mysql資料庫索引原理

Ⅰ Mysql聯合索引的實現原理及作用詳解mysql聯合索引

MySQL聯合索引的實現原理及作用詳解
MySQL是一個非常流行的關系型資料庫，它支持多種索引類型以提高資料庫的檢索性能。其中，聯合索引是一種比較常見的索引類型，它可以同時對多個欄位進行索引，以達到更快的查詢速度。在本文中，我們將詳解MySQL聯合索引的實現原理及作用。
一、MySQL聯合索引的概述
聯合索引也稱為復合索引或者組合索引，它是指對多個欄位建立的一個索引。與單個欄位索引不同，聯合索引可以使用多個欄位來排序和過濾查詢。在MySQL中，使用CREATE INDEX語句創建聯合索引。例如：
CREATE INDEX idx_employee ON employee (id, last_name, first_name);
在這個語句中，idx_employee是索引名稱，employee是表名，id、last_name和first_name是需要索引的欄位列表。
二、MySQL聯合索引的實現原理
MySQL聯合索引的實現原理與單欄位索引類似，只不過是針對多個欄位進行索引。對於更復雜的查詢語句，聯合索引生效的條件需要滿足聯合索引的最左匹配原則。
最左前綴原則：當使用多個欄位聯合索引時，查詢語句必須從索引的最左側開始匹配，才能使用索引的優勢。例如，聯合索引(id, last_name, first_name)可以匹配下列語句：
SELECT * FROM employee WHERE id = ‘101’ AND last_name = ‘Smith’;
但是下面這個語句無法使用索引：
SELECT * FROM employee WHERE last_name = ‘Smith’;
因為last_name欄位不在索引的最左側。
三、MySQL聯合索引的優缺點
聯合索引的優勢在於能夠更快地執行復雜的查詢語句，可以同時對多個欄位進行排序和過濾，可以有效地減少查詢語句的執行時間。而且，聯合索引的佔用空間相對於多個單欄位索引來說更小一些，可以提高資料庫的性能。
然而，聯合索引也存在一些缺點。聯合索引需要佔用更多的磁碟空間，因為需要將多個欄位的索引存儲在一起。如果查詢語句不滿足最左前綴原則，聯合索引無法利用，查詢速度反而會變慢。
四、如何優化MySQL聯合索引
為了使用聯合索引，我們需要盡可能遵循最左前綴原則，並且在創建索引之前充分了解資料庫的查詢模式。此外，為了使聯合索引發揮最大作用，我們還可以採取以下措施：
1. 只對有用的欄位創建索引
有些欄位是不需要進行索引的，如果為這些欄位創建索引，將浪費大量的磁碟空間和CPU周期。因此，應該僅對查詢語句中經常使用的欄位進行索引，以最大限度地減少索引的佔用空間。
2. 使用覆蓋索引
如果查詢語句只需要用到索引欄位，那麼可以使用覆蓋索引來提高查詢效率。覆蓋索引是指只使用索引而不需訪問數據行來返回查詢結果。使用覆蓋索引可以減少磁碟I/O操作，提高查詢速度。
3. 定期維護聯合索引
對於大型資料庫，聯合索引可能會變得非常大，影響查詢效率。為了保持資料庫的最佳性能，我們需要定期維護並優化索引。具體操作包括合並和重建索引、刪除不必要的索引等。
五、結論
MySQL聯合索引是一種可以提高資料庫查詢效率的優秀索引類型。但是，在使用聯合索引時需要遵循最左前綴原則，並且注意索引的空間佔用問題。我們需要充分了解資料庫的查詢模式，並定期維護優化索引，以保持最佳性能。

Ⅱ mysql索引原理

索引的本質是一種排好序的數據結構。這個我相信其實大家並不陌生，因為談到索引很多人自然而然的就會聯想到字典中的目錄。

Ⅲ mysql創建索引的原則

1．選擇唯一性索引

唯一性索引的值是唯一的，可以更快速的通過該索引來確定某條記錄。例如，學生表中學號是具有唯一性的欄位。為該欄位建立唯一性索引可以很快的確定某個學生的信息。如果使用姓名的話，可能存在同名現象，從而降低查詢速度。

