mySQL的索引功能
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发布时间：2022-04-21 05:40
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懂视网
时间：2022-04-07 19:13
hash索引的话，不支持范围查询，因为hash就是一个键对应一个值的，没办法范围查询
二叉树的话，它的特点就是左子树小于根节点小于右子树，如果根节点取值有问题的话，有可能会退化成链表，就是树不分叉了，树一直往左或者一直往右，这样就不能折半查找从而减少IO次数了，不支持范围查询，要是范围查询的话，每次都要从根部遍历，树也太高了，树越高，IO操作越频繁，浪费资源
平衡二叉树的话，它就没有了二叉树的这种退化成链表的缺点，因为他左右子节点最多相差1层，可是他也不支持范围查找这一点和二叉树的问题一样
b树的话，和二叉树比起来树是很矮胖，IO操作减少了，是个多叉树，它每个节点都存了对应的行数据，可是如果这一行的数据的列不断的增加，那么这一页存储的节点就会变少，因为所占的空间不断的变大，树也会越来越高，增加IO操作次数，同时是也不支持范围查找。要是相同大小的空间可以存很多的节点数据的话就更好了，所以就有了下面的b+树
b+树 它非叶子节点只存索引的数据，不存整行数据，但是叶子节点是冗余的，冗余了非叶子节点，叶子节点还都用双向链表链接起来，这样有助于顺序查找，b+树和b树比起来，更加矮胖，磁盘IO次数更少
二、 mysql中索引类型
我们可以简单的理解为 聚簇索引就是主键索引，非聚簇索引就是普通索引
本质的区别是
聚簇索引的叶子节点存储的是整行数据
innodb是通过主键来实现聚簇索引的，如果没有主键的话，那么他就会选择一个唯一非空的索引来实现，如果再没有的话，他就会隐式生成一个主键来实现聚簇索引
非聚簇索引存储的是索引值和主键值
普通索引一张表中可以有多个普通索引，随便一个字段都可以建立的索引，我们平常建立的索引大部分都是普通索引
联合索引好几个字段联合起来建立的索引
唯一索引业务中唯一的字段适合建立唯一索引，一个表中可以有多个唯一索引
主键索引和唯一索引一样，主键索引也是唯一的，不同的就是，一个表只能有一个主键索引
三、关于索引的sql
创建主键索引
ALTER TABLE test add PRIMARY KEY (id)复制代码
创建唯一索引
ALTER TABLE test add UNIQUE idx_id_card(id_card)复制代码
创建普通索引
ALTER TABLE test add INDEX idx_name(name)复制代码
创建联合索引
ALTER TABLE test add INDEX idx_age_name(age,name)复制代码
修改索引名称 ：先删除再添加
删除索引 （两种方式）
ALTER TABLE test DROP INDEX idx_id_cardDROP INDEX idx_id_card on test --删除主键索引DROP PRIMARY key on test ALTER TABLE test DROP PRIMARY key复制代码
查看表中索引
SHOW INDEX FROM test复制代码
分析索引
EXPLAIN SELECT * from test WHERE name = "xhJaver"复制代码
我们先给name字段添加一个索引,索引名字叫做idx_name
ALTER TABLE test add INDEX idx_name(name)复制代码
查看test表中的索引
SHOW INDEX FROM test复制代码
其中的属性
table: 表名
Non_unique: 能重复的话为1，不能重复的话为0，我们主键的那里是0，而name那里是1，因为name可以重复，而主键不能重复
Key_name: 索引名称
Seq_in_index:索引中列的顺序
Column_name:列名称
Collation:列以什么方式存储的，A升序，null无序
Cardinality:数目越大，则使用该索引的可能性越大
Sub_part:如果列只是部分的编入索引，则被编入索引的字符数目，如果整列被编入索引，则为null
Packed：关键字是否被压缩，null表示没有被压缩
Null:如果该列含有null,则为yes,如果没有null,则为no
Index_type:索引数据结构
Comment:多种评注
四、回表查询
select * from test where name = "xhJaver"复制代码
