mysql索引总结

什么是索引？

索引是一种用于快速查询和检索数据的数据结构。常见的索引结构有: B树， B+树和Hash。

索引的作用就相当于目录的作用。打个比方: 我们在查字典的时候，如果没有目录，那我们就只能一页一页的去找我们需要查的那个字，速度很慢。如果有目录了，我们只需要先去目录里查找字的位置，然后直接翻到那一页就行了。

为什么要用索引?索引的优缺点分析

优点:

  1. 大大加快数据的检索速度（大大减少检索的数据量）-------创建索引的最主要因素
  2. 通过建立唯一索引，保证数据的唯一性
  3. 帮助服务器避免排序和临时表
  4. 随机I/O变成顺序I/O
  5. 可以加速表和表质检的连接，特别是实现数据完整性方面特别有意义

缺点：

　　1.创建索引和维护索引需要很多时间。这种时间随着数据量的增加而增加。

　　2.如果一个数据建立了索引，那么增删改这个数据，相应的索引也要进行动态修改，这将大大降低sql的执行效率。

　　3.需要占用物理存储空间：索引需要使用物理文件存储，也会耗费一定空间。

Mysql索引主要使用的三种数据结构

哈希索引、BTree(B树索引、B+树索引)

Hash索引和 B+树索引优劣分析

Hash索引定位快

Hash索引指的就是Hash表，最大的优点就是能够在很短的时间内，根据Hash函数定位到数据所在的位置，这是B+树所不能比的。

Hash冲突问题

知道HashMap或HashTable的同学，相信都知道它们最大的缺点就是Hash冲突了。不过对于数据库来说这还不算最大的缺点。

Hash索引不支持顺序和范围查询(Hash索引不支持顺序和范围查询是它最大的缺点。

试想一种情况:

SELECT * FROM tb1 WHERE id < 500;

缺点： 

  • 哈希索引也没办法利用索引完成排序
  • 不支持最左匹配原则
  • 在有大量重复键值情况下，哈希索引的效率也是极低的---->哈希碰撞问题。
  • 不支持范围查询

B+树是有序的，在这种范围查询中，优势非常大，直接遍历比500小的叶子节点就够了。而Hash索引是根据hash算法来定位的，难不成还要把 1 - 499的数据，每个都进行一次hash计算来定位吗?这就是Hash最大的缺点了。

B树和B+树区别

  • B树的所有节点既存放 键(key) 也存放 数据(data);而B+树只有叶子节点存放 key 和 data，其他内节点只存放key。
  • B树的叶子节点都是独立的;B+树的叶子节点有一条引用链指向与它相邻的叶子节点。
  • B树的检索的过程相当于对范围内的每个节点的关键字做二分查找，可能还没有到达叶子节点，检索就结束了。而B+树的检索效率就很稳定了，任何查找都是从根节点到叶子节点的过程，叶子节点的顺序检索很明显。

MyISAM和InnoDB实现BTree索引方式的区别

MyISAM

B+Tree叶节点的data域存放的是数据记录的地址。在索引检索的时候，首先按照B+Tree搜索算法搜索索引，如果指定的Key存在，则取出其 data 域的值，然后以 data 域的值为地址读取相应的数据记录。这被称为“非聚簇索引”。

InnoDB

其数据文件本身就是索引文件。相比MyISAM，索引文件和数据文件是分离的，其表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构，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。这被称为“聚簇索引（或聚集索引）”，而其余的索引都作为辅助索引，辅助索引的data域存储相应记录主键的值而不是地址，这也是和MyISAM不同的地方。在根据主索引搜索时，直接找到key所在的节点即可取出数据；在根据辅助索引查找时，则需要先取出主键的值，在走一遍主索引。 因此，在设计表的时候，不建议使用过长的字段作为主键，也不建议使用非单调的字段作为主键，这样会造成主索引频繁分裂。 PS：整理自《Java工程师修炼之道》

聚集索引与非聚集索引

聚集索引

聚集索引即索引结构和数据一起存放的索引。主键索引属于聚集索引。

mysql的InnoDB引擎的表的.ibd文件就包含了该表的索引和数据。对于 InnoDB 引擎表来说，非叶子节点包含索引，叶子节点包含索引和对应数据

聚集索引的优点

聚集索引查找的速度非常的快，因为整个B+树本身就是的多叉平衡树，叶子节点是有序的，所以找到了索引就等于是找到了相应的数据

聚集索引的缺点

1.依赖于有序的数据。B+树本身就是多叉平衡树，如果索引的数据不是有序的，那么就需要在插入的时候进行排序，如果数据是整刑还比较好操作，如果是字符串或者是uuid这种又长又难比较的数据，插入和查找的速度肯定就很慢了

2.更新代价比较大。如果索引列的数据被修改，那么相应的索引也要修改，加上聚集索引的叶子节点上还存放了数据，修改的代价就更大了。所以对于主键索引来说，一般主键是不允许修改的。

非聚集索引

非聚集索引即索引结构和数据分开存放的索引。

二级索引属于非聚集索引。

MYISAM引擎的表的.MYI文件包含了表的索引， 该表的索引(B+树)的每个叶子非叶子节点存储索引， 叶子节点存储索引和索引对应数据的指针，指向.MYD文件的数据。

