Welche Indextypen gibt es in MySQL?

Zu den Indextypen gehören: 1. B-Tree-Index, sodass jede Zeile in der Tabelle einen entsprechenden Wert im Index hat. 2. Hash-Index, der die Datensatzzeilen der Tabelle basierend auf dem entsprechenden Hash-Wert abrufen kann 3. Gewöhnlicher Index, der das Einfügen von doppelten Werten und Nullwerten in die Spalten ermöglicht, die den Index definieren. 5. Primärschlüsselindex; 6. Räumlicher Index, der für Felder des räumlichen Datentyps erstellt wird. 7. Volltextindex, der zum Suchen von Schlüsselwörtern im Text verwendet wird , enthält der Index nur eine Spalte der Originaltabelle.

Die Betriebsumgebung dieses Tutorials: Windows7-System, MySQL8-Version, Dell G3-Computer.

Detaillierte Erläuterung der MySQL-Indextypen

Der Indextyp hängt von der Speicher-Engine ab. Die von den einzelnen Speicher-Engines unterstützten Indextypen sind nicht unbedingt identisch. MySQL-Indizes können nach einer Speichermethode, einer logischen Perspektive und einer praktischen Nutzungsperspektive klassifiziert werden.

Unterschiedliche Speichermethoden

Je nach unterschiedlichen Speichermethoden werden die in MySQL häufig verwendeten Indizes physisch in zwei Kategorien unterteilt: B-Tree-Indizes und HASH-Indizes. Jeder der beiden verschiedenen Indextypen hat seine eigenen eigene unterschiedliche Anwendungsbereiche.

1) B-Tree-Index

B-Tree-Index wird auch BTREE-Index genannt. Derzeit werden die meisten Indizes mit B-Tree-Indizes gespeichert.

B-Tree-Index ist eine typische Datenstruktur, die hauptsächlich die folgenden Komponenten enthält:

• Blattknoten: Die enthaltenen Einträge verweisen direkt auf die Datenzeilen in der Tabelle. Blattknoten sind miteinander verbunden und ein Blattknoten hat einen Zeiger auf den nächsten Blattknoten.
• Zweigknoten: Enthält Einträge, die auf andere Zweigknoten oder Blattknoten im Index verweisen.
• Wurzelknoten: Ein B-Baum-Index hat nur einen Wurzelknoten, bei dem es sich tatsächlich um den Verzweigungsknoten an der Spitze des Baums handelt.

Basierend auf dieser Baumdatenstruktur hat jede Zeile in der Tabelle einen entsprechenden Wert im Index. Daher kann bei der Datenabfrage in der Tabelle die Zeile, in der sich die Daten befinden, Schritt für Schritt anhand des Indexwerts lokalisiert werden.

Der B-Tree-Index kann eine Abfrage nach dem vollständigen Schlüsselwert, dem Schlüsselwertbereich und dem Schlüsselwertpräfix durchführen und die Abfrageergebnisse auch nach Sortierung sortieren. B-Tree-Indizes müssen jedoch dem Prinzip des linken Präfixes folgen und die folgenden Einschränkungen müssen berücksichtigt werden:

• Die Abfrage muss in der Spalte ganz links im Index beginnen.
• Die Abfrage kann eine bestimmte Indexspalte nicht überspringen und muss in der Reihenfolge von links nach rechts abgeglichen werden.
• Die Speicher-Engine kann die Spalten rechts neben der Bereichsbedingung im Index nicht verwenden.

2) Hash-Index

Hash (Hash) wird im Allgemeinen als „Hash“ übersetzt, und einige werden direkt als „Hash“ transkribiert, was der Konvertierung von Eingaben beliebiger Länge dient (auch Pre-Mapping, Pre-Mapping genannt). Bild) wird durch einen Hash-Algorithmus in eine Ausgabe fester Länge umgewandelt, und die Ausgabe ist der Hash-Wert.

Hash-Index wird auch als Hash-Index oder HASH-Index bezeichnet. MySQL unterstützt diesen Indextyp derzeit nur für die Speicher-Engine MEMORY und die Speicher-Engine HEAP. Unter anderem kann die MEMORY-Speicher-Engine B-Tree-Indizes und HASH-Indizes unterstützen und verwendet HASH als Standardindex.

HASH-Index sucht nicht nach Daten basierend auf einer baumförmigen Datenstruktur, sondern erhält die Datensatzzeilen der Tabelle basierend auf dem Hash-Wert, der der Indexspalte entspricht. Das größte Merkmal eines Hash-Index ist der schnelle Zugriff, hat aber auch die folgenden Nachteile:

• MySQL muss den Wert der Indexspalte in der Tabelle lesen, um an der Hash-Berechnung teilzunehmen, und die Hash-Berechnung ist zeitaufwändig Betrieb. Mit anderen Worten: Die Erstellung eines Hash-Index dauert länger als die eines B-Tree-Index.
• Die HASH-Indexsortierung kann nicht verwendet werden.
• Der HASH-Index unterstützt nur Gleichheitsvergleiche wie „=“, „IN()“ oder „96b4fef55684b9312718d5de63fb7121“.
• HASH-Index unterstützt keine teilweise Übereinstimmung von Schlüsseln, da der HASH-Wert über den gesamten Indexwert berechnet wird.

