配才能使用索引，也就是对于查询的顺序为
-- id id,name id,name,age这三种情况下才能使用组合索引
 
-- 对于下列这种就无法使用索引
select * from otest where id=?,age=? -- 缺少了name列
select * from otest where name=?,age=? -- 缺少了id列
 
-- 对于下列查询MySQL会使用优化调整位置
select * from otest where id=?,age=?,name=? -- 查询顺序是 id,age,name看起来是不能使用索引的，但是MySQL在执行的时候会进行优化，将顺序调整为id name age。

复合索引的优点

减少开销。建一个联合索引(col1,col2,col3)，实际相当于建了(col1),(col1,col2),(col1,col2,col3)三个索引。每多一个索引，都会增加写操作的开销和磁盘空间的开销。对于大量数据的表，使用联合索引会大大的减少开销！

覆盖索引。对联合索引(col1,col2,col3)，如果有如下的sql: select col1,col2,col3 from test where col1=1 and col2=2。那么MySQL可以直接通过遍历索引取得数据，而无需回表，这减少了很多的随机io操作。减少io操作，特别的随机io其实是dba主要的优化策略。所以，在真正的实际应用中，覆盖索引是主要的提升性能的优化手段之一。

效率高。索引列越多，通过索引筛选出的数据越少。有1000W条数据的表，有如下sql:select from table where col1=1 and col2=2 and col3=3,假设假设每个条件可以筛选出10%的数据，如果只有单值索引，那么通过该索引能筛选出1000W10%=100w条数据，然后再回表从100w条数据中找到符合col2=2 and col3= 3的数据，然后再排序，再分页；如果是联合索引，通过索引筛选出1000w10% 10% *10%=1w。

全文索引（FULLTEXT）

在模糊搜索中很有效，搜索全文中的某一个字段，可以参考这篇博文:https:

三.索引的原理

1.通过实验介绍B+tree

我们先进行下面一个实验看看InnoDB下的主键索引的一个现象。

create table otest(
id int(25) PRIMARY key,
`name` varchar(255),
age varchar(255)
);
 
 
insert into otest values(3,'q',1);
insert into otest values(1,'q',1);
insert into otest values(5,'q',1);
insert into otest values(2,'q',1);
insert into otest values(6,'q',1)
-- 查看现象
SELECT * from otest

查看:

我们插入进去的时候，数据的id都是乱序的，为什么这里最后select查询出来的结果都是进行了排序？

这是因为InnoDB索引底层实现的是B+tree，B+tree具有下列的特点：

所以上面的排序是为了使用B+tree的结构，B+tree为了范围搜索，将主键按照从小到大排序后，拆分成节点。后续还有新的节点进入的时候，和B-tree相同的操作，会进行分裂。

一般来说，聚簇索引的B+tree都是三层

2.延伸

https:

四.聚簇索引和非聚簇索引

InnoDB中主键索引一定是聚簇索引，聚簇索引一定是主键索引。

为什么这里辅助索引叶子结点不直接存储数据呢？

MYISAM只有非聚簇索引，索引最终指向的都是物理地址。

1.使用聚簇索引的优势

Q:既然有回表的存在，那么聚簇索引的优势在哪里？

Q:主键索引作为聚簇索引需要注意什么

2.什么情况下无法使用索引

5.关于Explain语句

作者不会，建议查找，这里列出是作为提醒

永远年轻，永远热泪盈眶

TIPS:MySQL底层存储文件：

MyISAM：.frm是存放表结构的文件，.MYD是存放表数据的文件,.MYI是存放表索引的文件

InnoDB：.frm存放表结构，.Ibd是存放表数据和索引的

总结

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