MySQL官方对索引的定义为:索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。
索引的本质:索引是数据结构。你可以简单理解为“排好序的快速查找数据结构”,满足特定查找算法。 这些数据结构以某种方式指向数据, 这样就可以在这些数据结构的基础上实现 高级查找算法 。
(1)类似大学图书馆建书目索引,提高数据检索的效率,降低数据库的IO成本 ,这也是创建索引最主 要的原因。
(2)通过创建唯一索引,可以保证数据库表中每一行 数据的唯一性 。
(3)在实现数据的 参考完整性方面,可以 加速表和表之间的连接 。换句话说,对于有依赖关系的子表和父表联合查询时, 可以提高查询速度。
(4)在使用分组和排序子句进行数据查询时,可以显著 减少查询中分组和排序的时间 ,降低了CPU的消耗。
增加索引也有许多不利的方面,主要表现在如下几个方面:
(1)创建索引和维护索引要 耗费时间 ,并且随着数据量的增加,所耗费的时间也会增加。
(2)索引需要占 磁盘空间 ,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, 存储在磁盘上 ,如果有大量的索引,索引文件就可能比数据文 件更快达到最大文件尺寸。
(3)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 。当对表 中的数据进行增加、删除和修改的时候,索引也要动态地维护,这样就降低了数据的维护速度。
因此,选择索引时,需要综合考虑索引的优点和缺点。
提示:
索引可以提高查询速度,但是会影响插入记录的速度。这种情况下,最好的办法是先删除表中的索引,然后插入数据,插入完成后再创建索引。
索引按照物理实现方式,索引可以分为 2 种:聚簇(聚集)和 非聚簇(非聚集)索引。
我们也把 非聚集索引 称为 二级索引 或者 辅助索引。
特点:
优点:
缺点:
限制:
概念:回表 我们根据这个以c2列大小排序的B+树只能确定我们要查找记录的主键值,所以如果我们想根据c2列的值查找到完整的用户记录的话,仍然需要到 聚簇索引 中再查一遍,这个过程称为 回表 。也就是根据c2列的值查询一条完整的用户记录需要使用到 2 棵B+树!
问题:为什么我们还需要一次 回表 操作呢?直接把完整的用户记录放到叶子节点不OK吗?
回答:
小结:聚簇索引和非聚簇索引的区别:
我们也可以同时以多个列的大小作为排序规则,也就是同时为多个列建立索引,比方说我们想让B+树按 照 c2和c3列 的大小进行排序,这个包含两层含义:
为c2和c3列建立的索引的示意图如下:
注意一点,以c2和c3列的大小为排序规则建立的B+树称为 联合索引 ,本质上也是一个二级索引。它的意思与分别为c2和c3列分别建立索引的表述是不同的,不同点如下:
下图是MyISAM索引的原理图
如果我们在Col2上建立一个二级索引,则此索引的结构如下图所示:
MyISAM的索引方式都是“非聚簇”的,与InnoDB包含1个聚簇索引是不同的。
小结两种引擎中索引的区别:
① 在InnoDB存储引擎中,我们只需要根据主键值对 聚簇索引 进行一次查找就能找到对应的记录,而在 MyISAM 中却需要进行一次 回表 操作,意味着MyISAM中建立的索引相当于全部都是 二级索引 。
② InnoDB的数据文件本身就是索引文件,而MyISAM索引文件和数据文件是 分离的 ,索引文件仅保存数 据记录的地址。
③ InnoDB的非聚簇索引data域存储相应记录 主键的值 ,而MyISAM索引记录的是 地址 。换句话说, InnoDB的所有非聚簇索引都引用主键作为data域。
④ MyISAM的回表操作是十分 快速 的,因为是拿着地址偏移量直接到文件中取数据的,反观InnoDB是通过获取主键之后再去聚簇索引里找记录,虽然说也不慢,但还是比不上直接用地址去访问。
⑤ InnoDB要求表必须有主键 ( MyISAM可以没有 )。如果没有显式指定,则MySQL系统会自动选择一个可以非空且唯一标识数据记录的列作为主键。如果不存在这种列,则MySQL自动为InnoDB表生成一个隐含字段作为主键,这个字段长度为6个字节,类型为长整型。
索引是个好东西,可不能乱建,它在空间和时间上都会有消耗:
每建立一个索引都要为它建立一棵B+树,每一棵B+树的每一个节点都是一个数据页,一个 页 默认会占用 16KB 的存储空间,一棵很大的B+树由许多数据页组成,那就是很大的一片存储空间。
每次对表中的数据进行 增、删、改 操作时,都需要去修改各个B+树索引。而且我们讲过,B+树每层节点都是按照索引列的值 从小到大的顺序排序 而组成了 双向链表 。不论是叶子节点中的记录,还是内节点中的记录(也就是不论是用户记录还是目录项记录)都是按照索引列的值从小到大的顺序而形成了一个单向链表。而增、删、改操作可能会对节点和记录的排序造成破坏,所以存储引擎需要额外的时间进行一些 记录移位 , 页面分裂 、 页面回收 等操作来维护好节点和记录的排序。如果我们建了许多索引,每个索引对应的B+树都要进行相关的维护操作,会给性能拖后腿。
一个表上索引建的越多,就会占用越多的存储空间,在增删改的时候,性能就会越差。为了能建立又好又少的索引,我们得学学这些索引在哪些条件下起作用的。
MySQL的索引包括普通索引、唯一性索引、全文索引、单列索引、多列索引 和 空间索引等。
小结:不同的存储引擎支持的索引类型也不一样
InnoDB :支持 B-tree、Full-text 等索引,不支持 Hash索引;
MyISAM : 支持 B-tree、Full-text 等索引,不支持 Hash 索引;
Memory :支持 B-tree、Hash 等索引,不支持 Full-text 索引;
NDB :支持 Hash 索引,不支持 B-tree、Full-text 等索引;
Archive :不支持 B-tree、Hash、Full-text 等索引;
