MySQL 索引知識匯總_Mysql

來源:腳本之家  責任編輯:小易  

如大家所知道的,Mysql目前主2113要有以下幾種索引5261類型:4102FULLTEXT,HASH,BTREE,RTREE。那么,這幾種索引有1653什么功能和性能上的不同呢?FULLTEXT即為全文索引,目前只有MyISAM引擎支持。其可以在CREATE TABLE ,ALTER TABLE ,CREATE INDEX 使用,不過目前只有 CHAR、VARCHAR ,TEXT 列上可以創建全文索引。值得一提的是,在數據量較大時候,現將數據放入一個沒有全局索引的表中,然后再用CREATE INDEX創建FULLTEXT索引,要比先為一張表建立FULLTEXT然后再將數據寫入的速度快很多。全文索引并不是和MyISAM一起誕生的,它的出現是為了解決WHERE name LIKE “%word%"這類針對文本的模糊查詢效率較低的問題。在沒有全文索引之前,這樣一個查詢語句是要進行遍歷數據表操作的,可見,在數據量較大時是極其的耗時的,如果沒有異步IO處理,進程將被挾持,很浪費時間,當然這里不對異步IO作進一步講解,想了解的童鞋,自行谷哥。全文索引的使用方法并不復雜:創建ALTER TABLE table ADD INDEX `FULLINDEX` USING FULLTEXT(`cname1`[,cname2…]);使用SELECT * FROM table WHERE MATCH(cname1[,cname2…]) AGAINST ('word' MODE );其中, MODE為搜尋方式(IN BOOLEAN MODE ,IN NATURAL LANGUAGE MODE ,IN NATURAL LANGUAGE MODE WITH QUERY EXPANSION / WITH QUERY EXPANSION)。關于這三種搜尋方式,愚安在這里也不多做交代,簡單地說,就是,布爾模式,允許word里含一些特殊字符用于標記一些具體的要求,如+表示一定要有,-表示一定沒有,*表示通用匹配符,是不是想起了正則,類似吧;自然語言模式,就是簡單的單詞匹配;含表達式的自然語言模式,就是先用自然語言模式處理,對返回的結果,再進行表達式匹配。對搜索引擎稍微有點了解的同學,肯定知道分詞這個概念,FULLTEXT索引也是按照分詞原理建立索引的。西文中,大部分為字母文字,分詞可以很方便的按照空格進行分割。但很明顯,中文不能按照這種方式進行分詞。那又怎么辦呢?這個向大家介紹一個Mysql的中文分詞插件Mysqlcft,有了它,就可以對中文進行分詞,想了解的同學請移步Mysqlcft,當然還有其他的分詞插件可以使用。HASHHash這個詞,可以說,自打我們開始碼的那一天起,就開始不停地見到和使用到了。其實,hash就是一種(key=>value)形式的鍵值對,如數學中的函數映射,允許多個key對應相同的value,但不允許一個key對應多個value。正是由于這個特性,hash很適合做索引,為某一列或幾列建立hash索引,就會利用這一列或幾列的值通過一定的算法計算出一個hash值,對應一行或幾行數據(這里在概念上和函數映射有區別,不要混淆)。在java語言中,每個類都有自己的hashcode()方法,沒有顯示定義的都繼承自object類,該方法使得每一個對象都是唯一的,在進行對象間equal比較,和序列化傳輸中起到了很重要的作用。hash的生成方法有很多種,足可以保證hash碼的唯一性,例如在MongoDB中,每一個document都有系統為其生成的唯一的objectID(包含時間戳,主機散列值,進程PID,和自增ID)也是一種hash的表現。額,我好像扯遠了-_-!由于hash索引可以一次定位,不需要像樹形索引那樣逐層查找,因此具有極高的效率。那為什么還需要其他的樹形索引呢?在這里愚安就不自己總結了。引用下園子里其他大神的文章:來自 14的路 的MySQL的btree索引和hash索引的區別(1)Hash 索引僅僅能滿足"=","IN"和"<=>"查詢,不能使用范圍查詢。 由于 Hash 索引比較的是進行 Hash 運算之后的 Hash 值,所以它只能用于等值的過濾,不能用于基于范圍的過濾,因為經過相應的 Hash 算法處理之后的 Hash 值的大小關系,并不能保證和Hash運算前完全一樣。 (2)Hash 索引無法被用來避免數據的排序操作。 由于 Hash 索引中存放的是經過 Hash 計算之后的 Hash 值,而且Hash值的大小關系并不一定和 Hash 運算前的鍵值完全一樣,所以數據庫無法利用索引的數據來避免任何排序運算; (3)Hash 索引不能利用部分索引鍵查詢。 對于組合索引,Hash 索引在計算 Hash 值的時候是組合索引鍵合并后再一起計算 Hash 值,而不是單獨計算 Hash 值,所以通過組合索引的前面一個或幾個索引鍵進行查詢的時候,Hash 索引也無法被利用。 (4)Hash 索引在任何時候都不能避免表掃描。 前面已經知道,Hash 索引是將索引鍵通過 Hash 運算之后,將 Hash運算結果的 Hash 值和所對應的行指針信息存放于一個 Hash 表中,由于不同索引鍵存在相同 Hash 值,所以即使取滿足某個 Hash 鍵值的數據的記錄條數,也無法從 Hash 索引中直接完成查詢,還是要通過訪問表中的實際數據進行相應的比較,并得到相應的結果。 (5)Hash 索引遇到大量Hash值相等的情況后性能并不一定就會比B-Tree索引高。 對于選擇性比較低的索引鍵,如果創建 Hash 索引,那么將會存在大量記錄指針信息存于同一個 Hash 值相關聯。這樣要定位某一條記錄時就會非常麻煩,會浪費多次表數據的訪問,而造成整體性能低下。 愚安我稍作補充,講一下HASH索引的過程,順便解釋下上面的第4,5條:當我們為某一列或某幾列建立hash索引時(目前就只有MEMORY引擎顯式地支持這種索引),會在硬盤上生成類似如下的文件:hash值 存儲地址 1db54bc745a1 77#45b5 4bca452157d4 76#4556,77#45cc… …hash值即為通過特定算法由指定列數據計算出來,磁盤地址即為所在數據行存儲在硬盤上的地址(也有可能是其他存儲地址,其實MEMORY會將hash表導入內存)。這樣,當我們進行WHERE age = 18 時,會將18通過相同的算法計算出一個hash值==>在hash表中找到對應的儲存地址==>根據存儲地址取得數據。所以,每次查詢時都要遍歷hash表,直到找到對應的hash值,如(4),數據量大了之后,hash表也會變得龐大起來,性能下降,遍歷耗時增加,如(5)。BTREEBTREE索引就是一種將索引值按一定的算法,存入一個樹形的數據結構中,相信學過數據結構的童鞋都對當初學習二叉樹這種數據結構的經歷記憶猶新,反正愚安我當時為了軟考可是被這玩意兒好好地折騰了一番,不過那次考試好像沒怎么考這個。如二叉樹一樣,每次查詢都是從樹的入口root開始,依次遍歷node,獲取leaf。BTREE在MyISAM里的形式和Innodb稍有不同在 Innodb里,有兩種形態:一是primary key形態,其leaf node里存放的是數據,而且不僅存放了索引鍵的數據,還存放了其他字段的數據。二是secondary index,其leaf node和普通的BTREE差不多,只是還存放了指向主鍵的信息.而在MyISAM里,主鍵和其他的并沒有太大區別。不過和Innodb不太一樣的地方是在MyISAM里,leaf node里存放的不是主鍵的信息,而是指向數據文件里的對應數據行的信息.RTREERTREE在mysql很少使用,僅支持geometry數據類型,支持該類型的存儲引擎只有MyISAM、BDb、InnoDb、NDb、Archive幾種。相對于BTREE,RTREE的優勢在于范圍查找.各種索引的使用情況(1)對于BTREE這種Mysql默認的索引類型,具有普遍的適用性(2)由于FULLTEXT對中文支持不是很好,在沒有插件的情況下,最好不要使用。其實,一些小的博客應用,只需要在數據采集時,為其建立關鍵字列表,通過關鍵字索引,也是一個不錯的方法,至少愚安我是經常這么做的。(3)對于一些搜索引擎級別的應用來說,FULLTEXT同樣不是一個好的處理方法,Mysql的全文索引建立的文件還是比較大的,而且效率不是很高,即便是使用了中文分詞插件,對中文分詞支持也只是一般。真要碰到這種問題,Apache的Lucene或許是你的選擇。(4)正是因為hash表在處理較小數據量時具有無可比擬的素的優勢,所以hash索引很適合做緩存(內存數據庫)。如mysql數據庫的內存版本Memsql,使用量很廣泛的緩存工具Mencached,NoSql數據庫redis等,都使用了hash索引這種形式。當然,不想學習這些東西的話Mysql的MEMORY引擎也是可以滿足這種需求的。(5)至于RTREE,愚安我至今還沒有使用過,它具體怎么樣,我就不知道了。有RTREE使用經歷的同學,到時可以交流下!,MySQL目前主要有以下幾種索引類型:1.普通索引2.唯一索引3.主鍵索引4.組合索引5.全文索引MySQL索引類型本回答被網友采納,普通索引,唯一索引,主鍵索引,聚合索引,在滿足語句需2113求的情況下,盡5261量少的訪問資源是數據庫設4102計的重要原則,這和執行的 SQL 有直接1653的關系,索引問題又是 SQL 問題中出現頻率最高的,常見的索引問題包括:無索引(失效)、隱式轉換。1. SQL 執行流程看一個問題,在下面這個表 T 中,如果我要執行 select * from T where k between 3 and 5; 需要執行幾次樹的搜索操作,會掃描多少行?mysql> create table T (    -> ID int primary key,    -> k int NOT NULL DEFAULT 0,    -> s varchar(16) NOT NULL DEFAULT '',    -> index k(k))    -> engine=InnoDB;mysql> insert into T values(100,1, 'aa'),(200,2,'bb'),\      (300,3,'cc'),(500,5,'ee'),(600,6,'ff'),(700,7,'gg');這分別是 ID 字段索引樹、k 字段索引樹。 這條 SQL 語句的執行流程:1. 在 k 索引樹上找到 k=3,獲得 ID=3002. 回表到 ID 索引樹查找 ID=300 的記錄,對應 R33. 