2．為經常需要排序、分組和聯合操作的欄位建立索引

經常需要ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT和UNION等操作的欄位，排序操作會浪費很多時間。如果為其建立索引，可以有效地避免排序操作。

3．為常作為查詢條件的欄位建立索引

如果某個欄位經常用來做查詢條件，那麼該欄位的查詢速度會影響整個表的查詢速度。因此，為這樣的欄位建立索引，可以提高整個表的查詢速度。

4．限制索引的數目

索引的數目不是越多越好。每個索引都需要佔用磁碟空間，索引越多，需要的磁碟空間就越大。修改表時，對索引的重構和更新很麻煩。越多的索引，會使更新表變得很浪費時間。

5．盡量使用數據量少的索引

如果索引的值很長，那麼查詢的速度會受到影響。例如，對一個CHAR(100)類型的欄位進行全文檢索需要的時間肯定要比對CHAR(10)類型的欄位需要的時間要多。

6．盡量使用前綴來索引

如果索引欄位的值很長，最好使用值的前綴來索引。例如，TEXT和BLOG類型的欄位，進行全文檢索會很浪費時間。如果只檢索欄位的前面的若干個字元，這樣可以提高檢索速度。

7．刪除不再使用或者很少使用的索引

表中的數據被大量更新，或者數據的使用方式被改變後，原有的一些索引可能不再需要。資料庫管理員應當定期找出這些索引，將它們刪除，從而減少索引對更新操作的影響。

8 . 最左前綴匹配原則，非常重要的原則。

mysql會一直向右匹配直到遇到范圍查詢(>、<、between、like)就停止匹配，比如a 1=」」 and=」」 b=」2」 c=」「> 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)順序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引則都可以用到，a,b,d的順序可以任意調整。

9 .=和in可以亂序。

比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意順序，mysql的查詢優化器會幫你優化成索引可以識別的形式

。
10 . 盡量選擇區分度高的列作為索引。

區分度的公式是count(distinct col)/count(*)，表示欄位不重復的比例，比例越大我們掃描的記錄數越少，唯一鍵的區分度是1，而一些狀態、性別欄位可能在大數據面前區分度就 是0，那可能有人會問，這個比例有什麼經驗值嗎？使用場景不同，這個值也很難確定，一般需要join的欄位我們都要求是0.1以上，即平均1條掃描10條 記錄

11 .索引列不能參與計算，保持列「干凈」。

比如from_unixtime(create_time) = 』2014-05-29』就不能使用到索引，原因很簡單，b+樹中存的都是數據表中的欄位值，但進行檢索時，需要把所有元素都應用函數才能比較，顯然成本 太大。所以語句應該寫成create_time = unix_timestamp(』2014-05-29』);

12 .盡量的擴展索引，不要新建索引。
比如表中已經有a的索引，現在要加(a,b)的索引，那麼只需要修改原來的索引即可

注意：選擇索引的最終目的是為了使查詢的速度變快。上面給出的原則是最基本的准則，但不能拘泥於上面的准則。讀者要在以後的學習和工作中進行不斷的實踐。根據應用的實際情況進行分析和判斷，選擇最合適的索引方式。

Ⅳ 真的，MySQL索引入門看這個就夠了

MySQL索引入門，掌握這些要點至關重要。索引是資料庫中的導航系統，如同圖書的目錄，能快速定位數據。本文將詳解索引分類、添加、失效場景及底層結構，幫助理解和應用。

索引是數據結構的存儲方式，它包含數據列的值及其物理位置指示。在關系資料庫中，主要分為：B+Tree索引（InnoDB的常用類型，因其高效查詢而備受青睞）、Hash索引和Full-text索引。按存儲方式分，有聚簇索引（數據和索引存儲在一起）和二級索引（輔助索引，依賴主鍵查找數據）；按欄位特性，有主鍵索引（唯一且不可空）、普通索引和前綴索引（節省空間，提高效率）；按列數，有單列和聯合索引（多列組合）。

