MySQL索引
MySQL索引
什么是索引?
索引是一种用于加快数据库查询速度的数据结构。它类似于书籍的目录,可以帮助数据库系统快速定位到需要查询的数据,从而提高检索效率。
索引的优势
- 类似于书籍的目录,提高数据检索的效率,降低数据库的IO成本。
- 通过索引列对数据进行排序,降低数据排序的成本,降低CPU的消耗。
索引的劣势
- 索引实际也是一张表,该表中保存了主键与索引字段,并指向实体类的记录,所以索引也是需要占用空间的。
- 虽然索引大大提高了查询效率,同时却也降低更新表的速度,如对表进行INSERT、UPDATE、DELETE。因为更新表时,MSQL不仅要保存数据,还要保存一下索引文件每次更新添加了索引列的字段,都会调整因为更新所带来的键值变化后的索引信息。
索引结构
- BTREE:最常见的索引类型,大部分索引都支持B树索引。
- HASH索引:只有Memory引擎支持,使用场景简单。
- R-tree索引(空间索引):空间索引是MyISAM引擎的一个特殊索引类型,主要用于地理空间数据类型,通常使用较少,不做特别介绍。
- Full-text(全文索引):全文索引也是MyISAM的一个特殊索引,主要用于全文索引,InnoDB从MySQL5.6版本开始支持全文索引。
索引 | InnoDB引擎 | MyISAM引擎 | Memory引擎 |
---|---|---|---|
BTREE索引 | 支持 | 支持 | 支持 |
HASH索引 | 不支持 | 不支持 | 支持 |
R-tree索引 | 不支持 | 支持 | 不支持 |
Full-text索引 | 5.6版本之后支持 | 支持 | 不支持 |
BTREE索引
MySQL中的BTREE索引采用的是B+树。
B树数据结构
B树是多路平衡搜索树,一棵m叉的B树特性如下:
- 树中每个节点最多包含m个孩子。
- 除根节点与叶子结点外,每个节点至少有ceil(m/2)个孩子。
- 若根节点不是叶子节点,则至少有两个孩子。
- 所有的叶子节点都在同一层。
- 每个非叶子节点由n个key与n+1个指针组成,其中ceil(m/2)-1 <= n <= m-1。
B+树数据结构
B+树是B树的变种,B+树与B树的区别为:
- n叉B+树最多含n个key,而B树最多含有n-1个key。
- B+树的叶子节点保存所有的key信息,依key大小顺序排列。
- 所有的非叶子节点都可以看做是key的索引部分。
MySQL中的B+树
MySQL索引数据结构对经典的B+树进行了优化。在原B+树的基础上,增加了一个指向相邻叶子结点的链表指针,就形成了带有顺序指针的B+树,提高区间访问的性能。
索引的分类
- 单值索引:即一个索引质包含一个列,一个表可以有多个单列索引。
- 唯一索引:索引列的值必须唯一,但允许有空值。
- 复合索引:即一个索引包含多个列。
创建索引
CREATE [UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL] INDEX index_name
[USING index_type]
ON tbl_name(index_col_name, ...)
index_col_name : column_name[(length)][ASC | DESC]
查看索引
show index from table_name;
删除索引
drop index idx_name on tbl_name;
ALTER命令
alter table tb_name add primary key(column_list);
该语句添加一个主键,这意味着索引值必须是唯一的,且不能为NULL。
alter table tb_name add unique index_name(column_list);
这条语句创建索引的值必须是唯一的(除NULL外,NULL可能会出现多次)
alter table tb_name add index index_name(column_list);
添加普通索引,索引值可以出现多次。
alter table tb_name add fulltext index_name(column_list);
该语句指定了索引为FULLTEXT,用于全文索引。
索引设计原则
索引的设计可以遵循一些已有的原则,创建索引的时候请尽量考虑符合这些原则,便于提升索引的使用效率,更高效的使用索引。
- 对查询频次较高,且数据量比较大的表建立索引。
- 索引字段的选择,最佳候选列应当从where子句的条件中提取,如果where子句中的组合比较多,那么应当挑选最常用、过滤效果最好的列的组合使用唯一索引,区分度越高,使用索引的效率越高。
- 索引可以有效的提升査询数据的效率,但索引数量不是多多益善,索引越多,维护索引的代价自然也就水涨船高。对于插入、更新、删除等DML操作比较频繁的表来说,索引过多,会引入相当高的维护代价,降低DML操作的效率,增加相应操作的时间消耗。另外索引过多的话,MySQL也会犯选择困难病,虽然最终仍然会找到一个可用的索引,但无疑提高了选择的代价。
- 使用短索引,索引创建之后也是使用硬盘来存储的,因此提升索引访问的I/O效率,也可以提升总体的访问效率,假如构成索引的字段总长度比较短,那么在给定大小的存储块内可以存储更多的索引值,相应的可以有效的提升MySQL访问索引的I/O效率。
- 利用最左前缀,N个列组合而成的组合索引,那么相当于是创建了N个索引,如果查询时where子句中使用了组成该索引的前几个字段,那么这条查询SQL可以利用组合索引来提升查询效率。