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  • MySQL——索引

    • MySQL官方对索引的定义为:索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。
    • 提取句子主干,就可以得到索引的本质
    • 索引是数据结构。

    1.1、索引的分类

    在一个表中,主键索引只能有一个,唯一索引可以有多个

    • 主键索引 (PRIMARY KEY
      • 唯一的标识,主键不可重复,只能有一个列作为主键
    • 唯一索引 (UNIQUE KEY
      • 避免重复的列出现,唯一索引可以重复,多个列都可以标识位 唯一索引
    • 常规索引 (KEY/INDEX
      • 默认的, index。key 关键字来设置
    • 全文索引 (FULLTEXT INDEX
      • 在特定的数据库引擎下才有(MyISAM
      • 快速定位数据

    1.2、基础语法

    • show index from 表名:显示所有的索引信息
    • alter table 表位置 add fulltext index 索引名 列名:增加一个全文索引
    • explain select * from 表名:分析sql执行的情况
    -- 索引的使用
    -- 1、在创建表的时候给字段增加索引
    -- 2、创建完毕后,增加索引
    
    -- 显示所有的索引信息
    SHOW INDEX FROM student
    
    -- 增加一个全文索引 (索引名)  列名
    ALTER TABLE school.student ADD FULLTEXT INDEX `studentName`(`studentName`);
    
    -- EXPLAIN 分析sql执行的状况 
    
    EXPLAIN SELECT * FROM student; -- 非全文索引
    
    EXPLAIN SELECT * FROM student WHERE MATCH(studentName) AGAINST('刘');
    

    1.3、测试索引

    1、正常方式测试

    --创建一个app_user的表
    CREATE TABLE `app_user` (
      `id` BIGINT(20) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
      `name` VARCHAR(50) DEFAULT '' COMMENT '用户昵称',
      `email` VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT '用户邮箱',
      `phone` VARCHAR(20) DEFAULT '' COMMENT '手机号',
      `gender` TINYINT(4) UNSIGNED DEFAULT '0' COMMENT '性别(0:男;1:女)',
      `password` VARCHAR(100) NOT NULL COMMENT '密码',
      `age` TINYINT(4) DEFAULT '0' COMMENT '年龄',
      `create_time` DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
      `update_time` TIMESTAMP NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
      PRIMARY KEY (`id`)
    ) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='app用户表'
    
    
    -- 插入100万数据  55.176 sec
    DELIMITER $$  -- 写函数之前必须要写,标志
    CREATE FUNCTION mock_data() 
    RETURNS INT
    BEGIN
       DECLARE num INT DEFAULT 1000000;
       DECLARE i INT DEFAULT 0;
       WHILE i<num DO
         INSERT INTO app_user(`name`,`email`,`phone`,`gender`,`password`,`age`)VALUES(CONCAT('用户',i),'24736743@qq.com',CONCAT('18',FLOOR(RAND()*((999999999-100000000)+100000000))),FLOOR(RAND()*2),UUID(),FLOOR(RAND()*100));
         SET i = i+1;
       END WHILE;
       RETURN i;
    END;
    SELECT mock_data();
    
    -- 测试用时
    SELECT * FROM app_user WHERE `name` = '用户9999'; --  用时1.762 sec
    SELECT * FROM app_user WHERE `name` = '用户9999'; --  用时1.375 sec
    SELECT * FROM app_user WHERE `name` = '用户9999'; --  用时1.493 sec
    
    -- 查看sql执行情况
    EXPLAIN SELECT * FROM app_user WHERE `name` = '用户9999';
    
    

    效果:

    我们可以看到这个rows代表查询到了991749次的时候才找到它。

    2、加上索引测试

    语法:CREATE INDEX 索引名 on 表(字段)

    SELECT * FROM student
    
    -- id _ 表名 _ 字段名
    -- CREATE INDEX 索引名 on 表(字段)
    -- 添加索引
    CREATE INDEX id_app_user_name ON app_user(`name`);  --用时11.173 sec
    
    -- 测试加上索引后的用时
    SELECT * FROM app_user WHERE `name` = '用户9999'; -- 0.001 sec
    SELECT * FROM app_user WHERE `name` = '用户9999'; -- 0.001 sec
    
    --查看sql执行信息
    EXPLAIN SELECT * FROM app_user WHERE `name` = '用户9999';
    

    效果:

    我们看到只查询到了1次就查询到了它

    注意:索引在小数据量的时候,用户不大,但是在大数据的时候,区别十分明显

    1.4、索引原则

    • 索引不是越多越好
    • 不要对进程变动数据加索引
    • 小数据量的表不需要加索引
    • 索引一般加在常用来查询的字段上!

    索引的数据结构

    • Hash 类型的索引

    • Btree : InnoDB 的默认数据结构

    阅读:http://blog.codinglabs.org/articles/theory-of-mysql-index.html

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/godles/p/12212914.html
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