好程序员Java分享SQL语言之索引

好程序员Java分享SQL语言之索引，前言：本章咱们将学习MySQL中的索引，本文将从索引的做用、索引的分类、建立索引的语法、索引的使用策略以及索引的实现原理等方面带你们了解索引。

索引的做用

索引的做用就是加快查询速度，若是把使用了索引的查询看作是法拉利跑车的话，那么没有用索引的查询就至关因而自行车。目前实际项目中表的数据量愈来愈大，动辄上百万上千万级别，没有索引的查询会变得很是缓慢，使用索引成为了查询优化的必选项目。

 

索引的概念

索引实际上是一种特殊的数据，也保存在数据库文件中，索引数据保存着数据表中实际数据的位置。相似书籍前面的目录，这个目录就保存了书中各个章节的页数，经过查看目录咱们能够快速定位章节的页数，从而加快查找速度。

咱们来看一段查询语句：

select * from book where id = 1000000;

假设书籍表中有几百万行数据，没索引的查询会遍历前面的100万行数据找到结果，若是咱们在id上创建主键索引，则直接在索引上定位结果，速度要快得多。

 

索引的优缺点

优势：提升查询速度

缺点：自己也是数据，会占用磁盘空间；索引的建立和维护也须要时间成本；进行删除、更新和插入操做时，由于要维护索引，因此速度会下降。

 

使用索引的语法

建立索引

建表的同时建立索引

create table 表名

(

字段名 类型,

...

字段名 类型,

index 索引名称 (字段名)

);

建表后添加索引

alter table 表名 add index 索引名(字段名);

或

create index 索引名 on 表名(字段名);

删除索引

alter table 表名 drop index 索引名;

或

drop index 索引名 on 表名;

查看表中的索引

show index from 表名;

查看查询语句使用的索引

explain 查询语句;

 

索引的分类

索引按功能分为：

普通索引，在普通字段上创建的索引，没有任何限制

主键索引，建立主键时，自动建立的索引，不能为空，不能重复

惟一索引，创建索引的字段数据必须是惟一的，容许空值

全文索引，在大文本类型（Text）字段上创建的索引

组合索引，组合多个列建立的索引，多个列不能有空值

代码示例：

-- 建立书籍表

create table tb_book

(

-- 建立主键索引

id int primary key,

-- 建立惟一索引

title varchar(100) unique,

author varchar(20),

content Text,

time datetime,

-- 普通索引

index ix_title (title),

-- 全文索引

fulltext index ix_content(content),

-- 组合索引

index ix_title_author(title,author)

);

-- 建表后添加主键索引

ALTER TABLE tb_book ADD PRIMARY KEY pk_id(id)；

-- 建表后添加惟一索引

ALTER TABLE tb_book ADD UNIQUE index ix_title(title)；

-- 建表后添加全文索引

ALTER TABLE tb_book ADD FULLTEXT index ix_content(content)；

-- 查询时使用全文索引

SELECT * FROM tb_book MATCH(content) ANGAINST(‘胜利’);

-- 建表后添加组合索引

ALTER TABLE tb_book ADD INDEX ix_book(title,author)；

注意：建立组合索引时，要遵循”最左前缀”原则，把最常查询、排序的字段放左边，按重要性依次递减。

 

索引的使用策略

什么状况下要创建索引？

1）在常常须要查询和排序的字段上创建索引

2）数据特别多

什么状况下不要创建索引？

1）字段数据存在大量的重复，如：性别

2）数据不多

3）常常须要增删改的字段

 

什么状况下索引会失效？

1）模糊查询时，使用like ‘%张%’会失效，而like ‘张%’不会

2）使用is null或is not null查询时

3）使用组合索引时，某个字段为null

4）使用or查询多个条件时

5）在函数中使用字段时，如where year(time) = 2019

索引的结构

不一样的存储引擎使用不一样结构的索引：

聚簇索引，InnoDB支持，索引的顺序和数据的物理顺序一致，相似新华字典中的拼音目录排列和汉字排列顺序一致，聚簇索引一个表中只能有一个。

非聚簇索引，MyISAM支持，索引顺序和数据的物理顺序不一致，相似新华字典中的偏旁部首目录和汉字排列顺序不一致，非聚簇索引表能够有多个。

索引的数据结构主要是：BTree和B+Tree

BTree的数据结构以下，是一种平衡搜索多叉树，每一个节点由key和data组成，key是索引的键，data是键对应的数据，在节点的两边是两个指针，指向另外的索引位置，而全部的键都是排序过的，这样在搜索索引时，可使用二分查找，速度比较快，时间复杂度是h*log(n)，h是树的高度，BTree是一种比较高效的搜索结构。

B+Tree的数据结构以下，是BTree的升级版，区别是非叶子节点不在存储具体的数据，只保存索引的键，数据保存到叶子节点中，而且叶子节点中没有指针只有键和数据。B+Tree的优势是：搜索效率更高，由于非叶子节点中没有保存数据，就能够保存更多的键，每一层的键越多，树的高度就会减小，这样查询速度就会提高。

总结

索引是提升查询速度的重要手段，本章咱们学习了索引的分类和建立语法，以及使用索引的策略，不是全部的表都适合建立索引，最后咱们还学习了索引的内部结构，这样你们对索引会有一个基本的认识。