7.MySQL中的索引

本文详细介绍了MySQL中的四种索引类型:主键索引、唯一索引、常规索引和全文索引,以及如何创建和使用它们。通过实例展示了索引对查询性能的影响,强调了索引原则,并探讨了索引数据结构。同时,通过创建和测试表,对比了无索引与有索引查询的效率提升。

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。

提取句子主干,就可以得到索引的本质:索引是数据结构。

7.1索引的分类

主键索引(PRIMARY KEY):唯一的标识,主键不可重复,只能有一个列作为主键

PRINMARY KEY (studentno)

唯一索引(UNIQUE KEY):避免重复的列出现,唯一的索引可以重复,多个列可以标识位 唯一索引

UNIQUE KEY studentno(studentno)

常规索引(LEY/INDEX):默认的,index,key关键字设置

KEY studentno(studentno)

全文索引(FullText):在特点的数据库引擎下才有,MylSAM ,快速定位数据

FULLTEXT INDEX studentno(studentno)

基础语法:

-- 索引的使用
-- 1在创建表的时候给字段添加索引
-- 2创建完毕后,增加索引
-- 显示所有的索引信息
SHOW INDEX FROM student

-- 增加一个索引(索引名) 列名
ALTER TABLE school.`student` ADD FULLTEXT INDEX  studentname(studentname);

-- EXPLAN 分析sql执行的现状
EXPLAIN SELECT *FROM student  -- 非全文索引
SELECT *FROM student WHERE MATCH(studentname) AGAINST('张')

7.2测试索引

CREATE TABLE `app_user` (
`id` BIGINT(20) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` VARCHAR(50) DEFAULT '',
`email` VARCHAR(50) NOT NULL,
`phone` VARCHAR(20) DEFAULT '',
`gender` TINYINT(4) UNSIGNED DEFAULT '0',
`password` VARCHAR(100) NOT NULL DEFAULT '',
`age` TINYINT(4) DEFAULT NULL,
`create_time` DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
`update_time` TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8   -- 创建一个表

-- 插入100万数据.
DELIMITER $$  -- 创建函数时必须要有
CREATE FUNCTION mock_data()
RETURNS INT DETERMINISTIC
-- 注意returns,否则报错。
BEGIN
DECLARE num INT DEFAULT 1000000;
-- num 作为截止数字,定义为百万,
DECLARE i INT DEFAULT 0;
WHILE i<num DO
   INSERT INTO `app_user`(`name`,`email`,`phone`,`gender`,`password`,`age`)VALUES(CONCAT('用户',i),'19224305@qq.com',CONCAT('13', FLOOR(RAND()*(999999999-100000000)+100000000)),FLOOR(RAND()*2),UUID(), FLOOR(RAND()*100));
   SET i = i + 1;
END WHILE;
RETURN i;
END;
SELECT mock_data();-- 执行此函数 生成一百万条数

SELECT*FROM app_user WHERE `name`='用户9999';  -- 总耗时   : 1.297 sec
SELECT*FROM app_user WHERE `name`='用户9999'; -- 总耗时      : 1.311 sec

EXPLAIN SELECT * FROM app_user WHERE `name` ='用户9999';

SELECT *FROM app_user

-- 创建一个索引
-- id_表名_字段名  :索引名
-- CREATE INDEX 索引名 on 表(字段)
CREATE INDEX id_app_user_name ON app_user(`name`);  -- 每行数据都创建一个索引
SELECT*FROM app_user WHERE `name`='用户9999'; -- 执行耗时   : 0.009 sec
SELECT*FROM app_user WHERE `name`='用户999'; -- 执行耗时   : 0.009 sec
EXPLAIN SELECT * FROM app_user WHERE `name` ='用户9999';  --  执行耗时   : 0.002 sec

7.3索引原则

索引不是越多越好

不要对进程变动数据加索引

小数据量不需要加索引

索引一般加在常用来查询的字段上!

索引的数据结构

Hash类型的索引

Btree:InnoDB的默认数据类型

阅读:CodingLabs - MySQL索引背后的数据结构及算法原理

优化MySQL索引是提高数据库查询性能的关键步骤之一。下面是一些优化MySQL索引的常用方法: 1. 分析查询和索引的执行计划:通过使用EXPLAIN语句来分析查询的执行计划,了解MySQL是如何使用索引的。可以查看是否使用了合适的索引索引是否覆盖了查询所需的列等。 2. 选择合适的数据类型:选择适当的数据类型可以减小索引的大小,提高查询效率。例如,对于字符串类型的列,可以使用最短的适当字符集和根据实际情况选择字符集和排序规则。 3. 创建合适的索引:根据查询的特点和频率,创建合适的索引。考虑到查询的选择性和覆盖度,选择合适的列作为索引,并根据查询的顺序和条件进行列顺序的选择和组合。 4. 删除不必要的索引:过多或不必要的索引会增加写操作的开销,并占用额外的存储空间。定期检查和删除不再使用或重复的索引,以减少索引维护的负担。 5. 使用覆盖索引:在查询中使用覆盖索引,即索引中包含了查询所需的所有列,避免了回表操作,可以提高查询性能。 6. 避免索引列上的函数操作:对索引列使用函数操作会导致无法使用索引,应尽量避免在索引列上进行函数操作。 7. 更新统计信息:MySQL会根据统计信息来优化查询计划。因此,定期更新索引的统计信息可以帮助MySQL选择更优的查询计划。 8. 注意索引和表的大小:索引和表的大小对查询性能有影响。较大的索引可能导致更多的磁盘I/O,而较大的表可能会增加查询的开销。可以考虑对较大的表进行分区或分表,以减少查询的范围和开销。 以上是一些常见的MySQL索引优化方法,根据具体的应用场景和需求,还可以进行更加细致的索引设计和性能调优。在实际使用中,可以结合实际情况进行测试和调整,以获得最佳的查询性能。
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