非聚集索引的叶子节点并不一定存放数据的指针， 因为二级索引的叶子节点就存放的是主键，根据主键再回表查数据。

非聚集索引的优点

更新代价比聚集索引要小 。非聚集索引的更新代价就没有聚集索引那么大了，非聚集索引的叶子节点是不存放数据的

非聚集索引的缺点

  1. 跟聚集索引一样，非聚集索引也依赖于有序的数据
  2. 可能会二次查询(回表) :这应该是非聚集索引最大的缺点了。 当查到索引对应的指针或主键后，可能还需要根据指针或主键再到数据文件或表中查询。

这是Mysql的表的文件截图:

 聚集索引和非聚集索引:

非聚集索引一定回表查询吗(覆盖索引)?

非聚集索引不一定回表查询。

试想一种情况，用户准备使用SQL查询用户名，而用户名字段正好建立了索引。

 SELECT name FROM table WHERE username='guang19';

那么这个索引的key本身就是name，查到对应的name直接返回就行了，无需回表查询。

即使是MYISAM也是这样，虽然MYISAM的主键索引确实需要回表， 因为它的主键索引的叶子节点存放的是指针。但是如果SQL查的就是主键呢?

SELECT id FROM table WHERE id=1;

主键索引本身的key就是主键，查到返回就行了。这种情况就称之为覆盖索引了。

覆盖索引介绍

什么是覆盖索引

如果一个索引中包含相应的数据，我们就称之为覆盖索引。在InnoDB存储引擎中 如果不是主键索引，叶子节点存储的就是主键+列值，最终还是要“回表”，也就是要通过主键再查找一次，这样就会比较慢。覆盖索引就是把查询出的列和索引是对应的，不做回表操作。

覆盖索引即需要查询的字段正好是索引的字段，那么直接根据该索引，就可以查到数据了， 而无需回表查询。

如主键索引，如果一条SQL需要查询主键，那么正好根据主键索引就可以查到主键。

再如普通索引，如果一条SQL需要查询name，name字段正好有索引， 那么直接根据这个索引就可以查到数据，也无需回表。

覆盖索引:

选择索引和编写利用这些索引的查询的3个原则

  1. 单行访问是很慢的。特别是在机械硬盘存储中(SSD的随机I/O要快很多，不过这一点仍然成立）。如果服务器从存储中读取一个数据块只是为了获取其中一行，那么就浪费了很多工作。最好读取的块中能包含尽可能多所需要的行。使用索引可以创建位置引，用以提升效率。
  2. 按顺序访问范围数据是很快的，这有两个原因。第一，顺序1/0不需要多次磁盘寻道，所以比随机I/O要快很多（特别是对机械硬盘）。第二，如果服务器能够按需要顺序读取数据，那么就不再需要额外的排序操作，并且GROUPBY查询也无须再做排序和将行按组进行聚合计算了。
  3. 索引覆盖查询是很快的。如果一个索引包含了查询需要的所有列，那么存储引擎就 不需要再回表查找行。这避免了大量的单行访问，而上面的第1点已经写明单行访 问是很慢的。

索引创建原则

单列索引

单列索引即由一列属性组成的索引。

联合索引(多列索引)

联合索引即由多列属性组成索引。

最左前缀原则

假设创建的联合索引由三个字段组成:

ALTER TABLE table ADD INDEX index_name (num,name,age)

那么当查询的条件有为:num / (num AND name) / (num AND name AND age)时，索引才生效。所以在创建联合索引时，尽量把查询最频繁的那个字段作为最左(第一个)字段。查询的时候也尽量以这个字段为第一条件。

但可能由于版本原因(我的mysql版本为8.0.x),我创建的联合索引，相当于在联合索引的每个字段上都创建了相同的索引:

无论是否符合最左前缀原则，每个字段的索引都生效:

 

索引创建注意点

最左前缀原则

虽然我目前的Mysql版本较高，好像不遵守最左前缀原则，索引也会生效。 但是我们仍应遵守最左前缀原则，以免版本更迭带来的麻烦。

选择合适的字段

1.不为NULL的字段

索引字段的数据应该尽量不为NULL，因为对于数据为NULL的字段，数据库较难优化。如果字段频繁被查询，但又避免不了为NULL，建议使用0,1,true,false这样语义较为清晰的短值或短字符作为替代。

2.被频繁查询的字段

我们创建索引的字段应该是查询操作非常频繁的字段。

3.被作为条件查询的字段

被作为WHERE条件查询的字段，应该被考虑建立索引。

4.被经常频繁用于连接的字段

经常用于连接的字段可能是一些外键列，对于外键列并不一定要建立外键，只是说该列涉及到表与表的关系。对于频繁被连接查询的字段，可以考虑建立索引，提高多表连接查询的效率。

