MySql 索引

目录

• 索引概述
• 索引优势劣势
• 索引结构
  • BTREE 结构
  • B+TREE 结构
  • MySQL 中的 B+Tree
• 索引分类
• 索引语法
  • 创建索引
  • 查看索引
  • 删除索引
  • ALTER 命令
• 索引设计原则

索引概述

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（有序）。在数据之外，数据库系统还维护者满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据， 这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。如下面的==示意图==所示 :

左边是数据表，一共有两列七条记录，最左边的是数据记录的物理地址（注意逻辑上相邻的记录在磁盘上也并不是一定物理相邻的）。为了加快 Col2 的查找，可以维护一个右边所示的二叉查找树，每个节点分别包含索引键值和一个指向对应数据记录物理地址的指针，这样就可以运用二叉查找快速获取到相应数据。
一般来说索引本身也很大，不可能全部存储在内存中，因此索引往往以索引文件的形式存储在磁盘上。索引是数据库中用来提高性能的最常用的工具。

索引优势劣势

• 优势
  1. 类似于书籍的目录索引，提高数据检索的效率，降低数据库的 IO 成本。
  2. 通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低 CPU 的消耗。
• 劣势
  1. 实际上索引也是一张表，该表中保存了主键与索引字段，并指向实体类的记录，所以索引列也是要占用空间的。
  2. 虽然索引大大提高了查询效率，同时却也降低更新表的速度，如对表进行 INSERT、UPDATE、DELETE。因为更新表时，MySQL 不仅要保存数据，还要保存一下索引文件每次更新添加了索引列的字段，都会调整因为更新所带来的键值变化后的索引信息。

索引结构

索引是在 MySQL 的存储引擎层中实现的，而不是在服务器层实现的。所以每种存储引擎的索引都不一定完全相同，也不是所有的存储引擎都支持所有的索引类型的。MySQL 目前提供了以下4种索引：

• BTREE 索引 ： 最常见的索引类型，大部分索引都支持 B 树索引。
• HASH 索引：只有 Memory 引擎支持 ， 使用场景简单 。
• R-tree 索引（空间索引）：空间索引是 MyISAM 引擎的一个特殊索引类型，主要用于地理空间数据类型，通常使用较少，不做特别介绍。
• Full-text （全文索引） ：全文索引也是 MyISAM 的一个特殊索引类型，主要用于全文索引，InnoDB 从 Mysql5.6 版本开始支持全文索引。
  MyISAM、InnoDB、Memory 三种存储引擎对各种索引类型的支持

索引	InnoDB引擎	MyISAM引擎	Memory引擎
BTREE索引	支持	支持	支持
HASH 索引	不支持	不支持	支持
R-tree 索引	不支持	支持	不支持
Full-text	5.6版本之后支持	支持	不支持
我们平常所说的索引，如果没有特别指明，都是指 B+ 树（多路搜索树，并不一定是二叉的）结构组织的索引。其中聚集索引、复合索引、前缀索引、唯一索引默认都是使用 B+tree 索引，统称为 索引。

BTREE 结构

BTree 又叫多路平衡搜索树，一颗 m 叉的 BTree 特性如下：

• 树中每个节点最多包含 m 个孩子。
• 除根节点与叶子节点外，每个节点至少有[ceil(m/2)]个孩子。
• 若根节点不是叶子节点，则至少有两个孩子。
• 所有的叶子节点都在同一层。
• 每个非叶子节点由 n 个 key 与 n+1 个指针组成，其中[ceil(m/2)-1] <= n <= m-1
  以 5 叉 BTree 为例，key 的数量：公式推导 [ceil(m/2)-1] <= n <= m-1。所以 2 <= n <=4 。当 n>4 时，中间节点分裂到父节点，两边节点分裂。
  插入 C N G A H E K Q M F W L T Z D P R X Y S 数据为例。
• 演变过程如下：
  1. 插入前 4 个字母 C N G A
     
  2. 插入 H，n>4，中间元素 G 字母向上分裂到新的节点
     
  3. 插入 E，K，Q 不需要分裂
     
  4. 插入 M，中间元素 M 字母向上分裂到父节点 G
     
  5. 插入 F，W，L，T不需要分裂
     
  6. 插入 Z，中间元素 T 向上分裂到父节点中
     
  7. 插入 D，中间元素 D 向上分裂到父节点中。然后插入 P，R，X，Y不需要分裂
     
  8. 最后插入S，NPQR 节点 n>5，中间节点 Q 向上分裂，但分裂后父节点 DGMT 的 n>5，中间节点 M 向上分裂
     
     到此，该 BTREE 树就已经构建完成了， BTREE 树和二叉树 相比， 查询数据的效率更高， 因为对于相同的数据量来说，BTREE 的层级结构比二叉树小，因此搜索速度快。

