举例,业务场景,用户表,表结构为:
t_user(
uid primary key,
login_name unique,
passwd,
login_time,
age,
...
);
聚集索引和非聚集索引,引自http://www.cnblogs.com/aspnethot/articles/1504082.html)
聚集索引
索引中键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序,一个表只能有一个聚集索引,一般用primary key 来约束。
举例:t_user场景中,uid上的索引。
比如说字典:按照拼音查询,字典的正文本身就是按照一定规则排列的目录(字母顺序)。
非聚集索引
索引中键值的逻辑顺序与磁盘上行的物理顺序不同,索引上只包含被建立索引的数据,以及一个行定位符row-locator。
举例,查找年轻MM的业务需求: select uid from t_user where age > 18 and age < 26; age上建立的索引,就是非聚集索引。
比如说字典:按照偏旁部首查询,字典正文并没有按照偏旁部首排列。
由上面可知,一个表中只有一个聚集索引,因为目录只能按照一种规则排列,合理的使用聚集索引将显著增加索引速度。
联合索引
多个字段上建立的索引,能够加速复核查询条件的检索
举例,登录业务需求: select uid, login_time from t_user where login_name=? and passwd=? 可以建立(login_name, passwd)的联合索引。
联合索引能够满足最左侧查询需求,例如(a, b, c)三列的联合索引,能够加速a | (a, b) | (a, b, c) 三组查询需求。
这也就是为何不建立(passwd, login_name)这样联合索引的原因,业务上几乎没有passwd的单条件查询需求,而有很多login_name的单条件查询需求。
那么: select uid, login_time from t_user where passwd=? and login_name=? 能否命中(login_name, passwd)这个联合索引? 回答:可以,最左侧查询需求,并不是指SQL语句的写法必须满足索引的顺序(这是很多朋友的误解)
补充:
上例中我们创建了a,b,c多列索引,相当于创建了(a)单列索引,(a,b)组合索引以及(a,b,c)组合索引。
a ab abc 标准写法,ba bac bca cab cba acb这五种引擎会自动优化成ab和abc的查询顺序查索引。
索引覆盖
被查询的列,数据能从索引中取得,而不用通过行定位符row-locator再到row上获取,即“被查询列要被所建的索引覆盖”,这能够加速查询速度。
举例,登录业务需求: select uid, login_time from t_user where login_name=? and passwd=? 可以建立(login_name, passwd, login_time)的联合索引,由于login_time已经建立在索引中了,被查询的uid和login_time就不用去row上获取数据了,从而加速查询。
末了多说一句,登录这个业务场景,login_name具备唯一性,建这个单列索引就好。