假如说我们name字段建立了索引，然后当我们运行这一句sql语句的时候，因为建立的是普通索引，所以我们的b+树的叶子节点存储的数据是id，我们会找到name是xhJaver的这条记录的id，再根据这个id,去主键索引的那棵b+树去查询，查询到叶子节点时即查询出这条记录，可见这个过程中，我们从一棵树跑到了另一棵树继续查，这样就叫做“回表查询”，那有没有办法只查一棵树就可以查询出结果呢？
五、覆盖索引
办法当然是有的啦，那就是覆盖索引，我们注意到，刚才这个sql语句时查询出来了所有元素，假如说我们这样写的话
select address from test where name = "xhJaver"复制代码
假如说我们建立的索引是（name,address）那么这个时候（name,address）这棵b+树的叶子节点存储的数据就包括address了，此时就不需要再根据name = "xhJaver"的id去第二棵树查了，这样就避免了回表查询
六、最左匹配原则
假如说现在我们写一个这样的sql语句
select * from test where name = "xhJaver" and age =23 and address="京东"复制代码
并且我们建立的索引是（name,address,age）这样是会用到（name,address,age）索引的，可是如果要这样写的话
select * from test where name = "xhJaver" and age >23 and address="京东"复制代码
这样只会用到（name，age）这两个索引，从左边开始匹配，如果要是遇到范围查询的话，则不继续往右匹配索引
七、explain分析索引语句
我们用explain语句解析一下下面这条sql语句
EXPLAIN SELECT * from test WHERE name = "xhJaver"复制代码
它的属性有
id: 执行的顺序
select_type: 查询的类型
table: 关于哪张表的
partitions: 分区相关（还没搞懂呜呜呜）
type:访问类型
性能由好至坏依次是 system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL一般来说，好的sql查询至少达到range级别，最好能达到ref
system:表中只有一行数据
const:常量查询 通常用于比较主键等于一个常量，用索引查询一次就查到了
eq_ref:唯一性索引，每个索引对应一条数据，例如主键索引
ref:非唯一索引，每个索引有可能对应多行数据，例如普通索引
range: 范围查询，用到了>，<，in,between等查询
index：全表扫描，但是是遍历整棵索引树
all:全表扫描，没有用到索引
possible_keys：查询的字段上有索引的话，就会显示出来，
key : 具体用到的索引，若用到了覆盖索引，则possible_keys为null,只会显示在key中
key_len:索引中使用的字节数，最大可能长度，并非实际长度，key_len是根据表定义计算而得的，不是通过表内检索出的
ref: 表示使用索引的是哪一个字段
rows:大致估算出所需要读取的行数
filtered:显示了通过条件过滤出的行数的百分比估计值。
Extra:
Using filesort ： mysql无法利用索引完成的排序被称为文件排序
Using temporary： 使用临时表存储了下中间结果，mysql对查询结果排序时是使用了临时表，常见于order by 和 group by
Using index：使用了覆盖索引，查询内容在索引内
如果出现了Using where，表示对查询出来的数据进行了过滤 如果没有出现Using where，表示对查询出来的数据没有进行过滤
只有Using where 查询内容不在索引内，且对查出来的数据进行了过滤
1. EXPLAIN SELECT (select student.id from student WHERE student.`name`="xhJaver") FROM teacher2. EXPLAIN SELECT * FROM teacher where teacher.id = (select student.id from student WHERE student.`name`="xhJaver") 复制代码
我们写几个sql语句实际分析下
1.SELECT后面
2.where后面
我们就拿后面这个图来实战分析一下,挑几个重要的属性说一下
select_type：
