标签:
索引是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构,索引类似一本书的目录,我们可以快速的根据目录查找到我们想要的内容的所在页码,索引的优化应该是对查询性能优化最有效的手段了。
索引是在MYSQL的存储引擎层中实现的,而不是在服务层实现的。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。即使多个存储引擎支持同一种类型的索引,其底层实现也可能不同。
B-Tree索引B-Tree索引是最常见的索引类型,也是创建索引时默认的类型。B-Tree是一种多叉平衡树,B-Tree 结构可以显著减少定位记录时所经历的中间过程,从而加快存取速度。一般用于数据库的索引,综合效率较高。
=
!=
<>
IN
NOT IN
<=>
查询语句的优化 范围匹配
可用于
>
>=
<
<=
BTEWEEN AND
等范围查询语句的优化 匹配最左前缀
name like bai%
这种语句,是可以使用name字段上建立的索引来优化查询的,但是对于
name like %bai
则没有办法使用索引了 覆盖索引
覆盖索引是指所有需要查询的字段都在索引已经存在了,那么就不需要再去查询数据了,这种查询效率很高。
select id where id >100
排序
BTREE索引还可以用于查询中的order by 操作。
哈希索引哈希索引基于哈希表实现,只有Memory引擎显示支持哈希索引,使用哈希索引可以一次定位,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。但是哈希索引是有很多限制的:
聚集索引聚集索引并不是一种单独的索引类型,而是一种数据存储方式,Innode的聚集索引实际上是将主键(PRIMARY kEY )与数据行存放在同一个文件的,一张表只能有一个聚集索引。InnoDB要求表必须有主键(MyISAM可以没有),如果没有显式指定,则MySQL系统会用一个唯一且不为空的索引列做为主键,如果不存在这种列,则MySQL自动为InnoDB表生成一个隐含字段作为主键。
INNODB的普通索引(二级索引)的叶子节点中存放的是PRIMARY KEY的值,所以需要先查询普通索引(二级索引)的叶子节点找到对应的主键值,然后再根据主键值去聚集索引中查询到对应的数据。
InnoDB将主键与数据聚集在一起的方式,使得按主键顺序的插入和查询效率会很高,更新主键或者不按主键的顺序插入数据的代价会比较高,所以主键的选取很重要(使用AUTO INCREMENT字段或者程序自己生成的顺序字段要比无序的UUID好的多) 二级索引会保存主键的值,所以主键的值不要太大。
非聚集索引非聚集索引的索引与数据是存在在不同文件的,对于MyISAM引擎的一张表,会有三种文件,FRM(表结构)、MYD(数据,就是数据库中的每个行)、MYI(索引)。 MySQl使用索引查询数据时,先到MYI文件中找出数据存储的位置指针,然后再到MYD文件中读取数据。MyISAM中主键索引和其他索引在结构上没有什么不同,主键索引就是一个名为PRIMARY的唯一非空索引。
创建在执行CREATE TABLE语句时可以创建索引,也可以单独用CREATE INDEX或ALTER TABLE来为表增加索引。
CREATE TABLE
hell
`
ALTER TABLE
ALTER TABLE table_name ADD INDEX|KEY index_name (column1,[column2]...)
ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE [KEY|INDEX] (column1,[column2]...)
ALTER TABLE table_name ADD PRIMARY KEY|INDEX (column1,[column2]...)
`
CREATE INDEX
CREATE KEY|INDEX index_name ON table_name (column_list)
CREATE UNIQUE KEY|INDEX index_name ON table_name (column_list)
` 删除
查看 SHOW INDEX FROM
tableName
MySQL索引背后的数据结构及算法原理 MYSQL-索引 Mysql索引分析
http://www.tuicool.com/articles/zmiM3mB
标签:
原文地址:http://www.cnblogs.com/softidea/p/5816497.html