MySQL索引

本文介绍了MySQL索引的B+树结构,区分了聚集索引和辅助索引,并提供选择建索引字段的建议。重点讲解了联合索引的工作原理。遇到索引未生效的情况,教你如何使用forceindex。

作为SQL优化的主要内容,我们需要对索引有一定的认识和了解。

  1. MySQL索引是基于B+树的树形结构,所谓B+树,是一种平衡二叉树,而所谓的平衡,是指叶节点的高度差不超过1,平衡树比非平衡树拥有更高的平均查询速度。而索引是通过左旋或者右旋维持结构的平衡。B+树索引中,所有的数据按顺序存在叶节点中。
  2. 索引类型:聚集索引和辅助索引。聚集索引一般是指主键索引,聚集索引本身包含了整行的数据,因此拥有最快的查询速度,辅助索引只包含部分数据,需要借助主键进行二次书签查询方可获取整行记录。
  3. 如何选择建立索引的字段:在关联条件中,如果某个字段取值范围广,而且重复叶比较少,就非常适合建立索引。反之,取值范围很小例如性别(要么male要么female)就不适合建索引。我们可以通过show index from table_name结果中的cardinality查看索引中不重复记录的预估量来判断索引的必要性。这个值越大,在关联查询中使用到该索引的几率就越大。
  4. 如果某个字段已经建立了索引,通过explain 发现索引没有生效应该如何处理:通过force index
  5. 联合索引:联合索引也是一棵B+树,不同的是联合索引的键值数量不是1,而是大于或等于2。它的键值叶都是排序的,通过叶节点可以从逻辑上顺序读取所有的数据。比如联合索引(a,b)对应的叶节点(1,1)(1,2)(2,1)(2,3)(2,4)(3,1)(3,2),对于字段a是有序,对于字段a和b的联合,也是有序的,但是对于字段b,则是无序的。这也是联合索引仅使用左边部分也能用到索引的原因。
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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