数据库索引原理，及MySQL索引类型

原文：数据库索引原理，及MySQL索引类型 - weixin_42181824的博客 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/weixin_42181824/article/details/82261988

MySQL索引类型一览让MySQL高效运行起来
本文介绍了七种MySQL索引类型。在数据库表中，对字段建立索引可以大大提高查询速度。通过善用这些索引，可以令MySQL的查询和运行更加高效。

索引是快速搜索的关键。MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的。下面介绍几种常见的MySQL索引类型。

在数据库表中，对字段建立索引可以大大提高查询速度。假如我们创建了一个 mytable表：

CREATE TABLE mytable(

ID INT NOT NULL,

username VARCHAR(16) NOT NULL

);

我们随机向里面插入了10000条记录，其中有一条：5555, admin。

在查找username="admin"的记录 SELECT * FROM mytable WHERE username='admin';时，如果在username上已经建立了索引，MySQL无须任何扫描，即准确可找到该记录。相反，MySQL会扫描所有记录，即要查询10000条记录。

索引分单列索引和组合索引。单列索引，即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引，但这不是组合索引。组合索引，即一个索包含多个列。

MySQL索引类型包括：

（1）普通索引

这是最基本的索引，它没有任何限制。它有以下几种创建方式：

◆创建索引

CREATE INDEX indexName ON mytable(username(length));

如果是CHAR，VARCHAR类型，length可以小于字段实际长度；如果是BLOB和TEXT类型，必须指定 length，下同。

◆修改表结构

ALTER mytable ADD INDEX [indexName] ON (username(length))

◆创建表的时候直接指定

CREATE TABLE mytable(

ID INT NOT NULL,

username VARCHAR(16) NOT NULL,

INDEX [indexName] (username(length))

);

删除索引的语法：

DROP INDEX [indexName] ON mytable;

（2）唯一索引

它与前面的普通索引类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。它有以下几种创建方式：

◆创建索引

CREATE UNIQUE INDEX indexName ON mytable(username(length))

◆修改表结构

ALTER mytable ADD UNIQUE [indexName] ON (username(length))

◆创建表的时候直接指定

CREATE TABLE mytable(

ID INT NOT NULL,

username VARCHAR(16) NOT NULL,

UNIQUE [indexName] (username(length))

);

（3）主键索引

它是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引：

CREATE TABLE mytable(

ID INT NOT NULL,

username VARCHAR(16) NOT NULL,

PRIMARY KEY(ID)

);

当然也可以用 ALTER 命令。记住：一个表只能有一个主键。

（4）组合索引

为了形象地对比单列索引和组合索引，为表添加多个字段：

CREATE TABLE mytable(

ID INT NOT NULL,

username VARCHAR(16) NOT NULL,

city VARCHAR(50) NOT NULL,

age INT NOT NULL

);
为了进一步榨取MySQL的效率，就要考虑建立组合索引。就是将 name, city, age建到一个索引里：

ALTER TABLE mytable ADD INDEX name_city_age (name(10),city,age);
建表时，usernname长度为 16，这里用 10。这是因为一般情况下名字的长度不会超过10，这样会加速索引查询速度，还会减少索引文件的大小，提高INSERT的更新速度。

如果分别在 usernname，city，age上建立单列索引，让该表有3个单列索引，查询时和上述的组合索引效率也会大不一样，远远低于我们的组合索引。虽然此时有了三个索引，但MySQL只能用到其中的那个它认为似乎是最有效率的单列索引。

建立这样的组合索引，其实是相当于分别建立了下面三组组合索引：

usernname,city,age

usernname,city

usernname
为什么没有 city，age这样的组合索引呢？这是因为MySQL组合索引“最左前缀”的结果。简单的理解就是只从最左面的开始组合。并不是只要包含这三列的查询都会用到该组合索引，下面的几个SQL就会用到这个组合索引：

SELECT * FROM mytable WHREE username="admin" AND city="郑州"

SELECT * FROM mytable WHREE username="admin"
而下面几个则不会用到：

SELECT * FROM mytable WHREE age=20 AND city="郑州"

