Mysql索引概念:
索引是一种特殊的文件,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。在没有索引的情况下,当我们查询数据库时,会遍历全部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。
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。
Mysql索引主要有两种结构:B+Tree索引和Hash索引.
Hash索引
MySQL中,只有Memory(Memory表只存在内存中,断电会消失,适用于临时表)存储引擎显示支持Hash索引,是Memory表的默认索引类型,尽管Memory表也可以使用B+Tree索引。hsah索引把数据的索引以hash形式组织起来,因此当查找某一条记录的时候,速度非常快。当时因为是hash结构,每个键只对应一个值,而且是散列的方式分布。所以他并不支持范围查找和排序等功能。
B+树索引
B+tree是mysql使用最频繁的一个索引数据结构,是Inodb和Myisam存储引擎模式的索引类型。相对Hash索引,B+树在查找单条记录的速度比不上Hash索引,但是因为更适合排序等操作,所以他更受用户的欢迎。毕竟不可能只对数据库进行单条记录的操作。
带顺序访问指针的B+Tree
B+Tree所有索引数据都在叶子结点上,并且增加了顺序访问指针,每个叶子节点都有指向相邻叶子节点的指针。
这样做是为了提高区间查询效率,例如查询key为从18到49的所有数据记录,当找到18后,只需顺着节点和指针顺序遍历就可以一次性访问到所有数据节点,极大提到了区间查询效率。
大大减少磁盘I/O读取
数据库系统的设计者巧妙利用了磁盘预读原理,将一个节点的大小设为等于一个页,这样每个节点只需要一次I/O就可以完全载入。
为了达到这个目的,在实际实现B- Tree还需要使用如下技巧:
每次新建节点时,直接申请一个页的空间,这样就保证一个节点物理上也存储在一个页里,加之计算机存储分配都是按页对齐的,就实现了一个node只需一次I/O。
B-Tree中一次检索最多需要h-1次I/O(根节点常驻内存),渐进复杂度为O(h)=O(logdN)。一般实际应用中,出度d是非常大的数字,通常超过100,因此h非常小(通常不超过3)。而红黑树这种结构,h明显要深的多。由于逻辑上很近的节点(父子)物理上可能很远,无法利用局部性,所以红黑树的I/O渐进复杂度也为O(h),效率明显比B-Tree差很多。
1、选择索引的数据类型
MySQL支持很多数据类型,选择合适的数据类型存储数据对性能有很大的影响。通常来说,可以遵循以下一些指导原则:
(1)越小的数据类型通常更好:越小的数据类型通常在磁盘、内存和CPU缓存中都需要更少的空间,处理起来更快。
(2)简单的数据类型更好:整型数据比起字符,处理开销更小,因为字符串的比较更复杂。在MySQL中,应该用内置的日期和时间数据类型,而不是用字符串来存储时间;以及用整型数据类型存储IP地址。
(3)尽量避免NULL:应该指定列为NOT NULL,除非你想存储NULL。在MySQL中,含有空值的列很难进行查询优化,因为它们使得索引、索引的统计信息以及比较运算更加复杂。你应该用0、一个特殊的值或者一个空串代替空值。
2、选择主键类型
选择合适的标识符是非常重要的。选择时不仅应该考虑存储类型,而且应该考虑MySQL是怎样进行运算和比较的。一旦选定数据类型,应该保证所有相关的表都使用相同的数据类型。
(1) 整型:通常是作为标识符的最好选择,因为可以更快的处理,而且可以设置为AUTO_INCREMENT。
(2) 字符串:尽量避免使用字符串作为标识符,它们消耗更好的空间,处理起来也较慢。而且,通常来说,字符串都是随机的,所以它们在索引中的位置也是随机的,这会导致页面分裂、随机访问磁盘,聚簇索引分裂(对于使用聚簇索引的存储引擎)。
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。
02 | CREATE INDEX index_name ON table(column(length)) |
04 | ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name ON (column(length)) |
07 | `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT , |
08 | `title` char(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL , |
09 | `content` text CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL , |
10 | `time` int(10) NULL DEFAULT NULL , |
12 | INDEX index_name (title(length)) |
15 | 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。
02 | CREATE UNIQUE INDEX indexName ON table(column(length)) |
04 | ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE indexName ON (column(length)) |
07 | `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT , |
08 | `title` char(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL , |
09 | `content` text CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL , |
10 | `time` int(10) NULL DEFAULT NULL , |
12 | 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。
03 | `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT , |
04 | `title` char(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL , |
05 | `content` text CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL , |
06 | `time` int(10) NULL DEFAULT NULL , |
11 | ALTER TABLE article ADD FULLTEXT index_content(content) |
13 | 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:
2 | SELECT * FROM article WHREE title='测试' AND time=1234567890; |
3 | SELECT * FROM article WHREE utitle='测试'; |
5 | SELECT * FROM article WHREE time=1234567890; |