MySQL 索引
一、介绍
索引是通过某种算法，构建出一个数据模型，用于快速找出在某个列中有一特定值的行，不使用索引，MySQL必须从第一条记录开始读完整个表，直到找出相关的行，表越大，查询数据所花费的时间就越多，如果表中查询的列有一个索引，MySQL能够快速到达一个位置去搜索数据文件，而不必查看所有数据，那么将会节省很大一部分时间。
索引类似一本书的目录，比如要查找’student’这个单词，可以先找到s开头的页然后向后查找，这个就类似索引。
二、索引的分类
索引是存储引擎用来快速查找记录的一种数据结构
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按照实现的方式分类，主要有Hash索引 和 B+Tree索引
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按照功能划分，索引划为以下分类:
三、单列索引、组合索引
1、创建索引
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创建表时直接指定
CREATE TABLE student( sid int primary key, -- 主键是具有唯一性并且不允许为NULL，所以他是一种特殊的唯一索引 card_id varchar(20), name varchar(20), gender varchar(20), age int, birth date, phone_num varchar(20), score double, index index_name(name), -- 给name列创建普通索引 unique index_card_id(card_id) -- 给card_id列创建唯一索引 ) -
直接创建
create index index_gender on student(gender); -- 普通索引 create unique index index_card_id on student(card_id); -- 唯一索引 create index index_phone_name on student(phone_num, name); -- 组合普通索引 create unique index index_phone_name on student(phone_num, name); -- 组合唯一索引 -
修改表结构(添加索引)
alter table student add index index_age(age); alter table student add unique index_phone_num(phone_num);
2、查看索引
-- 1、查看数据库中所有索引
select * from mysql.`innodb_index_stats` a where a.`database_name` = 'mydb';
-- 2、查看表中所有索引
select * from mysql.`innodb_index_stats` a where a.`database_name` = 'mydb' and a.table_name = 'student';
-- 3、查看表中所有索引
show index from student; -- 信息会少一些
用navicat工具：鼠标右击表 -> 点击设计表 -> 点击上方索引 也可查看
3、删除索引
-- 1、直接删除
drop index index_name on student;
drop index index_gender on student;
drop index index_card_id on student;
drop index index_phone_name on student;
-- 2、修改表结构删除
alter table student drop index index_age;
alter table student drop index index_phone_num;
4、注意事项
- 组合索引也叫复合索引，指的是我们在建立索引的时候使用多个字段，例如同时使用身份证和手机号建立索引，同样的可以建立为普通索引或者是唯一索引。
- 复合索引的使用复合最左原则。
例如：
-- create unique index index_phone_name on student(phone_num, name); -- 组合唯一索引
select * from student where name = '张三';
select * from student where phone_num = '15100046637';
select * from student where phone_num = '15100046637' and name = '张三';
select * from student where name = '张三' and phone_num = '15100046637';
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三条sql只有 2 、 3、4能使用的到索引
idx_phone_name,因为条件里面必须包含索引前面的字段 才能够进行匹配。 -
而3和4相比where条件的顺序不一样，为什么4可以用到索引呢？是因为mysql本身就有一层sql优化，他会根据sql来识别出来该用哪个索引，我们可以理解为3和4在mysql眼中是等价的。
四、全文索引
1、创建索引
-- 创建表的适合添加全文索引
create table t_article (
id int primary key auto_increment ,
title varchar(255) ,
content varchar(1000) ,
writing_date date -- ,
-- fulltext (content) -- 创建全文检索
);
插入数据后添加索引
insert into t_article values(null,"Yesterday Once More","When I was young I listen to the radio",'2024-07-01');
insert into t_article values(null,"Right Here Waiting","Oceans apart, day after day,and I slowly go insane",'2024-07-02');
insert into t_article values(null,"My Heart Will Go On","every night in my dreams,i see you, i feel you",'2024-07-03');
