数据库索引

  • Post author:
  • Post category:其他

目录

0.知识回顾

1.数据库约束

 一.索引

1.什么是索引

2.为什么要使用索引(作用)

3.索引的使用场景

4.如何使用索引

1.查看索引

2.创建索引

3.修改索引

4.删除索引

5.索引的分类

1.使用场景不同

2.按列区分

3.按数据组织方式

二.索引的数据结构

1.HASH

2.二叉搜索树和红黑树

3.N叉搜索树—B 树

4.B+树

三.explain的使用

1.explain的使用

2.explain查询的属性含义

四.索引覆盖

1.索引覆盖        

2.回表查询

五.索引失效

1.什么是索引失效


0.知识回顾

1.数据库约束

在认识索引之前,我们有必要回顾一下数据库约束的知识,这对我们之后学习索引有一定的帮助

约束类型
说明
示例
NULL
约束
使用
NOT NULL
指定列不为
name varchar(20) not null,
UNIQUE唯一约束
指定列为唯一的、不重复的 name varchar(20) unique,
DEFAULT
默认值约
指定列为空时的默认值 age int default 20,
主键约束
NOT NULL

UNIQUE
结合
id int primary key
外键约束
关联其他表的
主键

唯一键
foreign key (
字段名
) references

(

)
CHECK
约束(了
解)
保证列中的值符合指定的条件
check (sex =’

‘ or sex=’

‘)

 
一.索引

1.什么是索引

索引是一种特殊的文件,包含着对数据表里所有记录的引用指针。可以对表中的一列或多列创建索引,
并指定索引的类型,各类索引有各自的数据结构实现。
可以把索引理解在书的目录或字典的检索表(拼音检索),可以通过目录快还的找到目标记录,这样大大提高了查找的效率

有了索引之后,就可以通过页码,快速定位一个范围,然后再这个小范围内去找,这时的时间复杂度就大大
降低了。
那么保存索引也是需要空间的,类似于书的目录,他总是要占那么几页书的厚度,数据库的索引是一个
单独的文件
在InnoDB中他和数据文件属于同⼀个⽂件,每个行都会默认给⼀个索引

2.为什么要使用索引(作用)

在前边我们介绍过了使用索引的主要作用就是提高查询效率

我们也提及了保存索引是需要空间的,所以这是一个典型的以空间换时间的操作(类似于数据结构里面的哈希表,但是索引的实现可不是哈希实现的,具体见下文),索引的主要目的就是提高查找的效率(select),但是对于更新(update),删除(delete),插入(insert)的时间开销还是相对较大的,因为不仅要更新表中的数据信息,相应的索引也要进行更新操作.

比如字典中我们要新增和删除一些字的时候,我们在原来的基础上新增了数据,后面内容对应的页码也会发生改变,所以我们对索引也要进行对应的更新

3.索引的使用场景

在上一条中我们分析了索引使用的好处,以及索引使用的一些弊端,这样我们可以来总结一下索引使用的场景.

  • 数据量庞大,且经常对这些数据进行查询操作
  • 对这些数据很少使用插入,删除和修改操作
  • 索引会占用额外的内存空间,内存条件允许

知道这些条件之后,我们在开发中会更好的使用索引进行相应的操作.

4.如何使用索引

在讲述这个之前我们先来创建两张表classes和student

 创建classes表

DROP TABLE IF EXISTS classes;
CREATE TABLE classes (
 id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
 NAME VARCHAR(20),
 `desc` VARCHAR(100)
);

创建student表

DROP TABLE IF EXISTS student;
CREATE TABLE student (
   id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
   sn INT UNIQUE,
   NAME VARCHAR(20) DEFAULT 'unknown',
   qq_mail VARCHAR(20),
   classes_id INT,
   FOREIGN KEY (classes_id) REFERENCES classes(id)
);
创建主键约束
PRIMARY KEY
)、唯一约束
UNIQUE
)、外键约束
FOREIGN KEY
)时,会自动创建对应列的索引。
同时一张表里至少会有一个索引,当我们我们创建索引的时候,mysql会为每一行生成一个唯一的字段,并将这个字段作为索引

