數據庫索引

• 索引的定義
• 索引的作用
• B-Tree和B+Tree異同
• 什么場景不適合創建索引
• 什么樣的字段適合創建索引
• 索引的分類
• • 1. 主鍵索引
  • 2. 唯一索引
  • 3. 常規索引
  • 4. 全文索引
• 索引的不足
• 使用索引的細節問題

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索引是面試中較常考的考點之一。
比如面試官會問你，索引為啥能提高查詢速度？如果不知道，那就往下看吧~

索引的定義

索引相當于一本書的目錄，通過目錄我們可以迅速定位書中要找的內容。MySQL中的索引也是一樣，它是一種幫助MySQL高效獲取數據的數據結構（樹）
索引怎么實現的？為什么用B+樹？

索引是數據庫中一個用于排序的數據結構，用來快速查詢數據庫中的數據。Mysql數據庫使用B+樹來實現索引的。B+樹的特點就是葉子節點包含了所有的關鍵字信息和data數據，非葉子節點只包含子節點的最大或者最小關鍵字，用來實現索引。

好處：既能實現快速查找，相比于B樹又節約了內存空間。

Mysql數據庫中的索引實現主要依賴于兩個存儲引擎，MyISAM和InnoDB，都是使用B+樹作為索引結構。區別就是MyISAM中使用B+樹的葉子節點的data域存放數據的內存地址，而InnoDB中樹的葉節點data域保存了完整的數據。

建索引的優缺點
優點：大大加快對數據的查詢速度
缺點：占物理空間，對數據庫進行增刪改的時候也要動態的維護索引。

索引的作用

$?$提高查詢速度
$?$確保數據的唯一性
$?$可以加速表和表之間的連接，實現表和表之間的參照完整性
$?$使用分組和排序子句進行數據檢索時，可以減少分組和排序的時間
$?$全文檢索字段進行搜索優化

索引如何提高查詢速度呢

假如我們有如下的一張表，在沒有引入索引之前，假如我們想查詢表中的一條年齡為20的數據，那么幾乎要遍歷完整個表才能查詢到這條數據；現在我們引入索引，并且以age列作為索引列來構建出一個二叉樹的索引結構來，具體的構造過程是先把表中第一行的age（49）作為二叉樹的頭結點，然后順序往下遍歷，把小于頭節點的age放到左邊，大于頭結點的age放到右邊，表中數據遍歷完以后就構造出了右圖所示的二叉樹索引結構。現在我們再來試著查找年齡為20的數據所需要的過程：
1.將age為20的數據先和頭結點的49比較（20<49）,所以往左邊走
2.來到樹形結構的第二層，繼續和21比較（20<21），繼續往左邊走
3.來到樹形結構的第三層，和20比較（20=20）查，找成功

加上索引以后只需三次就查找成功了，可見索引確實可以提高我們SQL的查詢效率。

目前大部分數據庫系統及文件系統都采用B-Tree或其變種B+Tree作為索引結構，它的具體實現就在我們上面提到的引擎層的存儲引擎中。像上面提到的MyISAM存儲引擎就使用B-Tree來實現主鍵索引、唯一索引和非主鍵索引等。而InnoDB中的非主鍵索引使用的是B-Tree數據結構，主鍵索引則使用的是B+Tree。

那么B-Tree和B+Tree到底有什么區別呢?

B-Tree和B+Tree異同

B-Tree：它類似于像上面構建的普通二叉樹，但是B-樹允許每個節點有更多的子節點（二叉樹只允許有兩個），B-樹示意圖如下：
B-樹的特點：
（1）所有鍵值分布在整個樹中（B+Tree只分布在葉子節點中）
（2）任何關鍵字出現且只出現在一個節點中
（3）搜索有可能在非葉子節點結束
（4）在關鍵字全集內做一次查找，性能逼近二分查找算法
B+Tree：B+樹是B-樹的變體，B+樹的示意圖為： 從圖中也可以看到，B+樹與B樹的不同在于：
（1）所有關鍵字存儲在葉子節點，非葉子節點不存儲真正的data
（2）為所有葉子節點增加了一個鏈指針

