索引是数据库中用来提高性能的常用工具。本节主要介绍 MySQL 索引的概念,及其优点。 1.索引概念 索引在 MySQL 中也叫“键(Key)”,是存储引擎用于快速查找记录的一种数据结构,这也是索引的基本功能。 MySQL 索引的工作原理,类似一本书的目录,如果要在一本书中...
索引是数据库中用来提高性能的常用工具。本节主要介绍 MySQL 索引的概念,及其优点。
索引在 MySQL 中也叫“键(Key)”,是存储引擎用于快速查找记录的一种数据结构,这也是索引的基本功能。
MySQL 索引的工作原理,类似一本书的目录,如果要在一本书中找到特定的知识点,先通过目录找到对应的页码。在 MySQL 中,存储引擎用类似的方法使用索引,先在索引找到对应值,再根据索引记录找到对应的数据行。简单总结,索引就是为了提高数据查询的效率,跟一本书的目录一样。
以下查询假设字段 c2
上建有索引,则存储引擎将通过索引找到 c2
等于 测试01
的行。也就是说,存储引擎先在索引按值进行查找,再返回所有包含该值的数据行。
mysql> select * from t1 where c2='测试01'\G
*************************** 1. row ***************************
c1: 1
c2: 测试01
1 row in set (0.00 sec)
从执行计划的角度,也可以看出索引 idx_c2
被使用:
mysql> create table t1(
-> c1 int not null auto_increment,
-> c2 varchar(10) default null,
-> primary key(c1)
-> ) engine = innodb;
Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)
mysql> insert into t1() values(1,'测试01');
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
mysql> create index idx_c2 on t1(c2);
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> explain select * from t1 where c2='测试01'\G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: t1
partitions: NULL
type: ref
possible_keys: idx_c2
key: idx_c2
key_len: 33
ref: const
rows: 1
filtered: 100.00
Extra: Using index
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
常见的索引类型主要有 B-Tree 索引、哈希索引、空间数据索引(R-Tree)、全文索引,在后续小节将详细介绍。
InnoDB 和 MyISAM 存储引擎可以创建 B-Tree 索引,单列或多列都可以创建索引;
Memory 存储引擎可以创建哈希索引,同时也支持 B-Tree 索引;
从 MySQL5.7 开始,InnoDB 和 MyISAM 存储引擎都可以支持空间类型索引;
InnoDB 和 MyISAM 存储可以支持全文索引(FULLTEXT),该索引可以用于全文搜索,仅限于CHAR、VARCHAR、TEXT 列。
InnoDB 和 MyISAM 存储引擎可以创建 B-Tree 索引,单列或多列都可以创建索引;
Memory 存储引擎可以创建哈希索引,同时也支持 B-Tree 索引;
从 MySQL5.7 开始,InnoDB 和 MyISAM 存储引擎都可以支持空间类型索引;
InnoDB 和 MyISAM 存储可以支持全文索引(FULLTEXT),该索引可以用于全文搜索,仅限于CHAR、VARCHAR、TEXT 列。
索引最大的作用是快速查找数据,除此之外,索引还有其他的附加作用。
B-Tree 是最常见的索引,按照顺序存储数据,它可以用来做 order by
和 group by
操作。因为 B-Tree 是有序的,将相关的值都存储在一起。因为索引存储了实际的列值,某些查询仅通过索引就可以完成查询,如覆盖查询。
总的来说,索引三个优点如下:
但是,索引是最好的解决方案吗?任何事物都是有两面性的,索引同样如此。索引并不总是最好的优化工具
总的来说,只有当使用索引利大于弊时,索引才是最好的优化工具。
本节主要学习了索引的基本概念和优点。以一句话来总结:索引就是为了提高数据查询的效率,跟一本书的目录一样。同时我们也要认识到,索引很好,但并不总是最好的解决方案,索引也会带来一些负面效果。