我们最外层的查询是 from teacher 所以table为teacher的那个表的select_type就是primary
select/where后面的括号中的查询语句中的表是student，所以table为student的那个表的select_type就是subquery
table: 这条sql查询用到的表
type: 访问类型
第一行const : teacher.id =巴拉巴拉巴拉（这个是常数）主键和常数比较时，这个表最多有一个匹配数据，只读取一次
第二行ref：代表用到了普通索引，就是这个索引name和xhJaver匹配,可能匹配到很多相同的值
possible_key: 代表可能用到的索引，但是不一定会用到
key: 代表用到的索引， 用到了idx_name，PRIMARY索引
ref: 这一列显示了在key列记录的索引中，表查找值所用到的列或常量， 常见的有：const，字段名
extra：
select student.id from student WHERE student.`name`="xhJaver"复制代码
name字段有索引，查询的是id，b+树叶子节点存的数据就是id，所以不需要回表查询了，用到了覆盖索引
八、索引失效原因
遇到范围查询（>,<,like,beetwon），右边的索引列会失效
索引字段不能有函数操作或者不能是表达式的一部分
索引字段隐式类型转换 索引字段类型是string，我们传进来个int
使用时or,is null ,is not null , !=, <>, like "%xxx" 索引会失效
但是用覆盖索引就可以解决 like左模糊查询走不到索引的情况 如果只select索引字段，或者select索引字段和主键，也会走索引的。
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热心网友
时间：2022-04-07 16:21
索引是一种特殊的文件（InnoDB 数据表上的索引是表空间的一个组成部分），它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。索引不是万能的，索引可以加快数据检索操作，但会使数据修改操作变慢。每修改数据记录，索引就必须刷新一次。为了在某种程度上弥补这一缺陷，许多 SQL 命令都有一个 DELAY_KEY_WRITE 项。这个选项的作用是暂时制止 MySQL 在该命令每插入一条新记录和每修改一条现有之后立刻对索引进行刷新，对索引的刷新将等到全部记录插入/修改完毕之后再进行。在需要把许多新记录插入某个数据表的场合，DELAY_KEY_WRITE 选项的作用将非常明显。另外，索引还会在硬盘上占用相当大的空间。因此应该只为最经常查询和最经常排序的数据列建立索引。注意，如果某个数据列包含许多重复的内容，为它建立索引就没有太大的实际效果。
从理论上讲，完全可以为数据表里的每个字段分别建一个索引，但 MySQL 把同一个数据表里的索引总数*为16个。
1．InnoDB 数据表的索引
与 InnoDB数据表相比，在 InnoDB 数据表上，索引对 InnoDB 数据表的重要性要大得多。在 InnoDB 数据表上，索引不仅会在搜索数据记录时发挥作用，还是数据行级锁定机制的苊、基础。“数据行级锁定”的意思是指在事务操作的执行过程中锁定正在被处理的个别记录，不让其他用户进行访问。这种锁定将影响到（但不限于）SELECT、LOCKINSHAREMODE、SELECT、FORUPDATE 命令以及 INSERT、UPDATE 和 DELETE 命令。出于效率方面的考虑，InnoDB 数据表的数据行级锁定实际发生在它们的索引上，而不是数据表自身上。显然，数据行级锁定机制只有在有关的数据表有一个合适的索引可供锁定的时候才能发挥效力。
2．*
如果 WHERE 子句的查询条件里有不等号（WHERE coloum !=），MySQL 将无法使用索引。类似地，如果 WHERE 子句的查询条件里使用了函数（WHERE DAY（column）=），MySQL 也将无法使用索引。在 JOIN 操作中（需要从多个数据表提取数据时），MySQL 只有在主键和外键的数据类型相同时才能使用索引。
如果 WHERE 子句的查询条件里使用比较操作符 LIKE 和 REGEXP，MySQL 只有在搜索模板的第一个字符不是通配符的情况下才能使用索引。比如说，如果查询条件是 LIKE 'abc%‘，MySQL 将使用索引；如果查询条件是 LIKE '%abc’，MySQL 将不使用索引。