在 k 索引樹找到下一個值 k=5,ID=5004. 再回到 ID 索引樹找到對應 ID=500 的 R45. 在 k 索引樹去下一個值 k=6,不符合條件,循環結束這個過程讀取了 k 索引樹的三條記錄,回表了兩次。因為查詢結果所需要的數據只在主鍵索引上有,所以必須得回表。所以,我們該如何通過優化索引,來避免回表呢?2. 常見索引優化2.1 覆蓋索引覆蓋索引,換言之就是索引要覆蓋我們的查詢請求,無需回表。如果執行的語句是 select ID from T wherek between 3 and 5;,這樣的話因為 ID 的值在 k 索引樹上,就不需要回表了。覆蓋索引可以減少樹的搜索次數,顯著提升查詢性能,是常用的性能優化手段。但是,維護索引是有代價的,所以在建立冗余索引來支持覆蓋索引時要權衡利弊。2.2 最左前綴原則B+ 樹的數據項是復合的數據結構,比如 (name,sex,age) 的時候,B+ 樹是按照從左到右的順序來建立搜索樹的,當 (張三,F,26) 這樣的數據來檢索的時候,B+ 樹會優先比較 name 來確定下一步的檢索方向,如果 name 相同再依次比較 sex 和 age,最后得到檢索的數據。# 有這樣一個表 Pmysql> create table P (id int primary key, name varchar(10) not null, sex varchar(1), age int, index tl(name,sex,age)) engine=IInnoDB;mysql> insert into P values(1,'張三','F',26),(2,'張三','M',27),(3,'李四','F',28),(4,'烏茲','F',22),(5,'張三','M',21),(6,'王五','M',28);# 下面的語句結果相同mysql> select * from P where name='張三' and sex='F';     ## A1mysql> select * from P where sex='F' and age=26;         ## A2# explain 看一下mysql> explain select * from P where name='張三' and sex='F';+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+-------------+------+----------+-------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref         | rows | filtered | Extra       |+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+-------------+------+----------+-------------+|  1 | SIMPLE      | P     | NULL       | ref  | tl            | tl   | 38      | const,const |    1 |   100.00 | Using index |+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+-------------+------+----------+-------------+mysql> explain select * from P where sex='F' and age=26;+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+--------------------------+| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                    |+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+--------------------------+|  1 | SIMPLE      | P     | NULL       | index | NULL          | tl   | 43      | NULL |    6 |    16.67 | Using where; Using index |+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+--------------------------+可以清楚的看到,A1 使用 tl 索引,A2 進行了全表掃描,雖然 A2 的兩個條件都在 tl 索引中出現,但是沒有使用到 name 列,不符合最左前綴原則,無法使用索引。所以在建立聯合索引的時候,如何安排索引內的字段排序是關鍵。評估標準是索引的復用能力,因為支持最左前綴,所以當建立(a,b)這個聯合索引之后,就不需要給 a 單獨建立索引。原則上,如果通過調整順序,可以少維護一個索引,那么這個順序往往就是需要優先考慮采用的。