MySQL性能優化（三）-- 索引

1、什麼是索引及索引的特色

索引是一種數據結構

索引的特色：查找速度快，排好序，數據結構

索引的數據結構類型有：BTREE索引和HASH索引，下面展現的是BTREE索引。

BTREE：balance tree （平衡樹）

BTREE的特色實例：

假設有一張表，表中的數據爲下圖中的左側，則索引中數據爲下圖中的右側：

若是查詢id爲9，name爲ii的，在表中須要查詢9次，可是在二叉樹中須要查詢3次。

2、索引的「類型」

1.彙集索引：節點就是數據自己，即索引表中存的就是數據自己

2.非彙集索引：節點仍然是索引節點，只不過有指向對應數據塊的指針，上面所說的BTREE索引就是非彙集索引

彙集索引的速度比非彙集索引快。

3、索引的類型

1.單列索引（一個索引只包含一個列,一個表能夠有多個單列索引）

1-1.主鍵索引：primary key

建立主鍵索引，有兩種方式，其中t1和t2位表名，id爲列：

1）建表的時候建立：create table t1 (id int primary key);

2）經過alter語句：alter table t2 add primary key(id);

1-2.普通索引：index，最基本的索引

建立普通索引：

（1）create index 索引名 on 表(列)，

例如： create index idx_id on t3(id);

（2）經過alter語句：alter table t4 add index(id);

1-3.惟一索引：unique

建立惟一索引：

（1）建表的時候建立：create table t5 (id int unique);

（2）create unique index 索引名 on 表(列)，

例如：create unique index idx_id on t5(id);

注意：unique的字段能夠爲null，也能夠重複，「」不能夠重複出現。

1-4.全文索引：fulltext

數據庫自帶的全文索引，對中文支持不友好，能夠藉助第三方的框架，如：sphinx（斯芬克斯）、coreseek

2.多列索引（組合索引，一個組合索引包含兩個或兩個以上的列）

建立：create index idx_列名1_列名2 on 表名（列名1，列名2）

實例：

建表：create table student(id int,name varchar(20),address varchar(20),remark varchar(20));

建組合索引：create index idx_name_address_remark on student(name,address,remark);

查詢sql是否使用到了索引，可使用explain進行分析，後續會給出介紹。

在使用查詢的時候遵循mysql組合索引的「最左前綴」，where時的條件要按創建索引的時候字段的排序方式，下面都是基於多列索引講述的：

一、不按索引最左列開始查詢

（1） where address='深圳' 不會走索引  

（2）where address = '深圳' and remark='程序員' 不會走索引  

二、查詢中某個列有範圍查詢，則其右邊的全部列都沒法使用查詢（多列查詢）

where name='xbq' and address like '%深%' and remark='程序員' ，該查詢只會使用索引中的前兩列，由於like是範圍查詢

三、查詢中第一個索引字段出現like '%xxx%'或者'%xxx'，不會走索引

4.查詢中多條件用or鏈接，此類型和1類似

那麼對於索引怎麼刪除呢？刪除索引：alter table 表名 drop index 索引名稱

查詢索引有兩種方式：

• show index from t1;
• show keys from t1;

4、索引的優勢和缺點

優勢：

1.能夠經過創建惟一索引或者主鍵索引,保證數據庫表中每一行數據的惟一性.

2.提升檢索速度，下降磁盤讀取IO

索引是排序好的，不須要進行全表掃描，下降了數據排序的運算成本，也就是下降了CPU的消耗

缺點：

1.索引也須要存儲，因此也須要空間，實際上索引也是一張表，保存了索引字段的值和指向實體表的指針

2.下降更新（增刪改）表的速度，更新不單單只是數據自己，若是數據正好是索引字段，同時須要更新索引信息

當索引字段對應的數據改變了，則索引表也會改變，例如，當圖書館中 的書櫃和書，書的類型爲科普類，書櫃上的目錄也是科普類，

當此書櫃中的書改變了位置的時候，則對應的書櫃的目錄表也要改變。

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