舉例來說，B+Tree索引在千萬級數據中只需3-4層高度，其高效率源於頁大小的合理分配和數據結構設計。而聚簇索引的葉子節點存儲完整數據，二級索引則存儲主鍵ID，回表和覆蓋索引是查詢策略中的關鍵概念。

索引的創建和使用需謹慎，要考慮查詢列的選擇、重復值比例、數據類型對存儲空間的影響、前綴索引和覆蓋索引的運用，以及主鍵為自增ID的優化。冗餘和重復索引應避免，通過Explain查看執行計劃，了解查詢是否有效利用了索引，避免全表掃描和全索引掃描。

總之，理解MySQL索引的基礎概念和優化策略，對於提升資料庫性能至關重要。後續還會深入探討更多MySQL知識點。

Ⅳ 資料庫基礎：講解MySQL索引的概念及資料庫索引的應用[1]

資料庫引入了索引

用戶對資料庫最頻繁的操作是進行數據查詢 一般情況下 資料庫在進行查詢操作時需要對整個表進行數據搜索 當表中的數據很多時 搜索數據就需要很長的時間 這就造成了伺服器的資源浪費 為了提高檢索數據的能力 資料庫引入了索引機制

有關 索引 的比喻

從某種程度上 可以把資料庫看作一本書 把索引看作書的目錄 通過目錄查找書中的信息 顯然較沒有目錄的書方便 快捷

資料庫索引實際是什麼告滲?(兩部分組成)

索引是一個單獨的 物理的資料庫結構 它是某個表中一列或若干列值的集合和相應的指向表中物理標識這些值的數據頁的邏輯指針清單

索引在表中的角色

一個表的存儲是由兩部分組成的 一部分用來存放表的數據頁面 另一部分存放索引頁面 索引就存放在索引頁面上

索引高效原理

通常 索引頁面相對於數據頁面來說小得多 當進行數據檢索時 系統先搜索索引頁面 從中找到所需數據的指針 再直接通過指針從數據頁面中讀取數據

索引的分類

在SQL Server 的資料庫中按存儲結構的不同將索引分為兩類 簇索引(Clustered Index)和非簇索引(Nonclustered Index)

( )簇索引對表的物理數據頁中的數據按列進行排序 然後再重新存儲到磁碟上 即簇索引與數據是混為一體 的它的葉節點中存儲的是實際的數據 由於簇索引對表中的數據一一進行了排序 因此用簇索引查找數據很快 但由於簇索引將表的所有數據完全重新排列了 它所需要的空間也就特別大 大概相當於表中數據所佔空間的 % 表的數據行只能以一種排序方式存儲在磁碟上 所以一個表只能有一個簇索引

( )非簇索引具有與表的數據完全分離的結構 使用非簇索引不用將物理數據頁中的數據按列襪友鍵排序 非簇索引的葉節點中存儲了組成非簇索引的關鍵字的值和行定位器 行定位器的結構和存儲內容取決於數據的存儲方式 如果數據是以簇索引方式存儲的 則行定位器中存儲的是簇索引的索引鍵;如果數據不是以簇索引方式存儲的 這種方式又稱為堆存儲方式(Heap Structure) 則行定位器存儲的是指向數據行的指針 非簇索引將行定位器按關鍵字的值用一定的方式排序 這個順序與表的行在數據頁中的排序是不匹配的 由於非簇索引使用索引頁存儲因此它比簇索引需要更多的存儲空間且檢索效率較低但一個表只能建一個簇索引 當用戶需要建立多個索引時就需要使用非簇索引了

小結 Clustered Index 是與物理數據混在一起並對物理數據進重排 就像使用拼音查字典;Unclustered Index 是與物理數據完全分離的 利用額外空間對關鍵字進行重排 就像使用部首查字典

