mysql索引怎么實現(xiàn) mysql索引的用法

MySQL 索引是怎么實現(xiàn)的？

索引是滿足某種特定查找算法的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，而這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)會以某種方式指向數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn)高效查找數(shù)據(jù)。

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具體來說 MySQL 中的索引，不同的數(shù)據(jù)引擎實現(xiàn)有所不同，但目前主流的數(shù)據(jù)庫引擎的索引都是 B+ 樹實現(xiàn)的，B+ 樹的搜索效率，可以到達二分法的性能，找到數(shù)據(jù)區(qū)域之后就找到了完整的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)了，所有索引的性能也是更好的。

MySQL索引機制(詳細+原理+解析)

MySQL 前綴索引能有效減小索引文件的大小，提高索引的速度。但是前綴索引也有它的壞處：MySQL 不能在 ORDER BY 或 GROUP BY 中使用前綴索引，也不能把它們用作覆蓋索引(Covering Index)。

集一個索引包含多個列（最左前綴匹配原則）

索引列的值必須唯一，但允許有空值

全文索引為FUllText，在定義索引的列上支持值的全文查找，允許在這些索引列中插入重復值和空值，全文索引可以在CHAR,VARCHAR,TEXT類型列上創(chuàng)建

設(shè)定主鍵后數(shù)據(jù)會自動建立索引，InnoDB為聚簇索引

即一個索引只包含單個列，一個表可以有多個單列索引

覆蓋索引是指一個查詢語句的執(zhí)行只用從所有就能夠得到，不必從數(shù)據(jù)表中讀取，覆蓋索引不是索引樹，是一個結(jié)果，當一條查詢語句符合覆蓋索引條件時候，MySQL只需要通過索引就可以返回查詢所需要的數(shù)據(jù)，這樣避免了查到索引后的回表操作，減少了I/O效率

查看索引

列名解析：

刪除索引

查看：

刪除前:

刪除后：

普通的索引，沒有什么介紹

查看:（注意和前綴索引Sub_part的區(qū)別）

當索引的列是unique的時候，會生成唯一索引，唯一索引關(guān)于null有下列兩種情況

SQLSERVER 下的唯一索引的列，允許null值，但最多允許有一個空值

MYSQL下的唯一索引的列，允許null值，并且允許多個空值

查看:

會建立兩個索引，一個非聚簇索引，一個是唯一索引

結(jié)果:

可以插入兩個空值（明人不說暗話，我喜歡MySQL）

一方面，它不會索引所有字段所有字符，會減小索引樹的大小.

另外一方面，索引只是為了區(qū)別出值，對于某些列，可能前幾位區(qū)別很大，我們就可以使用前綴索引。

一般情況下某個前綴的選擇性也是足夠高的，足以滿足查詢性能。對于BLOB，TEXT，或者很長的VARCHAR類型的列，必須使用前綴索引，因為MySQL不允許索引這些列的完整長度。

查看：

查看：

復合索引的最左前綴匹配原則 ：

對于復合索引，查詢在一定條件才會使用該索引

減少開銷。 建一個聯(lián)合索引(col1,col2,col3)，實際相當于建了(col1),(col1,col2),(col1,col2,col3)三個索引。每多一個索引，都會增加寫操作的開銷和磁盤空間的開銷。對于大量數(shù)據(jù)的表，使用聯(lián)合索引會大大的減少開銷！

覆蓋索引。 對聯(lián)合索引(col1,col2,col3)，如果有如下的sql: select col1,col2,col3 from test where col1=1 and col2=2。那么MySQL可以直接通過遍歷索引取得數(shù)據(jù)，而無需回表，這減少了很多的隨機io操作。減少io操作，特別的隨機io其實是dba主要的優(yōu)化策略。所以，在真正的實際應用中，覆蓋索引是主要的提升性能的優(yōu)化手段之一。

效率高。 索引列越多，通過索引篩選出的數(shù)據(jù)越少。有1000W條數(shù)據(jù)的表，有如下sql:select from table where col1=1 and col2=2 and col3=3,假設(shè)假設(shè)每個條件可以篩選出10%的數(shù)據(jù)，如果只有單值索引，那么通過該索引能篩選出1000W10%=100w條數(shù)據(jù)，然后再回表從100w條數(shù)據(jù)中找到符合col2=2 and col3= 3的數(shù)據(jù)，然后再排序，再分頁；如果是聯(lián)合索引，通過索引篩選出1000w10% 10% *10%=1w。

