mysql数据库索引原理

Ⅰ Mysql联合索引的实现原理及作用详解mysql联合索引

MySQL联合索引的实现原理及作用详解
MySQL是一个非常流行的关系型数据库，它支持多种索引类型以提高数据库的检索性能。其中，联合索引是一种比较常见的索引类型，它可以同时对多个字段进行索引，以达到更快的查询速度。在本文中，我们将详解MySQL联合索引的实现原理及作用。
一、MySQL联合索引的概述
联合索引也称为复合索引或者组合索引，它是指对多个字段建立的一个索引。与单个字段索引不同，联合索引可以使用多个字段来排序和过滤查询。在MySQL中，使用CREATE INDEX语句创建联合索引。例如：
CREATE INDEX idx_employee ON employee (id, last_name, first_name);
在这个语句中，idx_employee是索引名称，employee是表名，id、last_name和first_name是需要索引的字段列表。
二、MySQL联合索引的实现原理
MySQL联合索引的实现原理与单字段索引类似，只不过是针对多个字段进行索引。对于更复杂的查询语句，联合索引生效的条件需要满足联合索引的最左匹配原则。
最左前缀原则：当使用多个字段联合索引时，查询语句必须从索引的最左侧开始匹配，才能使用索引的优势。例如，联合索引(id, last_name, first_name)可以匹配下列语句：
SELECT * FROM employee WHERE id = ‘101’ AND last_name = ‘Smith’;
但是下面这个语句无法使用索引：
SELECT * FROM employee WHERE last_name = ‘Smith’;
因为last_name字段不在索引的最左侧。
三、MySQL联合索引的优缺点
联合索引的优势在于能够更快地执行复杂的查询语句，可以同时对多个字段进行排序和过滤，可以有效地减少查询语句的执行时间。而且，联合索引的占用空间相对于多个单字段索引来说更小一些，可以提高数据库的性能。
然而，联合索引也存在一些缺点。联合索引需要占用更多的磁盘空间，因为需要将多个字段的索引存储在一起。如果查询语句不满足最左前缀原则，联合索引无法利用，查询速度反而会变慢。
四、如何优化MySQL联合索引
为了使用联合索引，我们需要尽可能遵循最左前缀原则，并且在创建索引之前充分了解数据库的查询模式。此外，为了使联合索引发挥最大作用，我们还可以采取以下措施：
1. 只对有用的字段创建索引
有些字段是不需要进行索引的，如果为这些字段创建索引，将浪费大量的磁盘空间和CPU周期。因此，应该仅对查询语句中经常使用的字段进行索引，以最大限度地减少索引的占用空间。
2. 使用覆盖索引
如果查询语句只需要用到索引字段，那么可以使用覆盖索引来提高查询效率。覆盖索引是指只使用索引而不需访问数据行来返回查询结果。使用覆盖索引可以减少磁盘I/O操作，提高查询速度。
3. 定期维护联合索引
对于大型数据库，联合索引可能会变得非常大，影响查询效率。为了保持数据库的最佳性能，我们需要定期维护并优化索引。具体操作包括合并和重建索引、删除不必要的索引等。
五、结论
MySQL联合索引是一种可以提高数据库查询效率的优秀索引类型。但是，在使用联合索引时需要遵循最左前缀原则，并且注意索引的空间占用问题。我们需要充分了解数据库的查询模式，并定期维护优化索引，以保持最佳性能。

Ⅱ mysql索引原理

索引的本质是一种排好序的数据结构。这个我相信其实大家并不陌生，因为谈到索引很多人自然而然的就会联想到字典中的目录。

Ⅲ mysql创建索引的原则

1．选择唯一性索引

唯一性索引的值是唯一的，可以更快速的通过该索引来确定某条记录。例如，学生表中学号是具有唯一性的字段。为该字段建立唯一性索引可以很快的确定某个学生的信息。如果使用姓名的话，可能存在同名现象，从而降低查询速度。

2．为经常需要排序、分组和联合操作的字段建立索引

经常需要ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT和UNION等操作的字段，排序操作会浪费很多时间。如果为其建立索引，可以有效地避免排序操作。

3．为常作为查询条件的字段建立索引

如果某个字段经常用来做查询条件，那么该字段的查询速度会影响整个表的查询速度。因此，为这样的字段建立索引，可以提高整个表的查询速度。

4．限制索引的数目

索引的数目不是越多越好。每个索引都需要占用磁盘空间，索引越多，需要的磁盘空间就越大。修改表时，对索引的重构和更新很麻烦。越多的索引，会使更新表变得很浪费时间。

5．尽量使用数据量少的索引

如果索引的值很长，那么查询的速度会受到影响。例如，对一个CHAR(100)类型的字段进行全文检索需要的时间肯定要比对CHAR(10)类型的字段需要的时间要多。

6．尽量使用前缀来索引

如果索引字段的值很长，最好使用值的前缀来索引。例如，TEXT和BLOG类型的字段，进行全文检索会很浪费时间。如果只检索字段的前面的若干个字符，这样可以提高检索速度。

