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mysql有索引嗎

Nov 08, 2022 pm 07:28 PM
mysql索引

mysql有索引。 MySQL中通常有兩種方式存取資料庫表的行資料:1、順序訪問,即在表中實行全表掃描,從頭到尾逐行遍歷,直到在無序的行資料中找到符合條件的目標資料; 2.索引訪問,就是透過遍歷索引來直接存取表中記錄行的方式。 MySQL索引的資料結構可分為BTree和Hash兩種,BTree又可分為BTree和B Tree。

mysql有索引嗎

本教學操作環境:windows7系統、mysql8版本、Dell G3電腦。

MySQL 索引 是什麼?

索引是一種特殊的資料庫結構,由資料表中的一列或多列組合而成,可以用來快速查詢資料表中有某一特定值的記錄。本節將詳細講解索引的意思、作用和優缺點。

透過索引,查詢資料時不用讀完記錄的所有信息,而只是查詢索引列。否則,資料庫系統將讀取每筆記錄的所有資訊進行比對。

可以把索引比喻為新華字典的音序表。例如,要查「庫」字,如果不使用音序,就需要從字典的 400 頁中逐頁來找。但是,如果提取拼音出來,構成音序表,就只需要從 10 多頁的音序表中直接找到。這樣就可以大大節省時間。

因此,使用索引可以大幅提高資料庫的查詢速度,也有效的提高了資料庫系統的效能。

為什麼要使用索引

索引就是根據表中的一列或若干列依照一定順序建立的列值與記錄行之間的對應關係表,實質上是一張描述索引列的列值與原表中記錄行之間一一對應關係的有序表。

索引是 MySQL 中十分重要的資料庫對象,是資料庫效能調優技術的基礎,常用於實現資料的快速檢索。

在MySQL 中,通常有以下兩種方式存取資料庫表的行資料:

1) 順序存取

##順序存取是在表中實行全表掃描,從頭到尾逐行遍歷,直到在無序的行資料中找到符合條件的目標資料。

順序存取實作比較簡單,但是當表中有大量資料的時候,效率非常低。例如,在幾千萬條數據中尋找少量的數據時,使用順序存取方式將會遍歷所有的數據,花費大量的時間,顯然會影響資料庫的處理效能。

2) 索引存取

索引存取是透過遍歷索引來直接存取表中記錄行的方式。

使用這種方式的前提是對錶建立一個索引,在列上建立了索引之後,查找資料時可以直接根據該列上的索引找到對應記錄行的位置,從而快速地查找到數據。索引儲存了指定列資料值的指針,根據指定的排序順序對這些指針排序。

例如,在學生基本資料表 tb_students 中,如果基於 student_id 建立了索引,系統就建立了一張索引列到實際記錄的對應表。當使用者需要尋找 student_id 為 12022 的資料的時候,系統先在 student_id 索引上找到該記錄,然後透過映射表直接找到資料行,並且傳回該行資料。因為掃描索引的速度一般遠大於掃描實際資料行的速度,所以採用索引的方式可以大幅提高資料庫的工作效率。

簡而言之,不使用索引,MySQL 就必須從第一筆記錄開始讀取完整個表,直到找出相關的行。表越大,查詢資料所花費的時間就越多。如果表中查詢的欄位有索引,MySQL 就能快速到達一個位置去搜尋資料文件,而不必查看所有數據,這樣將會節省很大一部分時間。

MYSQL 索引的分類

1、普通索引和唯一索引

  • 普通索引: MySQL 中的基本索引類型,允許在定義索引的欄位中插入重複值和空值

  • 唯一索引:要求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
    • 主鍵索引是一種特殊的唯一索引,不允許有空值
2、單列索引和組合索引

    單列索引:一個索引只包含單一資料列,一個表可以有多個單列索引
  • 組合索引:在表的多個欄位組合上建立的索引
    • 只有在查詢條件中使用了這些欄位的左邊欄位時,索引才會被使用(最左前綴原則)
#3、全文索引

    全文索引的類型為fulltext
  • #在定義索引的欄位上支援值的全文查找,允許在這些索引列中插入重複值和空值
  • 全文索引可以在char、varchar 和text 類型的欄位上建立
4、空間索引

  • 空間索引是對空間資料型別的欄位所建立的索引

  • MySQL中的空間資料型別有4種,分別是Geometry、Point、Linestring和Polygon

  • MySQL 使用Spatial 關鍵字進行擴展,使得能夠以建立正規索引類似的語法建立空間索引

  • 建立空間索引的列,不允許為空值,且只能在MyISAM 的表中建立。

5、前綴索引

  • 在char、varchar 和text 類型的欄位上建立索引時,可以指定索引列的長度

MySQL 索引的資料結構

# MySQL 索引的資料結構可以分為BTree 和Hash 兩種,BTree 又可分為BTree和B Tree。

Hash:使用 Hash 表儲存數據,Key 儲存索引列,Value 儲存行記錄或行磁碟位址。

 Hash 只支援等值查詢(“=”,“IN”,“”),不支援任何範圍查詢(原因在於Hash 的每個按鍵之間沒有任何的聯繫) ,Hash 的查詢效率很高,時間複雜度為O(1)。

BTree:屬於多叉樹,又稱多路平衡查找樹。

性質:

  • BTree 的節點儲存多個元素(鍵值- 資料/ 子節點的位址)
  • BTree 節點的鍵值以非降序排列
  • BTree 所有葉子節點都位於同一層(具有相同的深度)

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#查詢過程,例如:Select * from table where id = 6;

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BTree 的不足:

  • #不支援範圍查詢的快速尋找(每次查詢都得從根節點重新進行遍歷)
  • 節點都儲存資料會導致磁碟資料儲存比較分散,查詢效率降低

#B Tree:在BTree 的基本上,對BTree 進行了最佳化:只有葉子節點才會儲存鍵值- 數據,非葉子節點只儲存鍵值和子節點的位址;葉子節點之間使用雙向指標進行連接,形成一個雙向有序鍊錶。

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等值查詢,例如:Select * from table where id = 8;

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範圍查詢,例如: Select * from table where id between 8 and 22;

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B Tree 的優點:

  • 保證了等值查詢和範圍查詢的快速尋找
  • 單一節點儲存更多的元素,減少了查詢的IO 次數

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