学习数据库必会知识点-索引-以及索引的巧妙用法

2019-08-05 15:18:27 浏览数 (1)

一、索引

MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的,索引可以大大提高MySQL的检索速度。

打个比方,如果合理的设计且使用索引的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。

索引分单列索引和组合索引。单列索引,即一个索引只包含单个列,一个表可以有多个单列索引,但这不是组合索引。组合索引,即一个索引包含多个列。

创建索引时,你需要确保该索引是应用在 SQL 查询语句的条件(一般作为 WHERE 子句的条件)。

实际上,索引也是一张表,该表保存了主键与索引字段,并指向实体表的记录。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。

二、索引类型

Mysql目前主要有以下几种索引类型:FULLTEXT,HASH,BTREE,RTREE。

1. FULLTEXT

即为全文索引,目前只有MyISAM引擎支持。其可以在CREATE TABLE ,ALTER TABLE ,CREATE INDEX 使用,不过目前只有 CHAR、VARCHAR ,TEXT 列上可以创建全文索引。

全文索引并不是和MyISAM一起诞生的,它的出现是为了解决WHERE name LIKE “%word%"这类针对文本的模糊查询效率较低的问题。

2. HASH

由于HASH的唯一(几乎100%的唯一)及类似键值对的形式,很适合作为索引。

HASH索引可以一次定位,不需要像树形索引那样逐层查找,因此具有极高的效率。但是,这种高效是有条件的,即只在“=”和“in”条件下高效,对于范围查询、排序及组合索引仍然效率不高。

3. BTREE

BTREE索引就是一种将索引值按一定的算法,存入一个树形的数据结构中(二叉树),每次查询都是从树的入口root开始,依次遍历node,获取leaf。这是MySQL里默认和最常用的索引类型。

4. RTREE

RTREE在MySQL很少使用,仅支持geometry数据类型,支持该类型的存储引擎只有MyISAM、BDb、InnoDb、NDb、Archive几种。相对于BTREE,RTREE的优势在于范围查找。

ps. 此段详细内容见此片博文:Mysql几种索引类型的区别及适用情况

三、索引种类

普通索引:仅加速查询

唯一索引:加速查询 列值唯一(可以有null)

主键索引:加速查询 列值唯一(不可以有null) 表中只有一个

组合索引:多列值组成一个索引,专门用于组合搜索,其效率大于索引合并

全文索引:对文本的内容进行分词,进行搜索

ps.

索引合并,使用多个单列索引组合搜索

覆盖索引,select的数据列只用从索引中就能够取得,不必读取数据行,换句话说查询列要被所建的索引覆盖

四、操作索引

1. 创建索引

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--创建普通索引CREATE INDEX index_name ON table_name(col_name);
--创建唯一索引CREATE UNIQUE INDEX index_name ON table_name(col_name);
--创建普通组合索引CREATE INDEX index_name ON table_name(col_name_1,col_name_2);
--创建唯一组合索引CREATE UNIQUE INDEX index_name ON table_name(col_name_1,col_name_2);

2. 通过修改表结构创建索引

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ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name(col_name);

3. 创建表时直接指定索引

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CREATE TABLE table_name (
 ID INT NOT NULL,col_name VARCHAR (16) NOT NULL,INDEX index_name (col_name)
);

4. 删除索引

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--直接删除索引DROP INDEX index_name ON table_name;
--修改表结构删除索引ALTER TABLE table_name DROP INDEX index_name;

5. 其它相关命令

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- 查看表结构
    desc table_name;
 - 查看生成表的SQL
    show create table table_name;
 - 查看索引
    show index from  table_name;
 - 查看执行时间
    set profiling = 1;
    SQL...
    show profiles;

五、创建索引的时机

到这里我们已经学会了建立索引,那么我们需要在什么情况下建立索引呢?一般来说,在WHERE和JOIN中出现的列需要建立索引,但也不完全如此,因为MySQL只对<,<=,=,>,>=,BETWEEN,IN,以及某些时候的LIKE才会使用索引。例如:

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SELECT t.Name FROM mytable_t LEFT JOIN mytable_m ON t.Name=m.username WHERE m.age=20 AND m.city='郑州' ;

此时就需要对city和age建立索引,由于mytable_m表的userame也出现在了JOIN子句中,也有对它建立索引的必要。

刚才提到只有某些时候的LIKE才需建立索引。因为在以通配符%和_开头作查询时,MySQL不会使用索引。

六、命中索引

数据库表中添加索引后确实会让查询速度起飞,但前提必须是正确的使用索引来查询,如果以错误的方式使用,则即使建立索引也会不奏效。

即使建立索引,索引也不会生效:

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- like '%xx'    select * from tb1 where name like '%cn';- 使用函数
    select * from tb1 where reverse(name) = 'wupeiqi';- or    select * from tb1 where nid = 1 or email = 'seven@live.com';
    特别的:当or条件中有未建立索引的列才失效,以下会走索引
            select * from tb1 where nid = 1 or name = 'seven';
            select * from tb1 where nid = 1 or email = 'seven@live.com' and name = 'alex'- 类型不一致
    如果列是字符串类型,传入条件是必须用引号引起来,不然...
    select * from tb1 where name = 999;- !=    select * from tb1 where name != 'alex'    特别的:如果是主键,则还是会走索引
        select * from tb1 where nid != 123- >    select * from tb1 where name > 'alex'    特别的:如果是主键或索引是整数类型,则还是会走索引
        select * from tb1 where nid > 123        select * from tb1 where num > 123- order by    select email from tb1 order by name desc;
    当根据索引排序时候,选择的映射如果不是索引,则不走索引
    特别的:如果对主键排序,则还是走索引:
        select * from tb1 order by nid desc;
 - 组合索引最左前缀
    如果组合索引为:(name,email)
    name and email       -- 使用索引    name                 -- 使用索引    email                -- 不使用索引

七、其它注意事项

- 避免使用select *- count(1)或count(列) 代替 count(*)- 创建表时尽量时 char 代替 varchar- 表的字段顺序固定长度的字段优先- 组合索引代替多个单列索引(经常使用多个条件查询时)- 尽量使用短索引- 使用连接(JOIN)来代替子查询(Sub-Queries)- 连表时注意条件类型需一致- 索引散列值(重复多)不适合建索引,例:性别不适合

八、LIMIT分页

若需求是每页显示10条数据,如何建立分页?

我们可以先使用LIMIT尝试:

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第一页SELECT * FROM table_name LIMIT 0,10;
第二页SELECT * FROM table_name LIMIT 10,10;
第三页SELECT * FROM table_name LIMIT 20,10;

但是这样做有如下弊端:

每一条select语句都会从1遍历至当前位置,若跳转到第100页,则会遍历1000条记录若记录的id不连续,则会出错

改善:

若已知每页的max_id和min_id,则可以通过主键索引来快速定位:

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下一页SELECT * FROM table_name WHERE id in (SELECT id FROM table_name WHERE id > max_id LIMIT 10);
上一页SELECT * FROM table_name WHERE id in (SELECT id FROM table_name WHERE id < min_id ORDER BY id DESC LIMIT 10);
当前页之后的某一页SELECT * FROM table_name WHERE id in (SELECT id FROM (SELECT id FROM (SELECT id FROM table_name WHERE id < min_id ORDER BY id desc LIMIT (页数差*10)) AS N ORDER BY N.id ASC LIMIT 10) AS P ORDER BY P.id ASC);
当前页之前的某一页SELECT * FROM table_name WHERE id in (SELECT id FROM (SELECT id FROM (SELECT id FROM table_name WHERE id > max_id LIMIT (页数差*10)) AS N ORDER BY N.id DESC LIMIT 10) AS P) ORDER BY id ASC;

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