7．删除不再使用或者很少使用的索引

表中的数据被大量更新，或者数据的使用方式被改变后，原有的一些索引可能不再需要。数据库管理员应当定期找出这些索引，将它们删除，从而减少索引对更新操作的影响。

8 . 最左前缀匹配原则，非常重要的原则。

mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、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)顺序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整。

9 .=和in可以乱序。

比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序，mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式

。
10 . 尽量选择区分度高的列作为索引。

区分度的公式是count(distinct col)/count(*)，表示字段不重复的比例，比例越大我们扫描的记录数越少，唯一键的区分度是1，而一些状态、性别字段可能在大数据面前区分度就 是0，那可能有人会问，这个比例有什么经验值吗？使用场景不同，这个值也很难确定，一般需要join的字段我们都要求是0.1以上，即平均1条扫描10条 记录

11 .索引列不能参与计算，保持列“干净”。

比如from_unixtime(create_time) = ’2014-05-29’就不能使用到索引，原因很简单，b+树中存的都是数据表中的字段值，但进行检索时，需要把所有元素都应用函数才能比较，显然成本 太大。所以语句应该写成create_time = unix_timestamp(’2014-05-29’);

12 .尽量的扩展索引，不要新建索引。
比如表中已经有a的索引，现在要加(a,b)的索引，那么只需要修改原来的索引即可

注意：选择索引的最终目的是为了使查询的速度变快。上面给出的原则是最基本的准则，但不能拘泥于上面的准则。读者要在以后的学习和工作中进行不断的实践。根据应用的实际情况进行分析和判断，选择最合适的索引方式。

Ⅳ 真的，MySQL索引入门看这个就够了

MySQL索引入门，掌握这些要点至关重要。索引是数据库中的导航系统，如同图书的目录，能快速定位数据。本文将详解索引分类、添加、失效场景及底层结构，帮助理解和应用。

索引是数据结构的存储方式，它包含数据列的值及其物理位置指示。在关系数据库中，主要分为：B+Tree索引（InnoDB的常用类型，因其高效查询而备受青睐）、Hash索引和Full-text索引。按存储方式分，有聚簇索引（数据和索引存储在一起）和二级索引（辅助索引，依赖主键查找数据）；按字段特性，有主键索引（唯一且不可空）、普通索引和前缀索引（节省空间，提高效率）；按列数，有单列和联合索引（多列组合）。

举例来说，B+Tree索引在千万级数据中只需3-4层高度，其高效率源于页大小的合理分配和数据结构设计。而聚簇索引的叶子节点存储完整数据，二级索引则存储主键ID，回表和覆盖索引是查询策略中的关键概念。

索引的创建和使用需谨慎，要考虑查询列的选择、重复值比例、数据类型对存储空间的影响、前缀索引和覆盖索引的运用，以及主键为自增ID的优化。冗余和重复索引应避免，通过Explain查看执行计划，了解查询是否有效利用了索引，避免全表扫描和全索引扫描。

总之，理解MySQL索引的基础概念和优化策略，对于提升数据库性能至关重要。后续还会深入探讨更多MySQL知识点。

Ⅳ 数据库基础：讲解MySQL索引的概念及数据库索引的应用[1]

数据库引入了索引

用户对数据库最频繁的操作是进行数据查询 一般情况下 数据库在进行查询操作时需要对整个表进行数据搜索 当表中的数据很多时 搜索数据就需要很长的时间 这就造成了服务器的资源浪费 为了提高检索数据的能力 数据库引入了索引机制

有关 索引 的比喻

从某种程度上 可以把数据库看作一本书 把索引看作书的目录 通过目录查找书中的信息 显然较没有目录的书方便 快捷

数据库索引实际是什么告渗?(两部分组成)

索引是一个单独的 物理的数据库结构 它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单

索引在表中的角色

一个表的存储是由两部分组成的 一部分用来存放表的数据页面 另一部分存放索引页面 索引就存放在索引页面上

索引高效原理

通常 索引页面相对于数据页面来说小得多 当进行数据检索时 系统先搜索索引页面 从中找到所需数据的指针 再直接通过指针从数据页面中读取数据

索引的分类

在SQL Server 的数据库中按存储结构的不同将索引分为两类 簇索引(Clustered Index)和非簇索引(Nonclustered Index)

( )簇索引对表的物理数据页中的数据按列进行排序 然后再重新存储到磁盘上 即簇索引与数据是混为一体 的它的叶节点中存储的是实际的数据 由于簇索引对表中的数据一一进行了排序 因此用簇索引查找数据很快 但由于簇索引将表的所有数据完全重新排列了 它所需要的空间也就特别大 大概相当于表中数据所占空间的 % 表的数据行只能以一种排序方式存储在磁盘上 所以一个表只能有一个簇索引

