Python學習第143天（MySQL索引詳解）
休息了三天，調整了情緒，今天來會看一下mysql部分的內容
作用:約束+加速查詢
一.索引分類:
1.普通索引:加速查詢 2.主鍵索引:加速查詢 + 約束(不能為空) + 唯一 3.唯一索引:加速查詢 + 唯一 4.聯合索引(多列) - 聯合主鍵索引 - 聯合唯一索引 - 聯合普通索引 ''' 前三個是單列(欄位)索引 '''
二.索引特點:
無索引:從前到後依次查詢,速度慢,浪費時間
有索引:會建立關聯索引欄位的額外檔案(某種格式),當按該索引欄位查詢資料時,會先到該檔案查詢資料在表的那個位置,再到表中定位到資料
#不同的儲存引擎支援的索引型別也不一樣 InnoDB 支援事務，支援行級別鎖定，支援 B-tree、Full-text 等索引，不支援 Hash 索引； MyISAM 不支援事務，支援表級別鎖定，支援 B-tree、Full-text 等索引，不支援 Hash 索引； Memory 不支援事務，支援表級別鎖定，支援 B-tree、Hash 等索引，不支援 Full-text 索引； NDB 支援事務，支援行級別鎖定，支援 Hash 索引，不支援 B-tree、Full-text 等索引； Archive 不支援事務，支援表級別鎖定，不支援 B-tree、Hash、Full-text 等索引；
三.索引格式種類
hash索引:會將索引欄位的資料轉換成hash值,每個hash值都綁定了對應資料的儲存地址
缺點:因為hash數值是隨機生成的,導致了存在hash索引表中的資料的無序,所以如果當你要查詢id大於5(範圍)的資料時,就會慢了
優點:找單值速度快
btree索引(******):
如上圖，是一顆b+樹，關於b+樹的定義可以參見B+樹，這裡只說一些重點，淺藍色的塊我們稱之為一個磁碟塊，可以看到每個磁碟塊包含幾個資料項（深藍色所示）和指標（黃色所示），如磁碟塊1包含資料項17和35，包含指標P1、P2、P3，P1表示小於17的磁碟塊，P2表示在17和35之間的磁碟塊，P3表示大於35的磁碟塊。真實的資料存在於葉子節點即3、5、9、10、13、15、28、29、36、60、75、79、90、99。非葉子節點只不儲存真實的資料，只儲存指引搜尋方向的資料項，如17、35並不真實存在於資料表中。
b+樹的查詢過程
如圖所示，如果要查詢資料項29，那麼首先會把磁碟塊1由磁碟載入到記憶體，此時發生一次IO，在記憶體中用二分查詢確定29在17和35之間，鎖定磁碟塊1的P2指標，記憶體時間因為非常短（相比磁碟的IO）可以忽略不計，通過磁碟塊1的P2指標的磁碟地址把磁碟塊3由磁碟載入到記憶體，發生第二次IO，29在26和30之間，鎖定磁碟塊3的P2指標，通過指標載入磁碟塊8到記憶體，發生第三次IO，同時記憶體中做二分查詢找到29，結束查詢，總計三次IO。真實的情況是，3層的b+樹可以表示上百萬的資料，如果上百萬的資料查詢只需要三次IO，效能提高將是巨大的，如果沒有索引，每個資料項都要發生一次IO，那麼總共需要百萬次的IO，顯然成本非常非常高。
b+樹性質
1.索引欄位要儘量的小：通過上面的分析，我們知道IO次數取決於b+數的高度h，假設當前資料表的資料為N，每個磁碟塊的資料項的數量是m，則有h=㏒(m+1)N，當資料量N一定的情況下，m越大，h越小；而m = 磁碟塊的大小 / 資料項的大小，磁碟塊的大小也就是一個數據頁的大小，是固定的，如果資料項佔的空間越小，資料項的數量越多，樹的高度越低。這就是為什麼每個資料項，即索引欄位要儘量的小，比如int佔4位元組，要比bigint8位元組少一半。這也是為什麼b+樹要求把真實的資料放到葉子節點而不是內層節點，一旦放到內層節點，磁碟塊的資料項會大幅度下降，導致樹增高。當資料項等於1時將會退化成線性表。
2.索引的最左匹配特性：當b+樹的資料項是複合的資料結構，比如(name,age,sex)的時候，b+數是按照從左到右的順序來建立搜尋樹的，比如當(張三,20,F)這樣的資料來檢索的時候，b+樹會優先比較name來確定下一步的所搜方向，如果name相同再依次比較age和sex，最後得到檢索的資料；但當(20,F)這樣的沒有name的資料來的時候，b+樹就不知道下一步該查哪個節點，因為建立搜尋樹的時候name就是第一個比較因子，必須要先根據name來搜尋才能知道下一步去哪裡查詢。比如當(張三,F)這樣的資料來檢索時，b+樹可以用name來指定搜尋方向，但下一個欄位age的缺失，所以只能把名字等於張三的資料都找到，然後再匹配性別是F的資料了， 這個是非常重要的性質，即索引的最左匹配特性。
四.建立索引:
優點:查詢速度快(命中索引)
缺點:更新,刪除資料變慢,因為要重新編排索引檔案
1.建立普通索引: 方式一: create table in1( nid int not null auto_increment primary key, name varchar(32) not null, email varchar(64) not null, extra text, index ix_name (name) ) 方式二: create index ix_name on 表名(emil); # 給emil欄位建立索引,取名ix_name 刪除普通索引: drop index ix_name on 表名 檢視索引: show index from table_name; ''' ps: 建立索引會建立額外的檔案佔用硬碟空間 '''
2.建立唯一索引 方式一: create table in1( nid int not null auto_increment primary key, name varchar(32) not null, email varchar(64) not null, extra text, unique ix_name (name) ) 方式二: create unique index 索引名 on 表名(列名) 刪除唯一索引 drop unique index 索引名 on 表名