SELECT * FROM mytable WHREE city="郑州"
（5）建立索引的时机

到这里我们已经学会了建立索引，那么我们需要在什么情况下建立索引呢？一般来说，在WHERE和JOIN中出现的列需要建立索引，但也不完全如此，因为MySQL只对<，<=，=，>，>=，BETWEEN，IN，以及某些时候的LIKE才会使用索引。例如：

SELECT t.Name

FROM mytable t LEFT JOIN mytable m

ON t.Name=m.username WHERE m.age=20 AND m.city='郑州'
此时就需要对city和age建立索引，由于mytable表的userame也出现在了JOIN子句中，也有对它建立索引的必要。

刚才提到只有某些时候的LIKE才需建立索引。因为在以通配符%和_开头作查询时，MySQL不会使用索引。例如下句会使用索引：

SELECT * FROM mytable WHERE username like'admin%'
而下句就不会使用：

SELECT * FROM mytable WHEREt Name like'%admin'
因此，在使用LIKE时应注意以上的区别。

（6）索引的不足之处

上面都在说使用索引的好处，但过多的使用索引将会造成滥用。因此索引也会有它的缺点：

◆虽然索引大大提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE和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。

◆建立索引会占用磁盘空间的索引文件。一般情况这个问题不太严重，但如果你在一个大表上创建了多种组合索引，索引文件的会膨胀很快。

索引只是提高效率的一个因素，如果你的MySQL有大数据量的表，就需要花时间研究建立最优秀的索引，或优化查询语句。

（7）使用索引的注意事项

使用索引时，有以下一些技巧和注意事项：

◆索引不会包含有NULL值的列

只要列中包含有NULL值都将不会被包含在索引中，复合索引中只要有一列含有NULL值，那么这一列对于此复合索引就是无效的。所以我们在数据库设计时不要让字段的默认值为NULL。

◆使用短索引

对串列进行索引，如果可能应该指定一个前缀长度。例如，如果有一个CHAR(255)的列，如果在前10个或20个字符内，多数值是惟一的，那么就不要对整个列进行索引。短索引不仅可以提高查询速度而且可以节省磁盘空间和I/O操作。

◆索引列排序

MySQL查询只使用一个索引，因此如果where子句中已经使用了索引的话，那么order by中的列是不会使用索引的。因此数据库默认排序可以符合要求的情况下不要使用排序操作；尽量不要包含多个列的排序，如果需要最好给这些列创建复合索引。

◆like语句操作

一般情况下不鼓励使用like操作，如果非使用不可，如何使用也是一个问题。like “%aaa%” 不会使用索引而like “aaa%”可以使用索引。

◆不要在列上进行运算

select * from users where YEAR(adddate)<2007;
将在每个行上进行运算，这将导致索引失效而进行全表扫描，因此我们可以改成

select * from users where adddate<‘2007-01-01’;
◆不使用NOT IN和<>操作

索引原理：

想要理解索引原理必须清楚一种数据结构「平衡树」(非二叉)，也就是b tree或者 b+ tree，重要的事情说三遍：“平衡树，平衡树，平衡树”。当然，有的数据库也使用哈希桶作用索引的数据结构，然而，主流的RDBMS都是把平衡树当做数据表默认的索引数据结构的。

我们平时建表的时候都会为表加上主键，在某些关系数据库中，如果建表时不指定主键，数据库会拒绝建表的语句执行。事实上，一个加了主键的表，并不能被称之为「表」。一个没加主键的表，它的数据无序的放置在磁盘存储器上，一行一行的排列的很整齐，跟我认知中的「表」很接近。如果给表上了主键，那么表在磁盘上的存储结构就由整齐排列的结构转变成了树状结构，也就是上面说的「平衡树」结构，换句话说，就是整个表就变成了一个索引。没错，再说一遍，整个表变成了一个索引，也就是所谓的「聚集索引」。这就是为什么一个表只能有一个主键，一个表只能有一个「聚集索引」，因为主键的作用就是把「表」的数据格式转换成「索引（平衡树）」的格式放置。

