MySQL性能优化（三）-- 索引

1、什么是索引及索引的特色

索引是一种数据结构

索引的特色：查找速度快，排好序，数据结构

索引的数据结构类型有：BTREE索引和HASH索引，下面展现的是BTREE索引。

BTREE：balance tree （平衡树）

BTREE的特色实例：

假设有一张表，表中的数据为下图中的左侧，则索引中数据为下图中的右侧：

若是查询id为9，name为ii的，在表中须要查询9次，可是在二叉树中须要查询3次。

2、索引的“类型”

1.汇集索引：节点就是数据自己，即索引表中存的就是数据自己

2.非汇集索引：节点仍然是索引节点，只不过有指向对应数据块的指针，上面所说的BTREE索引就是非汇集索引

汇集索引的速度比非汇集索引快。

3、索引的类型

1.单列索引（一个索引只包含一个列,一个表能够有多个单列索引）

1-1.主键索引：primary key

建立主键索引，有两种方式，其中t1和t2位表名，id为列：

1）建表的时候建立：create table t1 (id int primary key);

2）经过alter语句：alter table t2 add primary key(id);

1-2.普通索引：index，最基本的索引

建立普通索引：

（1）create index 索引名 on 表(列)，

例如： create index idx_id on t3(id);

（2）经过alter语句：alter table t4 add index(id);

1-3.惟一索引：unique

建立惟一索引：

（1）建表的时候建立：create table t5 (id int unique);

（2）create unique index 索引名 on 表(列)，

例如：create unique index idx_id on t5(id);

注意：unique的字段能够为null，也能够重复，“”不能够重复出现。

1-4.全文索引：fulltext

数据库自带的全文索引，对中文支持不友好，能够借助第三方的框架，如：sphinx（斯芬克斯）、coreseek

2.多列索引（组合索引，一个组合索引包含两个或两个以上的列）

建立：create index idx_列名1_列名2 on 表名（列名1，列名2）

实例：

建表：create table student(id int,name varchar(20),address varchar(20),remark varchar(20));

建组合索引：create index idx_name_address_remark on student(name,address,remark);

查询sql是否使用到了索引，可使用explain进行分析，后续会给出介绍。

在使用查询的时候遵循mysql组合索引的“最左前缀”，where时的条件要按创建索引的时候字段的排序方式，下面都是基于多列索引讲述的：

一、不按索引最左列开始查询

（1） where address='深圳' 不会走索引  

（2）where address = '深圳' and remark='程序员' 不会走索引  

二、查询中某个列有范围查询，则其右边的全部列都没法使用查询（多列查询）

where name='xbq' and address like '%深%' and remark='程序员' ，该查询只会使用索引中的前两列，由于like是范围查询

三、查询中第一个索引字段出现like '%xxx%'或者'%xxx'，不会走索引

4.查询中多条件用or链接，此类型和1类似

那么对于索引怎么删除呢？删除索引：alter table 表名 drop index 索引名称

查询索引有两种方式：

• show index from t1;
• show keys from t1;

4、索引的优势和缺点

优势：

1.能够经过创建惟一索引或者主键索引,保证数据库表中每一行数据的惟一性.

2.提升检索速度，下降磁盘读取IO

索引是排序好的，不须要进行全表扫描，下降了数据排序的运算成本，也就是下降了CPU的消耗

缺点：

1.索引也须要存储，因此也须要空间，实际上索引也是一张表，保存了索引字段的值和指向实体表的指针

2.下降更新（增删改）表的速度，更新不单单只是数据自己，若是数据正好是索引字段，同时须要更新索引信息

当索引字段对应的数据改变了，则索引表也会改变，例如，当图书馆中 的书柜和书，书的类型为科普类，书柜上的目录也是科普类，

当此书柜中的书改变了位置的时候，则对应的书柜的目录表也要改变。

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