mysql数据库索引类型和原理

Posted 2021-11-30 liqingxiao

索引初识：

最普通的情况，是为出现在where子句的字段建一个索引。为方便讲述，我们先建立一个如下的表。

CREATE TABLE mytable (
　id serial primary key,
　category_id int not null default 0,
　user_id int not null default 0,
　adddate int not null default 0
);

很简单吧，不过对于要说明这个问题，已经足够了。如果你在查询时常用类似以下的语句：

SELECT * FROM mytable WHERE category_id=1; 

  最直接的应对之道，是为category_id建立一个简单的索引：

CREATE INDEX mytable_categoryid ON mytable (category_id);

  OK，搞定？先别高兴，如果你有不止一个选择条件呢？例如：

SELECT * FROM mytable WHERE category_id=1 AND user_id=2;

  你的第一反应可能是，再给user_id建立一个索引。不好，这不是一个最佳的方法。你可以建立多重的索引。

CREATE INDEX mytable_categoryid_userid ON mytable (category_id,user_id);

  注意到我在命名时的习惯了吗？我使用"表名_字段1名_字段2名"的方式。你很快就会知道我为什么这样做了。

  现在你已经为适当的字段建立了索引，不过，还是有点不放心吧，你可能会问，数据库会真正用到这些索引吗？测试一下就OK，对于大多数的数据库来说，这是很容易的，只要使用EXPLAIN命令：

按 Ctrl+C 复制代码

EXPLAIN 　SELECT * FROM mytable 　　WHERE category_id=1 AND user_id=2; This is what Postgres 7.1 returns (exactly as I expected) 　NOTICE: QUERY PLAN: Index Scan using mytable_categoryid_userid on mytable (cost=0.00..2.02 rows=1 width=16) EXPLAIN

按 Ctrl+C 复制代码

  以上是postgres的数据，可以看到该数据库在查询的时候使用了一个索引（一个好开始），而且它使用的是我创建的第二个索引。看到我上面命名的好处了吧，你马上知道它使用适当的索引了。

  接着，来个稍微复杂一点的，如果有个ORDER BY字句呢？不管你信不信，大多数的数据库在使用order by的时候，都将会从索引中受益。

SELECT * FROM mytable WHERE category_id=1 AND user_id=2 ORDER BY adddate DESC;

  有点迷惑了吧？很简单，就象为where字句中的字段建立一个索引一样，也为ORDER BY的字句中的字段建立一个索引：

CREATE INDEX mytable_categoryid_userid_adddate ON mytable (category_id,user_id,adddate);

  

注意: "mytable_categoryid_userid_adddate" 将会被截短为
"mytable_categoryid_userid_addda"

CREATE

  EXPLAIN SELECT * FROM mytable
　　WHERE category_id=1 AND user_id=2
　　　ORDER BY adddate DESC;

　NOTICE: QUERY PLAN:

　Sort (cost=2.03..2.03 rows=1 width=16)
　　-> Index Scan using mytable_categoryid_userid_addda 
　　　　on mytable (cost=0.00..2.02 rows=1 width=16)

EXPLAIN

  看看EXPLAIN的输出，好象有点恐怖啊，数据库多做了一个我们没有要求的排序，这下知道性能如何受损了吧，看来我们对于数据库的自身运作是有点过于乐观了，那么，给数据库多一点提示吧。

  为了跳过排序这一步，我们并不需要其它另外的索引，只要将查询语句稍微改一下。这里用的是postgres，我们将给该数据库一个额外的提示--在ORDER BY语句中，加入where语句中的字段。这只是一个技术上的处理，并不是必须的，因为实际上在另外两个字段上，并不会有任何的排序操作，不过如果加入，postgres将会知道哪些是它应该做的。

EXPLAIN SELECT * FROM mytable 
  WHERE category_id=1 AND user_id=2
　　ORDER BY category_id DESC,user_id DESC,adddate DESC;

NOTICE: QUERY PLAN:

Index Scan Backward using 
　mytable_categoryid_userid_addda on mytable 
　  (cost=0.00..2.02 rows=1 width=16)

EXPLAIN

  现在使用我们料想的索引了，而且它还挺聪明，知道可以从索引后面开始读，从而避免了任何的排序。

  以上说得细了一点，不过如果你的数据库非常巨大，并且每日的页面请求达上百万算，我想你会获益良多的。不过，如果你要做更为复杂的查询呢，例如将多张表结合起来查询，特别是where限制字句中的字段是来自不止一个表格时，应该怎样处理呢？我通常都尽量避免这种做法，因为这样数据库要将各个表中的东西都结合起来，然后再排除那些不合适的行，搞不好开销会很大。