不合适创建索引的字段

1.被频繁更新的字段应该慎重建立索引

虽然索引能带来查询上的效率，但是维护索引的成本也是不小的。 如果一个字段不被经常查询，反而被经常修改，那么就更不应该在这种字段上建立索引了。

2.不被经常查询的字段没有必要建立索引

3.尽可能的考虑建立联合索引而不是单列索引

因为索引是需要占用磁盘空间的，可以简单理解为每个索引都对应着一颗B+树。如果一个表的字段过多，索引过多，那么当这个表的数据达到一个体量后，索引占用的空间也是很多的，且修改索引时，耗费的时间也是较多的。如果是联合索引，多个字段在一个索引上，那么将会节约很大磁盘空间，且修改数据的操作效率也会提升。

4.注意避免冗余索引

冗余索引指的是索引的功能相同，能够命中 就肯定能命中 ，那么 就是冗余索引如（name,city ）和（name ）这两个索引就是冗余索引，能够命中后者的查询肯定是能够命中前者的 在大多数情况下，都应该尽量扩展已有的索引而不是创建新索引。

5.考虑在字符串类型的字段上使用前缀索引代替普通索引

前缀索引仅限于字符串类型，较普通索引会占用更小的空间，所以可以考虑使用前缀索引带替普通索引。

使用索引一定能提高查询性能吗?

大多数情况下，索引查询都是比全表扫描要快的。但是如果数据库的数据量不大，那么使用索引也不一定能够带来很大提升。

为什么索引能提高查询速度：

先从 MySQL 的基本存储结构说起

MySQL的基本存储结构是页(记录都存在页里边)：

 

  • 各个数据页可以组成一个双向链表
  • 每个数据页中的记录又可以组成一个单向链表
    • 每个数据页都会为存储在它里边儿的记录生成一个页目录，在通过主键查找某条记录的时候可以在页目录中使用二分法快速定位到对应的槽，然后再遍历该槽对应分组中的记录即可快速找到指定的记录
    • 以其他列(非主键)作为搜索条件：只能从最小记录开始依次遍历单链表中的每条记录。

所以说，如果我们写select * from user where indexname = 'xxx'这样没有进行任何优化的sql语句，默认会这样做：

  1. 定位到记录所在的页：需要遍历双向链表，找到所在的页
  2. 从所在的页内中查找相应的记录：由于不是根据主键查询，只能遍历所在页的单链表了

很明显，在数据量很大的情况下这样查找会很慢！这样的时间复杂度为O（n）。

使用索引之后

索引做了些什么可以让我们查询加快速度呢？其实就是将无序的数据变成有序(相对)：

 

 要找到id为8的记录简要步骤：

很明显的是：没有用索引我们是需要遍历双向链表来定位对应的页，现在通过 “目录” 就可以很快地定位到对应的页上了！（二分查找，时间复杂度近似为O(logn)）

其实底层结构就是B+树，B+树作为树的一种实现，能够让我们很快地查找出对应的记录。

关于索引其他重要的内容补充

最左前缀原则

MySQL中的索引可以以一定顺序引用多列，这种索引叫作联合索引。如User表的name和city加联合索引就是(name,city)，而最左前缀原则指的是，如果查询的时候查询条件精确匹配索引的左边连续一列或几列，则此列就可以被用到。如下：

select * from user where name=xx and city=xx ; ／／可以命中索引
select * from user where name=xx ; // 可以命中索引
select * from user where city=xx ; // 无法命中索引

这里需要注意的是，查询的时候如果两个条件都用上了，但是顺序不同，如 city= xx and name ＝xx，那么现在的查询引擎会自动优化为匹配联合索引的顺序，这样是能够命中索引的。

由于最左前缀原则，在创建联合索引时，索引字段的顺序需要考虑字段值去重之后的个数，较多的放前面。ORDER BY子句也遵循此规则。

注意避免冗余索引

冗余索引指的是索引的功能相同，能够命中 就肯定能命中 ，那么 就是冗余索引如（name,city ）和（name ）这两个索引就是冗余索引，能够命中后者的查询肯定是能够命中前者的 在大多数情况下，都应该尽量扩展已有的索引而不是创建新索引。

MySQL 5.7 版本后，可以通过查询 sys 库的 schema_redundant_indexes 表来查看冗余索引

Mysql如何为表字段添加索引？？？

1.添加PRIMARY KEY（主键索引）

ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY ( `column` )

2.添加UNIQUE(唯一索引)

ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE ( `column` )

3.添加INDEX(普通索引)

ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column` )

4.添加FULLTEXT(全文索引)

ALTER TABLE `table_name` ADD FULLTEXT ( `column`)

5.添加多列索引

ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column1`, `column2`, `column3` )

参考：

https://github.com/Snailclimb/JavaGuide/blob/master/docs/database/MySQL%20Index.md

https://juejin.im/post/5b55b842f265da0f9e589e79

https://github.com/Snailclimb/JavaGuide/blob/master/docs/database/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93%E7%B4%A2%E5%BC%95.md#%E6%9C%80%E5%B7%A6%E5%89%8D%E7%BC%80%E5%8E%9F%E5%88%99-1

 
posted @ 2020-07-27 15:42  开心ever  阅读(887)  评论(0)  编辑  收藏  举报