Logische Unterscheidung

Entsprechend dem spezifischen Zweck des Index sind die Indizes in MySQL logisch in die folgenden 5 Kategorien unterteilt:

1) Gewöhnlicher Index

Gewöhnlicher Index ist am häufigsten Der Indextyp „basic“ in MySQL unterliegt keinen Einschränkungen und seine einzige Aufgabe besteht darin, den Zugriff des Systems auf Daten zu beschleunigen.

Normaler Index ermöglicht das Einfügen doppelter Werte und Nullwerte in die Spalte, in der der Index definiert ist.

Beim Erstellen eines normalen Index sind die am häufigsten verwendeten Schlüsselwörter INDEX oder KEY.

Beispiel 1

Im Folgenden wird ein Index mit dem Namen index_id für das ID-Feld in der Tabelle tb_student erstellt.

CREATE INDEX index_id ON tb_student(id);

2) Einzigartiger Index

唯一索引与普通索引类似，不同的是创建唯一性索引的目的不是为了提高访问速度，而是为了避免数据出现重复。

唯一索引列的值必须唯一，允许有空值。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。

创建唯一索引通常使用 UNIQUE 关键字。

例 2

下面在 tb_student 表中的 id 字段上建立名为 index_id 的索引，SQL 语句如下：

CREATE UNIQUE INDEX index_id ON tb_student(id);

其中，id 字段可以有唯一性约束，也可以没有。

3) 主键索引

顾名思义，主键索引就是专门为主键字段创建的索引，也属于索引的一种。

主键索引是一种特殊的唯一索引，不允许值重复或者值为空。

创建主键索引通常使用 PRIMARY KEY 关键字。不能使用 CREATE INDEX 语句创建主键索引。

4) 空间索引

空间索引是对空间数据类型的字段建立的索引，使用 SPATIAL 关键字进行扩展。

创建空间索引的列必须将其声明为 NOT NULL，空间索引只能在存储引擎为 MyISAM 的表中创建。

空间索引主要用于地理空间数据类型 GEOMETRY。对于初学者来说，这类索引很少会用到。

例 3

下面在 tb_student 表中的 line 字段上建立名为 index_line 的索引，SQL 语句如下：

CREATE SPATIAL INDEX index_line ON tb_student(line);

其中，tb_student 表的存储引擎必须是 MyISAM，line 字段必须为空间数据类型，而且是非空的。

5) 全文索引

全文索引主要用来查找文本中的关键字，只能在 CHAR、VARCHAR 或 TEXT 类型的列上创建。在 MySQL 中只有 MyISAM 存储引擎支持全文索引。

全文索引允许在索引列中插入重复值和空值。

不过对于大容量的数据表，生成全文索引非常消耗时间和硬盘空间。

创建全文索引使用 FULLTEXT 关键字。

例 4

在 tb_student 表中的 info 字段上建立名为 index_info 的全文索引，SQL 语句如下：

CREATE FULLTEXT INDEX index_info ON tb_student(info);

其中，index_info 的存储引擎必须是 MyISAM，info 字段必须是 CHAR、VARCHAR 和 TEXT 等类型。

实际使用区分

索引在逻辑上分为以上 5 类，但在实际使用中，索引通常被创建成单列索引和组合索引。

1）单列索引

单列索引就是索引只包含原表的一个列。在表中的单个字段上创建索引，单列索引只根据该字段进行索引。

单列索引可以是普通索引，也可以是唯一性索引，还可以是全文索引。只要保证该索引只对应一个字段即可。

例 5

下面在 tb_student 表中的 address 字段上建立名为 index_addr 的单列索引，address 字段的数据类型为 VARCHAR(20)，索引的数据类型为 CHAR(4)。SQL 语句如下：

CREATE INDEX index_addr ON tb_student(address(4));

这样，查询时可以只查询 address 字段的前 4 个字符，而不需要全部查询。

2）多列索引

组合索引也称为复合索引或多列索引。相对于单列索引来说，组合索引是将原表的多个列共同组成一个索引。多列索引是在表的多个字段上创建一个索引。该索引指向创建时对应的多个字段，可以通过这几个字段进行查询。但是，只有查询条件中使用了这些字段中第一个字段时，索引才会被使用。

例如，在表中的 id、name 和 sex 字段上建立一个多列索引，那么，只有查询条件使用了 id 字段时，该索引才会被使用。

例 6

下面在 tb_student 表中的 name 和 address 字段上建立名为 index_na 的索引，SQL 语句如下：

CREATE INDEX index_na ON tb_student(name,address);

该索引创建好了以后，查询条件中必须有 name 字段才能使用索引。

提示：一个表可以有多个单列索引，但这些索引不是组合索引。一个组合索引实质上为表的查询提供了多个索引，以此来加快查询速度。比如，在一个表中创建了一个组合索引(c1，c2，c3)，在实际查询中，系统用来实际加速的索引有三个：单个索引(c1)、双列索引(c1，c2)和多列索引(c1，c2，c3)。

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