MYSQL索引类型和索引方法

索引类型

normal:表示普通索引
unique:表示唯一的,不允许重复的索引,如果该字段信息保证不会重复例如身份证号用作索引时,可设置为unique
fulltext:表示 全文搜索的索引。 FULLTEXT 用于搜索很长一篇文章的时候,效果最好。用在比较短的文本,如果就一两行字的,普通的 INDEX 也可以。

spatial:空间索引是对空间数据类型的字段建立的索引,MYSQL中的空间数据类型有4种,分别是GEOMETRY、POINT、LINESTRING、POLYGON。MYSQL使用SPATIAL关键字进行扩展,使得能够用于创建正规索引类型的语法创建空间索引。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


总结,索引的类别由建立索引的字段内容特性来决定,通常normal最常见。

索引方法

①HASH (key,value) 这种方式对范围查询支持得不是很好

②BTREE (B树(可以是多叉树)) {主流使用}

HASH 

(1)Hash 索引仅仅能满足"=","IN"和"<=>"查询,不能使用范围查询 
由于 Hash 索引比较的是进行 Hash 运算之后的 Hash 值,所以它只能用于等值的过滤,不能用于基于范围的过滤,因为经过相应的 Hash 算法处理之后的 Hash 值的大小关系,并不能保证和Hash运算前完全一样。 
(2)Hash 索引无法被用来避免数据的排序操作 
由于 Hash 索引中存放的是经过 Hash 计算之后的 Hash 值,而且Hash值的大小关系并不一定和 Hash 运算前的键值完全一样,所以数据库无法利用索引的数据来避免任何排序运算; 
(3)Hash 索引不能利用部分索引键查询 
对于组合索引,Hash 索引在计算 Hash 值的时候是组合索引键合并后再一起计算 Hash 值,而不是单独计算 Hash 值,所以通过组合索引的前面一个或几个索引键进行查询的时候,Hash 索引也无法被利用。 
(4)Hash 索引在任何时候都不能避免表扫描。 
前面已经知道,Hash 索引是将索引键通过 Hash 运算之后,将 Hash运算结果的 Hash 值和所对应的行指针信息存放于一个 Hash 表中,由于不同索引键存在相同 Hash 值,所以即使取满足某个 Hash 键值的数据的记录条数,也无法从 Hash 索引中直接完成查询,还是要通过访问表中的实际数据进行相应的比较,并得到相应的结果。 
(5)Hash 索引遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定就会比B-Tree索引高。 
对于选择性比较低的索引键,如果创建 Hash 索引,那么将会存在大量记录指针信息存于同一个 Hash 值相关联。这样要定位某一条记录时就会非常麻烦,会浪费多次表数据的访问,而造成整体性能低下。

B+TREE

B+TREE索引就是一种将索引值按一定的算法,存入一个树形的数据结构中,如二叉树一样,每次查询都是从树的入口root开始,依次遍历node,获取leaf。

MYSQL索引类型和索引方法_第1张图片

MyISAM的是非聚簇索引,B+Tree的叶子节点上的data,并不是数据本身,而是数据存放的地址。主索引和辅助索引没啥区别,只是主索引中的key一定得是唯一的。这里的索引都是非聚簇索引。非聚簇索引的两棵B+树看上去没什么不同,节点的结构完全一致只是存储的内容不同而已,主键索引B+树的节点存储了主键,辅助键索引B+树存储了辅助键。表数据存储在独立的地方,
这两颗B+树的叶子节点都使用一个地址指向真正的表数据,对于表数据来说,这两个键没有任何差别。由于索引树是独立的,通过辅助键检索无需访问主键的索引树。InnoDB的数据文件本身就是索引文件,B+Tree的叶子节点上的data就是数据本身,key为主键,这是聚簇索引。聚簇索引,叶子节点上的data是主键(所以聚簇索引的key,不能过长)。

InnoDB使用的是聚簇索引,将主键组织到一棵B+树中,而行数据就储存在叶子节点上,若使用"where id = 14"这样的条件查找主键,则按照B+树的检索算法即可查找到对应的叶节点,之后获得行数据。若对Name列进行条件搜索,则需要两个步骤:第一步在辅助索引B+树中检索Name,到达其叶子节点获取对应的主键。第二步使用主键在主索引B+树种再执行一次B+树检索操作,最终到达叶子节点即可获取整行数据。
 

MYSQL索引类型和索引方法_第2张图片

mysql对聚簇索引和非聚簇索引的认识请看:https://blog.csdn.net/lisuyibmd/article/details/53004848

 

 

 

 

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