数据库-mysql索引篇

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mysql的索引类型？

mysql中有5种索引：普通索引、唯一索引、主键索引、组合索引、全文索引

• 普通索引index：最基本的索引，仅加速查询，是我们大多数情况下使用到的索引。

//为book表的bookname字段创建了名为index_bookBookname的索引
create  index  index_bookBookname  on book(bookname) 

• 唯一索引unique index：与普通索引区别是，加速查询 + 列值唯一（可以有null）

create  unique index  index_bookBookname  on book(bookname) 

• 主键索引：一个表的主键也是索引（primary key），叫主键索引，该类型的不能为null，一般在建表的时候建立
• 组合索引：在表的多个字段上创建一个组合索引，为book表的bookname和authors字段建索引

create   index  index_bookBooknameAndAuthors  on book(bookname,authors) 
或者
create table book(
  id   int(20),
  bookname  VARCHAR(32) ,
  authors VARCHAR(32) ,
  content text,
  INDEX index_book (bookname,authors) 
) ;

mysql创建索引时如果是blob 和 text 类型，索引里面必须指定length,如：
create index index_book on book(content(25)) ;

组合索引必遵循最左前缀原则
利用索引中最左边的列集来匹配行，比如新建索引 (bookname,authors,info) 最左边为bookname字段，查询的字段若为(bookname)、(bookname,authors)、(bookname,authors,info)则会启用索引，若为(authors)、(authors,info)则不会启用索引，(bookname,info)只会用到bookname列

• 全文索引：即FULLTEXT索引，它在很多文字中，通过关键字匹配就能够找到该记录。全文搜索的限制比较多，只有mysql的MyISAM存储引擎支持全文索引（mysql有InnoDB和MyISAM引擎）；并且只能为CHAR、VARCHAR和TEXT列建索引；搜索的关键字默认至少要4个字符（关键字太短就会被忽略掉）；

//使用全文搜索时，必须借助MATCH函数创建:
create  fulltext  index index_bookBookname  on book(bookname) 
create  fulltext  index index_bookBookname  on book(bookname,authors) 
select  * from book where match(bookname) against('万历十五年');
select  * from book where match(bookname,authors) against('万历十五年',"鲁迅");

主键索引又可以分为聚簇索引、非聚簇索引，它们的区别是什么？

• 相同点：聚簇索引和非聚簇索引都使用b+树实现
  
• 不同点：使用聚簇索引的表，它的表数据物理顺序和索引顺序保持一致，b+树中叶子节点=表数据节点=整行的表数据，它的查询比较快，修改表数据后因为要对数据进行重排序所以速度慢，mysql的Innodb引擎的主键索引就是聚簇索引（若没有主键则Innodb会选择一个唯一非空的索引列做聚簇索引，如果也没有唯一非空的索引列，则Innodb隐式生成一个主键来做聚簇索引）；而非聚合索引的表则相反：它的表数据物理顺序和索引顺序不一致，b+树中叶子节点不等于表数据节点(叶子节点存的是索引字段的值、该索引字段值的表数据节点指针，故由非聚簇索引找到索引字段的值后，还要回表查询该字段值对应的行数据)，修改表数据不需要对数据重排序所以速度快

谈谈sql的优化策略

• 避免全表扫描：避免使用select ，select count()，union all（求并集，包含重复值，union all比IN和union都强），select语句务必指明字段名称
• 慎用in 和 not in （in不会导致索引失效；not in会导致索引失效；当in的范围是确定的且范围比较小可以用in，不管怎样，多用between/exists 代替 in）
• 多表查询时，量小的表放在from的右边；
• where条件的and由后往前执行，故把能筛掉大量数据的and条件放在右边；where查询比having快；
• 尽量在join的on中写条件，而非on之后的where；尽量小表驱动大表，然后大表的条件列加索
• 利用索引：
  • 什么时候加索引：where/on/orderby/groupby/distinct by后面的字段使用索引；对较小的列加索引，这样索引占的空间就会小
  • 什么时候不要加索引：重复数据比较多的列，如0/1；text、image、bit类型的列；insert/deltete/update操作比select操作多的列(因为索引只对select语句有效)
  • 使用索引的注意事项->索引有效：要符合最左前缀匹配原则；like匹配只有右模糊匹配才走索引(like xxx%)；若是组合索引，则where条件的字段在组合索引中位于order by字段之前；使用explain分析sql执行计划，查看索引、使用了那些表，再进行优化；
  • 使用索引的注意事项->索引失效：以下会导致索引失效，进而导致全表扫描=在where中对字段进行 null 值判断(放弃索引)；在where中对字段进行表达式操作/函数操作(放弃索引)；where 子句中使用!=或<>操作符(两个都是不等于的意思)；where 子句中使用 or 来连接条件导致放弃索引(除非每个or条件字段都建了索引)；like使用双%%、有前缀%（放弃索引）

mysql的explain分析sql执行情况

• 特点：explain分析只是估算值并非准确值；explain只对select语句有效；
• 字段：
  • id：SQL执行的顺序标识,越大越先执行，如果说数字一样大，那么就从上往下依次执行
  • select_type：表示每个select子句的类型，如SIMPLE，PRIMARY，UNION，DERIVED；SIMPLE，简单的SELECT，表示不用UNION或子查询的select；
  • PRIMARY，需要union操作或者含有子查询的select；
  • table：数据表的名字。他们按被读取的先后顺序排列，这里因为只查询一张表，所以只显示book
  • type：指定本数据表和其他数据表之间的关联关系，type最好能达到ref级别
  • possible_keys：MySQL在搜索数据记录时可以选用的各个索引，查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将会被列出，但不一定被当前查询实际使用。
  • key：实际选用的索引，若为null，则没有使用到索引
  • key_len：计算使用了的索引长度,以字节为单位，字段类型 int为4个，date为3，datetime为4，char(n)为3n，varchar(n)为3n+2个
  • ref：显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话，是一个常数
  • extra：提供了与关联操作有关的信息，如Using filtersort文件排序(没有索引),Using index使用了索引；extra最好不要出现【using temporary=使用临时表】、【using filesort=使用文件排序=需要回表查询导致更多地io操作+需要更多的额外空间】
  • rows ：查询返回的行数

mysql索引为什么使用B+树而不是B-树（也称B树）？

• 由数据结构可知，B-树每个节点关键字个数为【[m/2]-1 ~ m-1】个，而B+树每个节点的关键字个数为【[m/2] ~ m】个，即B+树比B-树节点能存储更多的数据，所以同样的数据量在B+树的高度会比B-树低=访问B+树进行的I/O操作比B-树少=查询B+树所需的时间更少
• B-树每个节点都存有关键字，而B+树的所有关键字都存于叶子节点，所以B+树的查找速度更稳定

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标签：index,数据库,authors,索引,book,mysql,bookname,select
来源： https://www.cnblogs.com/mofes/p/15221477.html