MySQL性能优化（三）-- 索引

索引是一种数据结构

索引的特点：查找速度快，排好序，数据结构

索引的数据结构类型有：BTREE索引和HASH索引，下面展示的是BTREE索引。

BTREE：balance tree （平衡树）

BTREE的特点实例：

假设有一张表，表中的数据为下图中的左侧，则索引中数据为下图中的右侧：

如果查询id为9，name为ii的，在表中需要查询9次，但是在二叉树中需要查询3次。

二、索引的“类型”

1.聚集索引：节点就是数据本身，即索引表中存的就是数据本身

2.非聚集索引：节点仍然是索引节点，只不过有指向对应数据块的指针，上面所说的BTREE索引就是非聚集索引

聚集索引的速度比非聚集索引快。

三、索引的类型

1.单列索引（一个索引只包含一个列,一个表可以有多个单列索引）

1-1.主键索引：primary key

创建主键索引，有两种方式，其中t1和t2位表名，id为列：

1）建表的时候创建：create table t1 (id int primary key);

2）通过alter语句：alter table t2 add primary key(id);

1-2.普通索引：index，最基本的索引

创建普通索引：

（1）create index 索引名 on 表(列)，

例如： create index idx_id on t3(id);

（2）通过alter语句：alter table t4 add index(id);

1-3.唯一索引：unique

创建唯一索引：

（1）建表的时候创建：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的字段可以为null，也可以重复，“”不可以重复出现。

1-4.全文索引：fulltext

数据库自带的全文索引，对中文支持不友好，可以借助第三方的框架，如：sphinx（斯芬克斯）、coreseek

2.多列索引（组合索引，一个组合索引包含两个或两个以上的列）

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

实例：

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

建组合索引：create index idx_name_address_remark on student(name,address,remark);

查询 sql 是否使用到了索引，可以使用explain进行分析，后续会给出介绍。

在使用查询的时候遵循 mysql 组合索引的“最左前缀”，where时的条件要按建立索引的时候字段的 排序 方式，下面都是基于多列索引讲述的：

1、不按索引最左列开始查询

（1） where address='深圳' 不会走索引

（2）where address = '深圳' and remark='程序员' 不会走索引

2、查询中某个列有范围查询，则其右边的所有列都无法使用查询（多列查询）

where name='xbq' and address like '%深%' and remark='程序员' ，该查询只会使用索引中的前两列，因为like是范围查询

3、查询中第一个索引字段出现like '%xxx%'或者'%xxx'，不会走索引

4.查询中多条件用or连接，此类型和1相似

那么对于索引怎么删除呢？删除索引：alter table 表名 drop index 索引名称

查询索引有两种方式：

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

四、索引的优点和缺点

优点：

1.可以通过建立唯一索引或者主键索引,保证数据库表中每一行数据的唯一性.

2.提高检索速度，降低磁盘读取IO

索引是排序好的，不需要进行全表扫描，降低了数据排序的运算成本，也就是降低了CPU的消耗

缺点：

1.索引也需要存储，所以也需要空间，实际上索引也是一张表，保存了索引字段的值和指向实体表的指针

2.降低更新（增删改）表的速度，更新不仅仅只是数据本身，如果数据正好是索引字段，同时需要更新索引信息

当索引字段对应的数据改变了，则索引表也会改变，例如，当图书馆中 的书柜和书，书的类型为科普类，书柜上的目录也是科普类，

当此书柜中的书改变了位置的时候，则对应的书柜的目录表也要改变。

欢迎关注我的公众号，第一时间接收最新文章~ 搜索公众号：码咖或者 扫描下方二维码：