B+樹相對于B樹在查詢上會更加優勝。
因為

B+樹的中間節點不保存數據，所以磁盤頁能容納更多節點元素；

B+樹查詢必須查找到葉子節點，B樹只要匹配到即可不管元素位置，因此B+樹的查詢性能穩定；

對于范圍查找來說，B+樹只需遍歷葉子節點鏈表即可，B樹卻需要重復地中序遍歷（先訪問根節點再訪問左右節點）。

什么場景不適合創建索引

• 在查詢中很少使用或者是參考的列不適合創建索引。因為既然這些列很少使用到，因此有無索引，并不能提高查詢速度。相反，增加了索引反而降低了系統的維護速度且增大了空間需求。
• 只有很少數據值的列不適合創建索引。因為本來結果集合就相當于全表查詢，因為由于這些列的取值很少，例如人事表的性別列，在查詢的結果中，結果集的數據行占了表中數據行的很大比例，即需要在表中搜索的數據行的比例很大。增加索引，并不能明顯加快檢索的速度。
• 被定義為text, image和bit數據類型的列不適合創建索引。因為這些列的數據量要么相當大，要么取值很少。
• 當修改性能遠遠大于檢索性能時不應該創建索引。修改性能和檢索性能是互相矛盾的。當增加索引時，會提高檢索性能，但會降低修改性能。當減少索引時，會提高修改性能，降低檢索性能。因此，當修改性能遠遠大于檢索性能時，不應該創建索引。
• 經常插入、刪除、修改的表
• 不會出現在where條件中的字段不適合建立索引。

什么樣的字段適合創建索引

1、表的主鍵、外鍵必須有索引；外鍵是唯一的，而且經常會用來查詢
2、數據量超過300的表應該有索引；
3、經常與其他表進行連接的表，在連接字段上應該建立索引；經常連接查詢，需要有索引
4、經常出現在Where子句中的字段，加快判斷速度，特別是大表的字段，應該建立索引，建立索引，一般用在select ……where f1 and f2 ，我們在f1或者f2上建立索引是沒用的。只有兩個使用聯合索引才能有用
5、經常用到排序的列上，因為索引已經排序。
6、經常用在范圍內搜索的列上創建索引，因為索引已經排序了，其指定的范圍是連續的

簡單記就是唯一、不為空、經常被查詢的字段

索引的分類

• 主鍵索引（PRIMAY KEY）
• 唯一索引（UNIQUE）
• 常規索引（INDEX）
• 全文索引（FULLTEXT）

1. 主鍵索引

主鍵：
　　某一個屬性組能唯一標識一條記錄
　　如：學生表（學號，姓名，班級，性別等等），學號時唯一標識的，可以作為主鍵。
特點：
　　最常見的索引類型
　　確保數據記錄的唯一性
　　確定特定數據記錄在數據庫中的位置
實例：

CREATE TABLE `表名`（、`GradeID` INT(11) AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,#或 PRIMARY KEY(`GradeID`) ）

2. 唯一索引

作用：
　　避免同一個表中某數據列中的值重復
與主鍵索引的區別
　　主鍵索引只能有一個
　　唯一索引可有多個

實例：

CREATE TABLE `Grade`（`GradeID` INT(11) AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,`GradeName` VARCHAR(32) NOT NULL UNIQUE#或 UNIQUE KEY ` GradeID`(`GradeID`)

3. 常規索引

作用：
　　快速定位特定數據
注意：
　　index 和 key 關鍵字都可以設置常規索引
　　應加在查詢條件的字段
　　不易添加太多常規索引，影響數據的插入，刪除和修改操作
實例：

##創建表時添加CREATE TABLE `result`{//省略一些代碼INDEX / KEY `ind` (`studentNo`,`subjectNo`)} ##創建后追加ALTER TABLE `result` ADD INDEX `ind` (`studentNo`,`subjectNo`);

4. 全文索引

作用：
　　快速定位特定數據
注意：
　　只能用于MyISAM類型的數據表
　　只能用于CHAR ,VARCHAR,TEXT數據列類型
　　使用大型數據集
實例：

CREATE TABLE `student`(#省略一些sql語句FULLTEXT(`StudentName`))ENDINE=MYISAM;ALTER TABLE employee ADD FULLTEXT(`first_name`)

唯一索引補充
　　它與前面的普通索引類似，不同的就是：索引列的值必須唯一，但允許有空值。如果是組合索引，則列值的組合必須唯一。它有以下幾種創建方式：
創建索引

CREATE UNIQUE INDEX indexName ON mytable(username(length))

修改表結構

ALTER table mytable ADD UNIQUE [indexName] (username(length))

創建表的時候直接指定

CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, UNIQUE [indexName] (username(length)) );

基本索引
　　這是最基本的索引，它沒有任何限制。它有以下幾種創建方式：

CREATE INDEX indexName ON mytable(username(length));

如果是CHAR，VARCHAR類型，length可以小于字段實際長度；如果是BLOB和TEXT類型，必須指定 length。

修改表結構(添加索引)

ALTER table tableName ADD INDEX indexName(columnName)

創建表的時候直接指定

CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, INDEX [indexName] (username(length)) );

刪除索引的語法

DROP INDEX [indexName] ON mytable;

組合索引
為了形象地對比單列索引和組合索引，為表添加多個字段：

CREATE TABLE mytable(ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL,city VARCHAR(50) NOT NULL, age INT NOT NULL );

