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SQL语言之索引

  前言

  本章我们将学习MySQL中的索引,本文将从索引的作用、索引的分类、创建索引的语法、索引的使用策略以及索引的实现原理等方面带大家了解索引。

  索引的作用

  索引的作用就是加快查询速度,如果把使用了索引的查询看做是法拉利跑车的话,那么没有用索引的查询就相当于是自行车。目前实际项目中表的数据量越来越大,动辄上百万上千万级别,没有索引的查询会变得非常缓慢,使用索引成为了查询优化的必选项目。

  索引的概念

  索引其实是一种特殊的数据,也保存在数据库文件中,索引数据保存着数据表中实际数据的位置。类似书籍前面的目录,这个目录就保存了书中各个章节的页数,通过查看目录我们可以快速定位章节的页数,从而加快查找速度。

  我们来看一段查询语句:

  select * from book where id = 1000000;

  假设书籍表中有几百万行数据,没索引的查询会遍历前面的100万行数据找到结果,如果我们在id上建立主键索引,则直接在索引上定位结果,速度要快得多。

  索引的优缺点

  优点:提高查询速度

  缺点:本身也是数据,会占用磁盘空间;索引的创建和维护也需要时间成本;进行删除、更新和插入操作时,因为要维护索引,所以速度会降低。

  使用索引的语法

  创建索引

  建表的同时创建索引

  create table 表名

  (

  字段名 类型,

  ...

  字段名 类型,

  index 索引名称 (字段名)

  );

  建表后添加索引

  alter table 表名 add index 索引名(字段名);

  或

  create index 索引名 on 表名(字段名);

  删除索引

  alter table 表名 drop index 索引名;

  或

  drop index 索引名 on 表名;

  查看表中的索引

  show index from 表名;

  查看查询语句使用的索引

  explain 查询语句;

  索引的分类

  索引按功能分为:

  普通索引,在普通字段上建立的索引,没有任何限制

  主键索引,创建主键时,自动创建的索引,不能为空,不能重复

  唯一索引,建立索引的字段数据必须是唯一的,允许空值

  全文索引,在大文本类型(Text)字段上建立的索引

  组合索引,组合多个列创建的索引,多个列不能有空值

  代码示例:

  -- 创建书籍表

  create table tb_book

  (

  -- 创建主键索引

  id int primary key,

  -- 创建唯一索引

  title varchar(100) unique,

  author varchar(20),

  content Text,

  time datetime,

  -- 普通索引

  index ix_title (title),

  -- 全文索引

  fulltext index ix_content(content),

  -- 组合索引

  index ix_title_author(title,author)

  );

  -- 建表后添加主键索引

  ALTER TABLE tb_book ADD PRIMARY KEY pk_id(id);

  -- 建表后添加唯一索引

  ALTER TABLE tb_book ADD UNIQUE index ix_title(title);

  -- 建表后添加全文索引

  ALTER TABLE tb_book ADD FULLTEXT index ix_content(content);

  -- 查询时使用全文索引

  SELECT * FROM tb_book MATCH(content) ANGAINST(‘胜利’);

  -- 建表后添加组合索引

  ALTER TABLE tb_book ADD INDEX ix_book(title,author);

  注意:创建组合索引时,要遵循”最左前缀”原则,把最常查询、排序的字段放左边,按重要性依次递减。

  索引的使用策略

  什么情况下要建立索引?

  1)在经常需要查询和排序的字段上建立索引

  2)数据特别多

  什么情况下不要建立索引?

  1)字段数据存在大量的重复,如:性别

  2)数据很少

  3)经常需要增删改的字段

  什么情况下索引会失效?

  1)模糊查询时,使用like ‘%张%’会失效,而like ‘张%’不会

  2)使用is null或is not null查询时

  3)使用组合索引时,某个字段为null

  4)使用or查询多个条件时

  5)在函数中使用字段时,如where year(time) = 2019

  索引的结构

  不同的存储引擎使用不同结构的索引:

  聚簇索引,InnoDB支持,索引的顺序和数据的物理顺序一致,类似新华字典中的拼音目录排列和汉字排列顺序一致,聚簇索引一个表中只能有一个。

  非聚簇索引,MyISAM支持,索引顺序和数据的物理顺序不一致,类似新华字典中的偏旁部首目录和汉字排列顺序不一致,非聚簇索引表可以有多个。

  索引的数据结构主要是:BTree和B+Tree

  BTree的数据结构如下,是一种平衡搜索多叉树,每个节点由key和data组成,key是索引的键,data是键对应的数据,在节点的两边是两个指针,指向另外的索引位置,而所有的键都是排序过的,这样在搜索索引时,可以使用二分查找,速度比较快,时间复杂度是h*log(n),h是树的高度,BTree是一种比较高效的搜索结构。

  B+Tree的数据结构如下,是BTree的升级版,区别是非叶子节点不在存储具体的数据,只保存索引的键,数据保存到叶子节点中,并且叶子节点中没有指针只有键和数据。B+Tree的优点是:搜索效率更高,因为非叶子节点中没有保存数据,就可以保存更多的键,每一层的键越多,树的高度就会减少,这样查询速度就会提升。 

      总结

  索引是提高查询速度的重要手段,本章我们学习了索引的分类和创建语法,以及使用索引的策略,不是所有的表都适合创建索引,最后我们还学习了索引的内部结构,这样大家对索引会有一个基本的认识。

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