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  • day44 数据库学习 索引 引用自egon 老师博客

    MySQL索引管理

    总结

    #索引是存在硬盘中的,
    #索引的功能,
       1.可以加速查询
        2.但是他会降低写入和删除的速度
        所以不能乱加索引

    总结二

    1 最左前缀匹配原则
    2设置的索引,它的字段中的内容占空间尽可能要小
    3设置的所以要区分度尽量高,区分度越高,查找速度越快
    
    
    能够帮助加速查找的方式是加上适合的索引:
     (区分度高, 能够缩小范围的字段)

    组合索引总结

    1.写索引时一定要把区分度最高的放在最左位置
    2.用sql 语句查找数据时,一定要把区分度最高的(即索引最左边的内容)放到最左边

    一 功能

    #1. 索引的功能就是加速查找
    #2. mysql中的primary key,unique,联合唯一也都是索引,这些索引除了加速查找以外,还有约束的功能

    二 MySQL常用的索引

    普通索引INDEX:加速查找
    
    唯一索引:
        -主键索引PRIMARY KEY:加速查找+约束(不为空、不能重复)
        -唯一索引UNIQUE:加速查找+约束(不能重复)
    
    联合索引:
        -PRIMARY KEY(id,name):联合主键索引
        -UNIQUE(id,name):联合唯一索引
        -INDEX(id,name):联合普通索引
    举个例子来说,比如你在为某商场做一个会员卡的系统。
    
    这个系统有一个会员表
    有下列字段:
    会员编号 INT
    会员姓名 VARCHAR(10)
    会员身份证号码 VARCHAR(18)
    会员电话 VARCHAR(10)
    会员住址 VARCHAR(50)
    会员备注信息 TEXT
    
    那么这个 会员编号,作为主键,使用 PRIMARY
    会员姓名 如果要建索引的话,那么就是普通的 INDEX
    会员身份证号码 如果要建索引的话,那么可以选择 UNIQUE (唯一的,不允许重复)
    
    #除此之外还有全文索引,即FULLTEXT
    会员备注信息 , 如果需要建索引的话,可以选择全文搜索。
    用于搜索很长一篇文章的时候,效果最好。
    用在比较短的文本,如果就一两行字的,普通的 INDEX 也可以。
    但其实对于全文搜索,我们并不会使用MySQL自带的该索引,而是会选择第三方软件如Sphinx,专门来做全文搜索。
    
    #其他的如空间索引SPATIAL,了解即可,几乎不用
    各种索引的应用场景

    三 索引的两大类型hash与btree

    #我们可以在创建上述索引的时候,为其指定索引类型,分两类
    hash类型的索引:查询单条快,范围查询慢
    btree类型的索引:b+树,层数越多,数据量指数级增长(我们就用它,因为innodb默认支持它)
    
    #不同的存储引擎支持的索引类型也不一样
    InnoDB 支持事务,支持行级别锁定,支持 B-tree、Full-text 等索引,不支持 Hash 索引;
    MyISAM 不支持事务,支持表级别锁定,支持 B-tree、Full-text 等索引,不支持 Hash 索引;
    Memory 不支持事务,支持表级别锁定,支持 B-tree、Hash 等索引,不支持 Full-text 索引;
    NDB 支持事务,支持行级别锁定,支持 Hash 索引,不支持 B-tree、Full-text 等索引;
    Archive 不支持事务,支持表级别锁定,不支持 B-tree、Hash、Full-text 等索引;        

    四 创建/删除索引的语法

    #方法一:创建表时
          CREATE TABLE 表名 (
                    字段名1  数据类型 [完整性约束条件…],
                    字段名2  数据类型 [完整性约束条件…],
                    [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ]   INDEX | KEY
                    [索引名]  (字段名[(长度)]  [ASC |DESC]) 
                    );
    
    
    #方法二:CREATE在已存在的表上创建索引
            CREATE  [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ]  INDEX  索引名 
                         ON 表名 (字段名[(长度)]  [ASC |DESC]) ;
    