3.建立主鍵索引 方式一: create table in1( nid int not null auto_increment primary key, name varchar(32) not null, email varchar(64) not null, extra text, index ix_name (name) ) 方式二: create table in1( nid int not null auto_increment, name varchar(32) not null, email varchar(64) not null, extra text, primary key(ni1), index ix_name (name) ) 方式三: alter table 表名 add primary key(列名); 刪除主鍵索引: 1.alter table 表名 drop primary key; 2.alter table 表名 modify 列名 int, drop primary key;
4.建立組合索引 方式一: create table in3( nid int not null auto_increment primary key, name varchar(32) not null, email varchar(64) not null, extra text ) 方式二: create index ix_name_email on in3(name,email); ''' 其應用場景為：頻繁的同時使用n列來進行查詢，如：where name = 'xionger' and email = 666@qq.com。 ''' 補充: 最左字首匹配: create index ix_name_email on userinfo(name,email); select * from userinfo where name='xionger'; # 走索引 select * from userinfo where name='xionger' and emil='[email protected]'; # 走索引 select * from userinfo where emil='111@qq,com'; # 不走索引
五.覆蓋索引:
例: id為一張表的索引欄位 select * from userinfo where id = 666; select id from userinfo where id = 666; # 覆蓋索引
六.合併索引:
把多個單列索引合併著使用
例:id和emil是一張表的兩個單列索引 select * from userinfo where id = 666 and emil = 111@qq.com; 補充: 組合(聯合)索引效率 > 合併索引
七.補充:
全文索引:
會將所有的欄位都生成索引,但在生長的時候不會這麼做,會藉助第三方資料庫操作
正確使用索引(命中索引):
例: id 和 emil 是一張表中的兩個單列索引 - like '%xx' # 資料量小可以使用,資料量多避免使用,可以使用第三方工具 select * from tb1 where name like '%cn'; - 避免使用函式 select * from tb1 where reverse(name) = 'wupeiqi'; - or select * from tb1 where nid = 1 or email = '[email protected]'; 特別的：當or條件中有未建立索引的列才失效，以下會走索引 select * from tb1 where nid = 1 or name = 'seven'; # 不走索引 select * from tb1 where nid = 1 or email = '[email protected]' and name = 'alex' # 走索引 - 型別不一致 如果列是字串型別，傳入條件是必須用引號引起來，不然... select * from tb1 where name = 999; - != select * from tb1 where name != 'alex' 特別的：如果是主鍵，則還是會走索引 select * from tb1 where nid != 123 - > select * from tb1 where name > 'alex' 特別的：如果是主鍵或索引是整數型別，則還是會走索引 select * from tb1 where nid > 123 select * from tb1 where num > 123 - order by select email from tb1 order by name desc; 當根據索引排序時候，選擇的對映如果不是索引，則不走索引 特別的：如果對主鍵排序，則還是走索引： select * from tb1 order by nid desc; - 組合索引最左字首 如果組合索引為：(name,email) name and email -- 使用索引 name -- 使用索引 email -- 不使用索引
建立區域性索引
create index ix_name on 表名(欄位(4)) # 其中4表示取該欄位資料的前4個字元做索引 需要用區域性索引的型別: text
其他注意
- 避免使用select * - count(1)或count(列) 代替 count(*) - 建立表時儘量時 char 代替 varchar - 表的欄位順序固定長度的欄位優先 - 組合索引代替多個單列索引（經常使用多個條件查詢時） - 儘量使用短索引 - 使用連線（JOIN）來代替子查詢(Sub-Queries) - 連表時注意條件型別需一致 - 索引雜湊值（重複少）不適合建索引，例：性別不適合
以上就是全部內容了。