  如果不能避免，你应该查看每张要结合起来的表，并且使用以上的策略来建立索引，然后再用EXPLAIN命令验证一下是否使用了你料想中的索引。如果是的话，就OK。不是的话，你可能要建立临时的表来将他们结合在一起，并且使用适当的索引。

  要注意的是，建立太多的索引将会影响更新和插入的速度，因为它需要同样更新每个索引文件。对于一个经常需要更新和插入的表格，就没有必要为一个很少使用的where字句单独建立索引了，对于比较小的表，排序的开销不会很大，也没有必要建立另外的索引。

  以上介绍的只是一些十分基本的东西，其实里面的学问也不少，单凭EXPLAIN我们是不能判定该方法是否就是最优化的，每个数据库都有自己的一些优化器，虽然可能还不太完善，但是它们都会在查询时对比过哪种方式较快，在某些情况下，建立索引的话也未必会快，

例如索引放在一个不连续的存储空间时，这会增加读磁盘的负担，因此，哪个是最优，应该通过实际的使用环境来检验。

  在刚开始的时候，如果表不大，没有必要作索引，我的意见是在需要的时候才作索引，也可用一些命令来优化表，例如mysql可用"OPTIMIZE TABLE"。

  综上所述，在如何为数据库建立恰当的索引方面，你应该有一些基本的概念了。

 

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关于MySQL索引的好处，如果正确合理设计并且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话，那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车。对于没有索引的表，单表查询可能几十万数据就是瓶颈，而通常大型网站单日就可能会产生几十万甚至几百万的数据，没有索引查询会变的非常缓慢。还是以WordPress来说，其多个数据表都会对经常被查询的字段添加索引，比如wp_comments表中针对5个字段设计了BTREE索引。

一个简单的对比测试

以我去年测试的数据作为一个简单示例，20多条数据源随机生成200万条数据，平均每条数据源都重复大概10万次，表结构比较简单，仅包含一个自增ID，一个char类型，一个text类型和一个int类型，单表2G大小，使用MyIASM引擎。开始测试未添加任何索引。

执行下面的SQL语句：

 SELECT id,FROM_UNIXTIME(time) FROM article WHERE a.title=‘测试标题‘；

查询需要的时间非常恐怖的，如果加上联合查询和其他一些约束条件，数据库会疯狂的消耗内存，并且会影响前端程序的执行。这时给title字段添加一个BTREE索引：

ALTER TABLE article ADD INDEX index_article_title ON title(200);

再次执行上述查询语句，其对比非常明显：

MySQL索引的概念

索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分)，它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。更通俗的说，数据库索引好比是一本书前面的目录，能加快数据库的查询速度。上述SQL语句，在没有索引的情况下，数据库会遍历全部200条数据后选择符合条件的；而有了相应的索引之后，数据库会直接在索引中查找符合条件的选项。如果我们把SQL语句换成“SELECT * FROM article WHERE id=2000000”，那么你是希望数据库按照顺序读取完200万行数据以后给你结果还是直接在索引中定位呢？上面的两个图片鲜明的用时对比已经给出了答案（注：一般数据库默认都会为主键生成索引）。

索引分为聚簇索引和非聚簇索引两种，聚簇索引是按照数据存放的物理位置为顺序的，而非聚簇索引就不一样了；聚簇索引能提高多行检索的速度，而非聚簇索引对于单行的检索很快。

MySQL索引的类型

1. 普通索引

这是最基本的索引，它没有任何限制，比如上文中为title字段创建的索引就是一个普通索引，MyIASM中默认的BTREE类型的索引，也是我们大多数情况下用到的索引。

–直接创建索引
CREATE INDEX index_name ON table(column(length))
–修改表结构的方式添加索引
ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name ON (column(length))
–创建表的时候同时创建索引
CREATE TABLE `table` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,
`title` char(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL ,
`content` text CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL ,
`time` int(10) NULL DEFAULT NULL ,
PRIMARY KEY (`id`),
INDEX index_name (title(length))
)
–删除索引
DROP INDEX index_name ON table

2. 唯一索引

与普通索引类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值（注意和主键不同）。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一，创建方法和普通索引类似。

–创建唯一索引
CREATE UNIQUE INDEX indexName ON table(column(length))
–修改表结构
ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE indexName ON (column(length))
–创建表的时候直接指定
CREATE TABLE `table` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,
`title` char(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL ,
`content` text CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL ,
`time` int(10) NULL DEFAULT NULL ,
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE indexName (title(length))
);

