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因为索引能够快速提高查询速度;如果不使用索引,mysql必须从第一条记录开始然后读完整个表直到找出相关的行;
表越大花费的时间越多,但也不全是这样。
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索引是数据结构;
所以,在数据之外,数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构,这些数据结构以某种方式引用(指向)数据,这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构,就是索引。
索引数据结构分析
这个索引是个啥结构呢?换句话说,为啥这个结构就能提高检索速度呢?
1、若没有索引,搜索某个记录时(例如查找name='wish')需要搜索所有的记录,因为不能保证只有一个wish,必须全部搜索一遍.
2、若在name上建立索引,mysql会对全表进行一次搜索,将每条记录的name值查找升序排列,然后构建索引条目(name和row_id),存储到索引段中,查询name为wish时即可直接查找对应地方.
3、创建了索引并不一定就会使用,mysql自动统计表的信息后,决定是否使用索引,表中数据很少时使用全表扫描速度已经很快,没有必要使用索引。
举例说明索引的工作机制
表A中有两个字段
id,name
表中现在有1000万条数据
需求:根据name查询出对应的id
如果没有索引,那就得查询表中所有记录,就得把1000万条数据都得挨个查一遍,你说慢不慢。
现在根据name建立索引,
索引表结构:
id,name,value
其中value是表A的id,以json数组的方式存放(因为会有多个name相同的情况存在);
然后可以根据排序规则对name进行排序,根据算法可以直接定位到name在索引表中的位置,然后就可以取出表A 中的id所在的记录。
简而言之,就是通过建立索引,可以直达表A中的记录。
当然快了,想必须查询表A要查询1000万条数据,通过建立索引,以算法大大减少了查询量。
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