数据库（MySQL）—— 索引

数据库（MySQL）—— 索引

  • 什么是索引
  • 创建索引
      • 使用 `CREATE INDEX` 语句
      • 使用 `ALTER TABLE` 语句
      • 在创建表时定义索引
      • 特殊类型索引
      • 注意事项
  • 举个例子
  • 无索引的情况
  • 有索引的情况
  • 为什么索引快
  • 索引的结构

今天我们来看看MySQL中的索引：

什么是索引

MySQL中的索引是一种数据结构，主要用于提高数据库查询效率。它类似于书籍的目录，让你能够快速找到所需内容而无需逐页浏览整本书。在数据库中，索引使得MySQL能够快速定位到表中特定数据行的位置，从而加速数据检索过程。

以下是关于MySQL索引的一些关键点：

  1. 数据结构：最常见的索引类型是B-Tree索引，它利用了平衡树的数据结构，保持数据排序，便于执行范围查询和排序操作。此外，还有哈希索引、全文索引等其他类型，分别适用于不同的查询需求。
  2. 存储位置：索引存储在数据库表的一个独立的结构中，不与实际数据混在一起。对于InnoDB存储引擎，聚簇索引（Clustered Index）会直接存储数据在叶子节点，而非聚簇索引（Secondary Index）则存储指向聚簇索引的指针。
  3. 提高查询速度：当执行查询时，数据库系统首先查看索引，直接定位到数据行，而不是遍历整个表，显著减少了查询时间，特别是在处理大数据量时。
  4. 索引选择：不是所有列都适合创建索引，一般在以下情况考虑创建索引：频繁作为查询条件的列、经常需要排序或分组的列、用于连接操作的列。但同时要注意，索引也会占用存储空间，并可能降低写入（插入、更新、删除）操作的性能，因为每次数据变更都需要同步更新索引。
  5. 复合索引：当一个索引包含多个列时，称为复合索引或多列索引。在复合索引中，最左侧原则是一个重要概念，即查询条件从索引的最左列开始进行匹配。但在MySQL 5.6及以上版本引入了索引下推功能，可以在一定程度上放宽这一限制。
  6. 管理索引：可以通过CREATE INDEX语句创建索引，使用ALTER TABLE语句添加或删除索引，以及使用DROP INDEX语句来删除索引。

综上所述，MySQL索引是优化数据库性能的关键工具，合理设计和使用索引对于提升应用的响应速度至关重要。

创建索引

在MySQL中，创建索引可以通过几种方式来实现，具体取决于你的需求和所使用的SQL语句。下面是几种常见的创建索引的方法：

使用 CREATE INDEX 语句

这是创建索引的最基本方式，适用于已存在的表。基本语法如下：

CREATE INDEX index_name ON table_name(column_name(length));
  • index_name 是你给索引指定的名字。
  • table_name 是你要在其上创建索引的表的名称。
  • column_name 是你想要索引的列名，可选的 (length) 指定索引的长度，仅对字符串类型列有效，可以减少索引大小但可能影响前缀匹配查询。

示例：

CREATE INDEX idx_lastname ON employees(lastname);

使用 ALTER TABLE 语句

如果你在创建表后想添加索引，也可以使用 ALTER TABLE 语句：

ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name(column_name);

或者，如果想创建唯一索引（不允许重复值）：

ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE INDEX index_name(column_name);

示例：

ALTER TABLE students ADD INDEX idx_email ON(email);

在创建表时定义索引

你也可以在创建表的同时定义索引：

CREATE TABLE table_name (column1 datatype,column2 datatype,...INDEX index_name(column_name),UNIQUE INDEX unique_index_name(column_name)
);

特殊类型索引

  • 全文索引：适用于全文本搜索。
CREATE FULLTEXT INDEX ft_index ON articles(content);
  • 空间索引：用于地理空间数据类型。
CREATE SPATIAL INDEX sp_index ON places(location);

注意事项

  • 在创建索引之前，应评估索引对查询性能的提升以及对数据插入、更新和删除操作的影响。
  • 避免对经常更新的列创建过多索引，因为这会增加维护索引的成本。
  • 使用 EXPLAIN 语句分析查询计划，以帮助决定最佳的索引策略。
  • 根据实际情况选择合适的索引类型，比如是否需要唯一索引、全文索引等。

通过上述方法，你可以根据数据库的具体需求灵活地创建不同类型的索引。

举个例子

我们创建一张表：

-- 学生表
CREATE TABLE stu(id int COMMENT '学生id',name varchar(10) COMMENT '姓名',tele_number varchar(11) COMMENT '电话号码'
)COMMENT '学生表';