為了進一步榨取MySQL的效率，就要考慮建立組合索引。就是將 name, city, age建到一個索引里：

ALTER TABLE mytable ADD INDEX name_city_age (name(10),city,age);

建表時，usernname長度為 16，這里用 10。這是因為一般情況下名字的長度不會超過10，這樣會加速索引查詢速度，還會減少索引文件的大小，提高INSERT的更新速度。

如果分別在 usernname，city，age上建立單列索引，讓該表有3個單列索引，查詢時和上述的組合索引效率也會大不一樣，遠遠低于我們的組合索引。雖然此時有了三個索引，但MySQL只能用到其中的那個它認為似乎是最有效率的單列索引。

建立這樣的組合索引，其實是相當于分別建立了下面三組組合索引

usernname,city,age usernname,city usernname 為什么沒有 city，age這樣的組合索引呢？這是因為MySQL組合索引“最左前綴”的結果。簡單的理解就是只從最左面的開始組合。并不是只要包含這三列的查詢都會用到該組合索引

下面的幾個SQL就會用到這個組合索引：

SELECT * FROM mytable WHREE username="admin" AND city="株洲";SELECT * FROM mytable WHREE username="admin"

而下面幾個則不會用到

SELECT * FROM mytable WHREE age=20 AND city="株洲"SELECT * FROM mytable WHREE city="株洲"

一般來說，在WHERE和JOIN中出現的列需要建立索引，但也不完全如此， 因為MySQL只對<，<=，=，>，>=，BETWEEN，IN，以及某些時候的LIKE才會使用索引。

例如：

SELECT t.Name FROM mytable t LEFT JOIN mytable m ON t.Name=m.username WHERE m.age=20 AND m.city=’株洲‘

此時就需要對city和age建立索引，由于mytable表的userame也出現在了JOIN子句中，也有對它建立索引的必要。

剛才提到只有某些時候的LIKE才需建立索引。因為在以通配符%和_開頭作查詢時，MySQL不會使用索引。

例如下句會使用索引：

SELECT * FROM mytable WHERE username like’admin%’;

而下句就不會使用：

SELECT * FROM mytable WHEREt Name like‘%admin’;

因此，在使用LIKE時應注意以上的區別。

索引的不足

上面都在說使用索引的好處，但過多的使用索引將會造成濫用。因此索引也會有它的缺點：

雖然索引大大提高了查詢速度，同時卻會降低更新表的速度，如對表進行INSERT、UPDATE和DELETE。因為更新表時，MySQL不僅要保存數據，還要保存一下索引文件。
建立索引會占用磁盤空間的索引文件。一般情況這個問題不太嚴重，但如果你在一個大表上創建了多種組合索引，索引文件會膨脹很快。
索引只是提高效率的一個因素，如果你的MySQL有大數據量的表，就需要花時間研究建立最優秀的索引，或優化查詢語句。

使用索引的細節問題

【須知】
使用索引時，有以下一些技巧和注意事項：

索引不會包含有NULL值的列
只要列中包含有NULL值都將不會被包含在索引中，復合索引中只要有一列含有NULL值，那么這一列對于此復合索引就是無效的。所以我們在數據庫設計時不要讓字段的默認值為NULL。

使用短索引
對串列進行索引，如果可能應該指定一個前綴長度。例如，如果有一個CHAR(255)的列，如果在前10個或20個字符內，多數值是惟一的，那么就不要對整個列進行索引。短索引不僅可以提高查詢速度而且可以節省磁盤空間和I/O操作。

索引列排序
MySQL查詢只使用一個索引，因此如果where子句中已經使用了索引的話，那么order by中的列是不會使用索引的。因此數據庫默認排序可以符合要求的情況下不要使用排序操作；盡量不要包含多個列的排序，如果需要最好給這些列創建復合索引。

like語句操作
一般情況下不鼓勵使用like操作，如果非使用不可，如何使用也是一個問題。like “%aaa%” 不會使用索引而like “aaa%”可以使用索引。

避免在索引上使用計算

select id from userinfo where YEAR(adddate)<2007;//將在每個行上進行運算，這將導致索引失效而進行全表掃描，因此我們可以改成select id from userinfo where adddate<‘2007-01-01’;

盡量避免使用in和NOT IN和<>操作，否則會導致全表掃描
因為邏輯判斷會讓索引失效。例如

select id from t where num in(1,2,3) //對于連續的數值，能用 between 就不要用 in 了select id from t where num between 1 and 3

應盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如

select id from t where num=10 or num=20;

可以這樣查詢:

select id from t where num=10 union all select id from t where num=20

上面提到數據庫引擎，如果不清楚的童鞋可以看看這篇?MySQL兩種存儲引擎
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總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据库索引详细介绍的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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