3. 全文索引（FULLTEXT）

MySQL从3.23.23版开始支持全文索引和全文检索，FULLTEXT索引仅可用于 MyISAM 表；他们可以从CHAR、VARCHAR或TEXT列中作为CREATE TABLE语句的一部分被创建，或是随后使用ALTER TABLE 或CREATE INDEX被添加。////对于较大的数据集，将你的资料输入一个没有FULLTEXT索引的表中，然后创建索引，其速度比把资料输入现有FULLTEXT索引的速度更为快。不过切记对于大容量的数据表，生成全文索引是一个非常消耗时间非常消耗硬盘空间的做法。

–创建表的适合添加全文索引
CREATE TABLE `table` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,
`title` char(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL ,
`content` text CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL ,
`time` int(10) NULL DEFAULT NULL ,
PRIMARY KEY (`id`),
FULLTEXT (content)
);
–修改表结构添加全文索引
ALTER TABLE article ADD FULLTEXT index_content(content)
–直接创建索引
CREATE FULLTEXT INDEX index_content ON article(content)

4. 单列索引、多列索引

多个单列索引与单个多列索引的查询效果不同，因为执行查询时，MySQL只能使用一个索引，会从多个索引中选择一个限制最为严格的索引。

5. 组合索引（最左前缀）

平时用的SQL查询语句一般都有比较多的限制条件，所以为了进一步榨取MySQL的效率，就要考虑建立组合索引。例如上表中针对title和time建立一个组合索引：ALTER TABLE article ADD INDEX index_titme_time (title(50),time(10))。建立这样的组合索引，其实是相当于分别建立了下面两组组合索引：

–title,time

–title

为什么没有time这样的组合索引呢？这是因为MySQL组合索引“最左前缀”的结果。简单的理解就是只从最左面的开始组合。并不是只要包含这两列的查询都会用到该组合索引，如下面的几个SQL所示：

–使用到上面的索引
SELECT * FROM article WHREE title=‘测试‘ AND time=1234567890;
SELECT * FROM article WHREE utitle=‘测试‘;
–不使用上面的索引
SELECT * FROM article WHREE time=1234567890;

MySQL索引的优化

上面都在说使用索引的好处，但过多的使用索引将会造成滥用。因此索引也会有它的缺点：虽然索引大大提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE和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。建立索引会占用磁盘空间的索引文件。一般情况这个问题不太严重，但如果你在一个大表上创建了多种组合索引，索引文件的会膨胀很快。索引只是提高效率的一个因素，如果你的MySQL有大数据量的表，就需要花时间研究建立最优秀的索引，或优化查询语句。下面是一些总结以及收藏的MySQL索引的注意事项和优化方法。

1. 何时使用聚集索引或非聚集索引？

动作描述	使用聚集索引	使用非聚集索引
列经常被分组排序	使用	使用
返回某范围内的数据	使用	不使用
一个或极少不同值	不使用	不使用
小数目的不同值	使用	不使用
大数目的不同值	不使用	使用
频繁更新的列	不使用	使用
外键列	使用	使用
主键列	使用	使用
频繁修改索引列	不使用	使用

事实上，我们可以通过前面聚集索引和非聚集索引的定义的例子来理解上表。如：返回某范围内的数据一项。比如您的某个表有一个时间列，恰好您把聚合索引建立在了该列，这时您查询2004年1月1日至2004年10月1日之间的全部数据时，这个速度就将是很快的，因为您的这本字典正文是按日期进行排序的，聚类索引只需要找到要检索的所有数据中的开头和结尾数据即可；而不像非聚集索引，必须先查到目录中查到每一项数据对应的页码，然后再根据页码查到具体内容。其实这个具体用法我还不是很理解，只能等待后期的项目开发中慢慢学学了。

2. 索引不会包含有NULL值的列

只要列中包含有NULL值都将不会被包含在索引中，复合索引中只要有一列含有NULL值，那么这一列对于此复合索引就是无效的。所以我们在数据库设计时不要让字段的默认值为NULL。

3. 使用短索引

对串列进行索引，如果可能应该指定一个前缀长度。例如，如果有一个CHAR(255)的列，如果在前10个或20个字符内，多数值是惟一的，那么就不要对整个列进行索引。短索引不仅可以提高查询速度而且可以节省磁盘空间和I/O操作。

