Mysql数据库索引简介

Posted 2022-05-30 fkg4816

1.什么是索引？

　　数据库索引是表中的一个特殊的数据结构，存放的记录的快速检索的值，也称为目录，被保存在一个地方，所以索引是一个存在的文件，并不是保存在内存中

　　索引的存在是为了在查询时，可以直接通过查询索引找到那一条记录所在的位置，而不是逐一的去检索，大大的提高的查询的效率

　　那么是不是每一列都建立一个索引呢？

　　　　并不是，因为对数据的操作进行增删改的时候，还回去更新索引，所以如果每一列都设置索引，会极大的影响增删改的效率

2.索引的分类

★普通索引：在任何字段上都可以创建的索引

　　CREATE INDEX 索引名 on 表名（列名）

★唯一索引：该列上的值不能重复。

　　CREATE UNIQUE INDEX 索引名 on 表名（列名）

★主键索引

　　表中的主键是自带主键索引，也就是说创建了主键就有主键索引

★聚合索引

　　CREATE INDEX 索引名 on 表名（列名1，列名2）

聚合索引按照从左到右的匹配原则。也就是必须先匹配列名1才能匹配列名2查询。

★全文索引（MyISAM独有的索引）

ALTER TABLE 表明 ADD FULLTEXT INDEX 索引名称(title, content)

适用于全文检索的环境下

全文检索相关框架：solr、 es

3.索引底层的数据结构和算法

几种数据结构：二叉树（红黑树）、hash、B-Tree、B+ Tree

索引的实现通常使用 BTree及其变种B+Tree

　　原因：二叉树：如果作为索引结构，那么查询的时候会从上而下逐级比较，并没有很好的提高查询效率，红黑树可以提高效率，但是数据量大，红黑树就越深，查询效率会越来越慢，同时是IO读取

　　　　　BTree：节点会拿过来放到内存中，同一行上所有的节点会全部读取，比IO快很多

　　　　　B+Tree：对BTree进行优化的一种更适合实现外存储索引的数据结构，非叶子节点不存储数据，只存储key，增大度（节点的数据存储个数），顺序访问指针，提高区间访问的性能

　　　　　hash：适合等值查询（前提是不存在大量重复键值，如果存在重复键就会出现哈希碰撞的问题）。　　　　

　　哈希索引不适用的场景（为什么不用hash）

（1）不支持范围查询（经过hash算法后后，就变成不连续的了）；

（2）不支持利用索引完成排序、以及like ‘xxx%’ 这样的部分模糊查询；

（3）不支持联合索引的最左前缀匹配规则；

什么是哈希索引？（Memory引擎）

哈希索引就是采用一定的哈希算法，把键值换算成新的哈希值，检索时不需要类似B+树那样从根节点到叶子节点逐级查找，只需一次哈希算法即可立刻定位到相应的位置，速度非常快。

4.查询注意避免索引失效

1、避免在索引列上出现null。 where book_name=null;

2、不要在索引列上进行算术运算。：select age+1 from user

3、避免实现!=或者<>、is null或者is not null、in等可能导致全表遍历的操作。

4、模糊查询只能使用右边%。

5、where语句后尽可能少用小括号、或者不要出现小括号嵌套小括号。