欢迎来到爱书不爱输的程序猿的博客, 本博客致力于知识分享,与更多的人进行学习交流
前言
✅今天开始
SQL的索引
的篇章,同样我们会讲到MySQL和Oracle的索引,大家拭目以待吧
✳️今天这篇主要简单介绍了索引的概念和优缺点,同时直接进入主题——如何创建索引,同时我们会针对索引进行一些分类,而今天讲的是按照逻辑分类后的普通索引(单列索引)以及复合索引,分别讲了索引的创建和应用
✴️文章中提供了代码和很具体的截图,希望大家跟着一起学起来
希望文章的内容对大家有所帮助,如果有什么不足的地方,大家可以在评论区或者私信我,感谢大家的支持
💻那么,快拿出你的电脑,跟着文章一起学习起来吧
一、索引
1.简介
- 索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构,使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。
1.1 索引的优点
-
索引大大减小了服务器需要扫描的数据量,从而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。
-
索引可以帮助服务器避免排序和创建临时表
-
索引可以将随机IO变成顺序IO
-
索引对于InnoDB(对索引支持行级锁)非常重要,因为它可以让查询锁更少的元组,提高了表访问并发性
-
关于InnoDB、索引和锁:InnoDB在二级索引上使用共享锁(读锁),但访问主键索引需要排他锁(写锁)
-
通过创建唯一性索引,可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。
-
可以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,同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。
-
通过使用索引,可以在查询的过程中,使用优化隐藏器,提高系统的性能。
1.2 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,除了数据表占用数据空间之外,每一个索引还要占用一定的物理空间,如果需要建立聚簇索引,那么需要占用的空间会更大
-
对表中的数据进行增、删、改的时候,索引也要动态的维护,这就降低了整数的维护速度
-
如果某个数据列包含许多重复的内容,为它建立索引就没有太大的实际效果。
-
对于非常小的表,大部分情况下简单的全表扫描更高效
2. 索引类型之逻辑分类
2.1普通索引(单列索引) 的创建
-
单列索引是最基本的索引,没有任何的限制
-
方法1:直接创建索引
CREATE INDEX index_name ON table_name(col_name);
- 方法2:修改表结构的方式添加索引
ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name(col_name);
- 方法3:创建表的时候同时创建索引
CREATE TABLE news (
id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,
title varchar(255) NOT NULL ,
content varchar(255) NULL ,
time varchar(20) NULL DEFAULT NULL ,
PRIMARY KEY (id), -- 默认使用B树索引
INDEX index_name (title(255)) -- 默认使用B树索引
)
2.2普通索引(单列索引) 的查看
- 可以通过
show create table news
查看
CREATE TABLE `news` (
`id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`title` varchar(255) NOT NULL,
`content` varchar(255) DEFAULT NULL,
`time` varchar(20) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `index_name` (`title`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb3
- 也可以通过转储SQL文件进行查看
SET NAMES utf8mb4;
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0;
-- ----------------------------
-- Table structure for news
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `news`;
CREATE TABLE `news` (
`id` int(0) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`title` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL,
`content` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
`time` varchar(20) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
INDEX `index_name`(`title`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 1 CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;
2.3 复合索引(组合索引)的创建
- 复合索引是在多个字段上创建的索引
- 复合索引遵守**“最左前缀”原则**,即在查询条件中使用了复合索引的第一个字段,索引才会被使用。因此,在复合索引中索引列的顺序至关重要。
- 方法1:创建一个复合索引
create index index_name on table_name(col_name1,col_name2,...);
- 方法2:按照修改表结构的方式添加索引
alter table table_name add index index_name(col_name,col_name2,...);
- 方法3:直接使用工具(此处是Navicat)进行添加
2.4 复合索引(组合索引)的应用
2.4.1 直接使用select *
查询前面添加索引的表
- 发现并没有使用到索引 ,而是全表扫描
explain
select * from emp
2.4.2 查询具体的字段
- 使用到前面添加的复合索引,但是还是要扫描整个索引树
explain
select empno from emp
2.4.3 遵循最左前缀原则
,对复合索引中的索引字段按照顺序
进行查询
- 我们发现查询都使用到了索引
explain
select * from emp where empno = '7499'
explain
select * from emp where empno = '7499' and ename = 'ALLEN'
explain
select * from emp where empno = '7499' and ename = 'ALLEN' and deptno = '30'
2.4.4 遵循最左前缀原则
,对复合索引中的索引字段不按照顺序
进行查询
- 发现使用复合索引的第一个字段,与在SQL语句中的顺序无关
explain
select * from emp where ename = 'ALLEN' and deptno = '30' and empno = '7499'
2.4.5 不
遵循最左前缀原则
,对复合索引中的索引字段进行查询
- 发现并没有使用到索引
explain
select * from emp where ename = 'ALLEN' and deptno = '30'
2.4.6 in & not in
- where in 也会用到索引
explain
select * from emp where empno in (7499,7521)
- not in 没有in的效率高
explain
select * from emp where empno not in (7499,7521)
小结
😘感谢大家耐心的看完这篇文章,这篇文章是
MySQL索引
的第1
篇文章,我们在MySQL方面写了很多内容了,大家可以去我的专栏SQL应知应会 进行学习,如果大家觉着还算可以,那么就给个三连支持一下吧
🏡也可以加入我的社区一起学习呀
✅如果想要继续关注和学习后续更多的内容,那就关注一下爱书不爱输的程序猿吧,当然,如果大家还有什么其他方面的知识点想要看,可以在评论区或者私信我