Apakah jenis indeks yang berbeza dalam MySQL (B-Tree, Fulltext, Spatial, Hash)?

Apakah jenis indeks yang berbeza dalam MySQL (B-Tree, Fulltext, Spatial, Hash)? MySQL menawarkan beberapa jenis indeks, masing -masing dioptimumkan untuk jenis data dan corak pertanyaan yang berbeza. Yang paling biasa ialah:

Indeks B-Tree: Ini adalah jenis indeks lalai dan paling serba boleh. Indeks B-Tree adalah struktur data seperti pokok yang menganjurkan data dengan cara yang membolehkan pencarian, penyisipan, dan penghapusan yang cekap. Mereka sesuai untuk carian kesamaan, julat, dan wildcard (menggunakan LIKE dengan kad liar terkemuka). Mereka menyokong kedua -dua = , > , , >= , , BETWEEN , IN , LIKE (dengan kad liar terkemuka), dan perbandingan IS NULL . Pada asasnya, sebarang perbandingan yang boleh dipesan berfungsi dengan baik dengan indeks B-Tree. Majoriti indeks dalam pangkalan data MySQL yang tipikal akan menjadi indeks B-Tree. Indeks FullText: Indeks ini direka khusus untuk mencari data teks. Mereka membenarkan carian teks penuh yang kuat, termasuk operasi Boolean (dan, atau, tidak), carian frasa, carian jarak, dan carian wildcard (termasuk trailing wildcards, tidak seperti indeks pokok B). Indeks FullText amat berguna untuk aplikasi seperti enjin carian atau pangkalan data dokumen di mana pencarian teks yang cekap adalah kritikal. Mereka biasanya dicipta pada TEXT atau lajur VARCHAR . Perhatikan bahawa indeks FullText InnoDB menggunakan enjin penyimpanan yang berasingan dan berbeza dari myisam, selalunya lebih cepat. Indeks Spatial: Indeks ini digunakan untuk menanyakan data spatial dengan cekap, seperti titik, garisan, dan poligon. Mereka didasarkan pada pokok R (atau variasi daripadanya), yang direka untuk mengendalikan hubungan spatial dengan cekap seperti jarak, persimpangan, dan pembendungan. Indeks spatial biasanya digunakan dalam sistem maklumat geografi (GIS) dan aplikasi lain yang menangani data berasaskan lokasi. Mereka dicipta pada lajur jenis data spatial seperti POINT , LINESTRING , POLYGON , dll. Indeks Hash: Indeks ini menggunakan fungsi hash untuk memetakan kunci ke lokasi data yang sepadan. Mereka menyediakan carian yang sangat cepat untuk perlawanan yang tepat tetapi tidak sesuai untuk pertanyaan atau pertanyaan pelbagai yang melibatkan perbandingan ketidaksamaan. Kerana batasan ini, indeks hash jarang digunakan dalam MySQL. Mereka tidak disokong oleh enjin penyimpanan InnoDB. Bagaimana saya memilih jenis indeks yang betul untuk jadual mysql saya? Memilih jenis indeks yang betul sangat bergantung pada jenis data yang anda lakukan dan jenis pertanyaan yang akan anda lakukan.

Bagi kebanyakan pertanyaan yang melibatkan kesamaan, julat, dan carian wildcard terkemuka pada data berangka atau rentetan, indeks B-pokok adalah pilihan yang optimum. Kepelbagaian mereka dan kebolehgunaan yang luas menjadikan mereka lalai dan umumnya pilihan terbaik melainkan jika keperluan khusus untuk jenis indeks lain wujud. Jika anda perlu melakukan carian teks penuh pada data teks, gunakan indeks FullText. Ini akan meningkatkan prestasi pertanyaan carian anda berbanding menggunakan indeks B-Tree. Jika anda bekerja dengan data spatial (koordinat geografi, bentuk, dan lain -lain), anda memerlukan indeks spatial. Tanpa indeks spatial, pertanyaan spatial boleh menjadi sangat perlahan. Elakkan menggunakan indeks hash melainkan jika anda mempunyai kes penggunaan yang sangat spesifik yang memerlukan carian yang sangat cepat untuk perlawanan yang tepat dan tiada pertanyaan pelbagai diperlukan. Keterbatasan mereka biasanya melebihi kelebihan kelajuan mereka dalam senario yang paling praktikal. Apakah implikasi prestasi menggunakan jenis indeks yang berbeza di MySQL? Implikasi prestasi berbeza -beza berdasarkan jenis indeks dan pertanyaan.

Indeks B-Tree umumnya memberikan prestasi yang baik untuk pelbagai pertanyaan. Mereka dengan ketara mengurangkan bilangan baris MySQL perlu diperiksa untuk mencari hasil, yang membawa kepada pelaksanaan pertanyaan yang lebih cepat. Indeks FullText secara dramatik mempercepatkan carian teks penuh. Tanpa mereka, carian teks penuh boleh menjadi sangat perlahan, terutamanya pada dataset yang besar. Indeks spatial adalah penting untuk pertanyaan spatial yang cekap. Tanpa mereka, pertanyaan spatial boleh menjadi perintah magnitud yang lebih perlahan. Indeks hash menawarkan carian yang sangat cepat untuk perlawanan tepat tetapi tidak dapat digunakan untuk apa -apa lagi. Kelebihan prestasi mereka adalah terhad kepada kes -kes penggunaan yang sempit. Penggunaan yang tidak betul boleh menyebabkan imbasan meja penuh. Secara umum, dengan menggunakan jenis indeks yang sesuai meningkatkan prestasi pertanyaan. Walau bagaimanapun, indeks yang kurang dipilih atau berlebihan sebenarnya boleh mengurangkan prestasi disebabkan oleh overhead mengekalkan indeks itu sendiri.

Apakah batasan setiap jenis indeks dalam MySQL? Setiap jenis indeks mempunyai set batasannya sendiri:

Indeks B-Tree: Walaupun serba boleh, mereka tidak berfungsi dengan baik untuk pertanyaan yang memerlukan memeriksa peratusan besar jadual (contohnya, pertanyaan dengan sangat longgar WHERE klausa). Mereka juga tidak menyokong carian kad liar yang LIKE klausa dengan cekap. Indeks FullText: Mereka khusus untuk data teks dan tidak berfungsi dengan jenis data lain. Mereka mungkin tidak begitu cekap kerana indeks B-Tree untuk perbandingan kesamaan mudah pada lajur yang diindeks. Fungsi yang tersedia juga bergantung pada enjin penyimpanan (Myisam vs. InnoDB). Indeks Spatial: Mereka adalah komputasi mahal untuk mencipta dan mengekalkan, dan mereka hanya berguna untuk pertanyaan spatial. Mereka boleh kurang cekap daripada indeks B-Tree untuk pertanyaan bukan spatial pada lajur yang sama. Indeks Hash: Keterbatasan terbesar mereka adalah ketidakupayaan mereka untuk mengendalikan pertanyaan atau pertanyaan yang melibatkan perbandingan ketidaksamaan. Mereka juga tidak disokong oleh InnoDB, enjin penyimpanan yang paling biasa digunakan. Ini menyekat kebolehgunaannya dengan ketara.

Apakah jenis indeks yang berbeza dalam MySQL (B-Tree, Fulltext, Spatial, Hash)?

Artikel berkaitan