1.查看索引

show index from
表名
;

案例:查看student表的索引

show index from student;

之前我们说过了创建的主键约束,唯一约束,外键约束会自动创建对应的索引,这个就可以很好的展现出来

1.Table
表的名称。

2.Non_unique
如果索引不能包括重复词,则为0。如果可以,则为1。

3.Key_name
索引的名称。

4.Seq_in_index
索引中的列序列号,从1开始。

5.Column_name
列名称。

6.Collation
列以什么方式存储在索引中。在MySQL中,有值‘A’(升序)’D'(降序)或NULL(无分类)。

7.Cardinality
索引中唯一值的数目的估计值。通过运行analyze table或myisamchk -a可以更新。基数根据被存储为整数的统计数据来计数,所以即使对于小型表,该值也没有必要是精确的。基数越大,当进行联合时,MySQL使用该索引的机会就越大。

8.Sub_part
如果列只是被部分地编入索引,则为被编入索引的字符的数目。如果整列被编入索引,则NULL。

9.Packed
指示关键字如何被压缩。如果没有被压缩,则为NULL。

10.Null
如果列含有NULL,则含有YES。如果没有,则该列含有NO。即是否为not null

11.Index_type
使用的索引方法(BTREE(B树), FULLTEXT(全文索引), HASH(哈希), RTREE(R树))。

12.Comment
多种评注。

2.创建索引

create index
索引名 on
表名
(
字段名 ASC,字段名
DESC……); 

可以同时创建多个字段的索引.可以指定是升序还是降序进行创建索引

3.修改索引

alter index 旧索引名 rename to 新索引名

4.删除索引

drop
index
索引名 on
表名
;

5.索引的分类

1.使用场景不同

1.普通索引                                                                                                                                

普通索引是最基本的索引类型,对数据类型没有限制,主要的作用就是增加访问速度         

create index 索引名 on 表名(字段名);              

例如给sn字段创建索引名为index_id的索引

create index index_sn on student(sn);

2.唯一索引

唯一索引与普通索引类似,不同的是创建唯一性索引的目的不是为了提高访问速度,而是为了避免数据出现重复。

create unique index index_id on student(id);

3.主键索引

主键索引是一种特殊的唯一索引,不允许值重复或者值为空。

创建主键索引通常使用 primary key 关键字。不能使用 create index 语句创建主键索引。

4.空间索引

空间索引主要用于地理空间数据类型 GEOMETRY,并且要求声明的数据类型是NOT NULL,空间索引只能在存储引擎为 MyISAM 的表中创建。初学者很少使用                              

CREATE SPATIAL INDEX index_line ON tb_student(line);

5. 全文索引

全文索引主要用来查找文本中的关键字,只能在 char、varchar或 text类型的列上创建。在 MySQL 中只有 MyISAM 存储引擎支持全文索引。全文索引允许为null和重复值.

create fulltext index index_name on student(name);

2.按列区分

1.单列索引

单列索引:创建的索引只包含一个原表中的字段,在表中的一个字段建立索引.

单列索引可以使普通索引,唯一索引和主键索引

例如

create (unique) index index_id on student(id (ASC or DESC));

2.组合索引

组合索引也叫做多列索引和复合索引.多列索引在一个表的多个字段建立一个索引.该索引指向表中的多个字段,可以通过多个字段组合进行查询,但是,只有当查询条件中包含了这些字段的第一个字段的时候,组合索引才会生效.

例如,对student表中的name和qq_mail字段建立组合索引

create index index_name_qqmail on student(name,qq_mail);

该索引创建好了以后,查询条件中必须有 name 字段才能使用索引。 比如我们查询name=’张三’的人的信息,这个时候组合索引会生效,但是我们仅仅查询age=18的人,这个组合索引便不会生效

3.按数据组织方式

1.聚簇索引

如果⼀张表里有主键,那么主键必然是索引,主键索引也叫聚簇索引, 而且一直存在这也是我
们绝大部分情况下的使用场景.

