MySQL数据库索引
前言
前面的文章讲解数据库的基本操作，本文开始讲解数据库更进一步的知识，本文讲解数据库中的索引，包括索引的概念、索引的优劣性、索引结构、索引分类、及Mysql索引的语法。
一、索引的概念
- 索引（index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构（有序）
- 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。索引是数据库中用来提高性能的最常用的工具。
二、索引的优劣性
- 优势：
1） 类似于书籍的目录索引，提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本。
2） 通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低CPU的消耗。 - 劣势：
1）实际上索引也是一张表，该表中保存了主键与索引字段，并指向实体类的记录，所以索引列也是要占用空间
的。
2）虽然索引大大提高了查询效率，同时却也降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE、DELETE。因为更新表时，MySQL 不仅要保存数据，还要更新索引文件。
三、索引结构
索引是在MySQL的存储引擎层中实现的，而不是在服务器层实现的。所以每种存储引擎的索引都不一定完全相同，也不是所有的存储引擎都支持所有的索引类型的。
MySQL目前提供了以下4种索引：
BTREE 索引 ： 最常见的索引类型，大部分索引都支持 B 树索引。
HASH 索引：只有Memory引擎支持 ， 使用场景简单 。
R-tree 索引（空间索引）：空间索引是MyISAM引擎的一个特殊索引类型，主要用于地理空间数据类型，通常使用较少，不做特别介绍。
Full-text （全文索引） ：全文索引也是MyISAM的一个特殊索引类型，主要用于全文索引，InnoDB从Mysql5.6版本开始支持全文索引。
我们平常所说的索引，如果没有特别指明，都是指B+树结构组织的索引。其中聚集索引、复合索引、前缀索引、唯一索引默认都是使用 B+tree 索引，统称为索引。
补充知识：
MySql索引数据结构对经典的B+Tree进行了优化。在原B+Tree的基础上，增加一个指向相邻叶子节点的链表指针，就形成了带有顺序指针的B+Tree，提高区间访问的性能。
四、索引分类
1） 单值索引 ：即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引
2） 唯一索引 ：索引列的值必须唯一，但允许有空值
3） 复合索引 ：即一个索引包含多个列
五、MySql索引语法
1. 创建索引
方法一：为某张表的某些字段创建索引
create index 索引名 on 表名(字段列表);
方法二：通过修改表创建索引
- 为某张表的某些字段添加主键索引（主键本身就是一个索引）：该字段同时具有主键约束的性质
alter table 表名 add primary key(字段列表);
- 为某张表的某些字段添加唯一索引：该字段同时具有唯一值约束的性质
alter table 表名 add unique 索引名(字段列表);
- 为某张表的某个字段添加普通索引：该字段仅是添加了索引，并没有其它性质
alter table 表名 add index 索引名(字段列表);
- 为某张表的某个字段添加全文索引：
alter table 表名 add fulltext 索引名(字段列表)
2. 查看索引
查看某张表中包含的索引
show index from 表名;
3. 删除索引
删除某张表中的某个索引
drop index 索引名 on 表名;
六、索引设计原则
- 对查询频次较高，且数据量比较大的表建立索引。
- 索引字段的选择，最佳候选列应当从where子句的条件中提取，如果where子句中的组合比较多，那么应当挑选最常用、过滤效果最好的列的组合。
- 使用唯一索引，区分度越高，使用索引的效率越高。
- 索引可以有效的提升查询数据的效率，但索引数量不是多多益善，索引越多，维护索引的代价自然也就水涨船高。另外索引过多的话，MySQL也会犯选择困难病，虽然最终仍然会找到一个可用的索引，但无疑提高了选择的代价。
- 使用短索引，索引创建之后也是使用硬盘来存储的，因此提升索引访问的I/O效率，也可以提升总体的访问效率。假如构成索引的字段总长度比较短，那么在给定大小的存储块内可以存储更多的索引值，相应的可以有效的提升MySQL访问索引的I/O效率。
- 利用最左前缀，N个列组合而成的组合索引，那么相当于是创建了N个索引，如果查询时where子句中使用了组成该索引的前几个字段，那么这条查询SQL可以利用组合索引来提升查询效率。
标签：存储,数据库,MySQL,全文索引,索引,表名 来源： https://blog.csdn.net/qq_34720818/article/details/117391503
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