数据库索引

 

一、数据库索引简介

　　　　索引的本质：通过不断的缩小范围来筛选出最终想要的结果，同时把随机的事件变成有顺序的事件。

 

　　　　索引是对数据库表的一个或多个列的值进行排序的结构，使用索引可以快速检索数据库的特定信息。

　　　　从数据搜索实现的角度而言，索引也是另一类的文件/记录，包含着可以指示出相关数据记录的各种记录。其中，每一索引都有一个相对应的搜索码，字符段的任意一个

　 子集都能够形成一个搜索码，字符段的任意一个子集都能形成一个搜索码。使得索引相当于所有的数据目录项的一个集合，它能为既定的搜索码值的所有数据目录项提供定位

　 所需的各种有效支持。

　 能把查询记录限定在一定范围内的字段能成为索引，比如数据库表的主键、唯一键和普通键都可成为索引。

二、使用索引的优点　

　　在设计数据库时，通过创建一个惟一的索引，使索引和信息之间形成一对一的映射式的对应关系，增加数据的惟一性特点。

　　能提高数据的搜索及检索速度。

　　能够加快表与表之间的连接速度，对于提高数据的参考完整性方面具有重要作用。

三、索引的数据结构　　　

         　　　　　　　　

　　除开以上四种，还有BitMap位图索引

　　数据库索引一般优先考虑B+-Tree结构，因为B+-Tree存储索引的优点在于：

　　　　1）B+树的磁盘读写代价更低

　　　   2）B+树的查询效率更加稳定

　　　　3）更有利于对数据库的扫描

　　Hash索引也可以考虑，但利用Hash索引做索引结构的缺点有

　　　　1）仅仅能满足“=”、IN，不能使用范围查询

　　　　2）由于Hash中存放的是经过Hash运算的值，Hash值的大小关系并不一定和Hash运算前的键值大小完全一致，所以无法用索引来避免数据的排序操作

　　　　3）不能利用部分索引键查询

　　　　4）不能避免表扫描

　　　　5）遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定就会比B-Tree索引高

　　⚠️MySQL数据库不支持BitMap索引结构，同时基于InnoDB和MyISAM的索引引擎的MySQL不支持Hash数据结构，MySQL默认索引引擎为InnoDB

四、MySql利用索引优化

　　1、优化慢查询SQL

　　　　根据慢日志定位查询SQL

　　　　　　SHOW VARIABLES LIKE '%query%'　关注：slow_query_log（慢日志开关） slow_query_log_file（慢日志文件路径）  long_query_time（时间限制）

　　　　　　SHOW STATUS LIKE '%slow_queries%'     慢查询SQL数量

　　　　使用explain等分析查询SQL

　　　　

 

 

　　　　type：显示的是访问类型，是较为重要的一个指标，结果值从好到坏依次是：

　　　　　　system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL（优-->差）

　　　　　　一般来说，得保证查询至少达到range级别，最好能达到ref，否则就可能会出现性能问题

　　　　extra：包含MySQL解决查询的详细信息。

　　　　　　当extra出现Using filesort和Using temporary的时候意味着MySQL根本不能使用索引，效率会受到影响，需要优化

　　　　修改SQL或者尽量让SQL走索引，给关键字加索引

 五、联合索引最左匹配原则

　　　　最左匹配原则，mysql会一直向右匹配知道遇到范围查询（between、like）就停止匹配

　　　　=和in可以乱序，mysql的查询优化器会优化成索引可以识别的形式 

　　索引并不是建立的越多越好

　　　　数据量小的表并不需要建立索引，建立会增加额外的索引开销 

　　　　数据变更需要维护索引，更多的索引意味着更多的维护成本

　　　　更多的索引意味着需要更多的空间 

　　整体上来说mysql中的索引用到了b+树，链表，二分法查找，做到了快速定位目标数据，快速范围查找。