    
    #方法三:ALTER TABLE在已存在的表上创建索引
            ALTER TABLE 表名 ADD  [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ] INDEX
                                 索引名 (字段名[(长度)]  [ASC |DESC]) ;
                                 
    #删除索引:DROP INDEX 索引名 ON 表名字;
    #方式一
    create table t1(
        id int,
        name char,
        age int,
        sex enum('male','female'),
        unique key uni_id(id),
        index ix_name(name) #index没有key
    );
    
    
    #方式二
    create index ix_age on t1(age);
    
    #方式三
    alter table t1 add index ix_sex(sex);
    
    #查看
    mysql> show create table t1;
    | t1    | CREATE TABLE `t1` (
      `id` int(11) DEFAULT NULL,
      `name` char(1) DEFAULT NULL,
      `age` int(11) DEFAULT NULL,
      `sex` enum('male','female') DEFAULT NULL,
      UNIQUE KEY `uni_id` (`id`),
      KEY `ix_name` (`name`),
      KEY `ix_age` (`age`),
      KEY `ix_sex` (`sex`)
    ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1
    示范

    三 在表中已经存在大量数据的前提下,为某个字段段建立索引,建立速度会很慢

    四 在索引建立完毕后,以该字段为查询条件时,查询速度提升明显

    PS:

    1. mysql先去索引表里根据b+树的搜索原理很快搜索到id等于333333333的记录不存在,IO大大降低,因而速度明显提升

    2. 我们可以去mysql的data目录下找到该表,可以看到占用的硬盘空间多了

    3. 需要注意,如下图

    五 总结

    #1. 一定是为搜索条件的字段创建索引,比如select * from s1 where id = 333;就需要为id加上索引
    
    #2. 在表中已经有大量数据的情况下,建索引会很慢,且占用硬盘空间,建完后查询速度加快
    比如create index idx on s1(id);会扫描表中所有的数据,然后以id为数据项,创建索引结构,存放于硬盘的表中。
    建完以后,再查询就会很快了。
    
    #3. 需要注意的是:innodb表的索引会存放于s1.ibd文件中,而myisam表的索引则会有单独的索引文件table1.MYI
    
    MySAM索引文件和数据文件是分离的,索引文件仅保存数据记录的地址。而在innodb中,表数据文件本身就是按照B+Tree(BTree即Balance True)组织的一个索引结构,
    这棵树的叶节点data域保存了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的主键,因此innodb表数据文件本身就是主索引。 因为inndob的数据文件要按照主键聚集,所以innodb要求表必须要有主键(Myisam可以没有),如果没有显式定义,则mysql系统会自动选择一个可以唯一标识数据记录的列作为主键,
    如果不存在这种列,则mysql会自动为innodb表生成一个隐含字段作为主键,这字段的长度为6个字节,类型为长整型.

    七 正确使用索引

    一 索引未命中

    并不是说我们创建了索引就一定会加快查询速度,若想利用索引达到预想的提高查询速度的效果,我们在添加索引时,必须遵循以下问题

    1 范围问题,或者说条件不明确,条件中出现这些符号或关键字:>、>=、<、<=、!= 、between...and...、like、

    大于号、小于号

    不等于!=

    between ...and...

    like

    2 尽量选择区分度高的列作为索引,区分度的公式是count(distinct col)/count(*),表示字段不重复的比例,比例越大我们扫描的记录数越少,唯一键的区分度是1,而一些状态、性别字段可能在大数据面前区分度就是0,那可能有人会问,这个比例有什么经验值吗?使用场景不同,这个值也很难确定,一般需要join的字段我们都要求是0.1以上,即平均1条扫描10条记录

     分析原因

    3 =和in可以乱序,比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序,mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式

    4 索引列不能参与计算,保持列“干净”,比如from_unixtime(create_time) = ’2014-05-29’就不能使用到索引,原因很简单,b+树中存的都是数据表中的字段值,但进行检索时,需要把所有元素都应用函数才能比较,显然成本太大。所以语句应该写成create_time = unix_timestamp(’2014-05-29’)

