MySQL-索引

Posted 2021-01-06

一、mysql索引介绍

索引是一种数据结构，以其特有的记录数据的方式，为用户提供高性能的查询。索引就像是一本新华字典的目录，通过目录可以快速的找到我们想要找到的数据。

二、MySQL主要使用的索引

普通索引：MySQL中基本索引类型，仅有加速查询功能，允许在定义索引的列中插入重复的值和空值。
主键索引：有两个功能：加速查询 和 唯一约束（不可含null）
唯一索引：有两个功能：加速查询 和 唯一约束（可含null）
组合索引：组合索引是将n个列组合成一个索引

三、普通索引

1、创建索引

part1：创建表时创建索引
create table user(
    nid int not null auto_increment primary key,
    name varchar(50) not null,
    passwd varchar(100) not null,
    extra text,
    index idx1(name)
)![](http://i2.51cto.com/images/blog/201809/14/39334e56fbb24560becb2c8a0ae9cc98.png?x-oss-process=image/watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=)

note：如果是CHAR，VARCHAR类型，length可以小于字段实际长度；如果是BLOB和TEXT类型，必须指定 length。

part2：创建索引
create index idx2 on user(name);

2、查看索引

show index from user;

3、删除索引

drop index idx2 on user;

四、唯一索引

1、创建索引

part1：创建表时创建索引
create table user(
    nid int not null auto_increment primary key,
    name varchar(50) not null,
    passwd varchar(100) not null,
    extra text,
    unique idx1(name)
)

part2：创建索引
create unique idx2 on user(name);

2、查看索引

show index from user;

3、删除索引

drop index idx2 on user;

五、主键索引

1、创建主键索引

part1：创建表时创建索引
create table user(
    nid int not null auto_increment ,
    name varchar(50) not null,
    passwd varchar(100) not null,
    extra text,
    primary key(nid),
    index idx1(name)
)

part2：创建索引

alter table idx2 add primary key(nid);

2、删除主键

alter table user drop primary key;
alter table user modify  nid int, drop primary key;

六、组合索引

1、创建组合索引

part1：创建表时创建索引
create table user(
    nid int not null auto_increment primary key,
    name varchar(50) not null,
    passwd varchar(100) not null,
    index idx(nid,name,passwd)
)
part2：创建索引
create index idx on user(nid,name,passwd);

2、查看索引

show index from user;

3、删除索引

drop index idx on user;

组合索引查询遵循最左匹配：如查询：
nid and name ：使用索引
nid and passwd ：使用索引
passwd：不适用索引

七、覆盖索引

上述4种MySQL常用的索引，其查找数据的顺序都是先在索引中找，再去数据表中找。如果一个查询只在索引中便能完成，而不需要去数据表中找，这种索引被称为覆盖索引。覆盖索引必须要求存储索引的列，所以只有btree索引能使用更为高效的覆盖索引。

查看覆盖索引（Using index）