Mysql索引

Posted 2022-12-14 枸杞仙人

索引

• 概述
• 基本语法
• • 创建索引对象：
  • 删除索引对象：
• 适用场景
• 索引原理
• 索引分类
• 索引的失效
• 索引应用
• • 查看sql语句的执行计划
  • 创建索引
  • 查看索引

概述

• 索引就相当于一本书的目录，通过目录可以快速的找到对应的资源。

• 在数据库方面，查询一张表的时候有两种检索方式：

  • 第一种方式：全表扫描
  • 第二种方式：根据索引检索（效率很高）

• 索引为什么可以提高检索效率呢？
  其实最根本的原理是缩小了扫描的范围。

• 索引虽然可以提高检索效率，但是不能随意的添加索引，因为索引也是数据库当中的对象，也需要数据库不断的维护。是有维护成本的。比如，表中的数据经常被修改。这样就不适合添加索引，因为数据一旦修改，索引需要重新排序，进行维护。

• 添加索引是给某一个字段，或者说某些字段添加索引。
  select ename,sal from emp where ename = ‘SMITH’;
  当ename字段上没有添加索引的时候，以上sql语句会进行全表扫描，扫描ename字段中所有的值。
  当ename字段上添加索引的时候，以上sql语句会根据索引扫描，快速定位。

基本语法

创建索引对象：

create index 索引名称 on 表名(字段名);

删除索引对象：

drop index 索引名称 on 表名;

适用场景

• 数据量庞大。（根据客户的需求，根据线上的环境）
• 该字段很少的DML操作。（因为字段进行修改操作，索引也需要维护）
• 该字段经常出现在where子句中。（经常根据哪个字段查询）

索引原理

索引被用来快速找出在一个列上用一特定值的行。没有索引，mysql不得不首先以第一条记录开始，然后读完整个表直到它找出相关的行。表越大，花费时间越多。对于一个有序字段，可以运用二分查找（Binary Search），这就是为什么性能能得到本质上的提高。MYISAM和INNODB都是用B+Tree作为索引结构.

实际上就是通过B Tree缩小扫描范围，底层索引进行了排序，分区，索引会携带数据在表中的“物理地址”，最终通过索引检索到数据之后，获取到关联的物理地址，通过物理地址定位表中的数据，效率是最高的。
select ename from emp where ename = 'SMITH';
通过索引转换为：
select ename from emp where 物理地址 = 0x3;

索引分类

• 单一索引：给单个字段添加索引
• 复合索引: 给多个字段联合起来添加1个索引
• 主键索引：主键上会自动添加索引
• 唯一索引：有unique约束的字段上会自动添加索引
  注意：主键和唯一字段都是自动添加索引的。根据主键查询效率较高。尽量根据主键检索。

索引的失效

select ename from emp where ename like '%A%';
模糊查询的时候，第一个通配符使用的是%，这个时候索引是失效的。

索引应用

查看sql语句的执行计划

explain select ename,sal from emp where sal = 5000;

+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | emp   | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |   17 |    10.00 | Using where |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+

创建索引

create index test_index on emp (sal);
此时再执行select语句的时候，底层的执行逻辑就是按照索引搜索：

+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------------+---------+-------+------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key        | key_len | ref   | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------------+---------+-------+------+----------+-------+
|  1 | SIMPLE      | emp   | NULL       | ref  | test_index    | test_index | 9       | const |    1 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------------+---------+-------+------+----------+-------+

查看索引

show index from emp;

+-------+------------+------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+---------+------------+
| Table | Non_unique | Key_name   | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment | Visible | Expression |
+-------+------------+------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+---------+------------+
| emp   |          0 | PRIMARY    |            1 | EMPNO       | A         |          17 |     NULL |   NULL |      | BTREE      |         |               | YES     | NULL       |
| emp   |          1 | test_index |            1 | SAL         | A         |          12 |     NULL |   NULL | YES  | BTREE      |         |               | YES     | NULL       |
+-------+------------+------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+---------+------------+