    5 and/or

    复制代码
    #1、and与or的逻辑
        条件1 and 条件2:所有条件都成立才算成立,但凡要有一个条件不成立则最终结果不成立
        条件1 or 条件2:只要有一个条件成立则最终结果就成立
    
    #2、and的工作原理
        条件:
            a = 10 and b = 'xxx' and c > 3 and d =4
        索引:
            制作联合索引(d,a,b,c)
        工作原理:
            对于连续多个and:mysql会按照联合索引,从左到右的顺序找一个区分度高的索引字段(这样便可以快速锁定很小的范围),加速查询,即按照d—>a->b->c的顺序
    
    #3、or的工作原理
        条件:
            a = 10 or b = 'xxx' or c > 3 or d =4
        索引:
            制作联合索引(d,a,b,c)
            
        工作原理:
            对于连续多个or:mysql会按照条件的顺序,从左到右依次判断,即a->b->c->d
    复制代码

    在左边条件成立但是索引字段的区分度低的情况下(name与gender均属于这种情况),会依次往右找到一个区分度高的索引字段,加速查询

    经过分析,在条件为name='egon' and gender='male' and id>333 and email='xxx'的情况下,我们完全没必要为前三个条件的字段加索引,因为只能用上email字段的索引,前三个字段的索引反而会降低我们的查询效率

    6 最左前缀匹配原则(详见第八小节),非常重要的原则,对于组合索引mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配(指的是范围大了,有索引速度也慢),比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引,d是用不到索引的,如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到,a,b,d的顺序可以任意调整。

     二 其他注意事项

    - 避免使用select *
    - count(1)或count(列) 代替 count(*)
    - 创建表时尽量时 char 代替 varchar
    - 表的字段顺序固定长度的字段优先
    - 组合索引代替多个单列索引(经常使用多个条件查询时)
    - 尽量使用短索引
    - 使用连接(JOIN)来代替子查询(Sub-Queries)
    - 连表时注意条件类型需一致
    - 索引散列值(重复少)不适合建索引,例:性别不适合

    八 联合索引与覆盖索引

    一 联合索引

    联合索引时指对表上的多个列合起来做一个索引。联合索引的创建方法与单个索引的创建方法一样,不同之处在仅在于有多个索引列,如下

    mysql> create table t(
        -> a int,
        -> b int,
        -> primary key(a),
        -> key idx_a_b(a,b)
        -> );
    Query OK, 0 rows affected (0.11 sec)

     那么何时需要使用联合索引呢?在讨论这个问题之前,先来看一下联合索引内部的结果。从本质上来说,联合索引就是一棵B+树,不同的是联合索引的键值得数量不是1,而是>=2。接着来讨论两个整型列组成的联合索引,假定两个键值得名称分别为a、b如图

     

    可以看到这与我们之前看到的单个键的B+树并没有什么不同,键值都是排序的,通过叶子结点可以逻辑上顺序地读出所有数据,就上面的例子来说,即(1,1),(1,2),(2,1),(2,4),(3,1),(3,2),数据按(a,b)的顺序进行了存放。

    因此,对于查询select * from table where a=xxx and b=xxx, 显然是可以使用(a,b) 这个联合索引的,对于单个列a的查询select * from table where a=xxx,也是可以使用(a,b)这个索引的。

    但对于b列的查询select * from table where b=xxx,则不可以使用(a,b) 索引,其实你不难发现原因,叶子节点上b的值为1、2、1、4、1、2显然不是排序的,因此对于b列的查询使用不到(a,b) 索引

    联合索引的第二个好处是在第一个键相同的情况下,已经对第二个键进行了排序处理,例如在很多情况下应用程序都需要查询某个用户的购物情况,并按照时间进行排序,最后取出最近三次的购买记录,这时使用联合索引可以帮我们避免多一次的排序操作,因为索引本身在叶子节点已经排序了,如下

    博客引子老男孩最帅的老师egon 原创博客 http://www.cnblogs.com/linhaifeng/articles/7274563.html  如有合作意向请联系老男孩教育 

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