B+TREE 结构

• B+Tree 为 BTree的变种，B+Tree 与 BTree 的区别为：
  1. n 叉 B+Tree 最多含有 n 个 key，而 BTree 最多含有 n-1个key。
  2. B+Tree 的叶子节点保存所有的 key 信息，依 key 大小顺序排列。
  3. 所有的非叶子节点都可以看作是 key 的索引部分。
     
     由于 B+Tree 只有叶子节点保存 key 信息，查询任何 key 都要从 root 走到叶子。所以 B+Tree 的查询效率更加稳定。

MySQL 中的 B+Tree

MySql 索引数据结构对经典的 B+Tree 进行了优化。在原 B+Tree 的基础上，增加一个指向相邻叶子节点的链表指针，就形成了带有顺序指针的 B+Tree，提高区间访问的性能。
MySQ L中的 B+Tree 索引结构示意图:

索引分类

1. 单值索引 ：即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引
2. 唯一索引 ：索引列的值必须唯一，但允许有空值
3. 复合索引 ：即一个索引包含多个列

索引语法

索引在创建表的时候，可以同时创建， 也可以随时增加新的索引。
准备环境:

create database demo_01 default charset=utf8mb4;

use demo_01;

CREATE TABLE `city` (
  `city_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `city_name` varchar(50) NOT NULL,
  `country_id` int(11) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`city_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

CREATE TABLE `country` (
  `country_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `country_name` varchar(100) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`country_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;


insert into `city` (`city_id`, `city_name`, `country_id`) values(1,'西安',1);
insert into `city` (`city_id`, `city_name`, `country_id`) values(2,'NewYork',2);
insert into `city` (`city_id`, `city_name`, `country_id`) values(3,'北京',1);
insert into `city` (`city_id`, `city_name`, `country_id`) values(4,'上海',1);

insert into `country` (`country_id`, `country_name`) values(1,'China');
insert into `country` (`country_id`, `country_name`) values(2,'America');
insert into `country` (`country_id`, `country_name`) values(3,'Japan');
insert into `country` (`country_id`, `country_name`) values(4,'UK');

创建索引

语法 ：

CREATE 	[UNIQUE(唯一索引)|FULLTEXT(全文索引)|SPATIAL(空间索引)]  INDEX index_name 
[USING  index_type]
ON tbl_name(index_col_name,...)
index_col_name : column_name[(length)][ASC | DESC]

示例 ： 为 city 表中的 city_name 字段创建索引 ；

create index idx_city_name on city(city_name);

查看索引

语法：

show index from table_name;

show index from city;
show index from city\G;

示例：查看 city 表中的索引信息；

删除索引

语法 ：

DROP  INDEX  index_name  ON  tbl_name;

示例 ： 想要删除 city 表上的索引 idx_city_name，可以操作如下：

drop index idx_city_name on city;

ALTER 命令

1). alter table tb_name add primary  key(column_list); 
	该语句添加一个主键，这意味着索引值必须是唯一的，且不能为NULL
	
2). alter table tb_name add unique index_name(column_list);
	这条语句创建索引的值必须是唯一的（除了NULL外，NULL可能会出现多次）
	
3). alter table tb_name add index index_name(column_list);
	添加普通索引， 索引值可以出现多次。
	
4). alter table tb_name add fulltext index_name(column_list);
	该语句指定了索引为FULLTEXT， 用于全文索引	

索引设计原则

​索引的设计可以遵循一些已有的原则，创建索引的时候请尽量考虑符合这些原则，便于提升索引的使用效率，更高效的使用索引。

• 对查询频次较高，且数据量比较大的表建立索引。
• 索引字段的选择，最佳候选列应当从 where 子句的条件中提取，如果 where 子句中的组合比较多，那么应当挑选最常用、过滤效果最好的列的组合。
• 使用唯一索引，区分度越高，使用索引的效率越高。
• 索引可以有效的提升查询数据的效率，但索引数量不是多多益善，索引越多，维护索引的代价自然也就水涨船高。对于插入、更新、删除等 DML 操作比较频繁的表来说，索引过多，会引入相当高的维护代价，降低 DML 操作的效率，增加相应操作的时间消耗。另外索引过多的话， MySQL 也会犯选择困难病，虽然最终仍然会找到一个可用的索引，但无疑提高了选择的代价。
• 使用短索引，索引创建之后也是使用硬盘来存储的，因此提升索引访问的 I/O 效率，也可以提升总体的访问效率。假如构成索引的字段总长度比较短，那么在给定大小的存储块内可以存储更多的索引值，相应的可以有效的提升 MySQL 访问索引的 I/O 效率。
• 利用最左前缀，N 个列组合而成的组合索引，那么相当于是创建了 N 个索引，如果查询时 where 子句中使用了组成该索引的前几个字段，那么这条查询 SQL 可以利用组合索引来提升查询效率。

创建复合索引:
CREATE INDEX idx_name_email_status ON tb_seller(NAME,email,STATUS);

就相当于
	对name 创建索引 ;
	对name , email 创建了索引 ;
	对name , email, status 创建了索引 ;