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MySQL中的索引的深入理解

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了MySQL中的索引的深入理解，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含4713字，纯文字阅读大概需要7分钟。

内容图文

索引

1. 什么是索引？有什么用？

  1. 索引相当于一本书的目录，通过目录可以快速的找到对应的资源。
  2. 在数据库方面，查询一张表的时候有两种检索方式：
    （1）全表扫描；
    （2）根据索引检索(效率极高)；
  3. 索引为什么可以提高检索效率呢？
    最根本的原因是缩小了扫描的范围。
  4. 索引虽然可以提交检索效率，但是不能随意的添加索引，因为索引也是数据库当中的对象，也需要数据库不断维护，具有维护很高的维护成本。比如，表中的数据经常被修改这样就不适合添加索引，因为数据一旦修改，索引需要重新排序与维护。
  5. 添加索引是给某一个字段或者说是某一些字段添加索引。

2. 怎么创建索引对象，怎么删除索引对象？

  1. 创建索引对象：
    add index 索引名称 on 表名(字段名);
  2. 删除索引对象
    drop index 索引名称 on 表名

3. 什么时候考虑给字段添加索引？

  1. 条件字段添加索引对象：
    select * from tbl_test where a = 9000；此时如果需要查询的更快，就需要给字段a添加索引对象。
  2. 聚合函数对聚合的字段添加索引对象：
    select max(a) from tbl_test；此时如果需要查询的更快，就需要给字段a添加索引对象。
  3. 表的关联查询关联的字段需要添加索引对象：
    select a.a, b.a from tbl_test1 a left inner join tbl_test2 b on a.a = b.a；此时如果给字段a添加索引对象的话，若需要进行查询的数据量庞大，有上百万上千万的话，添加索引与没添加索引差的是几百秒。
  4. 在经常需要根据范围进行搜索的字段上添加索引对象：
    因为索引已经经过排序了，所以查询速度更快。
  5. 在经常需要排序的字段上添加索引对象：
    因为索引已经经过排序了，所以在查询时，可以利用索引的排序，加快排序的查询。
  6. 注意：索引可以在一些情况下加速查询，但是在某些情况下，会降低效率。
    因为索引只是提高效率的一个因素。如果该字段经常需要进行DML操作，就不建议对该字段添加索引，因为索引对象也需要经常维护。
  7. 在查询语句前面加上explain可以查看语句的执行效率。
    例如：explain select * from tbl_test where a = 10000;

4. 什么时候会自动添加索引？

注意：主键和具有unique约束的字段会自动添加索引，所以根据主键查询的效率就较高，所以尽量根据主键进行查询。

5. 索引的类型有哪些？分别有什么作用？

MySQL的索引类型有：normal、unique、fulltext、spatial

  1. normal：表示普通索引类型。
  2. unique：表示唯一索引类型。例如身份证号可以设置为唯一索引类型。
  3. fulltext：全文搜索的索引类型，fulltext用于搜索很长的一篇文章的时候，效果最好，用在普通一两行字的文本的时候，用fulltext与normal几乎没有区别。
  4. spatial：空间索引是对空间数据类型的字段建立的索引，MySQL中的空间数据类型有4种，分别是GEOMETRY、POINT、LINESTRING、POLYGON。MySQL使用SPATIAL关键字进行扩展，使得能够用于创建正规索引类型的语法创建空间索引。创建空间索引的列，必须将其声明为NOT NULL，空间索引只能在存储引擎为MYISAM的表中创建。
  5. 注意：索引的类别由建立索引的字段的内容特性来决定，通常normal是最常见的。

6. 索引的方法有哪些？分别有什么作用？

MySQL的索引方法有：BTree、Hash

  1. BTree：B-Tree是最常见的索引类型，所有值(被索引的列)都是排过序的，每个叶节点到跟节点距离相等。所以B-Tree适合用来查找某一范围内的数据，而且可以直接支持数据排序(ORDER BY)。
  2. Hash：
    （1）仅支持"=",“IN"和”<=>"精确查询，不能使用范围查询：因为Hash索引比较的是进行Hash运算之后的Hash值，所以它只能用于等值的过滤，不能用于基于范围的过滤。
    （2）不支持排序：因为Hash索引中存放的是经过Hash计算之后的Hash值，而且Hash值的大小关系并不一定和Hash运算前的键值完全一样，所以数据库无法利用索引的数据来避免任何排序运算。
    （3）在任何时候都不能避免表扫描：因为Hash索引比较的是进行Hash运算之后的Hash值，所以即使查询满足某个Hash键值的数据记录，也无法从Hash索引中直接完成查询，还是要通过访问表中的实际数据进行相应的比较，并得到相应的结果。
    （4）检索效率高，索引的检索可以一次定位，不像B-Tree索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问，所以Hash索引的查询效率要远高于B-Tree索引。
    （5）只有Memory引擎支持显式的Hash索引，但是它的Hash是nonunique的，冲突太多时也会影响查找性能。Memory引擎默认的索引类型即是Hash索引，虽然它也支持B-Tree索引。

7. 索引的实现原理？

通过BTree缩小扫描范围，底层索引进行排序、分区，所以会携带数据在表中的“物理地址”，最终通过索引检索到数据之后，获取到关联的物理地址，通过物理地址定位表中的数据，效率很高。
例如：select name from tbl_test where name = ‘Tom’;
通过索引转换为：select name from tbl_test where 物理地址=数据的物理地址;

8. 索引的分类？

  1. 单一索引：给一个字段添加一个索引；
  2. 复合索引：给多个字段联合添加一个索引；
  3. 主键索引：当创建表的时候，主键会自动添加索引；
  4. 唯一索引：当创建表的时候，有unique约束的字段会自动添加索引；

9. 索引什么时候会失效？

  1. 列与列的对比：
    某个表中，有两列（id和c_id）都建了单独索引，下面这种查询条件不会走索引
    select * from test where id=c_id；这种情况会被认为还不如走全表扫描。
  2. Like通配符前缀为%时：
    select name from tbl_test where name like ‘%明’；因为前匹配的情况下，执行计划会更倾向于选择全表扫描，所以业务设计的时候，尽量考虑到模糊搜索的问题，要更多的使用后置通配符。例如：select name from tbl_test where name like ‘张%’;

内容总结

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来源：【匿名】