Mysql索引学习

本文介绍了MySQL中索引的概念,包括索引的优势和劣势,如提高查询效率但降低更新速度。详细讲解了不同类型的索引,如B+Tree和其优化结构,以及单值、唯一和复合索引。此外,还提到了索引的创建、查看和删除语法,以及索引设计的原则。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1. 索引

1.1 索引概述

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(有序)。在数据之外,数据库系统还维护者满足特定查找算法的数据结构,这些数据结构以某种方式引用(指向)数据, 这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法,这种数据结构就是索引。如下面的示意图所示 :
在这里插入图片描述

1.2 索引优势劣势

  • 优势
    1) 类似于书籍的目录索引,提高数据检索的效率,降低数据库的IO成本。
    2) 通过索引列对数据进行排序,降低数据排序的成本,降低CPU的消耗。

  • 劣势
    1) 实际上索引也是一张表,该表中保存了主键与索引字段,并指向实体类的记录,所以索引列也是要占用空间
    的。
    2) 虽然索引大大提高了查询效率,同时却也降低更新表的速度,如对表进行INSERT、UPDATE、DELETE。因为
    更新表时,MySQL 不仅要保存数据,还要保存一下索引文件每次更新添加了索引列的字段,都会调整因为更新所
    带来的键值变化后的索引信息。

1.3 索引结构

索引是在MySQL的存储引擎层中实现的,而不是在服务器层实现的。所以每种存储引擎的索引都不一定完全相同,
也不是所有的存储引擎都支持所有的索引类型的。MySQL目前提供了以下4种索引:

  • BTREE 索引 : 最常见的索引类型,大部分索引都支持 B 树索引。
  • HASH 索引:只有Memory引擎支持 , 使用场景简单 。
  • R-tree 索引(空间索引):空间索引是MyISAM引擎的一个特殊索引类型,主要用于地理空间数据类型,通常使用较少。
  • Full-text (全文索引) :全文索引也是MyISAM的一个特殊索引类型,主要用于全文索引,InnoDB从Mysql5.6版本开始支持全文索引。
    MyISAM、InnoDB、Memory三种存储引擎对各种索引类型的支持
    在这里插入图片描述
1.3.1 BTREE 结构

BTree又叫多路平衡搜索树,一颗m叉的BTree特性如下:

  • 树中每个节点最多包含m个孩子。
  • 除根节点与叶子节点外,每个节点至少有[ceil(m/2)]个孩子。
  • 若根节点不是叶子节点,则至少有两个孩子。
  • 所有的叶子节点都在同一层。
  • 每个非叶子节点由n个key与n+1个指针组成,其中[ceil(m/2)-1] <= n <= m-1
2.3.2 B+TREE 结构

B+Tree为BTree的变种,B+Tree与BTree的区别为:
1). n叉B+Tree最多含有n个key,而BTree最多含有n-1个key。
2). B+Tree的叶子节点保存所有的key信息,依key大小顺序排列。
3). 所有的非叶子节点都可以看作是key的索引部分。
在这里插入图片描述
由于B+Tree只有叶子节点保存key信息,查询任何key都要从root走到叶子。所以B+Tree的查询效率更加稳定。

1.3.3 MySQL中的B+Tree

MySql索引数据结构对经典的B+Tree进行了优化。在原B+Tree的基础上,增加一个指向相邻叶子节点的链表指
针,就形成了带有顺序指针的B+Tree,提高区间访问的性能。
MySQL中的 B+Tree 索引结构示意图:
在这里插入图片描述

1.4 索引分类

1) 单值索引 :即一个索引只包含单个列,一个表可以有多个单列索引
2) 唯一索引 :索引列的值必须唯一,但允许有空值
3) 复合索引 :即一个索引包含多个列

1.5 索引语法

1.5.1 创建索引
-- CREATE  [索引类型:单值索引,唯一索引,复合索引] INDEX  索引名 [索引结构:默认B+树] ON 表名(列名)

CREATE [UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL] INDEX index_name [USING index_type]
ON tbl_name(index_col_name,...)