2.非聚簇索引

如果自己手动创建索引,那会会为这个列或是列的组合(多个列)创建单独的索引,非聚簇索

二.索引的数据结构

对于数据库来说,索引使用什么数据结构可以做到时间复杂度最低呢?

1.HASH

索引主要针对的就是查找操作,在数据结构中我们学习过哈希这种数据结构,查找的时间复杂度O(1),这看起来十分符合索引的目的(也就是查找),但是仔细思考就可以发现,哈希主要针对的是查找某一条的数据,而数据库查找中,我们需要查找的是符合条件一组数据(范围查找),比如我们查找student表中id在10到20之间的学生信息,这个时候hash明显是不支持的

2.二叉搜索树和红黑树

那么二叉搜树是否可以作为索引的数据结构呢?仔细想想是不可以的,平均时间复杂度O(logn),但是最差的时间复杂度为O(n)(插入有序的一组元素),和全表搜索一样了.

这时候我们是否可以考虑平衡二叉搜索树或者红黑树呢?这种数据结构可以很好的解决二叉搜索树的缺点同时利用其优点.

其实也是不合适的.为什么呢?  因为当数据量很大的时候,树的高度会很高,增大了磁盘的IO次数

我们先这样理解:树的高度决定了磁盘的IO次数.每向孩子结点访问一级,就会发生磁盘IO,而在一个系统中,对性能影响最大的就是磁盘IO,所以我们需要一种能控制树的高度的树结构

3.N叉搜索树—B 树

B树是一颗多叉搜索树,因此可以很大程度上减少树的高度.我们可以自主的规定一个结点保存多少个值,当结点大于这个值的时候才可能去增加树的高度

但是数据库默认使用的不是B树这种数据结构来实现索引,使用的却是B+树,B+树其实是在B树的基础上进行了优化

4.B+树

观察B+树我们可以发现

1. 非叶子节点中的每个数据都存在于叶⼦节点中,并且都是对应所在叶子节点中的第⼀条数据
2.
Mysql中的B+树是⼀个循环双向链表,相邻节点是通过双向链表连接的,这样组织数据更有利⽤
围查找
3.
最重要的是,叶子节点中的数据是有序
4. N叉搜索树,有效的降低了树的高度,从而减少了磁盘IO次数
5.
对于B+树而言,在相同树高的情况下,查找任一元素的时间复杂度⼀样,中间比较次数也差不
多,也就是说性能均衡,只要控制树高,就可以达到性能可控的效果
6. 只有叶子结点存储了真实完整的数据非叶子结点,只保存了主键(索引)的值和子节点的引用

三.explain的使用

1.explain的使用

我们可以使用explain来查看SQL语句的执行

 explain select  * from student;

2.explain查询的属性含义

以下全部详细解析explain各个属性含义
    id: 查询的序列号
    select_type: 查询的类型,主要是区别普通查询和联合查询、子查询之类的复杂查询

  • SIMPLE:查询中不包含子查询或者UNION
  • 查询中若包含任何复杂的子部分,最外层查询则被标记为:PRIMARY
  • SELECTWHERE列表中包含了子查询,该子查询被标记为:SUBQUERY

    table: 输出的行所引用的表
    type: 访问类型
    

    从左至右,性能由差到好

  1. ALL: 扫描全表
  2. index: 扫描全部索引树
  3. range: 扫描部分索引,索引范围扫描,对索引的扫描开始于某一点,返回匹配值域的行,常见于between、<、>等的查询
  4. ref: 使用非唯一索引或非唯一索引前缀进行的查找
    eq_ref和const的区别:
  5. eq_ref:唯一性索引扫描,对于每个索引键,表中只有一条记录与之匹配。常见于主键或唯一索引扫描
  6. const, system: 单表中最多有一个匹配行,查询起来非常迅速,例如根据主键或唯一索引查询。system是const类型的特例,当查询的表只有一行的情况下, 使用system。
  7. NULL: 不用访问表或者索引,直接就能得到结果,如select 1 from test where 1

