简介 索引(index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。
可以理解为”排好序的快速查找数据结构”
一般来说，索引本身也很大，不可能全部存储在内存中，因此索引往往以索引文件的形式存储在磁盘上。
我们平时说的索引，如果没有特别指明，都是指B树(多路搜索树，不一定是二叉树)结构组织的索引。其中聚集索引，次要索引，覆盖索引，复合索引，唯一索引默认使用B+树索引，统称索引。除此之外，还有哈希索引等。
优点
- 提高数据检索效率，降低数据库的IO成本。类似数据库建立书目索引。
- 通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低了CPU的成本。
- 索引本身也是一张表，保存主键与索引字段，并指向实体表的记录，索引列占用空间。
- 降低了表的更新速度，即更新表的数据时，也要更新索引列的数据。
- 单值索引-单列索引
- 唯一索引-索引列的值必须唯一，但允许空值
- 复合索引-一个索引包含多个列
#创建索引
Create [unique] index indexName on table(columnName(length));
Alter table add [unique] index [indexName] on (columnName(length))#删除索引
Drop index [indexName]on table;
#查看索引
show index from table;
结构分类
- BTree索引
- Hash索引
- Full-text全文索引
- R-Tree索引
文章图片
文章图片
哪些情况需要创建索引
- 主键自动建立唯一索引
- 频繁作为查询条件的字段应该创建索引
- 查询中与其他表相关联的字段，外键关系建立索引
- 频繁更新的字段不适合创建索引
- Where条件里用不到的字段不创建索引
- 单键与组合索引的选择问题-高并发的情况下倾向于创建组合索引
- 查询中排序字段
- 查询中统计或者分组字段
- 遵循最佳左前缀法则(带头大哥不可死，中间兄弟不能断)
- 全值匹配-按索引列顺序查询
- 不在索引列上做任何操作(计算，函数，类型转换会导致索引失效，进行全表扫描)
- 存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列
- 尽量使用覆盖索引(查询列与索引列一致，减少select *)
- 在使用不等于时，无法使用索引，导致全表扫描
- Is null /is not null 也无法使用索引
- Like以通配符%开头也会导致索引失效
面试问题:如何解决like %name%索引失效的问题？
使用覆盖索引解决该问题。 - 字符串不使用单引号也导致索引失效
- or连接导致索引失效
根据左连接/右连接的特性，左表/右表为全表扫描，因此索引需建立在右表/左表的字段上。
单表查询
避免索引中间列处于查询范围条件，导致索引后的字段失效。
推荐阅读
- 笔记|如何在Windows11安装安卓子系统（）
- 笔记|C语言数据结构——二叉树的顺序存储和二叉树的遍历
- 2021年下半年《信息系统项目管理师》真题
- 个人理解|【C语言基础之类型转换】
- 学习分享|【C语言函数基础】
- 个人理解|【C语言实现井字棋及电脑落子优化】
- Python|蓝桥杯 平面切割 Python
- Python|Python 每日一练 二分查找 搜索旋转排序数组 详解
- 笔记|这是一个关于face_recognition和dlib库的安装（亲测有用，毕竟我代码都写出来了）
- 信令模式与非信令模式