Mysql 索引

MySQL中索引的存储类型目前只有两种(BTREE和HASH),具体和表的存储引擎相关:

Btree索引结构

B-Tree 索引是 MySQL 数据库中使用最为频繁的索引类型,除了 Archive 存储引擎之外的其他所有的存储引擎都支持 B-Tree 索引。

 btree索引:通俗点说就是一颗二叉树

通俗得来说:如取35为节点,比35小的就放左边,比35大的就放右边。如果我们要寻找87叶子节点的位置,87比35大,所以在右边,然后87比39还大,所以还在右边,比65还大,所以还在右边,一共寻找3次。

说到Btree索引,一直以来都有个通俗问题:对于hash索引,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,检索效率比Btree高很多,那为什么不用Hash索引却要用Btree索引? 

原因:

  • Hash 索引仅仅能满足"=","IN"和"<=>"查询,不能使用范围查询。
  • Hash 索引无法被用来避免数据的排序操作。
  • Hash 索引在任何时候都不能避免表扫描。

mysql中如何使用索引

在MySQL中,下列几种情况下有可能使用到索引。

  • 如果列名是索引,使用column_name is null将使用索引。

       explain select * from dvbprogram  where name is null;

存在索引但不使用索引

在下列情况下,虽然存在索引,但是MySQL并不会使用相应的索引。

  •    如果MySQL估计使用索引比全表扫更慢,则不使用索引
  • 如果like是以%开始,例如:

explain select * from dvbprogram  where name like '%test';

可见虽然在name上建有索引,但是由于where条件中like的值的“%”在第一位了,那么MySQL也不会采用这个索引。

  • 如果列类型是字符串,那么一定记得在where条件中把字符常量值用引号引起来,否则的话即便这个列上有索引,MySQL也不会用到的,因为,MySQL默认把输入的常量值进行转换以后才进行检索。

explain select * from address where name=1;

可见虽然name上新建了索引,但是1是一个数值型,name本来是字符型的。所以即便name上有索引,而不能正确的用上索引,进行了多条语句扫描;

explain select * from address where name='1';

而这个sql语句就可以正确的使用索引了,只扫描了一条语句。

  • 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,那么涉及到的索引都不会被用到,例如

 

MySQL索引是一种数据结构,可以帮助MySQL快速定位和访问中的数据。使用索引可以提高查询效率,降低数据库的负载。下面是MySQL索引的一些基本概念和使用方法: 1. 索引类型 MySQL支持多种类型的索引,包括B树索引、哈希索引、全文索引等。其中,B树索引是最常用的一种,也是默认的索引类型。B树索引可以用于精确匹配和范围查询,而哈希索引主要用于等值查询,全文索引则用于文本检。 2. 索引创建 可以在创建时指定索引,例如: ``` CREATE TABLE users ( id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(50), email VARCHAR(50), INDEX idx_email (email) ); ``` 也可以在已有的上添加索引,例如: ``` ALTER TABLE users ADD INDEX idx_name (name); ``` 3. 索引使用 查询语句中可以使用WHERE子句和ORDER BY子句来利用索引,例如: ``` SELECT * FROM users WHERE email = 'example@example.com'; SELECT * FROM users WHERE name LIKE 'John%' ORDER BY id DESC; ``` 需要注意的是,索引并不是越多越好,过多的索引会占用过多的磁盘空间并降低写操作的性能。因此,需要根据实际情况选择合适的索引。同时,还需要定期对索引进行维护,包括优化查询语句、删除不必要的索引等。 4. 索引优化 MySQL提供了一些工具来优化索引,例如EXPLAIN命令可以帮助分析查询语句的执行计划,找出慢查询和不必要的全扫描。可以使用OPTIMIZE TABLE命令来优化索引和碎片,从而提高查询性能。还可以使用缓存来避免频繁的查询操作,例如使用Memcached或Redis等缓存工具。 以上就是MySQL索引的一些基本概念和使用方法,需要根据实际情况进行选择和优化。
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