    possible_keys: 表示查询时可能使用的索引。如果是空的,没有相关的索引。这时要提高性能,可通过检验WHERE子句,看是否引用某些字段,或者检查字段不是适合索引

    key: 显示MySQL实际决定使用的索引。如果没有索引被选择,是NULL

    key_len: 使用到索引字段的长度

    注:key_len显示的值为索引字段的最大可能长度,并非实际使用长度,即key_len是根据表定义计算而得,不是通过表内检索出的。

    ref: 显示哪个字段或常数与key一起被使用

    rows: 这个数表示mysql要遍历多少数据才能找到,表示MySQL根据表统计信息及索引选用情况,估算的找到所需的记录所需要读取的行数,在innodb上可能是不准确的

    Extra: 执行情况的说明和描述。包含不适合在其他列中显示但十分重要的额外信息。

  1. Using index:表示使用索引,如果只有 Using index,说明他没有查询到数据表,只用索引表就完成了这个查询,这个叫覆盖索引。
  2. Using where:表示条件查询,如果不读取表的所有数据,或不是仅仅通过索引就可以获取所有需要的数据,则会出现 Using where。

 内容来源:explain属性

四.索引覆盖

1.索引覆盖        

索引覆盖是指在查询过程中,所需的所有数据都可以从索引中获取,而不必读取数据表的实际数据页。因为索引只包含表中的部分列数据,而且索引存储在内存或磁盘中,所以在使用索引进行查询时可以大大降低磁盘I/O操作的次数,提高查询效率。同时,由于不必读取数据表的实际数据页,索引覆盖可以减少查询所需的内存空间,降低内存压力。通常情况下,如果一个查询只需要从索引中获取所需的所有列数据,那么就可以称之为索引覆盖查询。

create index index_name_qqmail student(name,qq_mail)

当我们执行以下查询的时候,我们就进行了索引覆盖

select name,qq_mail from student where name=’张三’

因为我们之前创建了name和qq_mail的索引,所以我们在进行索引查找找到了name=’张三’的数据之后,我们根据索引存储的name和qq_mail信息,便可以直接把查询到的信息输出,没有必要再去主表进行查询操作了

2.回表查询

回表查询和上边的操作有一些区别,当我们在索引查询到指定字段时候,但是不能完全满足查询条件(比如查询id,sn,name,qq_mail,classes_id,而索引只包含name和qq_mail的信息),这个时候我们使用到id到主键索引中查询到完整的信息(主键索引包含当前数据行中所有列的值)

比如创建了组合索引name和qq_mail,这个时候我们执行下面的select语句

select * from student where name=’张三’

这个时候name和qq_mail的组合索引中并没有*的全部信息,所以我们查询到符合条件的name和qq_mail的id,然后到根据id到主键索引中寻找到完整的信息

五.索引失效

1.什么是索引失效

索引失效指的是索引在某些查询条件下无法使用,导致查询效率降低或者查询无法执行的情况。索引失效可能出现的原因包括但不限于:

1.
最左原则:类似于字典的目录,这就是⼀个典型的复合索引

比如我们常见了一个组合索引(name,qq_mail),而我们查询的时候只是用了qq_mail进行筛选,这个时候索引就失效了

explain select * from student where name=’张三’

 explain select * from student where qq_mail=’张三’

2. 判断不等:每个都要判断

3.
类型转换:与原类型不符
4.
like ‘%xxx’:第⼀个字符都不能确定,怎么去索引中⽐较呢?
5.
索引列运算 age + 1:改了原来的值
6.
is null 或 is not null : 全表扫描了


版权声明:本文为qq_64580912原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。