上面這個例子中,如果查詢條件里只有 b,就是沒法利用(a,b)這個聯合索引的,這時候就不得不維護另一個索引,也就是說要同時維護(a,b)、(b)兩個索引。這樣的話,就需要考慮空間占用了,比如,name 和 age 的聯合索引,name 字段比 age 字段占用空間大,所以創建(name,age)聯合索引和(age)索引占用空間是要小于(age,name)、(name)索引的。2.3 索引下推以人員表的聯合索引(name, age)為例。如果現在有一個需求:檢索出表中“名字第一個字是張,而且年齡是26歲的所有男性”。那么,SQL 語句是這么寫的mysql> select * from tuser where name like '張%' and age=26 and sex=M;通過最左前綴索引規則,會找到 ID1,然后需要判斷其他條件是否滿足在 MySQL 5.6 之前,只能從 ID1 開始一個個回表。到主鍵索引上找出數據行,再對比字段值。而 MySQL 5.6 引入的索引下推優化(index condition pushdown),可以在索引遍歷過程中,對索引中包含的字段先做判斷,直接過濾掉不滿足條件的記錄,減少回表次數。這樣,減少了回表次數和之后再次過濾的工作量,明顯提高檢索速度。2.4 隱式類型轉化隱式類型轉化主要原因是,表結構中指定的數據類型與傳入的數據類型不同,導致索引無法使用。所以有兩種方案:修改表結構,修改字段數據類型。修改應用,將應用中傳入的字符類型改為與表結構相同類型。3. 為什么會選錯索引3.1 優化器選擇索引是優化器的工作,其目的是找到一個最優的執行方案,用最小的代價去執行語句。在數據庫中,掃描行數是影響執行代價的因素之一。掃描的行數越少,意味著訪問磁盤數據的次數越少,消耗的 CPU 資源越少。當然,掃描行數并不是唯一的判斷標準,優化器還會結合是否使用臨時表、是否排序等因素進行綜合判斷。3.2 掃描行數MySQL 在真正開始執行語句之前,并不能精確的知道滿足這個條件的記錄有多少條,只能通過索引的區分度來判斷。顯然,一個索引上不同的值越多,索引的區分度就越好,而一個索引上不同值的個數我們稱為“基數”,也就是說,這個基數越大,索引的區分度越好。# 通過 show index 方法,查看索引的基數mysql> show index from t;+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment |+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+| t     |          0 | PRIMARY  |            1 | id          | A         |       95636 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |               || t     |          1 | a        |            1 | a           | A         |       96436 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |               || t     |          1 | b        |            1 | b           | A         |       96436 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |               |+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+MySQL 使用采樣統計方法來估算基數:采樣統計的時候,InnoDB 默認會選擇 N 個數據頁,統計這些頁面上的不同值,得到一個平均值,然后乘以這個索引的頁面數,就得到了這個索引的基數。而數據表是會持續更新的,索引統計信息也不會固定不變。所以,當變更的數據行數超過 1/M 的時候,會自動觸發重新做一次索引統計。在 MySQL 中,有兩種存儲索引統計的方式,可以通過設置參數 innodb_stats_persistent 的值來選擇:on 表示統計信息會持久化存儲。默認 N = 20,M = 10。off 表示統計信息只存儲在內存中。默認 N = 8,M = 16。由于是采樣統計,所以不管 N 是 20 還是 8,這個基數都很容易不準確。所以,冤有頭債有主,MySQL 選錯索引,還得歸咎到沒能準確地判斷出掃描行數?梢杂 analyze table 來重新統計索引信息,進行修正。ANALYZE [LOCAL | NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE tbl_name [, tbl_name] ...3.3 索引選擇異常和處理1. 采用 force index 強行選擇一個索引。2. 可以考慮修改語句,引導 MySQL 使用我們期望的索引。3. 有些場景下,可以新建一個更合適的索引,來提供給優化器做選擇,或刪掉誤用的索引www.anxorj.tw防采集請勿采集本網。