在 ORDER BY 操作中，MySQL 只有在排序条件不是一个查询条件表达式的情况下才使用索引。（虽然如此，在涉及多个数据表查询里，即使有索引可用，那些索引在加快 ORDER BY 方面也没什么作用）。如果某个数据列里包含许多重复的值，就算为它建立了索引也不会有很好的效果。比如说，如果某个数据列里包含的净是些诸如 “0/1” 或 “Y/N” 等值，就没有必要为它创建一个索引。 1．普通索引
普通索引（由关键字 KEY 或 INDEX 定义的索引）的唯一任务是加快对数据的访问速度。因此，应该只为那些最经常出现在查询条件（WHERE column =）或排序条件（ORDER BY column）中的数据列创建索引。只要有可能，就应该选择一个数据最整齐、最紧凑的数据列（如一个整数类型的数据列）来创建索引。
2．唯一索引
普通索引允许被索引的数据列包含重复的值。比如说，因为人有可能同名，所以同一个姓名在同一个“员工个人资料”数据表里可能出现两次或更多次。
如果能确定某个数据列将只包含彼此各不相同的值，在为这个数据列创建索引的时候就应该用关键字UNIQUE 把它定义为一个唯一索引。这么做的好处：一是简化了 MySQL 对这个索引的管理工作，这个索引也因此而变得更有效率；二是 MySQL 会在有新记录插入数据表时，自动检查新记录的这个字段的值是否已经在某个记录的这个字段里出现过了；如果是，MySQL 将拒绝插入那条新记录。也就是说，唯一索引可以保证数据记录的唯一性。事实上，在许多场合，人们创建唯一索引的目的往往不是为了提高访问速度，而只是为了避免数据出现重复。
3．主索引
在前面已经反复多次强调过：必须为主键字段创建一个索引，这个索引就是所谓的“主索引”。主索引与唯一索引的唯一区别是：前者在定义时使用的关键字是 PRIMARY 而不是 UNIQUE。
4．外键索引
如果为某个外键字段定义了一个外键约束条件，MySQL 就会定义一个内部索引来帮助自己以最有效率的方式去管理和使用外键约束条件。
5．复合索引
索引可以覆盖多个数据列，如像 INDEX (columnA, columnB) 索引。这种索引的特点是 MySQL 可以有选择地使用一个这样的索引。如果查询操作只需要用到 columnA 数据列上的一个索引，就可以使用复合索引 INDEX(columnA, columnB)。不过，这种用法仅适用于在复合索引中排列在前的数据列组合。比如说，INDEX (A，B，C) 可以当做 A 或 (A,B) 的索引来使用，但不能当做 B、C 或 (B,C) 的索引来使用。 在为 CHAR 和 VARCHAR 类型的数据列定义索引时，可以把索引的长度*为一个给定的字符个数（这个数字必须小于这个字段所允许的最大字符个数）。这么做的好处是可以生成一个尺寸比较小、检索速度却比较快的索引文件。在绝大多数应用里，数据库中的字符串数据大都以各种各样的名字为主，把索引的长度设置为10~15 个字符已经足以把搜索范围缩小到很少的几条数据记录了。在为 BLOB 和 TEXT 类型的数据列创建索引时，必须对索引的长度做出*；MySQL 所允许的最大索引全文索引文本字段上的普通索引只能加快对出现在字段内容最前面的字符串（也就是字段内容开头的字符）进行检索操作。如果字段里存放的是由几个、甚至是多个单词构成的较大段文字，普通索引就没什么作用了。这种检索往往以的形式出现，这对 MySQL 来说很复杂，如果需要处理的数据量很大，响应时间就会很长。
这类场合正是全文索引（full-textindex）可以大显身手的地方。在生成这种类型的索引时，MySQL 将把在文本中出现的所有单词创建为一份清单，查询操作将根据这份清单去检索有关的数据记录。全文索引即可以随数据表一同创建，也可以等日后有必要时再使用下面这条命令添加：
ALTER TABLE tablename ADD FULLTEXT（column1，column2）有了全文索引，就可以用 SELECT 查询命令去检索那些包含着一个或多个给定单词的数据记录了。下面是这类查询命令的基本语法：
SELECT * FROM tablename
WHERE MATCH (column1,column2) AGAINST('word1','word2','word3')
上面这条命令将把 column1 和 column2 字段里有 word1、word2 和 word3 的数据记录全部查询出来。
注解：InnoDB 数据表不支持全文索引。 只有当数据库里已经有了足够多的测试数据时，它的性能测试结果才有实际参考价值。如果在测试数据库里只有几百条数据记录，它们往往在执行完第一条查询命令之后就被全部加载到内存里，这将使后续的查询命令都执行得非常快--不管有没有使用索引。只有当数据库里的记录超过了 1000 条、数据总量也超过了 MySQL 服务器上的内存总量时，数据库的性能测试结果才有意义。
