目錄

• 索引
  • 什么是索引:
  • 為什么需要索引:
  • 索引的影響
  • 什么樣的數(shù)據(jù)應(yīng)該添加索引:
  • 磁盤IO
  • 索引數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
  • 最左匹配原則
  • 聚集索引
  • 輔助索引
  • 覆蓋查詢
  • 回表查詢
• 結(jié)論:
• 創(chuàng)建索引的語法
  • 聯(lián)合索引
  • 刪除索引

索引

什么是索引:

? 可以理解為搜索引導(dǎo),索引是一個特殊的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),期存儲的是數(shù)據(jù)的關(guān)鍵信息與詳細(xì)信息的位置對應(yīng)關(guān)系

為什么需要索引:

? 加速查詢,當(dāng)數(shù)據(jù)量非常大的時候,查詢一個數(shù)據(jù)是非常慢的

索引的影響

并不是有的索引就能加速,要看查詢語句是否正確的使用了索引

索引頁需要占用額外的數(shù)據(jù)空間

添加索引后將導(dǎo)致表的增刪改寫入變慢(因為需要更新索引)

什么樣的數(shù)據(jù)應(yīng)該添加索引:

查詢操作較多寫入較少并且數(shù)據(jù)鏈很大時

查詢與寫入操作的占比大于10:1

本質(zhì)上索引原理是因可能的減小搜索范圍

磁盤IO

? 平均查找一個數(shù)據(jù)需要花費9ms,cpu會被切換到其他的程序去執(zhí)行.我們要加速查詢必須要減少IO操作的次數(shù)

索引數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

? b+樹:

? 在b+樹種,葉子節(jié)點才是存儲正是數(shù)據(jù)的,葉子數(shù)量越多,樹的層級越高,導(dǎo)致IO次數(shù)增加,要避免這個問題,就應(yīng)該將數(shù)據(jù)量小的數(shù)據(jù)作為索引

最左匹配原則

? 索引在查找時,是按照從左往右依次比較,如果查詢語句沒有出現(xiàn)在最左邊的索引,將無法加速查詢

聚集索引

? 聚集索引中包含了所有字段的值,如果已指定了主鍵,主鍵就是狙擊索引,如果沒有則找一個非空且唯一的字段作為聚集索引,如果也找不到,則自動生成一個字段作為聚集索引

? 直接查詢聚集索引,當(dāng)索引中包含了所有需要的字段時,稱之為覆蓋查詢

? 聚集索引中存儲了所有的數(shù)據(jù)

輔助索引

? 除了聚集索引意外的都叫輔助索引

? 輔助索引中值包含當(dāng)前的索引字段和主鍵的值

覆蓋查詢

? 值得是在當(dāng)前索引結(jié)構(gòu)中就能找到所需的數(shù)據(jù),如果使用的是狙擊索引來查詢name一定是覆蓋查詢,速度最快

回表查詢

? 指得是在當(dāng)前索引結(jié)構(gòu)中找不到所需的數(shù)據(jù),需要通過id去聚集索引中查詢,速度慢于聚集索引

結(jié)論:

使用占用空間最小的字段來作為索引

不要在一行中存儲太多的數(shù)據(jù)

盡量使用覆蓋查詢

如果字段區(qū)分度低(重復(fù)度高),建立素銀是沒有意義的,翻過來說應(yīng)該

在模糊匹配中,備份好盡量不要寫在前面

如果要查詢的數(shù)據(jù)鏈給非常大,索引頁沒辦法加速

不要在等號的左邊做運(yùn)算內(nèi)容

and語句中會優(yōu)先執(zhí)行有索引的字段,所以我們應(yīng)該在and語句用包含一個具備索引的字段(與位置無關(guān))

避免使用or語句,or語句不會優(yōu)先執(zhí)行有索引的字段如果要用的話必須保證所有字段都有索引才能加速

聯(lián)合索引中,順序應(yīng)該將區(qū)分度最高的放到左邊,最低的放到右邊,查詢語句中必須保證最左邊的索引在查詢語句中

總結(jié):不是添加了索引就能提速,需要考慮索引添加的是否合理,sql語句是否使用到了索引

創(chuàng)建索引的語法

? create index 索引名字 on 表名稱(字段名)

聯(lián)合索引

? create index 索引的名字 on 表名稱(字段名,字段名)

刪除索引

? drop index 索引名稱 on 表名稱

?

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Day 43 索引的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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