这篇文章主要介绍MySQL数据库索引类型有哪些,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!
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本文将着重描述masql数据库索引的四种类型,数据库索引怎么建立?在WHERE和JOIN中出现的列需要建立索引,但也不完全如此,因为MySQL只对<,<=,=,>,>=,BETWEEN,IN,以及某些时候的LIKE才会使用索引。希望本文能帮助到大家,首先先来了解索引是什么吧,用一句话概括就是: 索引是快速搜索的关键。
MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的。下面介绍几种常见的MySQL索引类型
在数据库表中,对字段建立索引可以大大提高查询速度。假如我们创建了一个 mytable表:
代码如下:
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL );
我们随机向里面插入了10000条记录,其中有一条:5555, admin。
在查找username="admin"的记录 SELECT * FROM mytable WHERE username='admin';时,如果在username上已经建立了索引,MySQL无须任何扫描,即准确可找到该记录。相反,MySQL会扫描所有记录,即要查询10000条记录。
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:
一、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:
1.创建索引
代码如下:
CREATE INDEX indexName ON mytable(username(length));
如果是CHAR,VARCHAR类型,length可以小于字段实际长度;如果是BLOB和TEXT类型,必须指定 length,下同。
2.修改表结构
代码如下:
ALTER mytable ADD INDEX [indexName] ON (username(length)) -- 创建表的时候直接指定
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, INDEX [indexName] (username(length)) );
-- 删除索引的语法:
DROP INDEX [indexName] ON mytable;
二、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:
代码如下:
CREATE UNIQUE INDEX indexName ON mytable(username(length))
-- 修改表结构
ALTER mytable ADD UNIQUE [indexName] ON (username(length))
-- 创建表的时候直接指定
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, UNIQUE [indexName] (username(length)) );
三、主键索引
它是一种特殊的唯一索引,不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引:
代码如下:
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, PRIMARY KEY(ID) );
当然也可以用 ALTER 命令。记住:一个表只能有一个主键。
四、组合索引
为了形象地对比单列索引和组合索引,为表添加多个字段:
代码如下:
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, city VARCHAR(50) NOT NULL, age INT NOT NULL );
为了进一步榨取MySQL的效率,就要考虑建立组合索引。就是将 name, city, age建到一个索引里:
代码如下:
ALTER TABLE mytable ADD INDEX name_city_age (name(10),city,age);[code]
建表时,usernname长度为 16,这里用 10。这是因为一般情况下名字的长度不会超过10,这样会加速索引查询速度,还会减少索引文件的大小,提高INSERT的更新速度。
如果分别在 usernname,city,age上建立单列索引,让该表有3个单列索引,查询时和上述的组合索引效率也会大不一样,远远低于我们的组合索引。虽然此时有了三个索引,但MySQL只能用到其中的那个它认为似乎是最有效率的单列索引。
建立这样的组合索引,其实是相当于分别建立了下面三组组合索引:
usernname,city,age usernname,city usernname 为什么没有 city,age这样的组合索引呢?这是因为MySQL组合索引“最左前缀”的结果。简单的理解就是只从最左面的开始组合。并不是只要包含这三列的查询都会用到该组合索引,下面的几个SQL就会用到这个组合索引:
[code]
SELECT * FROM mytable WHREE username="admin" AND city="郑州" SELECT * FROM mytable WHREE username="admin"
而下面几个则不会用到:
代码如下:
SELECT * FROM mytable WHREE age=20 AND city="郑州" SELECT * FROM mytable WHREE city="郑州"
五、如何建立索引
到这里我们已经学会了建立索引,那么我们需要在什么情况下建立索引呢?一般来说,在WHERE和JOIN中出现的列需要建立索引,但也不完全如此,因为MySQL只对<,<=,=,>,>=,BETWEEN,IN,以及某些时候的LIKE才会使用索引。例如:
代码如下:
SELECT t.Name FROM mytable t LEFT JOIN mytable m ON t.Name=m.username WHERE m.age=20 AND m.city='郑州'
此时就需要对city和age建立索引,由于mytable表的userame也出现在了JOIN子句中,也有对它建立索引的必要。
刚才提到只有某些时候的LIKE才需建立索引。因为在以通配符%和_开头作查询时,MySQL不会使用索引。例如下句会使用索引:
代码如下:
SELECT * FROM mytable WHERE username like'admin%'
而下句就不会使用:
代码如下:
SELECT * FROM mytable WHEREt Name like'%admin'
因此,在使用LIKE时应注意以上的区别。
六、索引缺点
上面都在说使用索引的好处,但过多的使用索引将会造成滥用。因此索引也会有它的缺点:
1.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。
2.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。
索引只是提高效率的一个因素,如果你的MySQL有大数据量的表,就需要花时间研究建立最优秀的索引,或优化查询语句。
七、使用索引时需要注意:
使用索引时,有以下一些技巧和注意事项:
1.索引不会包含有NULL值的列
只要列中包含有NULL值都将不会被包含在索引中,复合索引中只要有一列含有NULL值,那么这一列对于此复合索引就是无效的。所以我们在数据库设计时不要让字段的默认值为NULL。
2.使用短索引
对串列进行索引,如果可能应该指定一个前缀长度。例如,如果有一个CHAR(255)的列,如果在前10个或20个字符内,多数值是惟一的,那么就不要对整个列进行索引。短索引不仅可以提高查询速度而且可以节省磁盘空间和I/O操作。
3.索引列排序
MySQL查询只使用一个索引,因此如果where子句中已经使用了索引的话,那么order by中的列是不会使用索引的。因此数据库默认排序可以符合要求的情况下不要使用排序操作;尽量不要包含多个列的排序,如果需要最好给这些列创建复合索引。
4.like语句操作
一般情况下不鼓励使用like操作,如果非使用不可,如何使用也是一个问题。like “%aaa%” 不会使用索引而like “aaa%”可以使用索引。
5.不要在列上进行运算
代码如下:
select * from users where YEAR(adddate)<2007;
将在每个行上进行运算,这将导致索引失效而进行全表扫描,因此我们可以改成:
代码如下:
select * from users where adddate<‘2007-01-01';
6.不使用NOT IN和<>操作
以上,就对其中MySQL索引类型进行了介绍。希望对大家有所帮助。
索引的两种方法:
B-tree索引
注: 名叫btree索引,大的方面看,都用的平衡树,但具体的实现上, 各存储引擎稍有不同,比如,严格的说,NDB引擎,使用的是T-tree
Myisam,innodb中,默认用B-tree索引,B-tree的理论查询时间复杂度为O(log2 (N-1)),N为数据表的行数
hash索引
使用memory存储引擎的表中,默认是hash索引, hash的理论查询时间复杂度为O(1)
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