在不确定应该在哪些数据列上创建索引的时候，人们从 EXPLAIN SELECT 命令那里往往可以获得一些帮助。这其实只是简单地给一条普通的 SELECT 命令加一个 EXPLAIN 关键字作为前缀而已。有了这个关键字，MySQL 将不是去执行那条 SELECT 命令，而是去对它进行分析。MySQL 将以表格的形式把查询的执行过程和用到的索引等信息列出来。
在 EXPLAIN 命令的输出结果里，第1列是从数据库读取的数据表的名字，它们按被读取的先后顺序排列。type列指定了本数据表与其它数据表之间的关联关系（JOIN）。在各种类型的关联关系当中，效率最高的是 system，然后依次是 const、eq_ref、ref、range、index 和 All（All 的意思是：对应于上一级数据表里的每一条记录，这个数据表里的所有记录都必须被读取一遍——这种情况往往可以用一索引来避免）。
possible_keys 数据列给出了 MySQL 在搜索数据记录时可选用的各个索引。key 数据列是 MySQL 实际选用的索引，这个索引按字节计算的长度在 key_len 数据列里给出。比如说，对于一个 INTEGER 数据列的索引，这个字节长度将是4。如果用到了复合索引，在 key_len 数据列里还可以看到 MySQL 具体使用了它的哪些部分。作为一般规律，key_len 数据列里的值越小越好。
ref 数据列给出了关联关系中另一个数据表里的数据列的名字。row 数据列是 MySQL 在执行这个查询时预计会从这个数据表里读出的数据行的个数。row 数据列里的所有数字的乘积可以大致了解这个查询需要处理多少组合。
最后，extra 数据列提供了与 JOIN 操作有关的更多信息，比如说，如果 MySQL 在执行这个查询时必须创建一个临时数据表，就会在 extra 列看到 usingtemporary 字样。
热心网友
时间：2022-04-07 17:39
从 MySQL 5.7 开始，开发人员改变了 InnoDB 构建二级索引的方式，采用自下而上的方法，而不是早期版本中自上而下的方法了。在这篇文章中，我们将通过一个示例来说明如何构建 InnoDB 索引。最后，我将解释如何通过为 innodb_fill_factor 设置更合适的值。
索引构建过程
在有数据的表上构建索引，InnoDB 中有以下几个阶段：1.读取阶段（从聚簇索引读取并构建二级索引条目）2.合并排序阶段3.插入阶段（将排序记录插入二级索引）在 5.6 版本之前，MySQL 通过一次插入一条记录来构建二级索引。这是一种“自上而下”的方法。搜索插入位置从树的根部（顶部）开始并达到叶页（底部）。该记录插入光标指向的叶页上。在查找插入位置和进行业面拆分和合并方面开销很大。从MySQL 5.7开始，添加索引期间的插入阶段使用“排序索引构建”，也称为“批量索引加载”。在这种方法中，索引是“自下而上”构建的。即叶页（底部）首先构建，然后非叶级别直到根（顶部）。
示例
在这些情况下使用排序的索引构建：
ALTER TABLE t1 ADD INDEX（or CREATE INDEX）
ALTER TABLE t1 ADD FULLTEXT INDEX
ALTER TABLE t1 ADD COLUMN, ALGORITHM = INPLACE
OPIMIZE t1
对于最后两个用例，ALTER 会创建一个中间表。中间表索引（主要和次要）使用“排序索引构建”构建。
算法
在 0 级别创建页，还要为此页创建一个游标
使用 0 级别处的游标插入页面，直到填满
页面填满后，创建一个兄弟页（不要插入到兄弟页）
为当前的整页创建节点指针（子页中的最小键，子页码），并将节点指针插入上一级（父页）
在较高级别，检查游标是否已定位。如果没有，请为该级别创建父页和游标
在父页插入节点指针
如果父页已填满，请重复步骤 3, 4, 5, 6
现在插入兄弟页并使游标指向兄弟页
在所有插入的末尾，每个级别的游标指向最右边的页。提交所有游标（意味着提交修改页面的迷你事务，释放所有锁存器）
为简单起见，上述算法跳过了有关压缩页和 BLOB（外部存储的 BLOB）处理的细节。
通过自下而上的方式构建索引
为简单起见，假设子页和非子页中允许的 最大记录数为 3
CREATE TABLE t1 (a INT PRIMARY KEY, b INT, c BLOB);
INSERT INTO t1 VALUES (1, 11, 'hello111');
INSERT INTO t1 VALUES (2, 22, 'hello222');