我们插入一些数据：

-- 插入第一条学生记录
INSERT INTO stu (id, name, tele_number)
VALUES (1, '张三', '13800138000');-- 插入第二条学生记录
INSERT INTO stu (id, name, tele_number)
VALUES (2, '李四', '13912345678');-- 插入第三条学生记录
INSERT INTO stu (id, name, tele_number)
VALUES (3, '王五', '13777777777');-- 插入第四条学生记录
INSERT INTO stu (id, name, tele_number)
VALUES (4, '赵六', '13600000000');-- 插入第五条学生记录
INSERT INTO stu (id, name, tele_number)
VALUES (5, '陈七', '13555555555');-- 插入第六条学生记录
INSERT INTO stu (id, name, tele_number)
VALUES (6, '周八', '13411111111');-- 插入第七条学生记录
INSERT INTO stu (id, name, tele_number)
VALUES (7, '吴九', '13322222222');-- 插入第八条学生记录
INSERT INTO stu (id, name, tele_number)
VALUES (8, '郑十', '13233333333');-- 插入第九条学生记录
INSERT INTO stu (id, name, tele_number)
VALUES (9, '钱十一', '13144444444');-- 插入第十条学生记录
INSERT INTO stu (id, name, tele_number)
VALUES (10, '孙十二', '13055555555');

在这里插入图片描述

无索引的情况

我们执行下面的语句：

SET profiling = 1; -- 开启查询性能分析（MySQL特有）
SELECT SQL_NO_CACHE * FROM stu WHERE tele_number = '13800138000';
SHOW PROFILES; -- 显示最近的查询性能分析结果

找到下面的这条：
在这里插入图片描述
前面的时间就是执行查询语句的时间，我们看到时间是0.00022875秒。

当然，如果我们重复执行，每一次的时间都不一样，这个很正常。
在这里插入图片描述这次是0.00023775。

有索引的情况

我们对stu的tele_num创建索引：

CREATE INDEX idx_tele_number ON stu(tele_number);

然后，再执行上面的三句话：

SET profiling = 1; -- 开启查询性能分析（MySQL特有）
SELECT SQL_NO_CACHE * FROM stu WHERE tele_number = '13800138000';
SHOW PROFILES; -- 显示最近的查询性能分析结果

在这里插入图片描述
时间是0.000222，唉，时间好像没有节省很多哎。这里我们的数据比较少，看不出什么区别，如果数据量一旦很大，就可以看出索引的厉害了。

其实，索引的本质就是空间换时间，索引本身会占空间，但是通过索引我们可以提高检索速度。

为什么索引快

索引之所以快，是因为索引创建之后，数据的排序结构发生了变化（变成了索引结构）。

如果没有索引，MySQL会进行全表查找：

在这里插入图片描述在无索引情况下，就需要从第一行开始扫描，一直扫描到最后一行，我们称之为 全表扫描，性能很低。

但是如果我们创建了索引，数据的排序结构就发生变化，比如变成二叉树：
在这里插入图片描述
此时我们在进行查询时，极大的提高的查询的效率。

索引的结构

索引的底层结构会有这几种：

索引类型结构描述
B+Tree索引最常见的索引类型，适用于大多数数据库引擎，如InnoDB。它通过层级的树状结构存储数据，每个节点可以包含多个键值对以及指向子节点的指针。叶子节点包含了实际的数据记录或数据记录的指针，并且叶子节点间通过指针相连，形成了一个有序链表，这有助于范围查询和排序操作。
Hash索引底层基于哈希表实现，适用于等值查询，特别是键值唯一或高度重复的情况。哈希索引通过计算索引列的哈希值并直接定位到对应的值或行，查询速度快。但由于哈希冲突的存在，它不支持范围查询，也无法用于排序或最左前缀匹配。
R-tree索引（空间索引）一种特殊类型的索引，主要由MyISAM引擎支持，用于高效地存储和查询多维空间数据，如地理坐标。R-tree通过将多维空间划分为重叠的区域来组织数据，使得空间查询（如“附近的所有地点”）变得高效。
Full-text索引（全文索引）专为文本内容设计的索引，能够支持复杂的文本搜索，包括词根搜索、同义词匹配等。它通过构建倒排索引来实现，即索引项是单词，而值是一系列包含该单词的文档位置。这种索引适用于大文本字段的模糊查询和全文搜索，常见于博客、文档数据库等应用场景。

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