mysql分客戶(hù)端、服務(wù)層、存儲(chǔ)引擎層，而索引的實(shí)現(xiàn)就是在存儲(chǔ)引擎層，因此各個(gè)不同的存儲(chǔ)引擎之間的索引都有細(xì)微的差別。

【B-Tree索引】

　　

• MyIsam使用前綴壓縮技術(shù)使得索引更小，Innodb則按照原數(shù)據(jù)格式進(jìn)行存儲(chǔ)
• MyIsam索引通過(guò)數(shù)據(jù)的物理位置引用被索引的行，Innodb則根據(jù)主鍵引用被索引的行。
• 索引樹(shù)中的節(jié)點(diǎn)是有序的，所以索引適合全鍵值、鍵值范圍或鍵前綴查找（最左）。因?yàn)槭琼樞虻?#xff0c;所以也適合排序。
• 聯(lián)合索引的索引順序很重要

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【哈希索引】

• 基于哈希實(shí)現(xiàn)。
• 只有Memory引擎顯式支持哈希索引
• 哈希索引只包含哈希值和行指針，而不存儲(chǔ)字段值
• 哈希索引數(shù)據(jù)并不是按照索引值順序存儲(chǔ)的
• 哈希索引不支持部分索引列匹配查找，哈希索引值是使用索引列全部?jī)?nèi)容來(lái)計(jì)算哈希值的
• 哈希索引只支持等值比較查詢(xún)
• 訪問(wèn)哈希索引的數(shù)據(jù)比較快，但是有多哈希值沖突的風(fēng)險(xiǎn)。

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【全文索引】

　　查找匹配的是文本中的關(guān)鍵詞，類(lèi)似于搜索引擎

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【索引的優(yōu)點(diǎn)】

• 減少表數(shù)據(jù)的掃描數(shù)量，不用全表掃描了
• 避免排序和臨時(shí)表【索引按順序的，節(jié)省了排序時(shí)間】。
• 將隨機(jī)I/O變?yōu)轫樞騃/O

【重點(diǎn)】【高效實(shí)用索引的技巧】

在索引列不要進(jìn)行計(jì)算，例如下 select student_id from student where student_id + 1 =5;

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給text類(lèi)型添加索引時(shí)，可以使用前綴索引，就是將值的內(nèi)容截取一部分作為索引。

?聯(lián)合索引（多列索引）要注意列順序。一般是考慮的因素是，使用率最高的列放到索引前列，避免隨機(jī)IO，排序。

聚簇索引，表示數(shù)據(jù)行和相鄰的鍵值緊湊的存儲(chǔ)在一起。innodb默認(rèn)會(huì)拿主鍵作為聚簇索引，若沒(méi)有主鍵，就是用非空索引，主鍵為順序的整數(shù)更加有利。

表中的索引越多，插入的速度越慢，準(zhǔn)確的說(shuō)是insert? update delete?

索引可以讓查詢(xún)鎖定更少的行

確保任何group by和order by中的表達(dá)式只涉及到一個(gè)表中的列。

除非確實(shí)需要服務(wù)器小蟲(chóng)重復(fù)的行，否則一定要使用union all，mysql是通過(guò)創(chuàng)建臨時(shí)表的方式來(lái)執(zhí)行union查詢(xún)。

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【MySQL能夠使用三種方式應(yīng)用WHERE條件，從好到壞的順序?yàn)椤?/p>

在索引中使用where條件來(lái)過(guò)濾不匹配的記錄，在存儲(chǔ)引擎層完成

使用索引覆蓋掃描來(lái)返回記錄，直接從索引中過(guò)濾不需要的記錄并返回命中的結(jié)果，在服務(wù)器層完成的

從數(shù)據(jù)表返回?cái)?shù)據(jù)。

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【查詢(xún)的執(zhí)行流程】

　　

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的MySQL重温笔记-索引的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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