資料庫索引應用

一 索引的概念

索引就是加快檢索表中數據的方法 資料庫的索引類似於書籍的索引 在書籍中 索引允許用戶不必翻閱完整個書就能迅速地找到所需要的信息 在資料庫中 索引也允許資料庫程序迅速地找到表中的數據 而不必掃描整個資料庫

二 索引的特點

索引可以加快資料庫的檢索速度

索引降低了資料庫插入 修改 刪除等維護任務的速度

索引創建在表上 不能創建在視圖上

索引既可以直接創建 也可以間接創建

可以在優化隱藏中 使用索引

使用查詢處理器執行SQL語句 在一個表上 一次只能使用一個索引

其他

三 索引的優點

創建唯一性索引 保證資料庫表中每一行數據的唯一性

大大加快數據的檢索速度 這也是創建索引的最主要的原因

加速表和表之間的連接 特別是在實現數據的參考完整性方面特別有意義

在使用分組和排序子句進行數據檢索時 同樣可以顯著減少查詢中分組和排序的時間

通過使用索引 可以在查詢告巧的過程中使用優化隱藏器 提高系統的性能

四 索引的缺點

創建索引和維護索引要耗費時間 這種時間隨著數據量的增加而增加

索引需要佔物理空間 除了數據表占數據空間之外 每一個索引還要佔一定的物理空間 如果要建立聚簇索引 那麼需要的空間就會更大

當對表中的數據進行增加 刪除和修改的時候 索引也要動態的維護 降低了數據的維護速度

Ⅵ 什麼是索引及MySQL索引原理和慢查詢優化

索引目的
索引的目的在於提高查詢效率，可以類比字典，如果要查「mysql」這個單詞，我們肯定需要定位到m字母，然後從下往下找到y字母，再找到剩下的sql。如果沒有索引，那麼你可能需要把所有單詞看一遍才能找到你想要的，如果我想找到m開頭的單詞呢？或者ze開頭的單詞呢？是不是覺得如果沒有索引，這個事情根本無法完成？
索引原理
除了詞典，生活中隨處可見索引的例子，如火車站的車次表、圖書的目錄等。它們的原理都是一樣的，通過不斷的縮小想要獲得數據的范圍來篩選出最終想要的結果，同時把隨機的事件變成順序的事件，也就是我們總是通過同一種查找方式來鎖定數據。
資料庫也是一樣，但顯然要復雜許多，因為不僅面臨著等值查詢，還有范圍查詢(>、<、between、in)、模糊查詢(like)、並集查詢(or)等等。資料庫應該選擇怎麼樣的方式來應對所有的問題呢？我們回想字典的例子，能不能把數據分成段，然後分段查詢呢？最簡單的如果1000條數據，1到100分成第一段，101到200分成第二段，201到300分成第三段……這樣查第250條數據，只要找第三段就可以了，一下子去除了90%的無效數據。但如果是1千萬的記錄呢，分成幾段比較好？稍有演算法基礎的同學會想到搜索樹，其平均復雜度是lgN，具有不錯的查詢性能。但這里我們忽略了一個關鍵的問題，復雜度模型是基於每次相同的操作成本來考慮的，資料庫實現比較復雜，數據保存在磁碟上，而為了提高性能，每次又可以把部分數據讀入內存來計算，因為我們知道訪問磁碟的成本大概是訪問內存的十萬倍左右，所以簡單的搜索樹難以滿足復雜的應用場景。
索引的數據結構
前面講了生活中索引的例子，索引的基本原理，資料庫的復雜性，又講了操作系統的相關知識，目的就是讓大家了解，任何一種數據結構都不是憑空產生的，一定會有它的背景和使用場景，我們現在總結一下，我們需要這種數據結構能夠做些什麼，其實很簡單，那就是：每次查找數據時把磁碟IO次數控制在一個很小的數量級，最好是常數數量級。那麼我們就想到如果一個高度可控的多路搜索樹是否能滿足需求呢？就這樣，b+樹應運而生。