好程序員Java分享SQL語言之索引

好程序員Java分享SQL語言之索引，前言：本章咱們將學習MySQL中的索引，本文將從索引的做用、索引的分類、建立索引的語法、索引的使用策略以及索引的實現原理等方面帶你們瞭解索引。

索引的做用

索引的做用就是加快查詢速度，若是把使用了索引的查詢看作是法拉利跑車的話，那麼沒有用索引的查詢就至關因而自行車。目前實際項目中表的數據量愈來愈大，動輒上百萬上千萬級別，沒有索引的查詢會變得很是緩慢，使用索引成爲了查詢優化的必選項目。

 

索引的概念

索引實際上是一種特殊的數據，也保存在數據庫文件中，索引數據保存着數據表中實際數據的位置。相似書籍前面的目錄，這個目錄就保存了書中各個章節的頁數，經過查看目錄咱們能夠快速定位章節的頁數，從而加快查找速度。

咱們來看一段查詢語句：

select * from book where id = 1000000;

假設書籍表中有幾百萬行數據，沒索引的查詢會遍歷前面的100萬行數據找到結果，若是咱們在id上創建主鍵索引，則直接在索引上定位結果，速度要快得多。

 

索引的優缺點

優勢：提升查詢速度

缺點：自己也是數據，會佔用磁盤空間；索引的建立和維護也須要時間成本；進行刪除、更新和插入操做時，由於要維護索引，因此速度會下降。

 

使用索引的語法

建立索引

建表的同時建立索引

create table 表名

(

字段名 類型,

...

字段名 類型,

index 索引名稱 (字段名)

);

建表後添加索引

alter table 表名 add index 索引名(字段名);

或

create index 索引名 on 表名(字段名);

刪除索引

alter table 表名 drop index 索引名;

或

drop index 索引名 on 表名;

查看錶中的索引

show index from 表名;

查看查詢語句使用的索引

explain 查詢語句;

 

索引的分類

索引按功能分爲：

普通索引，在普通字段上創建的索引，沒有任何限制

主鍵索引，建立主鍵時，自動建立的索引，不能爲空，不能重複

惟一索引，創建索引的字段數據必須是惟一的，容許空值

全文索引，在大文本類型（Text）字段上創建的索引

組合索引，組合多個列建立的索引，多個列不能有空值

代碼示例：

-- 建立書籍表

create table tb_book

(

-- 建立主鍵索引

id int primary key,

-- 建立惟一索引

title varchar(100) unique,

author varchar(20),

content Text,

time datetime,

-- 普通索引

index ix_title (title),

-- 全文索引

fulltext index ix_content(content),

-- 組合索引

index ix_title_author(title,author)

);

-- 建表後添加主鍵索引

ALTER TABLE tb_book ADD PRIMARY KEY pk_id(id)；

-- 建表後添加惟一索引

ALTER TABLE tb_book ADD UNIQUE index ix_title(title)；

-- 建表後添加全文索引

ALTER TABLE tb_book ADD FULLTEXT index ix_content(content)；

-- 查詢時使用全文索引

SELECT * FROM tb_book MATCH(content) ANGAINST(‘勝利’);

-- 建表後添加組合索引

ALTER TABLE tb_book ADD INDEX ix_book(title,author)；

注意：建立組合索引時，要遵循」最左前綴」原則，把最常查詢、排序的字段放左邊，按重要性依次遞減。

 

索引的使用策略

什麼狀況下要創建索引？

1）在常常須要查詢和排序的字段上創建索引

2）數據特別多

什麼狀況下不要創建索引？

1）字段數據存在大量的重複，如：性別

2）數據不多

3）常常須要增刪改的字段

 

什麼狀況下索引會失效？

1）模糊查詢時，使用like ‘%張%’會失效，而like ‘張%’不會

2）使用is null或is not null查詢時

3）使用組合索引時，某個字段爲null

4）使用or查詢多個條件時

5）在函數中使用字段時，如where year(time) = 2019

索引的結構

不一樣的存儲引擎使用不一樣結構的索引：

聚簇索引，InnoDB支持，索引的順序和數據的物理順序一致，相似新華字典中的拼音目錄排列和漢字排列順序一致，聚簇索引一個表中只能有一個。

非聚簇索引，MyISAM支持，索引順序和數據的物理順序不一致，相似新華字典中的偏旁部首目錄和漢字排列順序不一致，非聚簇索引表能夠有多個。

索引的數據結構主要是：BTree和B+Tree

BTree的數據結構以下，是一種平衡搜索多叉樹，每一個節點由key和data組成，key是索引的鍵，data是鍵對應的數據，在節點的兩邊是兩個指針，指向另外的索引位置，而全部的鍵都是排序過的，這樣在搜索索引時，可使用二分查找，速度比較快，時間複雜度是h*log(n)，h是樹的高度，BTree是一種比較高效的搜索結構。

B+Tree的數據結構以下，是BTree的升級版，區別是非葉子節點不在存儲具體的數據，只保存索引的鍵，數據保存到葉子節點中，而且葉子節點中沒有指針只有鍵和數據。B+Tree的優勢是：搜索效率更高，由於非葉子節點中沒有保存數據，就能夠保存更多的鍵，每一層的鍵越多，樹的高度就會減小，這樣查詢速度就會提高。

總結

索引是提升查詢速度的重要手段，本章咱們學習了索引的分類和建立語法，以及使用索引的策略，不是全部的表都適合建立索引，最後咱們還學習了索引的內部結構，這樣你們對索引會有一個基本的認識。