索引

索引

什麼是索引？

         索引在MySQL中也叫作「鍵」，是存儲引擎用於快速找到記錄的一種數據結構

 

爲什麼使用索引?

         加快查詢速度

 

索引的本質？

         經過不斷地縮小想要獲取數據的範圍來篩選出最終想要的結果，同時把隨機的事件變成順序的事件，也就是說，有了這種索引機制，咱們能夠老是用同一種查找方式來鎖定數據。

 

索引的數據結構？

         b+樹應運而生（B+樹是經過二叉查找樹，再由平衡二叉樹，B樹演化而來）。

b+樹性質

         1.索引字段要儘可能的小，緣由：使用大數量項會使磁盤塊可存儲數據數量變少，從而增高b+樹的高度，使io次數變多

         2. 索引的最左匹配特性

 

彙集索引與輔助索引

         相同：不論是彙集索引仍是輔助索引，其內部都是B+樹的形式，即高度是平衡的，葉子結點存放着全部的數據。

         不一樣：葉子結點存放的是不是一整行的信息

 

彙集索引

         若是未定義主鍵，MySQL取第一個惟一索引（unique）並且只含非空列（NOT NULL）做爲主鍵，InnoDB使用它做爲聚簇索引。

 

         若是沒有這樣的列，InnoDB就本身產生一個這樣的ID值，它有六個字節，並且是隱藏的，使其做爲聚簇索引。

 

         因爲實際的數據頁只能按照一棵B+樹進行排序，所以每張表只能擁有一個彙集索引。在多少狀況下，查詢優化器傾向於採用彙集索引。由於彙集索引可以在B+樹索引的葉子節點上直接找到數據。此外因爲定義了數據的邏輯順序，彙集索引可以特別快地訪問針對範圍值得查詢。

         好處：

         1.它對主鍵的排序查找和範圍查找速度很是快，葉子節點的數據就是用戶所要查詢的數據。如用戶須要查找一張表，查詢最後的10位用戶信息，因爲B+樹索引是雙向鏈表，因此用戶能夠快速找到最後一個數據頁，並取出10條記錄

         2. 範圍查詢（range query），即若是要查找主鍵某一範圍內的數據，經過葉子節點的上層中間節點就能夠獲得頁的範圍，以後直接讀取數據頁便可

 

輔助索引

         表中除了彙集索引外其餘索引都是輔助索引（Secondary Index，也稱爲非彙集索引），與彙集索引的區別是：輔助索引的葉子節點不包含行記錄的所有數據。

         葉子節點除了包含鍵值之外，每一個葉子節點中的索引行中還包含一個書籤（bookmark）。該書籤用來告訴InnoDB存儲引擎去哪裏能夠找到與索引相對應的行數據。

        

索引管理

         聯合索引：

    -PRIMARY KEY(id,name):聯合主鍵索引

    -UNIQUE(id,name):聯合惟一索引

-INDEX(id,name):聯合普通索引

 

建立，新增索引方式：

#方式一

create table t1(

    id int,

    name char,

    age int,

    sex enum('male','female'),

    unique key uni_id(id),

    index ix_name(name) #index沒有key

);

 

 

#方式二

create index ix_age on t1(age);

 

#方式三

alter table t1 add index ix_sex(sex);

 

測試索引

1. 必定是爲搜索條件的字段建立索引，好比select * from s1 where id = 333;就須要爲id加上索引

2.在表中已經有大量數據的狀況下，建索引會很慢，且佔用硬盤空間，建完後查詢速度加快

3. 須要注意的是：innodb表的索引會存放於s1.ibd文件中，而myisam表的索引則會有單獨的索引文件table1.MYI

 

正確使用索引

         1 範圍問題，或者說條件不明確，條件中出現這些符號或關鍵字：>、>=、<、<=、!= 、between...and...、like（使用%開頭時）

         2 儘可能選擇區分度高的列做爲索引,區分度的公式是count(distinct col)/count(*)，表示字段不重複的比例，比例越大咱們掃描的記錄數越少，惟一鍵的區分度是1，而一些狀態、性別字段可能在大數據面前區分度就是0，那可能有人會問，這個比例有什麼經驗值嗎？使用場景不一樣，這個值也很難肯定，通常須要join的字段咱們都要求是0.1以上，即平均1條掃描10條記錄

         3 =和in能夠亂序，好比a = 1 and b = 2 and c = 3 創建(a,b,c)索引能夠任意順序，mysql的查詢優化器會幫你優化成索引能夠識別的形式

         4 索引列不能參與計算

         5 and/or

         6最左前綴匹配原則

         注意事項：

         - 避免使用select *

         - count(1)或count(列) 代替 count(*)

         - 建立表時儘可能時 varchar 代替 char

         - 表的字段順序固定長度的字段優先

         - 組合索引代替多個單列索引（常用多個條件查詢時）

         - 儘可能使用短索引

         - 使用鏈接（JOIN）來代替子查詢(Sub-Queries)

         - 連表時注意條件類型需一致

         - 索引散列值（重複少）不適合建索引，例：性別不適合

 

聯合索引

         Create index inx_xxx on s1(email,name,gender,id);

覆蓋索引

         InnoDB存儲引擎支持覆蓋索引（covering index，或稱索引覆蓋），即從輔助索引中就能夠獲得查詢記錄，而不須要查詢彙集索引中的記錄。

 

查詢優化神器-explain

         explain select * from userinfo3 where name='alex'