在模糊搜索中很有效，搜索全文中的某一個字段，可以參考這篇博文

:

我們先進行下面一個實驗看看InnoDB下的主鍵索引的一個現(xiàn)象。

查看:

我們插入進去的時候，數(shù)據(jù)的id都是亂序的，為什么這里最后select查詢出來的結(jié)果都是進行了排序？

這是因為InnoDB索引底層實現(xiàn)的是B+tree，B+tree具有下列的特點：

所以上面的排序是為了使用B+tree的結(jié)構(gòu) ，B+tree為了范圍搜索，將主鍵按照從小到大排序后，拆分成節(jié)點。后續(xù)還有新的節(jié)點進入的時候，和B-tree相同的操作，會進行分裂。

一般來說，聚簇索引的B+tree都是三層

InnoDB中主鍵索引一定是聚簇索引，聚簇索引一定是主鍵索引。

為什么這里輔助索引葉子結(jié)點不直接存儲數(shù)據(jù)呢？

MYISAM只有非聚簇索引，索引最終指向的都是物理地址。

Q:既然有回表的存在，那么聚簇索引的優(yōu)勢在哪里？

Q:主鍵索引作為聚簇索引需要注意什么

在查詢語句中使用LIke關(guān)鍵字進行查詢時，如果匹配字符串的第一個字符為"%"，索引不會使用。如果“%”不是在第一位，索引就會使用

多列索引是在表的多個字段上創(chuàng)建的索引，滿足最左前綴匹配原則，索引才會被使用

查詢語句只有Or關(guān)鍵字時候，如果OR前后的兩個條件都是索引，這這次查詢將會使用索引，否則Or前后有一個條件的列不是索引，那么查詢中將不使用索引

mysql索引

在mysql中，索引是一種特殊的數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)，由數(shù)據(jù)表中的一列或多列組合而成，可以用來快速查詢數(shù)據(jù)表中有某一特定值的記錄。

通過索引，查詢數(shù)據(jù)時不用讀完記錄的所有信息，而只是查詢索引列即可。

通過索引，查詢數(shù)據(jù)時不用讀完記錄的所有信息，而只是查詢索引列。否則，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)將讀取每條記錄的所有信息進行匹配。

可以把索引比作新華字典的音序表。例如，要查“庫”字，如果不使用音序，就需要從字典的 400 頁中逐頁來找。但是，如果提取拼音出來，構(gòu)成音序表，就只需要從 10 多頁的音序表中直接查找。這樣就可以大大節(jié)省時間。

因此，使用索引可以很大程度上提高數(shù)據(jù)庫的查詢速度，還有效的提高了數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的性能。

索引的優(yōu)缺點

索引有其明顯的優(yōu)勢，也有其不可避免的缺點。

優(yōu)點

索引的優(yōu)點如下：

1、通過創(chuàng)建唯一索引可以保證數(shù)據(jù)庫表中每一行數(shù)據(jù)的唯一性。

2、可以給所有的 MySQL 列類型設(shè)置索引。

3、可以大大加快數(shù)據(jù)的查詢速度，這是使用索引最主要的原因。

4、在實現(xiàn)數(shù)據(jù)的參考完整性方面可以加速表與表之間的連接。

5、在使用分組和排序子句進行數(shù)據(jù)查詢時也可以顯著減少查詢中分組和排序的時間

缺點

增加索引也有許多不利的方面，主要如下：

1、創(chuàng)建和維護索引組要耗費時間，并且隨著數(shù)據(jù)量的增加所耗費的時間也會增加。

2、索引需要占磁盤空間，除了數(shù)據(jù)表占數(shù)據(jù)空間以外，每一個索引還要占一定的物理空間。如果有大量的索引，索引文件可能比數(shù)據(jù)文件更快達到最大文件尺寸。

3、當對表中的數(shù)據(jù)進行增加、刪除和修改的時候，索引也要動態(tài)維護，這樣就降低了數(shù)據(jù)的維護速度。

使用索引時，需要綜合考慮索引的優(yōu)點和缺點。

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