上图就是带有主键的表（聚集索引）的结构图。图画的不是很好，将就着看。其中树的所有结点（底部除外）的数据都是由主键字段中的数据构成，也就是通常我们指定主键的id字段。最下面部分是真正表中的数据。假如我们执行一个SQL语句：

select * from table where id = 1256;

首先根据索引定位到1256这个值所在的叶结点，然后再通过叶结点取到id等于1256的数据行。这里不讲解平衡树的运行细节，但是从上图能看出，树一共有三层，从根节点至叶节点只需要经过三次查找就能得到结果。如下图

假如一张表有一亿条数据，需要查找其中某一条数据，按照常规逻辑，一条一条的去匹配的话，最坏的情况下需要匹配一亿次才能得到结果，用大O标记法就是O(n)最坏时间复杂度，这是无法接受的，而且这一亿条数据显然不能一次性读入内存供程序使用，因此，这一亿次匹配在不经缓存优化的情况下就是一亿次IO开销，以现在磁盘的IO能力和CPU的运算能力，有可能需要几个月才能得出结果。如果把这张表转换成平衡树结构（一棵非常茂盛和节点非常多的树），假设这棵树有10层，那么只需要10次IO开销就能查找到所需要的数据，速度以指数级别提升，用大O标记法就是O(log n)，n是记录总树，底数是树的分叉数，结果就是树的层次数。换言之，查找次数是以树的分叉数为底，记录总数的对数，用公式来表示就是

用程序来表示就是Math.Log(100000000,10)，100000000是记录数，10是树的分叉数（真实环境下分叉数远不止10），结果就是查找次数，这里的结果从亿降到了个位数。因此，利用索引会使数据库查询有惊人的性能提升。

然而，事物都是有两面的，索引能让数据库查询数据的速度上升，而使写入数据的速度下降，原因很简单的，因为平衡树这个结构必须一直维持在一个正确的状态，增删改数据都会改变平衡树各节点中的索引数据内容，破坏树结构，因此，在每次数据改变时， DBMS必须去重新梳理树（索引）的结构以确保它的正确，这会带来不小的性能开销，也就是为什么索引会给查询以外的操作带来副作用的原因。

讲完聚集索引，接下来聊一下非聚集索引，也就是我们平时经常提起和使用的常规索引。

非聚集索引和聚集索引一样，同样是采用平衡树作为索引的数据结构。索引树结构中各节点的值来自于表中的索引字段，假如给user表的name字段加上索引，那么索引就是由name字段中的值构成，在数据改变时， DBMS需要一直维护索引结构的正确性。如果给表中多个字段加上索引，那么就会出现多个独立的索引结构，每个索引（非聚集索引）互相之间不存在关联。如下图

每次给字段建一个新索引，字段中的数据就会被复制一份出来，用于生成索引。因此，给表添加索引，会增加表的体积，占用磁盘存储空间。

非聚集索引和聚集索引的区别在于，通过聚集索引可以查到需要查找的数据，而通过非聚集索引可以查到记录对应的主键值，再使用主键的值通过聚集索引查找到需要的数据，如下图

不管以任何方式查询表，最终都会利用主键通过聚集索引来定位到数据，聚集索引（主键）是通往真实数据所在的唯一路径。

然而，有一种例外可以不使用聚集索引就能查询出所需要的数据，这种非主流的方法称之为「覆盖索引」查询，也就是平时所说的复合索引或者多字段索引查询。文章上面的内容已经指出，当为字段建立索引以后，字段中的内容会被同步到索引之中，如果为一个索引指定两个字段，那么这个两个字段的内容都会被同步至索引之中。

先看下面这个SQL语句

//建立索引

create index index_birthday on user_info(birthday);

//查询生日在1991年11月1日出生用户的用户名

select user_name from user_info where birthday = '1991-11-1'

这句SQL语句的执行过程如下

首先，通过非聚集索引index_birthday查找birthday等于1991-11-1的所有记录的主键ID值

然后，通过得到的主键ID值执行聚集索引查找，找到主键ID值对就的真实数据（数据行）存储的位置

最后，从得到的真实数据中取得user_name字段的值返回，也就是取得最终的结果

我们把birthday字段上的索引改成双字段的覆盖索引

create index index_birthday_and_user_name on user_info(birthday, user_name);