MySQL索引的建立對于MySQL的高效運行是很重要的,索引可以大大提高MySQL的檢索速度。

建立全文索引需要注意,默認索引詞最小單位是4,一般都需要稍微修改一下,show variables like 'ft_min_word_len';查看默認 linux 修改/etc/my.cnf中配置,將ft_min_word_len=1加到mysqld下保存

打個比方,如果合理的設計且使用索引的MySQL是一輛蘭博基尼的話,那么沒有設計和使用索引的MySQL就是一個人力三輪車。

1、B+樹索引(O(log(n))):關于B+樹索引,可以參考 MySQL索引背后的數據結構及算法原理 2、hash索引: a 僅僅能滿足\"=\",\"IN\"和\"<=>\"查詢,不能使用范圍查詢 b 其檢索效率非常高,索引的檢索可以

拿漢語字典的目錄頁(索引)打比方,我們可以按拼音、筆畫、偏旁部首等排序的目錄(索引)快速查找到需要的字。

添加PRIMARY KEY(主鍵索引) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY(`column`) 2.添加UNIQUE(唯一索引) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE(`column`) 3.添加INDEX(普通索引)

索引分單列索引和組合索引。單列索引,即一個索引只包含單個列,一個表可以有多個單列索引,但這不是組合索引。組合索引,即一個索引包含多個列。

索引是存儲引擎用于快速查找記錄的一種數據結構,通過合理的使用數據庫索引可以大大提高系統的訪問性能,接下來主要介紹在MySql數據庫中索引類型,以及如何創建出更加合理且高效的索引技巧。注:

創建索引時,你需要確保該索引是應用在 SQL 查詢語句的條件(一般作為 WHERE 子句的條件)。

索引是指把你設置為索引的字段A的內容儲存在一個獨立區間S里,里面只有這個字段的內容。在找查這個與這個字段A的內容時會直接從這個獨立區間里查找,而不是去到數據表里查找。找到的這些符合條件

實際上,索引也是一張表,該表保存了主鍵與索引字段,并指向實體表的記錄。

上面都在說使用索引的好處,但過多的使用索引將會造成濫用。因此索引也會有它的缺點:雖然索引大大提高了查詢速度,同時卻會降低更新表的速度,如對表進行INSERT、UPDATE和DELETE。因為更新表時,MySQL不僅要保存數據,還要保存一下索引文件。

