MySQL索引详解
前言
在数据库管理中,索引是提高数据检索速度的重要工具。MySQL作为流行的关系型数据库管理系统,提供了多种类型的索引来优化查询性能。本文将深入探讨MySQL索引的工作原理、类型、创建方法以及最佳实践。
索引简介
MySQL中的索引是一种数据库对象,它用于加快数据库表中数据的检索速度。索引类似于书籍的目录,它允许数据库管理系统(DBMS)快速找到存储在表中的数据,而无需扫描整个表。
索引的作用
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快速查找与 WHERE 子句匹配的行。
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排除考虑的行。如果可以在多个索引之间进行选择,MySQL 通常使用找到行数最少的索引(最有选择性的索引)。
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如果表具有多列索引,则优化器可以使用索引的任何最左前缀来查找行。例如,如果您在 (col1, col2, col3) 上有一个三列索引,则您具有 (col1)、(col1, col2) 和 (col1, col2, col3) 上的索引搜索功能。有关更多信息,请参见第 10.3.6 节“多列索引”。
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执行连接时从其他表中检索行。如果将列声明为相同的类型和大小,MySQL 可以更有效地使用列上的索引。在这种情况下,如果将 VARCHAR 和 CHAR 声明为相同的大小,则它们被视为相同。例如,VARCHAR(10) 和 CHAR(10) 大小相同,但 VARCHAR(10) 和 CHAR(15) 大小不同。
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对于非二进制字符串列之间的比较,两个列应使用相同的字符集。例如,将 utf8mb4 列与 latin1 列进行比较会阻止使用索引。
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如果无法在不进行转换的情况下直接比较值,则比较不同的列(例如,将字符串列与时间或数字列进行比较)可能会阻止使用索引。对于数字列中的给定值(例如 1),它可能与字符串列中的任意数量的值(例如“1”、“1”、“00001”或“01.e1”)相等。这排除了对字符串列使用任何索引的可能性。
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查找特定索引列 key_col 的 MIN() 或 MAX() 值。这是由预处理器优化的,该预处理器检查您是否在索引中 key_col 之前出现的所有关键部分上使用 WHERE key_part_N = constant。在这种情况下,MySQL 为每个 MIN() 或 MAX() 表达式执行单个键查找并将其替换为常量。如果所有表达式都替换为常量,则查询将立即返回。例如:
SELECT MIN(key_part2),MAX(key_part2)
FROM tbl_name WHERE key_part1=10;
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如果对可用索引的最左前缀进行排序或分组(例如,ORDER BY key_part1, key_part2),则对表进行排序或分组。如果所有关键部分都后跟 DESC,则按相反顺序读取键。 (或者,如果索引是降序索引,则按正向顺序读取键。)请参见第 10.2.1.16 节“ORDER BY 优化”、第 10.2.1.17 节“GROUP BY 优化”和第 10.3.13 节“降序索引”。
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在某些情况下,可以优化查询以检索值而无需查阅数据行。(为查询提供所有必要结果的索引称为覆盖索引。)如果查询仅使用表中包含在某些索引中的列,则可以从索引树中检索所选值以提高速度:
SELECT key_part3 FROM tbl_name
WHERE key_part1=1
索引的工作原理
索引类似于书籍的目录,它允许数据库快速定位数据行,而无需扫描整个表。索引可以加快数据的检索速度,但也会增加写操作的开销,因为索引本身也需要维护。
当数据库执行查询操作时,它会检查查询条件,如果这些条件与索引列匹配,数据库引擎可以使用索引来快速定位数据。索引通过减少需要检查的数据量来加速查询,这就像通过目录快速找到书中的特定章节,而不是一页一页地翻阅。
