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给Myql创建索引的方法

发表于:2024-11-26 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2024年11月26日,这篇文章主要介绍给Myql创建索引的方法,文中介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们一定要看完!为了提升Mysql的性能我们可以创建索引,来提升Mysql的搜索速度,还可以缓解对Mysq
千家信息网最后更新 2024年11月26日给Myql创建索引的方法

这篇文章主要介绍给Myql创建索引的方法,文中介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们一定要看完!

为了提升Mysql的性能我们可以创建索引,来提升Mysql的搜索速度,还可以缓解对Mysql数据库的压力,下面我们来说说关于Mysql的索引和一些高级用法。

所有MySQL列类型可以被索引。根据存储引擎定义每个表的最大索引数和最大索引长度。
所有存储引擎支持每个表至少16个索引,总索引长度至少为256字节。大多数存储引擎有更高的限制。

索引的存储类型目前只有两种(btree和hash),具体和存储引擎模式相关:
MyISAM btree
InnoDB btree
MEMORY/Heap hash,btree

默认情况MEMORY/Heap存储引擎使用hash索引


MySQL的btree索引和hash索引的区别
hash 索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像btree(B-Tree)索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 hash 索引的查询效率要远高于 btree(B-Tree) 索引。

虽然 hash 索引效率高,但是 hash 索引本身由于其特殊性也带来了很多限制和弊端,主要有以下这些。
(1)hash 索引仅仅能满足=,<=>,IN,IS NULL或者IS NOT NULL查询,不能使用范围查询。
由于 hash 索引比较的是进行 hash 运算之后的 hash 值,所以它只能用于等值的过滤,不能用于基于范围的过滤,因为经过相应的 hash 算法处理之后的 hash 值的大小关系,并不能保证和hash运算前完全一样。

(2)hash 索引无法被用来避免数据的排序操作。
由于 hash 索引中存放的是经过 hash 计算之后的 hash 值,而且hash值的大小关系并不一定和 hash 运算前的键值完全一样,所以数据库无法利用索引的数据来避免任何排序运算;

(3)hash 索引不能利用部分索引键查询。
对于组合索引,hash 索引在计算 hash 值的时候是组合索引键合并后再一起计算 hash 值,而不是单独计算 hash 值,所以通过组合索引的前面一个或几个索引键进行查询的时候,hash 索引也无法被利用。

(4)hash 索引在任何时候都不能避免表扫描。
前面已经知道,hash 索引是将索引键通过 hash 运算之后,将 hash运算结果的 hash 值和所对应的行指针信息存放于一个 hash 表中,由于不同索引键存在相同 hash 值,所以即使取满足某个 hash 键值的数据的记录条数,也无法从 hash 索引中直接完成查询,还是要通过访问表中的实际数据进行相应的比较,并得到相应的结果。

(5)hash 索引遇到大量hash值相等的情况后性能并不一定就会比B-Tree索引高。
对于选择性比较低的索引键,如果创建 hash 索引,那么将会存在大量记录指针信息存于同一个 hash 值相关联。这样要定位某一条记录时就会非常麻烦,会浪费多次表数据的访问,而造成整体性能低下


B-Tree 索引是 MySQL 数据库中使用最为频繁的索引类型,除了 Archive 存储引擎之外的其他所有的存储引擎都支持 B-Tree 索引。不仅仅在 MySQL 中是如此,实际上在其他的很多数据库管理系统中B-Tree 索引也同样是作为最主要的索引类型,这主要是因为 B-Tree 索引的存储结构在数据库的数据检 索中有非常优异的表现。
一般来说, MySQL 中的 B-Tree 索引的物理文件大多都是以 Balance Tree 的结构来存储的,也就是所有实际需要的数据都存放于 Tree 的 Leaf Node ,而且到任何一个 Leaf Node 的最短路径的长度都是完全相同的,所以我们大家都称之为 B-Tree 索引当然,可能各种数据库(或 MySQL 的各种存储引擎)在存放自己的 B-Tree 索引的时候会对存储结构稍作改造。
如 Innodb 存储引擎的 B-Tree 索引实际使用的存储结构实际上是 B+Tree ,也就是在 B-Tree 数据结构的基础上做了很小的改造,在每一个Leaf Node 上面出了存放索引键的相关信息之外,还存储了指向与该 Leaf Node 相邻的后一个 LeafNode 的指针信息,这主要是为了加快检索多个相邻 Leaf Node 的效率考虑。
在 Innodb 存储引擎中,存在两种不同形式的索引,一种是 Cluster 形式的主键索引( Primary Key ),另外一种则是和其他存储引擎(如 MyISAM 存储引擎)存放形式基本相同的普通 B-Tree 索引,这种索引在 Innodb 存储引擎中被称为 Secondary Index 。
在 Innodb 中如果通过主键来访问数据效率是非常高的,而如果是通过 Secondary Index 来访问数据的话, Innodb 首先通过 Secondary Index 的相关信息,通过相应的索引键检索到 Leaf Node之后,需要再通过 Leaf Node 中存放的主键值再通过主键索引来获取相应的数据行。
MyISAM 存储引擎的主键索引和非主键索引差别很小,只不过是主键索引的索引键是一个唯一且非空 的键而已。而且 MyISAM 存储引擎的索引和 Innodb 的 Secondary Index 的存储结构也基本相同,主要的区别只是 MyISAM 存储引擎在 Leaf Nodes 上面出了存放索引键信息之外,
再存放能直接定位到 MyISAM 数据文件中相应的数据行的信息(如 Row Number ),但并不会存放主键的键值信息。