( )非簇索引具有与表的数据完全分离的结构 使用非簇索引不用将物理数据页中的数据按列袜友键排序 非簇索引的叶节点中存储了组成非簇索引的关键字的值和行定位器 行定位器的结构和存储内容取决于数据的存储方式 如果数据是以簇索引方式存储的 则行定位器中存储的是簇索引的索引键;如果数据不是以簇索引方式存储的 这种方式又称为堆存储方式(Heap Structure) 则行定位器存储的是指向数据行的指针 非簇索引将行定位器按关键字的值用一定的方式排序 这个顺序与表的行在数据页中的排序是不匹配的 由于非簇索引使用索引页存储因此它比簇索引需要更多的存储空间且检索效率较低但一个表只能建一个簇索引 当用户需要建立多个索引时就需要使用非簇索引了

小结 Clustered Index 是与物理数据混在一起并对物理数据进重排 就像使用拼音查字典;Unclustered Index 是与物理数据完全分离的 利用额外空间对关键字进行重排 就像使用部首查字典

数据库索引应用

一 索引的概念

索引就是加快检索表中数据的方法 数据库的索引类似于书籍的索引 在书籍中 索引允许用户不必翻阅完整个书就能迅速地找到所需要的信息 在数据库中 索引也允许数据库程序迅速地找到表中的数据 而不必扫描整个数据库

二 索引的特点

索引可以加快数据库的检索速度

索引降低了数据库插入 修改 删除等维护任务的速度

索引创建在表上 不能创建在视图上

索引既可以直接创建 也可以间接创建

可以在优化隐藏中 使用索引

使用查询处理器执行SQL语句 在一个表上 一次只能使用一个索引

其他

三 索引的优点

创建唯一性索引 保证数据库表中每一行数据的唯一性

大大加快数据的检索速度 这也是创建索引的最主要的原因

加速表和表之间的连接 特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义

在使用分组和排序子句进行数据检索时 同样可以显着减少查询中分组和排序的时间

通过使用索引 可以在查询告巧的过程中使用优化隐藏器 提高系统的性能

四 索引的缺点

创建索引和维护索引要耗费时间 这种时间随着数据量的增加而增加

索引需要占物理空间 除了数据表占数据空间之外 每一个索引还要占一定的物理空间 如果要建立聚簇索引 那么需要的空间就会更大

当对表中的数据进行增加 删除和修改的时候 索引也要动态的维护 降低了数据的维护速度

Ⅵ 什么是索引及MySQL索引原理和慢查询优化

索引目的
索引的目的在于提高查询效率，可以类比字典，如果要查“mysql”这个单词，我们肯定需要定位到m字母，然后从下往下找到y字母，再找到剩下的sql。如果没有索引，那么你可能需要把所有单词看一遍才能找到你想要的，如果我想找到m开头的单词呢？或者ze开头的单词呢？是不是觉得如果没有索引，这个事情根本无法完成？
索引原理
除了词典，生活中随处可见索引的例子，如火车站的车次表、图书的目录等。它们的原理都是一样的，通过不断的缩小想要获得数据的范围来筛选出最终想要的结果，同时把随机的事件变成顺序的事件，也就是我们总是通过同一种查找方式来锁定数据。
数据库也是一样，但显然要复杂许多，因为不仅面临着等值查询，还有范围查询(>、<、between、in)、模糊查询(like)、并集查询(or)等等。数据库应该选择怎么样的方式来应对所有的问题呢？我们回想字典的例子，能不能把数据分成段，然后分段查询呢？最简单的如果1000条数据，1到100分成第一段，101到200分成第二段，201到300分成第三段……这样查第250条数据，只要找第三段就可以了，一下子去除了90%的无效数据。但如果是1千万的记录呢，分成几段比较好？稍有算法基础的同学会想到搜索树，其平均复杂度是lgN，具有不错的查询性能。但这里我们忽略了一个关键的问题，复杂度模型是基于每次相同的操作成本来考虑的，数据库实现比较复杂，数据保存在磁盘上，而为了提高性能，每次又可以把部分数据读入内存来计算，因为我们知道访问磁盘的成本大概是访问内存的十万倍左右，所以简单的搜索树难以满足复杂的应用场景。
索引的数据结构
前面讲了生活中索引的例子，索引的基本原理，数据库的复杂性，又讲了操作系统的相关知识，目的就是让大家了解，任何一种数据结构都不是凭空产生的，一定会有它的背景和使用场景，我们现在总结一下，我们需要这种数据结构能够做些什么，其实很简单，那就是：每次查找数据时把磁盘IO次数控制在一个很小的数量级，最好是常数数量级。那么我们就想到如果一个高度可控的多路搜索树是否能满足需求呢？就这样，b+树应运而生。