索引的数据结构
B-树(Balanced Tree)
B-树是一种自平衡的树数据结构,它能够保持数据有序,同时允许搜索、顺序访问、插入和删除操作。B-树的特点包括:
节点结构:每个节点包含多个键和对应的指针(指向子节点)。
键的顺序:节点中的键按照顺序排列,每个指针对应一个范围。
搜索效率:由于树的平衡特性,搜索操作可以在对数时间内完成。
数据存储:B-树的节点中存储了键和数据,或者键和数据的指针。
B+树(Balanced Plus Tree)
B+树是B-树的变种,它在数据库和文件系统中被广泛使用。B+树的特点包括:
节点结构:B+树的内部节点只存储键和指向子节点的指针,不存储数据。数据只存储在叶子节点中。
叶子节点:所有的叶子节点通过指针连接起来,形成了一个有序的数据链表,便于范围查询。
查询性能:由于数据都存储在叶子节点,且叶子节点形成了有序链表,所以B+树在进行范围查询时非常高效。
空间效率:B+树的内部节点可以存储更多的键,使得树的高度更低,减少了磁盘I/O操作。
为什么选择B+树作为数据库索引
范围查询:B+树的叶子节点形成了一个有序链表,非常适合执行范围查询,如SELECT * FROM table WHERE key BETWEEN a AND b。
磁盘I/O:B+树由于可以存储更多的键,树的高度较低,减少了磁盘I/O次数,提高了查询效率。
写操作:B+树的写操作(插入、删除)对树的平衡影响较小,因为它只在叶子节点进行。
缓存效率:数据库系统通常使用内存缓存索引,B+树的结构使得缓存可以存储更多的索引信息,提高了缓存利用率。
图解B-树和B+树
以下是B-树和B+树的图解,展示了它们的结构差异:
B-树:
节点1
/ \
节点2 节点3
/ \ / \
键值1 键值2 键值3 键值4
B+树:
节点1
/ \
节点2 节点3
/ \ / \
键值1 键值2 键值3 键值4
| |
叶子节点1 叶子节点2
| |
数据1 数据2
| |
数据3 数据4
在B+树中,所有的数据都存储在叶子节点,并且叶子节点之间形成了一个有序链表。
索引的类型
- B+Tree索引
特点:默认的索引类型,适用于全键值查找、范围查找和排序操作。
应用:是最常用的索引类型,适合多种查询场景。 - 哈希索引
特点:提供快速的等值查询,但不支持范围查询。
应用:适用于等值查询操作,如精确匹配。 - 空间索引(R-Tree)
特点:用于地理空间数据类型,支持空间数据的快速检索。
应用:适用于地理信息系统(GIS)和地图应用程序。 - 全文索引
特点:支持复杂查询,如模糊匹配和多字段搜索。
应用:适用于文本搜索和搜索引擎。 - 组合索引
特点:在多个列上创建索引,提高查询效率。
应用:适用于多列查询条件的查询优化。
创建索引
创建索引可以通过以下几种方式:
使用CREATE INDEX语句
CREATE INDEX index_name ON table_name (column1, column2);
使用ALTER TABLE语句
ALTER TABLE table_name ADD INDEX (column);
在创建表时指定索引
CREATE TABLE table_name (
column1 INT,
column2 VARCHAR(255),
INDEX (column1),
INDEX (column2)
);
索引的最佳实践
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选择正确的索引类型
根据查询需求和数据特性选择合适的索引类型。 -
避免过度索引
索引虽然能提高查询速度,但过多索引会增加写操作的开销和存储空间。 -
定期维护索引
使用ANALYZE TABLE或OPTIMIZE TABLE命令定期维护索引,以保持其性能。 -
使用索引扫描分析
利用EXPLAIN命令分析查询计划,确保查询能够利用索引。 -
考虑索引覆盖
尽可能设计索引以覆盖查询中使用的列,减少数据访问次数。
总结
索引是MySQL中优化数据检索的关键工具。理解不同类型的索引及其适用场景,合理创建和维护索引,可以显著提高数据库的性能。通过本文的介绍,你应该能够更好地利用MySQL索引来优化你的数据库查询。
附录
MySQL官方文档:MySQL Indexes
索引维护工具:MySQL Performance Tuning
good day!!!
原文地址:https://blog.csdn.net/a15835774652/article/details/142419788
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