索引分单列索引和组合索引。单列索引,即一个索引只包含单个列,一个表可以有多个单列索引,但这不是组合索引。组合索引,即一个索包含多个列。
MySQL索引类型包括:
(1)普通索引,这是最基本的索引,它没有任何限制。它有以下几种创建方式:

-- 创建索引

CREATE INDEX indexName ON mytable(username(10)); -- 单列索引

-- CREATE INDEX indexName ON mytable(username(10),city(10)); -- 组合索引

-- indexName为索引名,mytable表名,username和city为列名,10为前缀长度,即索引在该列从最左字符开始存储的信息长度,单位字节

-- 如果是CHAR,VARCHAR类型,前缀长度可以小于字段实际长度;如果是BLOB和TEXT类型,必须指定 前缀长度,下同。

-- 修改表结构来创建索引

ALTER TABLE mytable ADD INDEX indexName (username(10));

-- ALTER TABLE mytable ADD INDEX indexName (username(10),city(10));

-- 此处 indexName 索引名可不写,系统自动赋名 username ,username_2 ,username_3,...

-- 创建表的时候直接指定

CREATE TABLE mytable(

id INT,

username VARCHAR(16),

city VARCHAR(16),

age INT,

INDEX indexName (username(10))-- INDEX indexName (username(10),city(10))

);

-- 此处 indexName 索引名同样可以省略

(2)唯一索引,它与前面的普通索引类似,不同的就是:索引列的值必须唯一,但允许有空值。如果是组合索引,则列值的组合必须唯一。它有以下几种创建方式(仅仅在创建普通索引时关键字 INDEX 前加 UNIQUE):

-- 创建索引

CREATE UNIQUE INDEX indexName ON mytable(username(10));

-- 修改表结构来创建索引

ALTER TABLE mytable ADD UNIQUE INDEX indexName (username(10));-- 也可简写成 ALTER TABLE mytable ADD UNIQUE indexName (username(10));

-- 创建表的时候直接指定

CREATE TABLE mytable(

id INT,

username VARCHAR(16),

city VARCHAR(16),

age INT,

UNIQUE INDEX indexName (username(10)) -- 也可简写成 UNIQUE indexName (username(10))

);

(3)主键索引,它是一种特殊的唯一索引,不允许有空值。在建表的时候同时创建的主键即为主键索引
主键索引无需命名,一个表只能有一个主键。主键索引同时可是唯一索引或者全文索引,但唯一索引或全文索引不能共存在同一索引:

-- 修改表结构来创建索引ALTER TABLE mytable ADD PRIMARY KEY (id);

-- 创建表的时候直接指定CREATE TABLE mytable(
id INT,
username VARCHAR(16),
city VARCHAR(16),
age INT,PRIMARY KEY(id)
);

(4)全文索引,InnoDB存储引擎不支持全文索引:

-- 创建索引CREATE FULLTEXT INDEX indexName ON mytable(username(10));

-- 修改表结构来创建索引ALTER TABLE mytable ADD FULLTEXT INDEX indexName (username(10));

-- 也可简写成 ALTER TABLE mytable ADD FULLTEXT indexName (username(10));

-- 创建表的时候直接指定CREATE TABLE mytable(
id INT,
username VARCHAR(16),
city VARCHAR(16),
age INT,
FULLTEXT INDEX indexName (username(10))

-- 也可简写成 FULLTEXT indexName (username(10)))ENGINE=MYISAM;

-- 建表时创建全文索引,要设置该表的存储引擎为MYISAM,新版mysql默认InnoDB存储引擎不支持全文索引

-- 删除索引DROP INDEX indexName ON mytable;

虽然索引大大提高了查询速度,同时却会降低更新表的速度,如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时,MySQL不仅要保存数据,还要保存一下索引文件。
建立索引会占用磁盘空间的索引文件。一般情况这个问题不太严重,但如果你在一个大表上创建了多种组合索引,索引文件的会膨胀很快。

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