这句SQL语句的执行过程就会变为

通过非聚集索引index_birthday_and_user_name查找birthday等于1991-11-1的叶节点的内容，然而，叶节点中除了有user_name表主键ID的值以外， user_name字段的值也在里面，因此不需要通过主键ID值的查找数据行的真实所在，直接取得叶节点中user_name的值返回即可。通过这种覆盖索引直接查找的方式，可以省略不使用覆盖索引查找的后面两个步骤，大大的提高了查询性能，如下图

数据库索引的大致工作原理就是像文中所述，然而细节方面可能会略有偏差，这但并不会对概念阐述的结果产生影响。

最后，推荐三本关系数据库方面的书籍，文中所讲解的概念内容都是来自于此。

《SQL Server2005技术内幕之T-SQL查询》

这本书虽然是针对SQL Server写的，但是里面的大部份内容同样适用于其它关系数据库，此书对查询编写的技巧和优化讲解的非常透彻。

《关系数据库系统概论》第四版

王珊和萨师煊写的那本，是大学计算机教材，讲的通俗易懂，在国内计算机书图书出版领域质量是排的上号的。

《数据库系统概念》

这本书在数据库领域非常出名，被称之为帆船书，书中内容博大精深，非一朝一夕可参透的。

---------------------
作者：@溪竹
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/weixin_42181824/article/details/82261988
版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！

数据库索引原理，及MySQL索引类型相关推荐

Mysql数据库（四）——mysql索引相关知识
Mysql数据库(四)--mysql索引相关知识一.索引的概念二.索引的优缺点 1.优点 2.缺点三.创建索引的原则四.索引的分类和创建方法 1.普通索引 ①.直接创建索引 ②.修改表方式创建 ...
MySQL联合索引原理_复合索引_组合索引_多列索引
文章目录联合索引原理示意图联合索引就是复合索引.组合索引.多列索引. 联合索引原理示意图
c mysql创建索引,如何创建mysql索引
索引是一种特殊的文件(innodb数据表上的索引是表空间的一个组成部分),它们包含着对数据表里所有记录的引用指针. 注: [1]索引不是万能的! 索引可以加快数据检索操作,但会使数据修改操作变慢.每修 ...
mysql 索引原理_MySQL InnoDB索引原理和算法
也许你经常用MySQL,也会经常用索引,但是对索引的原理和高级功能却并不知道,我们在这里一起学习下. InnoDB存储索引在数据库中,如果索引太多,应用程序的性能可能会受到影响:如果索引太少,又会对 ...
mysql索引原理传送门_MySQL索引底层实现原理
索引的本质 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.提取句子主干,就可以得到索引的本质:索引是数据结构. 我们知道,数据库查询是数据库的最主要功能之一. ...
mysql 普通索引使用方法,Mysql索引类型与基本用法实例分析
本文实例讲述了Mysql索引类型与基本用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 索引 MySQL目前主要有以下几种索引类型: 普通索引唯一索引主键索引组合索引全文索引 - 普通索引是最基本的索 ...
数据库底层设计（MYSQL索引的数据结构）
前言说到数据库这个词,我只能用爱恨交加这个词来形容它.自己之前还单纯懵懂的时候进了数据库的课堂,听完数据库的课,觉得这是一门再简单不过的课程,任何一门编程语言都比SQL要晦涩难懂,任何一门理论课程都 ...
mysql两种索引结构_19.Mysql索引结构及常见索引的区别
转载出:http://blog.csdn.net/qq_19557947/article/details/76951912 一.Mysql索引主要有两种结构:B+Tree索引和Hash索引 Hash索 ...
mysql = 索引_深入MySQL索引
MySQL索引作为数据库优化的常用手段之一在项目优化中经常会被用到, 但是如何建立高效索引,有效的使用索引以及索引优化的背后到底是什么原理?这次我们深入数据库索引,从索引的数据结构开始说起. 索引原理 ...

数据库索引原理，及MySQL索引类型

数据库索引原理，及MySQL索引类型相关推荐

最新文章

热门文章