日期:2014-05-16 浏览次数:20974 次
索引是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。存储引擎先在索引中找到对应的值,然后根据匹配的索引记录找到对应的数据行。索引可以包含一个列或者多个列的值,如果索引包含多个列,那么列的顺序就会变得比较重要了。
1. 提高了查询速度
2. 减少了数据读取操作(IO)
3. 降低排序和分组的成本(CPU)
1. 占用了大量的存储空间
2. insert、update和delete等操作会消耗大量的系统开销
根据存储结构的不同,将索引分为两种:B-Tree索引和哈希索引。
1. 平衡的多路查找树
2. 所有的值都是按顺序存储
3. 每一个叶子页到根的距离相同
4. 查找过程:查找节点+节点内查找,性能等价于在键值的集合中做一次二分查找
5. MyISAM引擎均使用B-Tree索引,InnoDB引擎使用B+Tree索引
6. B-Tree索引能够加快访问数据的速度,因为存储引擎不再需要进行全表扫描来获取需要的数据,取而代之的是从索引的根节点开始进行搜索
对于每一行数据,存储引擎都会对所有的索引列计算一个哈希码,哈希码是一个较小的值,并且不同键值的行计算出来的哈希码也不一样。哈希索引将所有的哈希码存储在索引中,同时在哈希表中保存指向每个数据行的指针。
在MySQL中只有Memory存储引擎显示支持哈希索引。
1. 索引列不能是表达式的一部分,或者函数的参数
1. 索引开始的部分字符
2. 要选择足够长的前缀以保证较高的选择性,同时又不能太长
1. 在多个列上建立独立的索引并不能提高MySQL的查询性能
2. 多个列建立一个多列索引,可以方便有AND,OR或者排序查询等操作
1. 当不需要考虑排序和分组时,将选择性最高的列放在前面
2. 性能不仅依赖于所有索引列的选择性,也和查询条件的具体值相关,也就是和具体值的分布相关。
1. 聚簇索引不是一种单独的索引类型,而是一种数据存储方式
2. InnoDB的聚簇索引实际上在同一个结构上保存了B-Tree索引和数据行
3. 聚簇表示数据行和相邻的键值紧凑地存储在一起
4. InnoDB引擎支持聚簇索引
5. 数据文件本身即索引文件
6. 叶子节点数据域保存的是完整的数据行
7. InnoDB通过主键聚集数据,如果没有主键,会选择一个唯一的非空索引代替,如果没有这种索引,会隐式定义一个主键来作为聚簇索引
8. InnoDB的二级索引中保存的不是指向行的物理位置的指针,而是行的主键值
1. 可以把相关数据保存在一起
2. 数据访问更快
3. 使用覆盖索引扫描的查询可以直接使用叶节点中的主键值
1. 插入速度严重依赖于插入顺序
2. 更新聚簇索引列的代价很高,会强制InnoDB将每个被更新的行移动到新的位置
3. 二级索引访问需要两次索引查找,而不是一次,首先存储引擎需要找到二级索引的叶子节点获得对应的主键值,然后根据这个值去聚簇索引中查找到对应的行。
1.覆盖索引是指建立索引的字段正好是覆盖查询条件中所涉及的字段。
2.索引字段和条件字段满足最左前缀相同的原则
3.在EXPLAIN的EXtra列可以看到“Using index”的信息,表示可以进行覆盖索引
4.所需要的数据都在叶子层,找到正确的索引键值后不需要再利用指针做额外的查找
对于服务器永远用不到的索引,建议考虑删除。
1. 索引不是表达式的一部分,也不是函数的参数
2. 对于BLOG,TEXT或者VARCHAR类型的列,必须使用前缀索引,因为mysql不允许使用这些索引的完整长度
3. 只有当索引的列顺序和order by字句的顺序完全一致,而且所有列的排序方向都一样时,MySQL才能够使用索引对结果进行排序
4. 范围条件查询,mysql无法再使用范围列后面的其他索引列;多个等值条件查询,则没有这个限制
5. Mysql不能在索引中执行like '%A'的操作
1. 查询频繁的列适合建立索引
2. 频繁更新的列不适合建立索引
3. 索引选择性低的列不适合建立索引
4. 避免重复、冗余索引
5. 索引键值不宜过长,可以使用前缀索引
6. 联合索引需要考虑列的顺序,最好利用最左前缀
1. 优化方式:通过explain查看执行计划
2. 最左前缀原则
3. 查询得到的数据行数过多时,不适用索引
4. ORDER BY语句尽量使用已有索引以减少排序成本