• 索引


    索引的作用

    • 提高查询速度
    • 确保数据的唯一性
    • 可以加速表和表之间的连接 , 实现表与表之间的参照完整性
    • 使用分组和排序子句进行数据检索时 , 可以显著减少分组和排序的时间
    • 全文检索字段进行搜索优化

    分类

    • 主键索引 (Primary Key)
    • 唯一索引 (Unique)
    • 常规索引 (Index)
    • 全文索引 (FullText)

    主键索引

    主键 : 某一个属性组能唯一标识一条记录

    特点 :

    • 最常见的索引类型
    • 确保数据记录的唯一性
    • 确定特定数据记录在数据库中的位置

    唯一索引

    作用 : 避免同一个表中某数据列中的值重复

    与主键索引的区别

    • 主键索引只能有一个
    • 唯一索引可能有多个
    CREATE TABLE `Grade`(
      `GradeID` INT(11) AUTO_INCREMENT PRIMARYKEY,
      `GradeName` VARCHAR(32) NOT NULL UNIQUE
       -- 或 UNIQUE KEY `GradeID` (`GradeID`)
    )
    

    常规索引

    作用 : 快速定位特定数据

    注意 :

    • index 和 key 关键字都可以设置常规索引
    • 应加在查询找条件的字段
    • 不宜添加太多常规索引,影响数据的插入,删除和修改操作
    CREATE TABLE `result`(
       -- 省略一些代码
      INDEX/KEY `ind` (`studentNo`,`subjectNo`) -- 创建表时添加
    )
    -- 创建后添加
    ALTER TABLE `result` ADD INDEX `ind`(`studentNo`,`subjectNo`);
    

    全文索引

    百度搜索:全文索引

    作用 : 快速定位特定数据

    注意 :

    • 只能用于MyISAM类型的数据表
    • 只能用于CHAR , VARCHAR , TEXT数据列类型
    • 适合大型数据集
    /*
    #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]) ;
    
    
    #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]) ;
                               
                               
    #删除索引:DROP INDEX 索引名 ON 表名字;
    #删除主键索引: ALTER TABLE 表名 DROP PRIMARY KEY;
    
    
    #显示索引信息: SHOW INDEX FROM student;
    */
    
    /*增加全文索引*/
    ALTER TABLE `school`.`student` ADD FULLTEXT INDEX `studentname` (`StudentName`);
    
    /*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。
    */
    

    拓展:测试索引

    -- 建表app_user
    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 DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    `update_time` timestamp NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
    PRIMARY KEY (`id`)
    ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='app用户表'
    -- 批量插入数据:100w
    DROP FUNCTION IF EXISTS mock_data;
    DELIMITER $$
    CREATE FUNCTION mock_data()
    RETURNS INT DETERMINISTIC
    BEGIN
    DECLARE num INT DEFAULT 1000000;
    DECLARE i INT DEFAULT 0;
    WHILE i < num DO
      INSERT INTO app_user(`name`, `email`, `phone`, `gender`, `password`, `age`)
       VALUES(CONCAT('用户', i), '24736743@qq.com', CONCAT('18', FLOOR(RAND()*(999999999-100000000)+100000000)),FLOOR(RAND()*2),UUID(), FLOOR(RAND()*100));
      SET i = i + 1;
    END WHILE;
    RETURN i;
    END;
    SELECT mock_data();
    
    SELECT * FROM app_user WHERE name = '用户9999'; -- 查看耗时
    EXPLAIN SELECT * FROM app_user WHERE name = '用户9999'
    CREATE INDEX idx_app_user_name ON app_user(name);
    
    

    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;
    
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