4. 索引列排序

MySQL查询只使用一个索引，因此如果where子句中已经使用了索引的话，那么order by中的列是不会使用索引的。因此数据库默认排序可以符合要求的情况下不要使用排序操作；尽量不要包含多个列的排序，如果需要最好给这些列创建复合索引。

5. like语句操作

一般情况下不鼓励使用like操作，如果非使用不可，如何使用也是一个问题。like “%aaa%” 不会使用索引而like “aaa%”可以使用索引。

6. 不要在列上进行运算

例如：select * from users where YEAR(adddate)<2007，将在每个行上进行运算，这将导致索引失效而进行全表扫描，因此我们可以改成：select * from users where adddate<’2007-01-01′。关于这一点可以围观：一个单引号引发的MYSQL性能损失。

最后总结一下，MySQL只对一下操作符才使用索引：<,<=,=,>,>=,between,in,以及某些时候的like(不以通配符%或_开头的情形)。而理论上每张表里面最多可创建16个索引，不过除非是数据量真的很多，否则过多的使用索引也不是那么好玩的，比如我刚才针对text类型的字段创建索引的时候，系统差点就卡死了。

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建立索引的优缺点:

为什么要创建索引呢？

        这是因为，创建索引可以大大提高系统的性能。 
        第一、通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。 
        第二、可以大大加快 数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。 
        第三、可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。 
        第四、在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。 
        第五、通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。

        也许会有人要问：增加索引有如此多的优点，为什么不对表中的每一个列创建一个索引呢？这种想法固然有其合理性，然而也有其片面性。虽然，索引有许多优点， 但是，为表中的每一个列都增加索引，是非常不明智的。

       这是因为，增加索引也有许多不利的一个方面:

        第一、创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。 

        第二、索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间。如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。 

        第三、当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。

什么样的字段适合创建索引:

 索引是建立在数据库表中的某些列的上面。因此，在创建索引的时候，应该仔细考虑在哪些列上可以创建索引，在哪些列上不能创建索引。

       一般来说，应该在这些列上创建索引，例如：

       第一、在经常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度； 

       第二、在作为主键的列上，强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构； 

       第三、在经常用在连接的列上，这些列主要是一些外键，可以加快连接的速度； 

       第四、在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引，因为索引已经排序，其指定的范围是连续的； 

       第五、在经常需要排序的列上创建索引，因为索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序，加快排序查询时间； 

       第六、在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引，加快条件的判断速度。

 

       建立索引，一般按照select的where条件来建立，比如： select的条件是where f1 and f2，那么如果我们在字段f1或字段f2上简历索引是没有用的，只有在字段f1和f2上同时建立索引才有用等。

什么样的字段不适合创建索引:

同样，对于有些列不应该创建索引。一般来说，不应该创建索引的的这些列具有下列特点：

　　第一，对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。这是因为，既然这些列很少使用到，因此有索引或者无索引，

并不能提高查询速度。相反，由于增加了索引，反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。 
       第二，对于那些只有很少数据值的列也不应该增加索引。这是因为，由于这些列的取值很少，例如人事表的性别列，

在查询的结果中，结果集的数据行占了表中数据行的很大比 例，即需要在表中搜索的数据行的比例很大。

增加索引，并不能明显加快检索速度。 
       第三，对于那些定义为text, image和bit数据类型的列不应该增加索引。这是因为，这些列的数据量要么相当大，要么取值很少。 
       第四，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索 引。这是因为，修改性能和检索性能是互相矛盾的。

当增加索引时，会提高检索性能，但是会降低修改性能。当减少索引时，会提高修改性能，降低检索性能。

因此，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。

创建索引的方法::

1、创建索引，例如 create index <索引的名字> on table_name (列的列表); 
      2、修改表，例如 alter table table_name add index[索引的名字] (列的列表); 
      3、创建表的时候指定索引，例如create table table_name ( [...], INDEX [索引的名字] (列的列表) );

查看表中索引的方法:

show index from table_name; 查看索引

索引的类型及创建例子::

1.PRIMARY KEY （主键索引）

MySQL> alter table table_name add primary key ( `column` )

2.UNIQUE 或 UNIQUE KEY (唯一索引)

mysql> alter table table_name add unique (`column`)

3.FULLTEXT (全文索引)

mysql> alter table table_name add fulltext (`column` )

4.INDEX (普通索引)

mysql> alter table table_name add index index_name ( `column` )

5.多列索引 (聚簇索引)

 mysql> alter table `table_name` add index index_name ( `column1`, `column2`, `column3` )