@Table 是类级别的注解，用于声明实体映射到数据库中的具体的表。
参数 | 类型 | 描述 |
name | String | 表的名称，默认为实体名称（参考 |
catalog | String | 默认为数据库系统缺省的 catalog。 |
schema | String | 默认为用户缺省的 schema。 |
uniqueConstraints | UniqueConstraint[] | 表的唯一约束（除了由 |
indexes | Index[] | 表的索引，通过使用 |
1 catalog 和 schema 的区别
catalog 和 schema 主要用来解决数据库系统命名冲突的问题。一个数据库系统可以包含多个 catalog，每个 catalog 可以包含多个 schema，而每个 schema 又可以包含多个数据库对象（表、视图等）。不同的数据库系统对 catalog 和 schema 的支持方式有所不同，常见的数据库系统：
数据库系统 | catalog | schema |
MySQL | 不支持 | 数据库名 |
Oracle | 不支持 | 用户 ID |
SQLServer | 数据库名 | 对象属主名 |
DB2 | 指定数据库对象时，Catalog 可以省略 | Catalog 属主名 |
Sybase | 数据库名 | 数据库属主名 |
2 唯一约束和索引的区别
唯一约束是用来确保数据的正确性，它不允许表中存在重复的数据，若新插入的数据在表中已经存在，则更新操作失败。在数据库系统中，创建一个唯一约束的同时，也会为该约束所指定的所有列创建一个唯一索引，即约束包含索引。
索引是用来优化数据库表数据的检索性能的。通常，出现在查询 SQL 的 WHERE 子句和 JOIN 子句中的列可以考虑为其建立索引。
3. @UniqueConstraint
用于声明表的唯一约束，这些仅在允许自动更新数据库表结构的场景中起到作用。
参数 | 类型 | 描述 |
name | String | 约束名称，如果不指定，默认使用数据库提供商所生成的值。 |
columnNames | String[] | 约束的列名称 |
4. @Index
用于声明表的索引，这些仅在允许自动更新数据库表结构的场景中起到作用。另外，不需要为表的主键指定索引，因为主键索引会自动被创建。
参数 | 类型 | 描述 |
name | String | 索引名称，如果不指定，默认使用数据库提供商所生成的值。 |
columnList | String | 要包含在索引中的列名称。 |
unique | boolean | 索引是否唯一，默认为 false。 |
5. @Table
5.1 唯一约束
name 列、mail 列的值必须是唯一的，不允许出现重复的值：
@Entity(name = "person") @Table(uniqueConstraints = { @UniqueConstraint(name = "unique_name", columnNames = "name"), @UniqueConstraint(name = "unique_mail", columnNames = "mail") }) public class Person implements Serializable { @Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.AUTO) private Long id; private String name; private String mail; // getters and setters } |
产生的 DDL 语句（MySQL）：
CREATE TABLE `person` ( `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `mail` varchar(255) DEFAULT NULL, `name` varchar(255) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), UNIQUE KEY `unique_name` (`name`), UNIQUE KEY `unique_mail` (`mail`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; |
5.2 联合唯一约束
多列联合唯一约束，name 列和 mail 列不能同时出现相同的值：
@Entity(name = "person") @Table(uniqueConstraints = @UniqueConstraint(name = "unique_name_mail", columnNames = {"name", "mail"})) public class Person implements Serializable { @Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.AUTO) private Long id; private String name; private String mail; // getters and setters } |
产生的 DDL 语句（MySQL）：
CREATE TABLE `person` ( `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `mail` varchar(255) DEFAULT NULL, `name` varchar(255) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), UNIQUE KEY `unique_name_mail` (`name`,`mail`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; |
5.3 单列索引
为 name 列和 mail 列分别建立索引：
@Entity(name = "person") @Table(indexes = { @Index(name = "index_name", columnList = "name"), @Index(name = "index_mail", columnList = "mail") }) public class Person implements Serializable { @Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.AUTO) private Long id; private String name; private String mail; // getters and setters } |
产生的 DDL 语句（MySQL）：
CREATE TABLE `person` ( `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `mail` varchar(255) DEFAULT NULL, `name` varchar(255) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `index_name` (`name`), KEY `index_mail` (`mail`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; |
5.4 多列索引
为 name 列和 mail 列建立多列索引：
@Entity(name = "person") @Table(indexes = @Index(name = "index_name_mail", columnList = "name,mail")) public class Person implements Serializable { @Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.AUTO) private Long id; private String name; private String mail; // getters and setters } |
产生的 DDL 语句（MySQL）：
CREATE TABLE `person` ( `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `mail` varchar(255) DEFAULT NULL, `name` varchar(255) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `index_name_mail` (`name`,`mail`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; |
5.5 单列索引和多列索引的区别
当 SQL 查询条件中包含 name 和 mail 时：
SELECT * FROM PERSON WHERE NAME = 'U79028' AND MAIL = '[email protected]' |
如果为 name 和 mail 列分别建立索引，当执行查询时，MySQL 只能使用一个索引。如果发现有多个单列索引可用，MySQL 会试图选择一个限制最严格的索引来检索，而其他索引则利用不上。
使用分析器分析查询 SQL：
EXPLAIN SELECT * FROM PERSON WHERE NAME = 'U79028' AND MAIL = '[email protected]' |
结果如下：
+----+-------------+--------+------+-----------------------+------------+---------+-------+------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+--------+------+-----------------------+------------+---------+-------+------+-------------+ | 1 | SIMPLE | PERSON | ref | index_name,index_mail | index_mail | 768 | const | 1 | Using where | +----+-------------+--------+------+-----------------------+------------+---------+-------+------+-------------+ |
MySQL 优化器如果发现可以使用多个索引查找后的交集/并集定位数据，那么 MySQL 优化器就会尝试使用 index merge（索引合并）的方式来查询：
EXPLAIN SELECT * FROM PERSON WHERE NAME = 'U79028' AND MAIL = '[email protected]' |
结果如下：
+----+-------------+--------+-------------+-----------------------+-----------------------+---------+------+------+------------------------------------------------------------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+--------+-------------+-----------------------+-----------------------+---------+------+------+------------------------------------------------------------------+ | 1 | SIMPLE | PERSON | index_merge | index_name,index_mail | index_name,index_mail | 768,768 | NULL | 1 | Using intersect(index_name,index_mail); Using where; Using index | +----+-------------+--------+-------------+-----------------------+-----------------------+---------+------+------+------------------------------------------------------------------+ |
对于多列索引，由于索引文件以B树的数据结构存储，MySQL 能够快速转到合适的 name，然后再转到合适的 mail。在建立多列索引时，应该将严格的索引放在前面，这样筛选数据的时候力度会更大，效率更高。
使用分析器分析查询 SQL：
EXPLAIN SELECT * FROM PERSON WHERE NAME = 'U79028' AND MAIL = '[email protected]' |
结果如下：
+----+-------------+--------+------+-----------------+-----------------+---------+-------------+------+--------------------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+--------+------+-----------------+-----------------+---------+-------------+------+--------------------------+ | 1 | SIMPLE | PERSON | ref | index_name_mail | index_name_mail | 1536 | const,const | 2 | Using where; Using index | +----+-------------+--------+------+-----------------+------------- |