MySQL索引

本文通过InnoDB引擎下的实例对比,详细介绍了BTree与Hash两种索引类型的使用场景及效果验证,包括不同操作符对索引使用的影响。

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引言

常用索引,莫过于BTREE和HASH了。

实例解析

下面以InnoDB引擎为例,进行讲解:

准备工作

创建表

创建两张表,一张设置BTREE索引,一张设置HASH索引;两类索引都基于多列的情况下:

BTREE索引
CREATE TABLE `test2` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `name` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `sex` tinyint(4) DEFAULT NULL,
  `age` int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `uidx` (`name`(191),`sex`,`age`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
HASH索引
CREATE TABLE `test1` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `name` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `sex` tinyint(4) DEFAULT NULL,
  `age` int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `uidx` (`name`(191),`sex`,`age`) USING HASH
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

借助explain分析工具,进行实操验证

=号操作符

注:分析结果主要看下图中key列中的值,如果用到了所以则会列出索引名字,否则为null。

成功

HASH=
BTREE=
验证结果,都使用到了索引

失败

HASH=
BTREE=
验证结果,都未使用到了索引;
分析原因:列未使用常量所致,亦即数据类型不对所致;
接下来又对>,>=,<,<=和BETWEEN等操作符做了验证,结果也都同=操作符,因此就不一一罗列了。

like操作符
成功(普通值)

HASHlike
BTREElike
验证结果,都使用到了索引

成功(%后置)

HASHlike后置
BTREElike后置
验证结果,都使用到了索引

失败(%前置)

HASHlike前置
BTREElike前置
验证结果,都未使用到了索引;
分析原因:索引不支持%前置,或者解析器不认为%前置为常量;

or操作符
失败

HASHor
BTREEor
验证结果,都未使用到了索引;
分析原因:多列索引应用前提是AND操作符;

and操作符
成功(两列的情况)

HASHand2
BTREEand2
验证结果,都使用到了索引,并且使用了最左索引支持,即两列均用到了!

成功(三列的情况)

HASHand3
BTREEand3
验证结果,都使用到了索引,并且使用了全部索引列!
注:分析结果由上图中ref列所得出的结论!

结论

上述只是引出如何验证你创建的索引是否被使用到,更多地情况可以借助上述中explain工具进行验证!

MySQL索引是一种数据结构,可以帮助MySQL快速定位和访问表中的数据。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索。 2. 索引创建 可以在创建表时指定索引,例如: ``` CREATE TABLE users ( id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(50), email VARCHAR(50), INDEX idx_email (email) ); ``` 也可以在已有的表上添索引,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表扫描。可以使用OPTIMIZE TABLE命令来优化表的索引和碎片,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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