数据库索引（一）

标签：java

常见索引类型：

1. B-Tree索引

大多数mysql引擎都支持这种索引；B-Tree通常意味着所有的值都是按顺序存储的，并且每一个叶子页到根的距离相同；存储引擎不需要进行全表扫描来获取需要的数据，取而代之是从索引的根节点开始进行搜索；

适用于：

A. 全键值查找（全值匹配）

B. 键值范围（若是有多列的合并索引，需要精确匹配某一列并范围匹配另一列）

C. 键前缀查找

D. 按顺序查找（order by）

限制：

A. 如果不是按照索引的最左列开始查找，则无法使用索引

B. 不能跳过索引中的列

C. 如果查询中有某个列的范围查询，其右边的所有列都无法使用索引优化查询

2. 哈希索引

在mysql中，只有memory引擎显式支持哈希索引；基于哈希表实现，只有精确匹配索引所有列的查询才有效；对于每一行数据，存储引擎会对所有的索引列计算一个哈希码，不同的键值行计算出的哈希码不一样，哈希索引将所有的哈希码存储在索引中，同时在哈希表中保存指向每个数据行的指针；（hash索引结构：hash值：指针）

优势：

查找速度非常快

限制：

A. 无法用于排序

B. 不支持部分索引列匹配查找

C. 只支持等值比较查询

存储引擎不支持哈希索引时，可以建立自定义哈希：

如：建表pseudohash：id，url，url_crc;

建立触发器：insert数据时 set new.url_crc = crc32(new.url);

Update数据时 set new.url_crc = crc32(new.url);

查找：select url , url_crc from pseudohash where url_crc = crc32(“www.baidu.com”) and url = “www.baidu.com”;

在where语句中带人hash值和对应列值。

索引的优点：

1. 大大减少了服务器需要扫描的数据量

2. 帮助服务器避免排序和临时表

3. 将随机I/O变为顺序I/O

索引优化

1. 前缀索引

问题：有时候索引需要存储很长的字符串，会让索引变得大且慢

解决：1. hash索引 2. 前缀索引

索引的选择性：不重复的索引值 / 数据表的记录总数，数值越高性能越好；

唯一索引的选择性是1，性能是最好的

计算适合的前缀长度，使前缀的选择性接近于完整列的选择性。Mysql无法使用前缀索引做order by和group by，也无法使用前缀索引做覆盖扫描；

2. 选择合适的索引列顺序

将选择性最高的列放在索引最前列

数据库索引（一）

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