INSERT INTO t1 VALUES (3, 33, 'hello333');
INSERT INTO t1 VALUES (4, 44, 'hello444');
INSERT INTO t1 VALUES (5, 55, 'hello555');
INSERT INTO t1 VALUES (6, 66, 'hello666');
INSERT INTO t1 VALUES (7, 77, 'hello777');
INSERT INTO t1 VALUES (8, 88, 'hello888');
INSERT INTO t1 VALUES (9, 99, 'hello999');
INSERT INTO t1 VALUES (10, 1010, 'hello101010');
ALTER TABLE t1 ADD INDEX k1(b);
InnoDB 将主键字段追加到二级索引。二级索引 k1 的记录格式为(b, a)。在排序阶段完成后，记录为：
(11,1), (22,2), (33,3), (44,4), (55,5), (66,6), (77,7), (88,8), (99,9), (1010, 10)
初始插入阶段
让我们从记录 (11,1) 开始。
在 0 级别（叶级别）创建页
创建一个到页的游标
所有插入都将转到此页面，直到它填满了
箭头显示游标当前指向的位置。它目前位于第 5 页，下一个插入将转到此页面。
还有两个空闲插槽，因此插入记录 (22,2) 和 (33,3) 非常简单
对于下一条记录 (44,4)，页码 5 已满（前面提到的假设最大记录数为 3）。这就是步骤。
页填充时的索引构建
创建一个兄弟页，页码 6
不要插入兄弟页
在游标处提交页面，即迷你事务提交，释放锁存器等
作为提交的一部分，创建节点指针并将其插入到 【当前级别 + 1】 的父页面中（即在 1 级别）
节点指针的格式 (子页面中的最小键,子页码) 。第 5 页的最小键是 (11,1) 。在父级别插入记录 ((11,1)，5)。
1 级别的父页尚不存在，MySQL 创建页码 7 和指向页码 7 的游标。
将 ((11,1)，5) 插入第 7 页
现在，返回到 0 级并创建从第 5 页到第 6 页的链接，反之亦然
0 级别的游标现在指向兄弟页，页码为 6
将 (44,4) 插入第 6 页
下一个插入 - (55,5) 和 (66,6) - 很简单，它们转到第 6 页。
插入记录 (77,7) 类似于 (44,4)，除了父页面 （页面编号 7） 已经存在并且它有两个以上记录的空间。首先将节点指针 ((44,4),8) 插入第 7 页，然后将 (77,7) 记录到同级 8 页中。
插入记录 (88,8) 和 (99,9) 很简单，因为第 8 页有两个空闲插槽。
下一个插入 (1010,10) 。将节点指针 ((77,7),8) 插入 1级别的父页（页码 7）。
MySQL 在 0 级创建同级页码 9。将记录 (1010,10) 插入第 9 页并将光标更改为此页面。
以此类推。在上面的示例中，数据库在 0 级别提交到第 9 页，在 1 级别提交到第 7 页。
我们现在有了一个完整的 B+-tree 索引，它是自下至上构建的！
索引填充因子
全局变量 innodb_fill_factor 用于设置插入 B-tree 页中的空间量。默认值为 100，表示使用整个业面（不包括页眉）。聚簇索引具有 innodb_fill_factor=100 的免除项。 在这种情况下，聚簇索引也空间的 1 /16 保持空闲。即 6.25% 的空间用于未来的 DML。
值 80 意味着 MySQL 使用了 80% 的页空间填充，预留 20% 于未来的更新。如果 innodb_fill_factor=100 则没有剩余空间供未来插入二级索引。如果在添加索引后，期望表上有更多的 DML，则可能导致业面拆分并再次合并。在这种情况下，建议使用 80-90 之间的值。此变量还会影响使用 OPTIMIZE TABLE 和 ALTER TABLE DROP COLUMN, ALGOITHM=INPLACE 重新创建的索引。也不应该设置太低的值，例如低于 50。因为索引会占用浪费更多的磁盘空间，值较低时，索引中的页数较多，索引统计信息的采样可能不是最佳的。优化器可以选择具有次优统计信息的错误查询计划。
排序索引构建的优点
没有页面拆分（不包括压缩表）和合并
没有重复搜索插入位置
插入不会被重做记录（页分配除外），因此重做日志子系统的压力较小
缺点
ALTER 正在进行时，插入性能降低 Bug＃82940，但在后续版本中计划修复。
请点击输入图片描述