建立索引會占用磁盤空間的索引文件。

普通索引

創建索引

這是最基本的索引,它沒有任何限制。它有以下幾種創建方式:

CREATE INDEX indexName ON mytable(username(length));

如果是CHAR,VARCHAR類型,length可以小于字段實際長度;如果是BLOB和TEXT類型,必須指定 length。

修改表結構(添加索引)

ALTER table tableName ADD INDEX indexName(columnName)

創建表的時候直接指定

CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, INDEX [indexName] (username(length)) );

刪除索引的語法

DROP INDEX [indexName] ON mytable;

唯一索引

它與前面的普通索引類似,不同的就是:索引列的值必須唯一,但允許有空值。如果是組合索引,則列值的組合必須唯一。它有以下幾種創建方式:

創建索引

CREATE UNIQUE INDEX indexName ON mytable(username(length))

修改表結構

ALTER table mytable ADD UNIQUE [indexName] (username(length))

創建表的時候直接指定

CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, UNIQUE [indexName] (username(length)) );

使用ALTER 命令添加和刪除索引

有四種方式來添加數據表的索引: ALTER TABLE tbl_name ADD PRIMARY KEY (column_list): 該語句添加一個主鍵,這意味著索引值必須是唯一的,且不能為NULL。 ALTER TABLE tbl_name ADD UNIQUE index_name (column_list): 這條語句創建索引的值必須是唯一的(除了NULL外,NULL可能會出現多次)。 ALTER TABLE tbl_name ADD INDEX index_name (column_list): 添加普通索引,索引值可出現多次。 ALTER TABLE tbl_name ADD FULLTEXT index_name (column_list):該語句指定了索引為 FULLTEXT ,用于全文索引。

以下實例為在表中添加索引。

mysql> ALTER TABLE testalter_tbl ADD INDEX (c);

你還可以在 ALTER 命令中使用 DROP 子句來刪除索引。嘗試以下實例刪除索引:

mysql> ALTER TABLE testalter_tbl DROP INDEX c;

使用 ALTER 命令添加和刪除主鍵

主鍵只能作用于一個列上,添加主鍵索引時,你需要確保該主鍵默認不為空(NOT NULL)。實例如下:

mysql> ALTER TABLE testalter_tbl MODIFY i INT NOT NULL;mysql> ALTER TABLE testalter_tbl ADD PRIMARY KEY (i);

你也可以使用 ALTER 命令刪除主鍵:

mysql> ALTER TABLE testalter_tbl DROP PRIMARY KEY;

顯示索引信息

你可以使用 SHOW INDEX 命令來列出表中的相關的索引信息?梢酝ㄟ^添加 \G 來格式化輸出信息。

嘗試以下實例:

mysql> SHOW INDEX FROM table_name; \G........

以上就是MySQL 索引知識匯總的詳細內容,更多關于MySQL 索引的資料請關注真格學網其它相關文章!

索引的創建很簡單,可以網上查下相關信息,在這里只是說下索引需要注意的地方,索引分為很多不同的類型,一般咱們說的是B_Tree索引,這里就只說B_Tree,如果是哈希索引,可以網上找相關資料。B_Tree適用于:1.全值匹配全值匹配是指和索引中的所有列進行匹配。2.匹配最左前綴匹配左左前綴即只使用索引的第一列3.匹配列前綴匹配某一列開頭部分(指的第一列)。4.匹配范圍值5.精確匹配某一列并范圍匹配另一列6.只訪問索引的查詢只需訪問索引,無需訪問數據行。B_Tree限制1.如果不是按照索引的最左列開始查找,則無法使用索引。2.不能跳過索引中的列。3.如果查詢中有某個列的范圍查詢,則其右邊左右列無法使用索引優化查找內容來自www.anxorj.tw請勿采集。


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