1 MySQL中的索引简介
1.1 索引的优点
为什么要创建索引?这是因为,创建索引可以大大提高系统的查询性能。
第一、通过创建唯一性索引,可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。
第二、可以大大加快 数据的检索速度,这也是创建索引的最主要的原因。
第三、可以加速表和表之间的连接,特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。
第四、在使用分组和排序子句进行数据检索时,同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。
第五、通过使用索引,可以在查询的过程中,使用优化隐藏器,提高系统的性能。
1.2 索引的缺点
也许会有人要问:增加索引有如此多的优点,为什么不对表中的每一个列创建一个索引呢?这种想法固然有其合理性,然而也有其片面性。虽然,索引有许多优点, 但是,为表中的每一个列都增加索引,是非常不明智的。 这是因为,增加索引也有许多不利的一个方面:
第一、创建索引和维护索引要耗费时间,这种时间随着数据量的增加而增加。
第二、索引需要占物理空间,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。如果要建立聚簇索引,那么需要的空间就会更大。
第三、当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候,索引也要动态的维护,这样就降低了数据的维护速度。
1.3 什么样的字段适合创建索引
索引是建立在数据库表中的某些列的上面。因此,在创建索引的时候,应该仔细考虑在哪些列上可以创建索引,在哪些列上不能创建索引。 一般来说,应该在具备下述特性的列上创建索引:
第一、在经常需要搜索的列上,可以加快搜索的速度;
第二、在作为主键的列上,强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构;
第三、在经常用在连接的列上,这些列主要是一些外键,可以加快连接的速度;
第四、在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引,因为索引已经排序,其指定的范围是连续的;
第五、在经常需要排序的列上创建索引,因为索引已经排序,这样查询可以利用索引的排序,加快排序查询时间;
第六、在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引,加快条件的判断速度。
建立索引,一般按照select的where条件来建立,比如: select的条件是where f1 and f2,那么如果我们在字段f1或字段f2上建立索引是没有用的,只有在字段f1和f2上同时建立索引才有用等。
1.4 什么样的字段不适合创建索引:
同样,对于有些列不应该创建索引。一般来说,不应该创建索引的这些列具有下述特点:
第一,对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。这是因为,既然这些列很少使用到,因此有索引或者无索引,并不能提高查询速度。相反,由于增加了索引,反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。
第二,对于那些只有很少数据值的列也不应该增加索引。这是因为,由于这些列的取值很少,例如人事表的性别列,在查询的结果中,结果集的数据行占了表中数据行的很大比例,即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引,并不能明显加快检索速度。
第三,对于那些定义为text, image和bit数据类型的列不应该增加索引。这是因为,这些列的数据量要么相当大,要么取值很少。
第四,当修改性能远远大于检索性能时,不应该创建索引。这是因为,修改性能和检索性能是互相矛盾的。当增加索引时,会提高检索性能,但是会降低修改性能。当减少索引时,会提高修改性能,降低检索性能。因此,当修改性能远远大于检索性能时,不应该创建索引。
2 MySQL中的索引种类
2.1 B-Tree索引
B-Tree索引,顾名思义,就是所有的索引节点都按照balance tree的数据结构来存储。B-tree结构可以显著减少定位记录时所经历的中间过程,从而加快存取速度。
B-tree中,每个结点包含:
1、本结点所含关键字的个数;
2、指向父结点的指针;
3、关键字;
4、指向子结点的指针;
对于一棵m阶B-tree,每个结点至多可以拥有m个子结点。各结点的关键字和可以拥有的子结点数都有限制,规定m阶B-tree中,根结点至少有2个子结点,除非根结点为叶子节点,相应的,根结点中关键字的个数为1m-1;非根结点至少有[m/2]([],向上取整)个子结点,相应的,关键字个数为[m/2]-1m-1。
B-tree有以下特性:
1、关键字集合分布在整棵树中;
2、任何一个关键字出现且只出现在一个结点中;
3、搜索有可能在非叶子结点结束;
4、其搜索性能等价于在关键字全集内做一次二分查找;
5、自动层次控制;
由于限制了除根结点以外的非叶子结点,至少含有M/2个儿子,确保了结点的至少利用率,其最低搜索性能为:
其中,M为设定的非叶子结点最多子树个数,N为关键字总数;
所以B-树的性能总是等价于二分查找(与M值无关),也就没有B树平衡的问题;
由于M/2的限制,在插入结点时,如果结点已满,需要将结点分裂为两个各占M/2的结点;删除结点时,需将两个不足M/2的兄弟结点合并。
2.2 Full-text索引
Full-text索引就是我们常说的全文索引,他的存储结构也是b-tree。主要是为了解决在我们需要用like查询的低效问题。
3 MySQL中的索引管理
在MySQL中,对索引的查看和删除操作是所有索引类型通用的。
3.1 普通索引
这是最基本的索引,它没有任何限制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。
3.1.1 创建索引
CREATE INDEX index_name ON table_name (column(length))
ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column(length))
CREATE TABLE table_name (id int not null auto_increment,title varchar(30) ,PRIMARY KEY(id) , INDEX index_name (title))
3.1.2 查看索引
SHOW INDEX FROM [table_name]
SHOW KEYS FROM [table_name]
3.1.3 删除索引
DROP INDEX index_name ON talbe_name
ALTER TABLE table_name DROP INDEX index_name
ALTER TABLE table_name DROP PRIMARY KEY
3.2 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
3.2.1 创建索引
CREATE UNIQUE INDEX index_name ON table_name (column(length))
ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE index_name (column(length))
CREATE TABLE table_name (id int not null auto_increment,title varchar(30) ,PRIMARY KEY(id) , UNIQUE index_name (title(length)))
3.3 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。
3.3.1 创建索引
CREATE FULLTEXT INDEX index_name ON table_name(column(length))
ALTER TABLE table_name ADD FULLTEXT index_name( column)
CREATE TABLE table_name (id int not null auto_increment,title varchar(30) ,PRIMARY KEY(id) , FULLTEXT index_name (title))
3.4 组合索引(最左前缀)
CREATE TABLE article(id int not null, title varchar(255), time date);
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_title_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:
1,使用到上面的索引
SELECT * FROM article WHERE title='测试' AND time=1234567890;
SELECT * FROM article WHERE title='测试';
2,不使用上面的索引
SELECT * FROM article WHERE time=1234567890;
3.4.1 创建索引
CREATE INDEX index_name ON table_name (column_list)