【MySQL】 - 索引原理与使用

前言 

在学习mysql的过程中, 相信大多数同学在建表查询表的时候, 是不了解mysql是如何通过我们给定的条件来找到这些数据的, 其中索引就是快速查找到数据的一个重要特性, 接着我们来介绍

目录

为什么会有索引呢?索引是什么?

索引的优势与劣势

索引的分类

组合索引最左前缀原则

索引的创建原则

索引的数据结构

 聚簇索引与非聚簇索引

---

为什么会有索引呢?索引是什么?

       mysql存储数据是按页存储的, 也就是一页一页的存储数据 , 如果这时候有1万条数据(假如分10页), 这时我们去查找第9000条数据 , 那么从第一页的第一条数据开始依次往后找, 我们可以看出,这样查找是相当慢的, 但如果这时候有一个页码, 9000条对应第9页, 我们可以从第9页开始找, 这样效率是不是高了很多

       但是我们这里说的索引不像数组里的索引, 这里的索引是一种数据结构(InnoDB引擎采用B+树), 帮助我们高效获得数据, 所以数据库不仅单单存储数据, 还维护了这样一种数据结构帮助我们快速获得这些数据

索引的优势与劣势

 优势

       索引的优势很明显, 加快了我们获取数据的速度, 提高效率, 降低了数据库IO的成本 , 可以通过索引列对数据进行排序, 降低数据排序的成本, 降低了CPU的消耗

劣势

       这里的索引是一种数据结构, 也就意味着我们需要单独去维护这样的数据结构, 所以索引增大了开销 , 并且如果我们对数据进行写操作(增加删除修改)的时候, 索引也是会产生变化的, 那么此时不但需要维护数据, 也要维护索引

       所以我们一般根据实际情况来决定索引的使用

索引的分类

         mysql根据我们不同的需求定义了不同的索引类型

主键索引

        当我们设定表中某一字段为主键时, 数据库会自动建立索引, 主键作为表的唯一标识, 用来建立索引是很合适的

ALTER TABLE 表名 add PRIMARY KEY 表名(列名);
-- 删除建主键索引： 
ALTER TABLE 表名 drop PRIMARY KEY ;

单值索引

        一个索引只包含单个列, 一个表可以有多个单值索引,  当然除了主键外, 我们也可以通过表的其他字段来创建索引

-- 创建单值索引 
CREATE INDEX 索引名 ON 表名(列名); 
-- 删除索引： 
DROP INDEX 索引名;

唯一索引

        唯一索引也是相对于列来说的, 但是它要求此列的数据是不能重复的, 可以为null

CREATE UNIQUE INDEX 索引名 ON 表名(列名); 
-- 删除索引 
DROP INDEX 索引名 ON 表名;

组合索引(复合索引)

        一个索引包含多个列, 它的创建开销更小, 相对于单值索引, 一般在表中数据很多时使用组合索引(表中行数远大于索引列数目)

-- 创建复合索引
CREATE INDEX 索引名 ON 表名(列 1,列 2...); 
-- 删除索引：
DROP INDEX 索引名 ON 表名;

组合索引最左前缀原则

         在使用组合索引时, 需要满足这样一个原则 : 在使用组合索引的列作为条件时,必须要出现最左侧列为条件,否则组合索引不生效.

示例如下 : 表中有 a,b,c 3 列,为 a,b 两列创建组合索引

列如 select * from table where a=’’and b=’’索引生效
        select * from table where b=’’and a=’’索引生效
        select * from table where a=’’and c=’’索引生效
        select * from table where b=’’and c=’’索引不生效

全文索引

        当我们使用模糊查询时, 使用like时, 这时一般索引时无效的, 这时我们需要使用全文索引

-- 创建全文索引
CREATE FULLTEXT INDEX 索引名 ON 表名(字段名) WITH PARSER ngram; 
-- 模糊查询
SELECT 结构 FROM 表名 WHERE MATCH(列名) AGAINST(搜索词')

索引的创建原则

         认识了索引的特性之后, 那么试想, 在哪种情况下我们需要使用索引, 或者不使用索引呢 ?总结如下

需要索引

       首先主键是自动建立唯一索引的 , 另外频繁作为查询条件的字段也应该去创建索引(where后跟的语句) , 查询中与其他表关联的字段, 外键关系创建索引, 查询中排序, 分组的字段, 这些排好序,分好组的字段通过索引查找更加高效

不需要索引

       表中数据少的表, 表中的数据如果很少, 那么我们完全没有必要使用索引, 再一个就是频繁增删改的表, 我们在对数据进行写操作的时候, 索引也是会发生变化的, 所以这样维护起来反而影响了效率 . where条件后用不到的字段不创建索引, 数据重复并且分布均匀的表, 数据列重复, 建立索引并没有太大效果

索引的数据结构

          mysql默认的存储引擎是InnoDB, 它采用B+树作为索引实现的数据结构

      Mysql 索引使用的是 B+树，因为索引是用来加快查询的，而 B+树通过对数据进行排序所以是可以提高查询速度的，然后通过一个节点中可以存储多个元素，从而可以使得 B+树的高度不会太高.并且叶子节点之间有指针，可以很好的支持全表扫描，范围查找等 SQL 语句。

 聚簇索引与非聚簇索引

聚簇索引

     聚簇索引指的是 : 找到索引就找到了数据, 主键就是聚簇索引

非聚簇索引

     非聚簇索引指的是 : 先找到索引, 此时并没有找到数据, 因为索引和数据是单独存放的, 找到索引后我们需要根据索引的信息再次回表查询, 才能找到需要的数据, 也叫做辅助索引

对此举例说明如下 : 建立学生表

CREATE TABLE student (
   id BIGINT, 
   NO VARCHAR (20), 
   NAME VARCHAR (20), 
   PRIMARY KEY (`id`), 
   UNIQUE KEY `idx_no` (`no`) 
)

接着我们做三种查询 : 

 1. 通过主键获取数据, 因为主键是唯一标识, 所以可以根据主键直接获取全部数据, 是聚簇索引

 2. 根据编号查询编号和名称 , 编号本身是一个唯一索引，但查询的列包含了学生编号和学生名称，当命中编号索引时，该索引的节点的数据存储的是主键 ID，需要根据主键 ID 重新查询一次，所以这种查询下 no 不是聚簇索引

3. 根据编号查编号(判断编号是否存在) , 这种情况下, 直接返回编号，因为所需要的数据就是该索引，不需要回表查询，这种场景下 no 是聚簇索引。

        在mysql的默认存储引擎InnoDB中, 数据和索引是存放在一起的, 是聚簇式设计(但其用到非聚簇索引),  而在MYISAM引擎中, 数据和索引是单独存放的, 是非聚簇设计