MySQL查询优化之 index 索引的分类和使用

索引的分类

主键索引 (PRIMARY KEY)
- 唯一的标识符, 主键不可重复, 只能有一列作为主键
唯一索引 (Unique KEY)
- 避免重复的列出现, 唯一索引可以重复, 多个列都可以标识为唯一索引
常规索引 (KEY/INDEX)
- 默认的, index 和 key 关键字可以设置常规索引
全文索引 (FullText)
- 快速定位数据, 在 MyISAM 引擎下才有
- 只能用于CHAR , VARCHAR , TEXT数据列类型, 适合大型数据集

基础语法

/*

# 方法一：创建表时

 CREATE TABLE 表名 (

    字段名1 数据类型 [完整性约束条件…],

    字段名2 数据类型 [完整性约束条件…],

    [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL]   INDEX | KEY

               [索引名] (字段名[(长度)] [ASC |DESC])

);

*/

-- 方法二：CREATE在已存在的表上创建索引

-- CREATE [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL] INDEX 索引名 ON 表名 (字段名[(长度)] [ASC |DESC]) ;

/*常规索引*/

CREATE INDEX id_app_user_name ON app_user(`name`);

-- 方法三：ALTER TABLE在已存在的表上创建索引

-- ALTER TABLE 表名 ADD [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL] INDEX

--                          索引名 (字段名[(长度)] [ASC |DESC]) ;

/*增加全文索引*/

ALTER TABLE `school`.`student` ADD FULLTEXT INDEX `studentname`(`StudentName`);

-- 删除索引：DROP INDEX 索引名 ON 表名字;

DROP INDEX `id_app_user_name` ON app_user

-- 删除主键索引: ALTER TABLE 表名 DROP PRIMARY KEY;

#显示索引信息: SHOW INDEX FROM student;

/*EXPLAIN : 分析SQL语句执行性能*/

EXPLAIN SELECT * FROM student WHERE studentno='1000';

/*使用全文索引*/

-- 全文搜索通过 MATCH() 函数完成。

-- 搜索字符串作为 against() 的参数被给定。搜索以忽略字母大小写的方式执行。对于表中的每个记录行，MATCH() 返回一个相关性值。即，在搜索字符串与记录行在 MATCH() 列表中指定的列的文本之间的相似性尺度。

EXPLAIN SELECT *FROM student WHERE MATCH(studentname) AGAINST('love');

/*

开始之前，先说一下全文索引的版本、存储引擎、数据类型的支持情况

MySQL 5.6 以前的版本，只有 MyISAM 存储引擎支持全文索引；

MySQL 5.6 及以后的版本，MyISAM 和 InnoDB 存储引擎均支持全文索引;

只有字段的数据类型为 char、varchar、text 及其系列才可以建全文索引。

测试或使用全文索引时，要先看一下自己的 MySQL 版本、存储引擎和数据类型是否支持全文索引。

*/

测试索引

-- 建表

-- 默认时间 DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP

CREATE TABLE `app_user` (

`id` BIGINT(20) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,

`name` VARCHAR(50) DEFAULT '' COMMENT '用户昵称',

`email` VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT '用户邮箱',

`phone` VARCHAR(20) DEFAULT '' COMMENT '手机号',

`gender` TINYINT(4) UNSIGNED DEFAULT '0' COMMENT '性别（0:男；1：女）',

`password` VARCHAR(100) NOT NULL COMMENT '密码',

`age` TINYINT(4) DEFAULT '0' COMMENT '年龄',

`create_time` DATETIME,

`update_time` TIMESTAMP NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,

PRIMARY KEY (`id`)

) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='app用户表'

-- 创建 插入一百万条数据 的函数

DELIMITER $$ -- 写函数之前的默认操作

CREATE FUNCTION mock_data()

RETURNS INT

BEGIN

  DECLARE num INT DEFAULT 1000000;

  DECLARE i INT DEFAULT 0;

  WHILE i < num DO

    -- 插入数据

	INSERT INTO `app_user`(`name`,`email`,`phone`,`gender`,`password`,`age`,`create_time`)

	VALUES(

	  CONCAT('用户', i),

	  '896352417@qq.com',

	  CONCAT('18', FLOOR(RAND()*(999999999-100000000)+100000000)),

	  FLOOR(RAND()*2),

	  UUID(),

	  FLOOR(RAND()*100),

	  NOW()

	);

	SET i = i+1;

  END WHILE;

  RETURN i;

END;

-- 调用函数

SELECT mock_data();

SELECT * FROM app_user WHERE `name`='用户9999' -- 耗时 0.686 sec

SELECT * FROM app_user WHERE `name`='用户9999' -- 耗时 0.711 sec

EXPLAIN SELECT * FROM app_user WHERE `name`='用户9999' -- 查询了1000258行数据

-- 一般索引命名:  id_表名_字段名

-- 创建索引:  CREATE INDEX 索引名 ON 表(字段)

CREATE INDEX id_app_user_name ON app_user(`name`);

-- 测试发现快了许多

SELECT * FROM app_user WHERE `name`='用户9999' -- 耗时 0 sec

EXPLAIN SELECT * FROM app_user WHERE `name`='用户9999' -- 查询了一行数据

索引准则

索引不是越多越好
不要对经常变动的数据加索引
小数据量的表建议不要加索引
索引一般应加在查找条件的字段

索引的数据结构

-- 我们可以在创建上述索引的时候，为其指定索引类型，分两类

hash类型的索引：查询单条快，范围查询慢

btree类型的索引：b+树，层数越多，数据量指数级增长（我们就用它，因为innodb默认支持它）

-- 不同的存储引擎支持的索引类型也不一样

InnoDB 支持事务，支持行级别锁定，支持 B-tree、Full-text 等索引，不支持 Hash 索引；

MyISAM 不支持事务，支持表级别锁定，支持 B-tree、Full-text 等索引，不支持 Hash 索引；

Memory 不支持事务，支持表级别锁定，支持 B-tree、Hash 等索引，不支持 Full-text 索引；

NDB 支持事务，支持行级别锁定，支持 Hash 索引，不支持 B-tree、Full-text 等索引；

Archive 不支持事务，支持表级别锁定，不支持 B-tree、Hash、Full-text 等索引；

巴特西

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