insert into t_article values(null,"Everything I Do","eLook into my eyes,You will see what you mean to me",'2024-07-04');
insert into t_article values(null,"Called To Say I Love You","say love you no new year's day, to celebrate",'2024-07-05');
insert into t_article values(null,"Nothing's Gonna Change My Love For You","if i had to live my life without you near me",'2024-07-06');
insert into t_article values(null,"Everybody","We're gonna bring the flavor show U how.",'2021-10-07');
-- 修改表结构添加全文索引
alter table t_article add fulltext index_content(content)
-- 添加全文索引
create fulltext index index_content on t_article(content);
2、使用全文索引
和常用的模糊匹配使用 like + % 不同，全文索引有自己的语法格式，使用 match 和 against 关键字，格式:
match (col1,col2,...) against(expr [search_modifier])
select * from t_article where match(content) against('yo'); -- 没有结果(搜索长度小于3)
select * from t_article where match(content) against('you'); -- 有结果
-- 普通搜索(上面比这个查询快很多)
select * from t_article where content like '%you%';
3、注意事项
1、全文索引主要用来查找文本中的关键字，而不是直接与索引中的值相比较
- 全文索引主要用来查找文本中的关键字，而不是直接与索引中的值相比较，它更像是一个搜索引擎，基于相似度的查询，而不是简单的where语句的参数匹配。
- 用 like + % 就可以实现模糊匹配了，为什么还要全文索引？like + % 在文本比较少时是合适的，但是对于大量的文本数据检索，是不可想象的。全文索引在大量的数据面前，能比 like + % 快 N 倍，速度不是一个数量级，但是全文索引可能存在精度问题。
2、测试或使用全文索引时，要先看一下自己的 MySQL 版本、存储引擎和数据类型是否支持全文索引。
MySQL 5.6以前的版本，只有MyISAM存储引擎支持全文索引；MySQL 5.6及以后的版本，MyISAM和InnoDB存储引擎均支持全文索引;- 只有字段的数据类型为
char、varchar、text及其系列才可以建全文索引 - 在数据量较大时候，现将数据放入一个没有全局索引的表中，然后再用
create index创建fulltext索引，要比先为一张表建立fulltext然后再将数据写入的速度快很多；
3、想对一个词语使用全文索引搜索，那么这个词语的长度必须在以上两个变量的区间内
-
MySQL 中的全文索引，有两个变量，最小搜索长度和最大搜索长度，对于长度小于最小搜索长度和大于最大搜索长度的词语，都不会被索引。这两个的默认值可以使用以下命令查看:
show variables like '%ft%';
默认innodb搜索引擎下最下3，最大84
五、空间索引
1、介绍
- MySQL在5.7之后的版本支持了空间索引，而且支持OpenGIS几何数据模型
- 空间索引是对空间数据类型的字段建立的索引，MYSQL中的空间数据类型有4种，分别是GEOMETRY、POINT、LINESTRING、POLYGON。
- MYSQL使用SPATIAL关键字进行扩展，使得能够用于创建正规索引类型的语法创建空间索引。
- 创建空间索引的列，必须将其声明为NOT NULL。
- 空间索引一般是用的比较少，了解即可。
2、操作
| 类型 | 含义 | 说明 |
|---|---|---|
| Geometry | 空间数据 | 任何一种空间类型 |
| Point | 点 | 坐标值 |
| LineString | 线 | 有一系列点连接而成 |
| Polygon | 多边形 | 由多条线组成 |
create table shop_info (
id int primary key auto_increment comment 'id',
shop_name varchar(64) not null comment '门店名称',
geom_point geometry not null comment '经纬度',
spatial key geom_index(geom_point)
);
六、索引的原理、优缺点、创建原则
原理
了解数据结构：Hash算法、二叉树、平衡二叉树、BTREE树(B-Trees、B+Trees)
数据结构可视化：Data Structure Visualization (usfca.edu)
MyISAM和InnoDB引擎都使用B+Tree
- MyISAM引擎使用B+Tree作为索引结构，叶节点的data域存放的是数据记录的地址。
- InnoDB的叶节点的data域存放的是数据，相比MyISAM效率要高一些，但是比较占硬盘内存大小。
优点
- 大大加快数据的查询速度
- 使用分组和排序进行数据查询时，可以显著减少查询时分组和排序的时间
- 创建唯一索引，能够保证数据库表中每一行数据的唯一性
- 在实现数据的参考完整性方面，可以加速表和表之间的连接
缺点
- 创建索引和维护索引需要消耗时间，并且随着数据量的增加，时间也会增加
- 索引需要占据磁盘空间
- 对数据表中的数据进行增加，修改，删除时，索引也要动态的维护，降低了维护的速度
创建索引的原则
- 更新频繁的列不应设置索引
- 数据量小的表不要使用索引（毕竟总共2页的文档，还要目录吗？）
- 重复数据多的字段不应设为索引（比如性别，只有男和女，一般来说：重复的数据超过百分之15就不该建索引）
考完整性方面，可以加速表和表之间的连接
缺点
- 创建索引和维护索引需要消耗时间，并且随着数据量的增加，时间也会增加
- 索引需要占据磁盘空间
- 对数据表中的数据进行增加，修改，删除时，索引也要动态的维护，降低了维护的速度
创建索引的原则
- 更新频繁的列不应设置索引
- 数据量小的表不要使用索引（毕竟总共2页的文档，还要目录吗？）
- 重复数据多的字段不应设为索引（比如性别，只有男和女，一般来说：重复的数据超过百分之15就不该建索引）
- 首先应该考虑对where 和 order by 涉及的列上建立索引