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[JavaEE] 好程序员Java培训分享SQL语言之索引

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叶子老师 发表于 2019-6-17 11:45:10 | 显示全部楼层 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题
好程序员Java培训分享SQL语言之索引,前言本章我们将学习MySQL中的索引,本文将从索引的作用、索引的分类、创建索引的语法、索引的使用策略以及索引的实现原理等方面带大家了解索引。索引的作用
索引的作用就是加快查询速度,如果把使用了索引的查询看做是法拉利跑车的话,那么没有用索引的查询就相当于是自行车。目前实际项目中表的数据量越来越大,动辄上百万上千万级别,没有索引的查询会变得非常缓慢,使用索引成为了查询优化的必选项目。
索引的概念
索引其实是一种特殊的数据,也保存在数据库文件中,索引数据保存着数据表中实际数据的位置。类似书籍前面的目录,这个目录就保存了书中各个章节的页数,通过查看目录我们可以快速定位章节的页数,从而加快查找速度。
我们来看一段查询语句:
select * from book where id = 1000000;
假设书籍表中有几百万行数据,没索引的查询会遍历前面的100万行数据找到结果,如果我们在id上建立主键索引,则直接在索引上定位结果,速度要快得多。
索引的优缺点
优点:提高查询速度
缺点:本身也是数据,会占用磁盘空间;索引的创建和维护也需要时间成本;进行删除、更新和插入操作时,因为要维护索引,所以速度会降低。
使用索引的语法
创建索引
建表的同时创建索引
create table 表名
(
字段名 类型,       
...
字段名 类型,
index 索引名称 (字段名)
);
建表后添加索引
alter table 表名 add index 索引名(字段名);
create index 索引名 on 表名(字段名);
删除索引
alter table 表名 drop index 索引名;
drop index 索引名 on 表名;
查看表中的索引
show index from 表名;
查看查询语句使用的索引
explain 查询语句;
索引的分类
索引按功能分为:
普通索引,在普通字段上建立的索引,没有任何限制
主键索引,创建主键时,自动创建的索引,不能为空,不能重复
唯一索引,建立索引的字段数据必须是唯一的,允许空值
全文索引,在大文本类型(Text)字段上建立的索引
组合索引,组合多个列创建的索引,多个列不能有空值
代码示例:
-- 创建书籍表
create table tb_book
(
        -- 创建主键索引
        id int primary key,
        -- 创建唯一索引
        title varchar(100) unique,
        author varchar(20),
        content Text,
        time datetime,
        -- 普通索引
        index ix_title (title),
        -- 全文索引
        fulltext index ix_content(content),
        -- 组合索引
        index ix_title_author(title,author)
);
-- 建表后添加主键索引
ALTER TABLE tb_book ADD PRIMARY KEY pk_id(id);
-- 建表后添加唯一索引
ALTER TABLE tb_book ADD UNIQUE index ix_title(title);
-- 建表后添加全文索引
ALTER TABLE tb_book ADD FULLTEXT index ix_content(content);
-- 查询时使用全文索引
SELECT * FROM tb_book MATCH(content) ANGAINST(‘胜利’);
-- 建表后添加组合索引
ALTER TABLE tb_book ADD INDEX ix_book(title,author);
注意:创建组合索引时,要遵循”最左前缀”原则,把最常查询、排序的字段放左边,按重要性依次递减。
索引的使用策略
什么情况下要建立索引?
1)在经常需要查询和排序的字段上建立索引
2)数据特别多
什么情况下不要建立索引?
1)字段数据存在大量的重复,如:性别
2)数据很少
3)经常需要增删改的字段
什么情况下索引会失效?
1)模糊查询时,使用like ‘%张%’会失效,而like ‘%’不会
2)使用is null或is not null查询时
3)使用组合索引时,某个字段为null
4)使用or查询多个条件时
5)在函数中使用字段时,如where year(time) = 2019
索引的结构
不同的存储引擎使用不同结构的索引:
聚簇索引,InnoDB支持,索引的顺序和数据的物理顺序一致,类似新华字典中的拼音目录排列和汉字排列顺序一致,聚簇索引一个表中只能有一个。
非聚簇索引,MyISAM支持,索引顺序和数据的物理顺序不一致,类似新华字典中的偏旁部首目录和汉字排列顺序不一致,非聚簇索引表可以有多个。
图片1.png
索引的数据结构主要是:BTree和B+Tree
BTree的数据结构如下,是一种平衡搜索多叉树,每个节点由key和data组成,key是索引的键,data是键对应的数据,在节点的两边是两个指针,指向另外的索引位置,而所有的键都是排序过的,这样在搜索索引时,可以使用二分查找,速度比较快,时间复杂度是h*log(n),h是树的高度,BTree是一种比较高效的搜索结构。
图片2.png
B+Tree的数据结构如下,是BTree的升级版,区别是非叶子节点不在存储具体的数据,只保存索引的键,数据保存到叶子节点中,并且叶子节点中没有指针只有键和数据。B+Tree的优点是:搜索效率更高,因为非叶子节点中没有保存数据,就可以保存更多的键,每一层的键越多,树的高度就会减少,这样查询速度就会提升。
图片3.png
总结
索引是提高查询速度的重要手段,本章我们学习了索引的分类和创建语法,以及使用索引的策略,不是所有的表都适合创建索引,最后我们还学习了索引的内部结构,这样大家对索引会有一个基本的认识。

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