CREATE INDEX  idx_city_name ON city(city_name);

在这里插入图片描述

1.5.2 查看索引
show index from table_name;

在这里插入图片描述

1.5.3 删除索引
DROP INDEX index_name ON tbl_name;

=
在这里插入图片描述

1.5.4 ALTER命令
1). alter table tb_name add primary key(column_list);
-- 该语句添加一个主键,这意味着索引值必须是唯一的,且不能为NULL
2). alter table tb_name add unique index_name(column_list);
-- 这条语句创建索引的值必须是唯一的(除了NULL外,NULL可能会出现多次)
3). alter table tb_name add index index_name(column_list);
-- 添加普通索引, 索引值可以出现多次。
4). alter table tb_name add fulltext index_name(column_list);
-- 该语句指定了索引为FULLTEXT, 用于全文索引

1.6 索引设计原则

索引的设计可以遵循一些已有的原则,创建索引的时候请尽量考虑符合这些原则,便于提升索引的使用效率,更高
效的使用索引。

  • 对查询频次较高,且数据量比较大的表建立索引。
  • 索引字段的选择,最佳候选列应当从where子句的条件中提取,如果where子句中的组合比较多,那么应当挑选最常用、过滤效果最好的列的组合。使用唯一索引,区分度越高,使用索引的效率越高。
  • 索引可以有效的提升查询数据的效率,但索引数量不是多多益善,索引越多,维护索引的代价自然也就水涨船高。对于插入、更新、删除等DML操作比较频繁的表来说,索引过多,会引入相当高的维护代价,降低DML操作的效率,增加相应操作的时间消耗。另外索引过多的话,MySQL也会犯选择困难病,虽然最终仍然会找到一个可用的索引,但无疑提高了选择的代价。
  • 使用短索引,索引创建之后也是使用硬盘来存储的,因此提升索引访问的I/O效率,也可以提升总体的访问效率。假如构成索引的字段总长度比较短,那么在给定大小的存储块内可以存储更多的索引值,相应的可以有效的提升MySQL访问索引的I/O效率。
  • 利用最左前缀,N个列组合而成的组合索引,那么相当于是创建了N个索引,如果查询时where子句中使用了组成该索引的前几个字段,那么这条查询SQL可以利用组合索引来提升查询效率。
-- 创建复合索引:
CREATE INDEX idx_name_email_status ON tb_seller(NAME,email,STATUS);
--  就相当于
-- 对name 创建索引 ;
-- 对name , email 创建了索引 ;
-- 对name , email, status 创建了索引 ;
### 学习 MySQL 素引的基础知识 学习 MySQL索引涉及多个方面,包括理解其基本概念、创建方法以及最佳实践。以下是关于这些主题的详细介绍。 #### 基本概念 MySQL 中的索引是一种用于加速数据检索的技术结构。通过在表中建立索引,可以显著减少查询时间,尤其是在大数据量的情况下。然而,过多或不当使用的索引可能会增加写操作的时间开销[^1]。 #### 如何创建索引 可以通过 `CREATE INDEX` 或者修改表定义的方式创建索引。例如: ```sql -- 单列索引 CREATE INDEX idx_name ON table_name(column_name); -- 组合索引 CREATE INDEX combined_idx ON table_name(col1, col2); ``` 需要注意的是,在组合索引 `(col1, col2)` 中,如果仅针对第二列进行过滤 (`WHERE col2 = ...`) 而不包含第一列,则该索引可能不会被有效利用[^4]。 #### 使用场景分析 了解何时应该使用索引非常重要。对于某些复杂的 SQL 查询,比如带有子查询或者多表连接的情况,即使存在可用的索引也可能由于成本估算的原因而未被采用。例如,当 `IN` 条件中的值数量较多时,优化器可能会决定放弃索引转而执行全表扫描[^3]。 另外,在涉及到逻辑运算符如 `AND` 时需注意,尽管各个参与比较的字段都单独建立了索引,但实际运行过程中数据库引擎通常会选择其中一个作为访问路径,其余部分则依赖回表完成进一步筛选[^5]。 #### 性能调优技巧 为了最大化发挥索引的作用,可以从以下几个角度入手: - **定期审查慢日志**:找出那些消耗资源较大的SQL语句,并针对性地调整它们所关联的对象上的索引设置; - **避免不必要的排序动作**(`USING FILESORT`):尽量让查询能够直接按照现有索引顺序返回结果集,从而规避额外产生的磁盘I/O负担[^2]; - **合理设计复合键**:考虑到覆盖率等因素精心挑选构成联合索引的各项属性; 最后提醒一点就是随着业务发展不断变化的需求可能导致原先规划良好的方案变得不再适用,因此持续监控系统表现并适时作出相应改动是非常必要的。 ### 实践案例分享 假设有一个员工信息管理系统的场景下需要频繁查找特定姓名范围内的记录数统计情况,那么除了简单地给名字这一维度加常规B树形式外还可以考虑尝试全文搜索引擎插件或者其他更高级别的解决方案来满足更加苛刻的要求。 ```sql SELECT COUNT(*) AS count_result FROM employees WHERE MATCH(first_name,last_name) AGAINST('John Smith'); ``` 上述例子展示了如何借助MyISAM存储引擎特有的功能实现模糊匹配的同时保持较高的效率水平。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值