CREATE TABLE dept( -- 主键自动创建索引 dept_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, dept_name VARCHAR(20) ); CREATE TABLE emp( emp_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, -- 自动创建唯一性索引 emp_name VARCHAR(20) UNIQUE, dept_id INT, -- 自动创建外键索引 CONSTRAINT emp_dept_id_fk FOREIGN KEY(dept_id) REFERENCES dept(dept_id) );
但是,如果显式创建表时创建索引的话,基本语法格式如下:
CREATE TABLE table_name [col_name data_type] [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL] [INDEX | KEY] [index_name] (col_name [length]) [ASC | DESC]
CREATE TABLE book( book_id INT , book_name VARCHAR(100), authors VARCHAR(100), info VARCHAR(100) , comment VARCHAR(100), year_publication YEAR, -- 声明索引 INDEX index_bname(book_name) );
CREATE TABLE test1( id INT NOT NULL, name varchar(30) NOT NULL, -- 声明唯一索引 UNIQUE INDEX uk_index_name(name) );
该语句执行完毕之后,使用SHOW CREATE TABLE查看表结构:
SHOW INDEX FROM test1 \G
CREATE TABLE student ( id INT(10) UNSIGNED AUTO_INCREMENT , student_no VARCHAR(200), student_name VARCHAR(200), PRIMARY KEY(id) );
ALTER TABLE student drop PRIMARY KEY ;
CREATE TABLE test2( id INT NOT NULL, name CHAR(50) NULL, INDEX single_idx_name(name(20)) );
该语句执行完毕之后,使用SHOW CREATE TABLE查看表结构:
SHOW INDEX FROM test2 \G
CREATE TABLE test3( id INT(11) NOT NULL, name CHAR(30) NOT NULL, age INT(11) NOT NULL, info VARCHAR(255), INDEX multi_idx(id,name,age) );
注意:查询时要遵循最左前缀原则,否则索引不能名中。
CREATE TABLE test4( id INT NOT NULL, name CHAR(30) NOT NULL, age INT NOT NULL, info VARCHAR(255), FULLTEXT INDEX futxt_idx_info(info) ) ENGINE=MyISAM;
在MySQL5.7及之后版本中可以不指定最后的ENGINE了,因为在此版本中InnoDB支持全文索引。
举例2:
CREATE TABLE articles ( id INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, title VARCHAR (200), body TEXT, FULLTEXT index (title, body) ) ENGINE = INNODB ;
举例3:
CREATE TABLE `papers` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `title` varchar(200) DEFAULT NULL, `content` text, PRIMARY KEY (`id`), FULLTEXT KEY `title` (`title`,`content`) ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8;
不同于like方式的的查询:
SELECT * FROM papers WHERE content LIKE ‘%查询字符串%’;
全文索引用match+against方式查询:
SELECT * FROM papers WHERE MATCH(title,content) AGAINST (‘查询字符串’);
注意点:
- 使用全文索引前,搞清楚版本支持情况;
- 全文索引比 like + % 快 N 倍,但是可能存在精度问题;
- 如果需要全文索引的是大量数据,建议先添加数据,再创建索引。
CREATE TABLE test5( geo GEOMETRY NOT NULL, SPATIAL INDEX spa_idx_geo(geo) ) ENGINE=MyISAM;
在已经存在的表中创建索引可以使用ALTER TABLE语句或者CREATE INDEX语句。
ALTER TABLE table_name ADD [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL] [INDEX | KEY] [index_name] (col_name[length],... [ASC | DESC])
CREATE [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL] INDEX index_name ON table_name (col_name[length],...) [ASC | DESC]
ALTER TABLE table_name DROP INDEX index_name;
DROP INDEX index_name ON table_name;
提示: 删除表中的列时,如果要删除的列为索引的组成部分,则该列也会从索引中删除。如果组成
索引的所有列都被删除,则整个索引将被删除。
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